То что вас интересует можно и без одноплатников изучать. Фактически речь о программировании GPU. Берет видеокарту от нвидии помощнее/поновее (чтобы свежую CUDA поддерживала), накатываете skimage/pycoda/pytorch/numba и тд и изучаете особенности такого подхода. Принципы все те же самые, что и на одноплатнике от нвидии (сомневаюсь что основное cpu там на арме, тот же x86-64 скорей всего).

Низкоуровневой доступ к железу - тут да, более специфично, но программирование GPIO (как минимум в линуксе) чаще всего сводится к дерганию определенных файлов внутри /sys - то есть в принципе это можно хоть из баша делать. При наличии ядерных драйверов одноплатники в этом плане мало чем друг от друга отличаются, и на той же распберри пи посмотреть все это как действует гораздо проще. Написание же ядерного драйвера это отдельная история, которая вас вряд ли интересует. На распберри свет клином не сошелся, есть множество других плат приличных одноплатников, но вероятны проблемы с поддержкой (например, какая-то периферия поддерживается строго какими-то ядрами/дистрибутивами/осями). Вот возьмете вы что-то, что поддерживается только в андроиде, и куда там pycuda?

В общем, не забегайте вперед со специфичными одноплатниками/фреймворками. Касательно каких-то специфичных плат - посмотрите mouser, farnell, rs-components и тд. Не все и не всегда они продают частникам, но уверен что при желании можно найти. И на вашем месте я бы не стал напирать на qnx, а скорее на "несерьезный" (на ваш взгляд) линукс. Я думаю что тот же software defined radio (раз уж вас это интересует, радар небось гигагерцовый) вы гораздо быстрее поднимете на распберри/линукс/питон, чем на специфичной development board / qnx или андроид.