重要前置说明1. RKNN3 / RKLLM3 官方原生不支持多卡张量并行跑 27B 稠密大模型,没有开箱即用多卡 demo;整套多卡分片协同推理需要上层自研调
✅ 核心结论1. 硬件层面具备扩展潜力:RK3588 作为主控,通过 PCIe 扩展多张 RK1828(单卡 5GB HBM、20TOPS@INT8),理论上依
RK3588 无独立显存,系统、视频缓存、AI 模型全部共用运行内存,内存是决定稳定性、路数、模型上限的核心瓶颈。预算有限不是单纯选最便宜,而是匹配业务场景,避
一、核心硬件基础差距(纸面参数打底)参数项RK3588RK3576差距说明CPU 架构4A76@2.4G + 4A55@1.8G(8nm)4A72@2.2G +
综合 RV1126、RK3568、BM1688、X86 N100、Jetson 等主流边缘硬件横向对比,RK3588 算力盒子凭借均衡异构算力、全能多媒体多路视
RK3588 只有PCIe3.0,没有 PCIe4.0;LQ50 是 PCIe4.0,向下兼容运行在 PCIe3.0 带宽下,性能会被总线限制。RK1820/R
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