Thinker Edge Rには、4GBのLPDDR4だけでなく、NPU用に2GBのLPDDR3が載っているようです。
また、Mini PCIeが付いているので、ここのEdge TPUのPCIeカードさせば、、。。。ARM64のDebian系ならOKだよね。
RK3399Proは、Jetson Nanoより、つよい?より、3GBが249ドル、6GBが299ドルなので、このASUS Tinker Edge R Pico-ITX Boardは4GB+2GBメモリなので300ドルぐらいですかね?
Google Edge TPUとRK3399ProのNPUの性能比較しても面白いかも?
おっと再度調べてみたら、RK3399Pro NPUマニュアルがあった。
・Caffe / Mxnet / TensorFlowモデルは直接読み込むことができます。 ・AI開発ツールを提供します。モデル高速変換のサポート、開発ボードエンドサイド変換APIのサポート、 TensorFlow / TF Lite / Caffe / ONNX / Darknetなどのモデルのサポート。 ・AIアプリケーション開発インターフェースを提供する:Android NN APIをサポートし、 RKNNクロスプラットフォームAPIを提供し、LinuxはTensorFlow開発をサポートします。
とあるので、TensorFlow Liteのモデルで比較できそう。