{"id":101287,"date":"2026-04-28T07:30:13","date_gmt":"2026-04-28T07:30:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/101287\/"},"modified":"2026-04-28T07:30:13","modified_gmt":"2026-04-28T07:30:13","slug":"banana-pi-bpi-sm10-risc-v-board-mit-bis-zu-32-gb-ram-und-60-tops-fuer-ki-anwendungen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/101287\/","title":{"rendered":"Banana Pi BPI-SM10: RISC-V-Board mit bis zu 32 GB RAM und 60 TOPS f\u00fcr KI-Anwendungen"},"content":{"rendered":"

NEWS<\/p>\n

Banana Pi BPI-SM10<\/p>\n

\n RISC-V-Board mit bis zu 32 GB RAM und 60 TOPS f\u00fcr KI-Anwendungen <\/p>\n

\"Portrait<\/p>\n

Der Hardwarehersteller Banana Pi hat mit dem BPI-SM10 ein neues Einplatinen-System vorgestellt, dieses Mal mit besonderem Fokus auf lokale KI-Anwendungen. Das kompakte Board basiert auf einer RISC-V-Architektur und kombiniert klassische Rechenkerne mit dedizierten KI-Einheiten, um Inferenzaufgaben direkt auf dem Ger\u00e4t ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen.<\/p>\n

Im Zentrum steht ein SoC mit acht 64-Bit-X100-Kernen f\u00fcr allgemeine Berechnungen sowie acht zus\u00e4tzlichen A100-Kernen, die speziell f\u00fcr KI-Workloads ausgelegt sind. Diese Architektur erreicht laut Hersteller eine Rechenleistung von bis zu 60 TOPS f\u00fcr KI-Anwendungen. Unterst\u00fctzt wird dies durch eine Vektorverarbeitung mit 1024 Bit Breite sowie einen gemeinsamen L2-Cache von 8 MB f\u00fcr die CPU-Kerne und zus\u00e4tzliche Speicherbereiche f\u00fcr die KI-Einheiten. Das System folgt der RVA23-Spezifikation und nutzt eine Out-of-Order-Pipeline mit vier Ausf\u00fchrungseinheiten.<\/p>\n

F\u00fcr den Arbeitsspeicher kommt LPDDR5 mit bis zu 32 GB zum Einsatz, der mit 6.400 MT\/s angebunden ist. Neben der Maximalausstattung sind auch Varianten mit 8 und 16 GB vorgesehen. \u00dcber zwei M.2-Schnittstellen lassen sich NVMe-SSDs anschlie\u00dfen, wodurch sich das System um schnellen Massenspeicher erweitern l\u00e4sst.<\/p>\n

\t\t\t \"Banana <\/a> \t\t\t \"Banana <\/a> \t <\/p>\n

Das BPI-SM10<\/a> zielt auf das lokale Ausf\u00fchren gro\u00dfer KI-Modelle ab. So soll das Board in der Lage sein, Modelle mit bis zu 30 Milliarden Parametern mit einer Geschwindigkeit von \u00fcber 10 Token pro Sekunde zu verarbeiten. Gleichzeitig bleibt der Energiebedarf mit etwa 18 bis 35 W vergleichsweise niedrig, was den Einsatz in Edge-Computing-Szenarien beg\u00fcnstigen soll.<\/p>\n

Das Entwicklerkit umfasst neben dem Modul ein Referenz-Tr\u00e4gerboard, das eine breite Auswahl an I\/O-Schnittstellen bereitstellt, darunter vier USB-3.0-Anschl\u00fcsse, USB-C, DisplayPort sowie einen Ethernet-Port mit bis zu 10 Gbit\/s. F\u00fcr Erweiterungen stehen 40 GPIO-Pins bereit. Zus\u00e4tzlich sind Kameraanschl\u00fcsse \u00fcber MIPI CSI sowie ein Display-Interface \u00fcber MIPI DSI integriert.<\/p>\n

Gleichzeitig ist die Platine hardwareseitig kompatibel zu Plattformen wie dem Nvidia Jetson Orin Nano. Die Softwareumgebung umfasst ein vollst\u00e4ndiges Toolchain-Paket inklusive KI-Runtime und will die Migration bestehender Anwendungen ohne gr\u00f6\u00dfere Anpassungen unterst\u00fctzen.<\/p>\n

In Benchmarks erreicht das System im Single-Core-Test von Geekbench sechs Werte, die in etwa auf dem Niveau eines Raspberry Pi 4 Model B liegen. In Bezug auf den Preis hat sich Banana Pi bisher noch nicht ge\u00e4u\u00dfert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"NEWS Banana Pi BPI-SM10 RISC-V-Board mit bis zu 32 GB RAM und 60 TOPS f\u00fcr KI-Anwendungen Der Hardwarehersteller…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":101288,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[15],"tags":[46,5020,291,886,14234,14233,3044,2818,14237,879,43,878,14238,14235,1390,45,60,59,278,14236,44,9824,64,61,882,2977,9685,63,62],"class_list":{"0":"post-101287","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-wissenschaft-technik","8":"tag-ch","9":"tag-community","10":"tag-computer","11":"tag-forum","12":"tag-gpu","13":"tag-grafikkarte","14":"tag-handy","15":"tag-hardware","16":"tag-hilfe","17":"tag-laptop","18":"tag-news","19":"tag-notebook","20":"tag-preisvergleich","21":"tag-produkttest","22":"tag-review","23":"tag-schweiz","24":"tag-science","25":"tag-science-technology","26":"tag-smartphone","27":"tag-support","28":"tag-switzerland","29":"tag-tablet","30":"tag-technik","31":"tag-technology","32":"tag-test","33":"tag-ultrabook","34":"tag-vergleich","35":"tag-wissenschaft","36":"tag-wissenschaft-technik"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@ch_de\/116481157652145098","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/101287","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=101287"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/101287\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/101288"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=101287"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=101287"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/ch-de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=101287"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}