随着对边缘计算与多媒体处理需求的提升，国产异构平台成为关键发展方向。最近有一个项目需求，提出了一款基于瑞芯微 RK3588J 处理器与景嘉微GPU 的 VPX3U 规格嵌入式主板的设计想法旨在融合高性能异构计算与丰富的视频、网络和存储接口，适用于边缘 AI 推理、高清视频编解码等场景。文章围绕硬件架构、关键子系统设计、性能与电特性指标、接口布局及软件兼容性展开，旨在为同行提供设计思路和实现细节参考。

本文所述 VPX3U 主板，采用 ARM 大小核混合架构的 RK3588J 与景嘉微 JH930 图形/AI 加速芯片，兼顾通用计算性能与图形、视频、AI 加速能力。紧凑的 VPX3U（100 mm × 160 mm）封装带来了体积与散热优势，同时保留丰富的 I/O 扩展。

1.硬件架构概览

系统可分为四大子系统：

1. 处理器子系统：瑞芯微 RK3588J，4× ARM Cortex-A76 大核 + 4× Cortex-A55 小核；

2. 图形与 AI 加速子系统：景嘉微 JH930；

3. 存储与内存：16 GB LPDDR4，1 TB SATA SSD 或 eMMC；

4. I/O 子系统：多路视频输入/输出、网络、PCIe 与通用串口等。

2. 关键子系统设计

2.1 处理器子系统

• 型号：RK3588J

• 核心配置：4× Cortex-A76 @ 最⾼ 2.4 GHz（推荐模式），4× Cortex-A55 @ 1.8 GHz

• 功耗管理：支持动态电压频率调节（DVFS）

• 缓存架构：L1/L2 分层，支持内核间高速通信

2.2 内存与存储

• 内存：16 GB LPDDR4，双通道 64 bit

• 存储：

  • SATA III SSD 或 eMMC，容量可选至 1 TB

  • 支持 SMART 健康监测与坏块管理

2.3 GPU 与 AI 加速

• 型号：景嘉微 JH930

• 3D 引擎：512 个渲染/计算单元

• 频率模式：I 档 1.2 GHz；M 档 1.0 GHz

• 图形性能：

  • 像素填充率：≤ 32 GPixel/s

  • 纹理填充率：≤ 64 GTexel/s

• 计算性能：

  • 浮点：≈ 1.2 TFLOPS @ FP32

  • AI：≈ 1.2 TOPS @ INT8

• API 支持：OpenGL 4.0、Vulkan 1.1、OpenGL ES 3.2、OpenCL 1.2/3.0

3. 性能与电特性指标

类别	指标
视频编解码	支持 H.264/H.265/VP9/AV1 等主流格式；JPEG2000 硬件加速解码
工作电压	VDD_SOC：0.9 V；I/O：3.3 V
功耗范围	10 W–30 W（依负载和 DVFS 策略）
热设计	板载散热器与强制风冷适配

4. 接口布局

4.1 主机与扩展

• PCIe 4.0 EP：×1，可向下兼容 PCIe 3.0/2.0/1.0；

• 通道宽度：×1/×2/×4/×8（可在 FPGA 或交换芯片中拆分）；

4.2 视频输入/输出

• 输出：

  • 1× DVO

  • 1× DAC

  • 4× HDMI/DVI

  • 2× eDP

• 输入：4× 外部视频源（并行/CSI2 可选）；

• 前面板：1 路 HDMI（其余均从 VPX 连接器引出），可配置为输入或输出模式。

4.3 网络与通用接口

• 千兆以太网：2 路（1× 前面板，1× VPX）；

• 串口总线：UART + I²C；

• 存储接口：SATA 与 eMMC；

5. 软件兼容性

• Bootloader：支持 U-Boot 及 PXE 网络启动；

• 操作系统：

  • 官方兼容：银河麒麟 V10；

  • 适配：主流 Linux（Ubuntu）与实时 RTOS；

• 红外图像采集与处理软件：内置对常见红外相机接口（如GigE、USB3）驱动支持，并集成基础图像校正、伪彩渲染与温度标注模块；

• AI 推理框架：TensorRT-lite、OpenVINO-lite 等轻量级运行时，便于在 JH930 上部署目标检测与语义分割模型。

6. 应用示例

1. 边缘 AI：在 GPU 上运行轻量级神经网络模型，实现目标检测与分类；

2. 媒体播放终端：高分辨率视频解码与后期特效渲染；

3. 数据采集网关：通过 PCIe 与 FPGA 协同处理高速数据流。

基于 RK3588J + JH930 的 VPX3U 嵌入式主板通过合理的模块划分与电源管理，应该能实现良好的性能-功耗平衡，具备面向工业与国防场景的部署潜力。未来可结合 FPGA、ASIC 或更多 AI 加速器，实现深度异构与更高性能的边缘计算平台。