Eoxys Xeno+ Nano ML — это плата для беспроводного машинного обучения (ML) с микроконтроллером Nuvoton NuMicro M2354 или STMicro STM32L4, модулем Wi-Fi и BLE 5.0 со сверхнизким энергопотреблением Talaria TWO от InnoPhase IoT и процессором Syntiant Core 2 NDP120, который мы впервые заметили в модуле Arduino Nicla Voice несколько недель назад.
Платы / модули предназначены для интеллектуальных и безопасных устройств Интернета вещей, для приложений автоматизации умного дома, промышленности и медицины, и компания утверждает, что их можно использовать в датчиках Wi-Fi IoT более 10 лет благодаря маломощным чипам и схемам, использованным при проектировании.
Технические характеристики Eoxys Xeno+ Nano ML:
- MCU общего назначения (один из)
- Микроконтроллер STMicro STM32L4 Arm Cortex-M4 с тактовой частотой 80 МГц, флэш-памятью 1 МБ, SRAM 128 КБ/352 КБ
- Микроконтроллер Nuvoton NuMicro M2354 Arm Cortex-M23 с тактовой частотой 96 МГц, флэш-памятью 1 МБ, SRAM 128 КБ.
- Беспроводной модуль
- Модуль Innophase Talaria TWO со сверхнизким энергопотреблением 2,4 ГГц 802.11b/n/g WiFi 4 и Bluetooth LE 5.0 с антенной PCB или u.FL
- Мощность активного режима WiFi — 31 мА (режим Rx при 1 Мбит/с 802.11b), 178 мА (режим Tx при 1 Мбит/с 802.11b +17,5 дБм)
- Мощность в режиме энергосбережения Wi-Fi при 802.11b, 1 Мбит/с (чистая среда, @ 3,3 В) — 57 мкА (DTIM10)
- Питание в режиме глубокого сна (при 3,3 В, память сохранена) — 11-19 мкА (RTC, память сохранена, зависит от объема сохраненной SRAM)
- Мощность модуля в режиме ожидания — 50 мкА (STM32L4 в режиме ожидания и модуль Wi-Fi в режиме отключения)
- DSP машинного обучения — нейронный процессор принятия решений Syntiant NDP120 (NDP) с одним сверхмощным механизмом логического вывода нейронной сети Syntiant Core 2, 1x HiFi 3 Audio DSP, 1x ядром Arm Cortex-M0 с частотой до 48 МГц, 48 КБ SRAM
- Хранилище — последовательная флэш-память 8 МБ на шине SPI
- Аудио — встроенные стереомикрофоны PDM
- USB — 1x порт USB Type-C для питания и последовательной отладки
- Ввод/вывод через 2x 20 зубчатых отверстий
- NDP120 — I2S, PDM, TDM и I2C.
- GP MCU – UART, SPI, I2C, ADC, DAC, PWM, и GPIO
- Отладка — порт USB-C, как указано выше, 3-контактные контакты SWD для программирования и отладки программного обеспечения.
- Источник питания
- 5 В через порт USB-C
- 2,5 В до 5 В питание от неперезаряжаемой (или) перезаряжаемой батареи.
- Размеры — 68 х 38 мм
- Вес – 5 грамм
Плата STM32L4 была первой, а плата NuMicro M2354 была анонсирована только вчера. Вероятно, они выпустили N2354, поскольку Arm Cortex-M23 должен быть более энергоэффективным, а также включает поддержку Arm TrustZone для обеспечения безопасности. Нам не удалось найти других существенных различий между двумя вариантами платы Xeno+ Nano ML. Схемы выводов немного отличаются, и в то время как STM32L4 запрограммирован с помощью IDE STM32Cube, M2354 использует IDE Arm Keil. Обе платы работают под управлением операционных систем реального времени FreeRTOS.
Довольно удивительно или разочаровывает, что они не смогли найти одночиповое решение с микроконтроллером, WiFi и инструкциями ИИ, которое соответствовало бы требованиям, и им пришлось использовать трехчиповое решение. Мы предполагаем, что это связано с тем, что NuMicro M2354, Talaria TWO (также входит в комплект для разработки WiFi AI-камеры с более чем годом автономной работы ) и Syntiant NDP120 отличаются низким энергопотреблением, чип “все в одном”, такой как ESP32-S3, не соответствовал бы их требованиям по энергопотреблению. Решение в основном будет интересно для интеллектуальных голосовых приложений, требующих очень длительного времени автономной работы. Вы можете посмотреть демонстрацию платы STM32 с Amazon Alexa в видео ниже.
Модуль XENO+ Nano ML (NuMicro N2354, артикул: XNO-W102N-M1-V10) продается в магазине компании за 6000 индийских рупий (~ 72 доллара США). Более подробную информацию можно найти на странице продукта и в недавнем пресс-релизе о модуле NuMicro N2354.
Выражаем свою благодарность источнику с которого взята и переведена статья, сайту cnx-software.com.
Оригинал статьи вы можете прочитать здесь.