Grinn ReneSOM-V2H — это миниатюрный системный модуль в форм-факторе LGA на базе процессора Renesas RZ/V2H для приложений компьютерного зрения и ИИ

Польская компания в области embedded-систем Grinn недавно представила ReneSOM-V2H — крошечный SoM для ИИ-видеоанализа, построенный вокруг процессора для компьютерного зрения Renesas RZ/V2H. Размером всего 42.6 x 37 мм, по заявлению Grinn, это самый маленький в мире модуль на базе данного конкретного MPU от Renesas, предназначенный для Edge AI-приложений с ограничением по пространству, таких как умные камеры, робототехника и промышленная автоматизация.

Система на кристалле RZ/V2H обладает гетерогенной архитектурой с 4 ядрами Cortex-A55, 2 ядрами Cortex-R8 и 1 ядром Cortex-M33, а также акселератором DRP-AI3 производительностью до 8 TOPS. Он поддерживает память LPDDR4 и хранилище eMMC, а также различные варианты подключения, включая PCIe Gen3 (4 линии), USB 3.2, USB 2.0 и гигабитный Ethernet. Он также предоставляет четыре входа для камер MIPI-CSI и один выход для дисплея MIPI-DSI для приложений машинного зрения.

Читать далее «Grinn ReneSOM-V2H — это миниатюрный системный модуль в форм-факторе LGA на базе процессора Renesas RZ/V2H для приложений компьютерного зрения и ИИ»

AMD VEK385 Versal AI Edge Gen 2 FPGA evaluation kit подключается напрямую в слот PCIe Gen5/Gen4

AMD представила отладочный комплект VEK385, построенный на основе адаптивной системы-на-кристалле Versal AI Edge Gen 2 XC2VE3858, которая объединяет восемь ядер Cortex-A78AE, десять ядер Cortex-R52, FPGA структуру с 543 104 LUT, 144 модуля AI Engine-ML v2 (до 184 INT8 TOPS), 2 064 DSP, графический процессор Mali-G78AE и встроенный ISP.

Комплект оснащен 20 ГБ памяти LPDDR5X, PCIe x8 краевым разъемом с поддержкой Gen5 x4 и Gen3/4 x8 и двумя портами HDMI 2.1 RX/TX для видео. Также имеется порт SFP28 для Ethernet 25–100 Гбит/с и CAN-FD наряду с PL/PS Ethernet для детерминированных приложений управления. Плата предназначена для ускорения прототипирования для автомобильной промышленности (ADAS, автономное вождение), промышленности (AMR, edge AI боксы), здравоохранения (ультразвук, эндоскопия, 3D-визуализация) и систем аэрокосмического класса.

Читать далее «AMD VEK385 Versal AI Edge Gen 2 FPGA evaluation kit подключается напрямую в слот PCIe Gen5/Gen4»

OnLogic Factor 101 – безвентиляторный промышленный компьютер для граничного ИИ с системой на кристалле Qualcomm QCS6490 и сетью 10GbE

OnLogic Factor 101 (FR101) — это сверхкомпактный безвентиляторный промышленный компьютер на базе платформы Qualcomm QCS6490 для приложений граничного ИИ и шлюзов данных. Разработанный для применений с ограничением по пространству, он ориентирован на системы машинного зрения, инспекции, мониторинга и низкоскоростные автономные системы.

Восьмиядерный процессор Qualcomm Kryo 670 (класса Cortex-A78/A55) работает в паре с памятью 8 ГБ LPDDR4x и флэш-накопителем 128 ГБ UFS. Безвентиляторная система оснащена портами 10GbE и Gigabit Ethernet, пятью портами USB, а также видеовыходами HDMI и USB-C (DisplayPort). Его соответствие различным стандартам делает его подходящим для развертывания в офисных и промышленных граничных средах.

Читать далее «OnLogic Factor 101 – безвентиляторный промышленный компьютер для граничного ИИ с системой на кристалле Qualcomm QCS6490 и сетью 10GbE»

STMicroelectronics представляет четырехядерный автомобильный микроконтроллер Stellar P3E с ядрами Arm Cortex-R52+ и AI-ускорителем Neural-ART

STMicroelectronics представила Stellar P3E — первый автомобильный MCU со встроенным AI-ускорителем Neural-ART, предназначенный для упрощения X-in-1 электронных блоков управления (ECU) за счёт консолидации функций силовой электроники, таких как инвертор, бортовое зарядное устройство (OBC) и DC-DC преобразователь, в единый модуль. Микроконтроллер позволяет реализовывать приложения для интеллектуального восприятия, предиктивного обслуживания и виртуальных сенсоров без затрат и сложностей, связанных с использованием отдельного SoC.

Микроконтроллер оснащен четырьмя ядрами Arm Cortex-R52+ с частотой 500 МГц и 19,5 МБ памяти xMemory, основанной на памяти с изменением фазового состояния (PCM), что обеспечивает примерно вдвое большую плотность, чем встроенная флеш-память. Чип интегрирует несколько каналов АЦП для точного измерения, высокоразрешающую ШИМ с разрешением до 102 пс для точного управления двигателем и 10 модулей таймеров для детерминированной работы в реальном времени. Варианты подключения включают Gigabit Ethernet и CAN-XL для высокоскоростной связи в автомобиле с низкой задержкой.

Читать далее «STMicroelectronics представляет четырехядерный автомобильный микроконтроллер Stellar P3E с ядрами Arm Cortex-R52+ и AI-ускорителем Neural-ART»

Mimiclaw — это AI-ассистент, подобный OpenClaw, для плат ESP32-S3

MimiClaw — это AI-ассистент, созданный по мотивам OpenClaw для плат ESP32-S3, который выступает в роли шлюза между мессенджером Telegram и облачной LLM Claude для управления аппаратными средствами с помощью простого чата.

Недавно был материал о PicoClaw, сверхлегком персональном AI-ассистенте для недорогих Linux-плат , которому требуется всего 10 МБ свободной оперативной памяти. Он, в свою очередь, был вдохновлен Nanobot — легковесным ассистентом на Python, который на 99% меньше по количеству строк кода, чем оригинальный проект OpenClaw, положивший всему начало. Поскольку большая часть обработки выполняется через мессенджеры и облачные LLM, перенос такого решения на микроконтроллеры был лишь вопросом времени.

Читать далее «Mimiclaw — это AI-ассистент, подобный OpenClaw, для плат ESP32-S3»

M5Stack AI-8850 LLM Accelerator M.2 Kit предлагает альтернативу Raspberry Pi AI HAT+ 2

M5Stack выпустила «AI-88502 LLM Accelerator M.2 Kit 8GB Version» на основе своей LLM-8850 M.2 карты с 24 TOPS SoC Axera AX8850, предлагая альтернативу Raspberry Pi AI HAT+ 2 , поддерживая как LLM, так и задачи компьютерного зрения с ИИ.

Комплект состоит из M.2 карты и платы Raspberry Pi-HAT 8850 с входом питания USB PD для карты и Raspberry Pi 5, 16-контактного разъема PCIe и 40-контактного заголовка GPIO для подключения к одноплатному компьютеру, а также аксессуаров.

Читать далее «M5Stack AI-8850 LLM Accelerator M.2 Kit предлагает альтернативу Raspberry Pi AI HAT+ 2»

Обзор Raspberry Pi AI HAT+ 2 – 40 TOPS ИИ-ускоритель, протестированный с рабочими нагрузками Computer Vision, LLM и VLM

Raspberry Pi предоставила образец их генеративного ИИ-ускорителя AI HAT+ 2 на базе Hailo-10H для обзора. 40 TOPS ИИ-ускоритель рекламируется как подходящий для LLM (больших языковых моделей) и VLM (визуально-языковых моделей), обеспечивая при этом примерно такую же производительность, как и у первого поколения AI HAT+ (Hailo-8) для моделей компьютерного зрения.

После распаковки плата AI HAT+ 2 собирается с Raspberry Pi 5 с 2 ГБ ОЗУ, оснащенным Raspberry Pi Camera Module 3, затем следует быстрая проверка работы моделей компьютерного зрения и более подробное тестирование примеров LLM и VLM.

Читать далее «Обзор Raspberry Pi AI HAT+ 2 – 40 TOPS ИИ-ускоритель, протестированный с рабочими нагрузками Computer Vision, LLM и VLM»

EnviroGo ESP32-S3 — носимое устройство для мониторинга окружающей среды с 7 сенсорами (краудфандинг)

EnviroGo — это носимый монитор окружающей среды на базе ESP32-S3, который отслеживает содержание органических соединений (ЛОС), индекс УФ-излучения, температуру, влажность, атмосферное давление, освещенность и движение с помощью 9-осевого МЭМС-датчика. Он предназначен для использования внутри и вне помещений, его можно носить, крепить к сумке или устанавливать с помощью магнитов, что делает устройство подходящим для дома, офиса, путешествий, лабораторий и повседневного использования там, где необходимы данные об окружающей среде в реальном времени.

EnviroGo поддерживает встроенные подключения Wi-Fi и Bluetooth через WiSoC ESP32-S3, оснащен небольшим 0,96-дюймовым IPS-дисплеем, слотом для карт microSD для локального ведения журналов данных и часами реального времени (RTC) для записи с метками времени. Устройство собирает данные с настраиваемыми интервалами, использует RGB-светодиоды и зуммер для визуальных и звуковых оповещений, а также может обрабатывать данные локально с использованием прогнозирования на базе ИИ для выявления тенденций, таких как рост уровня ЛОС или изменения влажности (с заявленным 7-дневным периодом обучения). EnviroGo предназначен для разработчиков IoT, исследователей, пользователей умного дома и людей, заботящихся о здоровье, которые хотят долгосрочного отслеживания состояния окружающей среды и ранних предупреждений, а не только показаний в реальном времени.

Читать далее «EnviroGo ESP32-S3 — носимое устройство для мониторинга окружающей среды с 7 сенсорами (краудфандинг)»