Микроконтроллер MAX78000, сочетающий ядра RISC-V и Cortex-M4F, дает возможность использовать искусственный интеллект в IoT-устройствах с батарейным питанием

Теперь даже конечные точки, такие как датчики, могут выполнять базовые рабочие нагрузки искусственного интеллекта благодаря микросхемам класса микроконтроллеров со встроенными ускорителями искусственного интеллекта или решениям, таким как Kneron KL720 Arm Cortex-M4 AI SoC, процессор GAP8 RISC-V IoT или MCU с ядром Cortex-M55 в сочетании с Ethos U55 MicroNPU.

Читать далее «Микроконтроллер MAX78000, сочетающий ядра RISC-V и Cortex-M4F, дает возможность использовать искусственный интеллект в IoT-устройствах с батарейным питанием»

Запущен комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano 2 ГБ по цене от 54 долларов и выше

В марте 2019 года был представлен комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano стоимостью 99 долларов. Благодаря процессору с четырьмя ядрами Cortex-A57, 128-ядерному графическому процессору Maxwell и 4 ГБ оперативной памяти LPPDR4 эта платформа зарекомендовала себя, как отличная недорогая платформа искусственного интеллекта, как мы писали в нашем руководстве по началу работы с Jetson Nano, где мы показываем, как выполнять выводы на неподвижных изображениях и видеопотоке RTSP.

Читать далее «Запущен комплект разработчика NVIDIA Jetson Nano 2 ГБ по цене от 54 долларов и выше»

Плата для разработки Mercury 2 Xilinx Artix-7 FPGA

Хотя сейчас мы встречаем все больше и больше плат разработки, оснащенных FPGA. Ранее мы рассматривали макетные платы TinyFPGA BX, Fipsy и QuickFeather FPGA.

Однако, все эти платы основаны на FPGA начального уровня, таких как Lattice Semi ICE40 или QuickLogic EOS S3, и если вам нужна более мощная плата FPGA, плата для разработки MicroNova Mercury 2 может удовлетворить ваши требования с Xilinx Artix-7 FPGA.

Читать далее «Плата для разработки Mercury 2 Xilinx Artix-7 FPGA»

Микроконтроллеры GigaDevice GD32E5 Cortex-M33 для управления двигателями и промышленным оборудованием

В 2015 году мы впервые упомянули GigaDevice Semiconductor в связи с микроконтроллером GD32, совместимым с STM32, но в прошлом году компания снова привлекла наше внимание, выпустив микроконтроллер GD32V RISC-V с функциями, аналогичными модели GD32 Cortex-M3, но оснащенным более быстрым и более эффективное ядро RISC-V «Bumblebee».

Читать далее «Микроконтроллеры GigaDevice GD32E5 Cortex-M33 для управления двигателями и промышленным оборудованием»

Geniatech XPI 3128 RK3128 SBC оснащен модулем NXP WIFi 5

Семейство одноплатных компьютеров Geniatech XPI было впервые представлено в 2018 году, когда была выпущена плата разработки XPI-S905X, в которой реализованы многие функции и форм-фактор Raspberry Pi 3 Model B.

Читать далее «Geniatech XPI 3128 RK3128 SBC оснащен модулем NXP WIFi 5»

MaaxBoard Mini SBC, вдохновленный Raspberry Pi, оснащен NXP i.MX 8M Mini SoC

В прошлом году Embest — компания Avnet — представила MaaXBoard NXP i.MX 8M SBC, по большей части совместимый с форм-фактором Raspberry Pi и работающий под управлением Android 9.0 или Yocto Linux.

Читать далее «MaaxBoard Mini SBC, вдохновленный Raspberry Pi, оснащен NXP i.MX 8M Mini SoC»

Микроконтроллер Apollo 4 от компании Ambiq с частотой 3 мкА/МГц предназначен для устройств Интернета вещей с питанием от батарей и с постоянно включенной обработкой голоса.

Компания Ambiq Micro использует подпороговое напряжение ниже 0,5 В, чтобы предложить микроконтроллеры Arm со сверхнизким энергопотреблением. В 2015 году компания запустила микроконтроллер Apollo Cortex-M4F с энергопотреблением 30 мкА/МГц в активном режиме, за которым в 2016 году последовал Apollo 2, потребляющий всего 10 мкА/МГц, а Apollo 3 (Blue) снизил энергопотребление до минимума — 6 мкА/МГц с использованием ядер Cortex-M4F с тактовой частотой 48 МГц в активном режиме.

Читать далее «Микроконтроллер Apollo 4 от компании Ambiq с частотой 3 мкА/МГц предназначен для устройств Интернета вещей с питанием от батарей и с постоянно включенной обработкой голоса.»

Плата VIA Pixetto, оснащенная видеопроцессоро м Hi3518E V300 HD, предназначена для обучения искусственному интеллекту и машинному обучению

VIA Technologies выпустила датчик зрения VIA Pixetto, предназначенный для обучения искусственному интеллекту (AI) и машинному обучению (ML) учащихся в возрасте от двенадцати лет и старше.

Читать далее «Плата VIA Pixetto, оснащенная видеопроцессоро м Hi3518E V300 HD, предназначена для обучения искусственному интеллекту и машинному обучению»