Kurz gesagt: Arduino bietet das Ventuno Q für 298,99 Euro zur Vorbestellung an. Das Board kombiniert Linux, lokale KI-Verarbeitung und Echtzeitsteuerung über eine „Dual Brain“-Architektur und richtet sich vor allem an anspruchsvollere Edge-AI-, Robotik- und Automatisierungsprojekte.
KI-Modelle ausführen, Kamerabilder lokal analysieren und gleichzeitig Motoren oder andere Komponenten mit vorhersehbaren Reaktionszeiten steuern: Genau diese Kombination soll das Arduino Ventuno Q auf einer gemeinsamen Plattform ermöglichen. Laut Hersteller sollen vorbestellte Boards in etwa vier Wochen ausgeliefert werden.
Zwei Recheneinheiten für unterschiedliche Aufgaben
Kern des Ventuno Q ist die „Dual Brain“-Architektur. Für Linux und rechenintensive KI-Anwendungen nutzt Arduino Qualcomms Dragonwing IQ8 QCS8275 mit acht Kryo-Gen-6-Kernen, Adreno-623-GPU und Hexagon-NPU. Die NPU soll bis zu 40 TOPS erreichen.
Parallel dazu arbeitet ein STM32H5F5 mit Cortex-M33 bei 250 MHz, 4 MByte Flash und 1,5 MByte RAM. Dieser Mikrocontroller übernimmt zeitkritische Aufgaben und läuft mit Arduino Core auf Zephyr RTOS. Linux-System und MCU kommunizieren über eine RPC-Brücke.
Damit können beispielsweise Objekterkennung, Sprachmodelle oder Bildverarbeitung unter Linux laufen, während Motoren, PWM-Signale oder GPIOs unabhängig davon angesteuert werden. Bei einem Roboter könnte das Ventuno Q Kamerabilder lokal auswerten und gleichzeitig die Motorregelung übernehmen. Für vergleichbare Aufgaben waren bislang häufig mehrere miteinander verbundene Boards erforderlich.
Auch bei Speicher und Anschlüssen ist das Ventuno Q auf größere Projekte ausgelegt. Zur Ausstattung gehören 16 GByte LPDDR5-RAM, 64 GByte eMMC-Speicher und ein M.2-Anschluss für NVMe-SSDs über PCIe Gen 4. Drei MIPI-CSI-Anschlüsse sind für Kameraprojekte vorgesehen. Hinzu kommen HDMI, DisplayPort-Ausgabe über USB-C, zwei USB-3.0-A-Ports sowie 2,5-Gigabit-Ethernet.
Für drahtlose Verbindungen stehen Wi-Fi 6 im 2,4-, 5- und 6-GHz-Band sowie Bluetooth 5.3 bereit. Klassische Embedded-Schnittstellen wie I2C, SPI, UART, PWM und mehrere CAN-FD-Anbindungen ergänzen die Ausstattung. Ein CAN-FD-Transceiver sitzt direkt am Schraubterminal, weitere CAN-FD-Schnittstellen liegen auf den Headern. Zusätzlich gibt es einen Qwiic-Anschluss, vier steuerbare RGB-LEDs und eine blaue LED-Matrix mit 8 × 13 Pixeln.
Mit Abmessungen von 160 × 100 × 25,8 Millimetern ist das Ventuno Q allerdings deutlich größer als typische kompakte Arduino-Boards.
Ubuntu, Container und lokale KI-Modelle
Auf der Linux-Seite ist zunächst Ubuntu vorgesehen, Debian soll folgen. Docker und apt stehen laut Arduino bereits zur Verfügung. Entwickeln lässt sich mit klassischen Linux-Werkzeugen, VS Code oder dem Arduino App Lab, das Arduino-Sketches, Python-Skripte und containerisierte KI-Modelle in einer Oberfläche verbindet.
Arduino stellt bereits optimierte Modelle wie Qwen, Gemma, Whisper, YOLOX und MediaPipe bereit. Eigene GGUF-Modelle lassen sich über llama.cpp einbinden, zudem ist Edge Impulse für selbst trainierte Modelle integriert.
Damit richtet sich das Ventuno Q vor allem an Maker und Entwickler, die Robotik, lokale Sprachsteuerung, Computer Vision oder Automatisierung ohne Cloud-Abhängigkeit umsetzen möchten. Mit 298,99 Euro liegt das Board allerdings deutlich über typischen Arduino-Plattformen und zielt damit eher auf umfangreichere Projekte als auf einfache Experimente.
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