Rockchip AIoT SoC 코어 보드와 메인 보드를 기반으로 합니다. 아래 표는 선정 보고서에 바로 활용할 수 있습니다.
| 모델 | 공정 | CPU | NPU | 비디오 | 메모리 | 주요 인터페이스 | 주요 적용 분야 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RK3588 플래그십 엣지 AI |
8nm | 4×Cortex-A76 @2.4GHz + 4×Cortex-A55 @1.8GHz | 6 TOPS (INT4/8/16/FP16) | 8K@60 dec / 8K@30 enc | LPDDR5 ≤32GB | 2×HDMI2.1, PCIe2.1×4, 4×SATA, dual GbE, 4×MIPI-CSI | 엣지 AI 서버, 온디바이스 대규모 모델(7B/13B), 로보틱스, 스마트 콕핏, 산업용 HMI RK3588S(컴팩트) · RK3588J(산업) · RK3588M(차량) |
| RK3576 가성비 플래그십 |
8nm | 4×Cortex-A72 @2.2GHz + 4×Cortex-A53 @1.8GHz | 6 TOPS (support Transformer) | 4K@120 dec / 4K@60 enc | LPDDR5 ≤32GB | HDMI2.1, PCIe, multi-display, USB/CAN/네트워크 | NVR, AI 박스, 산업용 HMI, AI POS, 경량 로보틱스 RK3576J(산업) · RK3576M(차량) |
| RK3572 중상위 AIoT |
— | 2×Cortex-A73 + 6×Cortex-A53 | 4 TOPS (sparse) | 8K@30 dec / 4K@30 enc | LPDDR4/4X/5/5X | HDMI2.1, PCIe2.1, multi-display, USB3.1 | 중상위 AIoT, 상업 디스플레이, 로보틱스 주제어 RK3572M(차량) · RK3572V(비전 12M ISP) · RK3572S(코스트다운) |
| RK3568 메인스트림 AIoT |
22nm | 4×Cortex-A55 @2.0GHz | 1 TOPS | 4K@60 dec / 1080P enc | LPDDR4x | USB3.0, PCIe3.0×2, SATA, dual GbE, 3×CAN | 산업용 게이트웨이, HMI, NVR, 상업 디스플레이, 셀프 서비스 단말 RK3568J(산업) · RK3568B2 |
| RK3566 가성비 |
22nm | 4×Cortex-A55 @1.8GHz | 1 TOPS | 4K@60 dec | LPDDR4x | USB2.0, MIPI, GMAC | 태블릿, 전자책 리더, 스마트 패널, 경량 단말 — |
| RK3562 엔트리급 AIoT |
22nm | 4×Cortex-A53 | 0.8 TOPS | 1080P | LPDDR4x | 간소화된 범용 인터페이스 | 비용에 민감한 엔트리급 AIoT 디바이스 RK3562J(산업) |
| RV1126 스마트 비전 |
— | 4×Cortex-A7 | 2 TOPS | AI-ISP 2.0 저조도 풀컬러 | — | MIPI-CSI, Ethernet | IPC, 비전 인식, 행동 분석 카메라 RV1126K |
| RV1106/03 경량 비전 |
— | Single Cortex-A7 | 0.5 TOPS | 경량 비전 | — | 간소화됨 | 엔트리급 AI 카메라, 저전력 비전 노드 RV1106G2 / RV1103G1 |
| RV1126B 스마트 비전(업그레이드) |
— | 4×Cortex-A53 | 3 TOPS | 4K@30 dec / 4K@45 enc · 12M AI-ISP | External DDR3/3L/4/LP3/4/4X | MIPI-CSI×2/4×2-Lane, RGMII+PHY, USB3.0 | 산업용 IPC, 차량 비전, AI 카메라(RV1126 주요 업그레이드) RV1126BJ(산업 -40~85) · RV1126BM(차량 AEC-Q100) |
| RV1106B 엔트리급 비전 |
— | Cortex-A7 + MCU | 0.5 TOPS | 4K@25 enc · 8M ISP | SiP DDR 512Mb/1Gb/2Gb | MIPI-CSI, RMII+PHY, USB2.0 | 배터리 IPC, 엔트리급 AI 카메라, 구조화 경량 비전 RV1106BG/BP |
| RK3308 오디오 / 음성 |
— | 4×Cortex-A35 | — | — | — | 오디오 코덱, 마이크 어레이 | 스마트 스피커, 음성 비서, 오디오 단말 RK3308M(차량) · RK3308J(산업) |
| RK3506 실시간 제어 / HMI |
— | 3×Cortex-A7 + M0 | — | — | — | CAN/UART/SPI | HMI, 모터 제어, PLC, 게이트웨이 제어 패널 RK3506J(산업) |
| RK2118 플래그십 오디오(차량) |
— | 2×Cortex Star-M33 + 3×HiFi4 DSP | Audio-NPU 40 GOPS | — | 3MB SRAM + 64MB DDR | 8×SAI(>600 slot), PDM, SPDIF, 40ch ASRC, USB2.0/CAN | 차량 오디오 앰프, 사운드바, 돌비 애트모스/DTS-X, 스마트 스피커 RK2118M/M2(차량 AEC-Q100) |
| RK2116 RISC-V 오디오 |
— | RISC-V MCU + 2×HiFi4 DSP | — | — | 1.28MB SRAM | 8×SAI, PDM, 24ch ASRC, 4AD/4DA Codec, USB2.0/CAN | 차량 / 소비자 오디오, 음성 프론트엔드 RK2116M/M2(차량 AEC-Q100) |
| RK2108D 저전력 AI 음성 |
— | Cortex-M4F @396MHz + HiFi3 DSP @594MHz | — | MIPI/RGB ≤720P | 1MB Share + BootRom | I2S×2 / PDM 6ch / Codec ADC 2ch / USB2.0 / SDIO3.0 | AI 음성 인터랙션, 저전력 IoT 오디오(M08D Module 메인 컨트롤러) M08D Module(당사) |
RK3576 / RK3588과 페어링: 메인 컨트롤러는 비즈니스·툴링을, NPU 카드는 LLM/VLM 추론을 전담합니다(3D 적층 DRAM, 수백 GB/s의 온디바이스 유일 대역폭).
| 모델 | NPU 연산 | 대규모 모델 역량 | 온보드 DRAM | 인터페이스 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| RK1828 | 20 TOPS | 3B LLM/VLM(Qwen3 family) | 5GB 3D DRAM | PCIe2.1 / RGMII / USB3.1 | 양산 |
| RK1820 | 20 TOPS | 7B LLM/VLM | 2.5GB 3D DRAM | PCIe2.1 / RGMII / USB3.1 | 양산 |
| RK186X | 64 TOPS | 7B / 13B LLM/VLM | 2.5/5/10GB | PCIe3 / USB3.0 / C2C | ES 2026Q3 |
측정값 Qwen3-1.7B(RK1828, W4A16): Prefill 2387 TPS / Decode 138 TPS로 RK3588(298/13.9)을 크게 상회. 참고: 공식 로드맵(2026-05)에 "RK1280"은 없으며, AI NPU 코프로세서 라인은 RK1820/1828/186X입니다 — 구체적 모델은 Rockchip 영업에 확인하세요.
# 1) RKNN-Toolkit2 설치 (Python 3.8+)
pip install rknn-toolkit2
# 2) RK3588 추론 모델 양자화 및 내보내기
from rknn.api import RKNN
rknn = RKNN()
rknn.config(target_platform='rk3588')
rknn.load_onnx(model='model.onnx')
rknn.build(do_quantization=True, dataset='./calib.txt')
rknn.export_rknn('model.rknn')
# 3) 온보드 추론 (RK3588, C/Python API)
rknn.init_runtime(target='rk3588')
outputs = rknn.inference(inputs=[img])
전체 흐름은 기술 문서 / SDK 가이드에서. Bestom은 회로도와 보드 레벨 지원 패키지를 제공합니다.