Опубликовано

Banana Pi BPI-F4 – промышленная одноплатная система периферийного ИИ на базе SoC Sunplus SP7350 с NPU 4.1 TOPS

Banana Pi BPI-F4 – это компактная плата для разработки промышленного класса периферийного ИИ, построенная на базе четырехъядерного SoC Sunplus SP7350 (Cortex-A55) с нейропроцессором 4.1 TOPS. По сравнению с одноплатной системой BPI-F2S на базе SunPlus SP7021 , новая BPI-F4 поддерживает дополнительные интерфейсы через клеммные колодки и подходит для систем компьютерного зрения, робототехники и управления.

Плата поддерживает загрузку с microSD или встроенной eMMC, оснащена портами USB 3.0/2.0, видеовыходом HDMI, Ethernet и входом MIPI CSI для камеры OV5647. Варианты подключения включают Gigabit Ethernet, Wi-Fi и Bluetooth. Другие особенности: семь клеммных колодок для GPIO, ADC, SPI, I²C, UART и PWM, перемычки для выбора режима питания/USB и автоматической загрузки.

Читать далее «Banana Pi BPI-F4 – промышленная одноплатная система периферийного ИИ на базе SoC Sunplus SP7350 с NPU 4.1 TOPS»

Опубликовано

Rockchip представляет RK3668: 10-ядерный SoC Arm Cortex-A730/Cortex-A530 с NPU 16 TOPS и сопроцессор RK182X для LLM/VLM

Конференция разработчиков Rockchip 2025 (RKDC!2025) проходит в Фучжоу, Китай. Среди анонсов — процессор Rockchip RK3668 с 10 ядрами Arm Cortex-A730/A530, NPU 16 TOPS и сопроцессор RK182X на RISC-V, поддерживающий LLM (Large Language Model) или VLM (Vision Language Model) до 7B параметров.

Читать далее «Rockchip представляет RK3668: 10-ядерный SoC Arm Cortex-A730/Cortex-A530 с NPU 16 TOPS и сопроцессор RK182X для LLM/VLM»

Опубликовано

DFRobot FireBeetle 2 ESP32-P4 — это компактная плата с MIPI DSI/CSI, микрофоном, WiFi 6 и разъёмами GPIO

Плата разработчика DFRobot FireBeetle 2 ESP32-P4 оснащена беспроводным модулем ESP32-C6, двумя портами USB-C, разъёмами GPIO, микрофоном, коннекторами MIPI CSI и DSI. Она поставляется с опциональной базовой платой, обеспечивающей лёгкий доступ ко всем вводам/выводам, в составе комплекта разработчика для данной платы.

Как и многие другие платы на ESP32-P4, например ALIENTEK DNESP32P4M , Waveshare ESP32-P4-Module-DEV-KIT или ESP32-P4-Function-EV-Board , в модели DFRobot используется ESP32-C6 для подключения Wi-Fi и Bluetooth. Другие особенности включают поддержку USB 2.0 OTG, разъём для цифрового микрофона, слот для карт microSD, программируемый зуммер, АЦП/ЦАП, а также встроенную микросхему CH343 USB-to-serial для программирования через USB-C. Плата оборудована разъёмами расширения для удобного доступа к вводам/выводам как ESP32-P4, так и C6, что делает её подходящей для компактных AIoT-решений и приложений машинного обучения с низкими требованиями.

Читать далее «DFRobot FireBeetle 2 ESP32-P4 — это компактная плата с MIPI DSI/CSI, микрофоном, WiFi 6 и разъёмами GPIO»

Опубликовано

Renesas RA8P1 – 1-ГГц микроконтроллер на базе Arm Cortex-M85 с нейропроцессором Ethos-U55 для аудио- и видеоприложений с искусственным интеллектом

Компания Renesas представила свой самый мощный на сегодня микроконтроллер Cortex-M85: RA8P1 с тактовой частотой 1 ГГц, оснащенный 500-МГц нейропроцессором Arm Ethos-U55 для периферийных приложений ИИ, а также реальным ядром Arm Cortex-M33 с частотой 250 МГц.

Благодаря 2D-графическому процессору, интерфейсам дисплеев MIPI DSI и параллельному RGB, интерфейсам камер MIPI CSI и параллельному, а также аудиоинтерфейсам I2S и PDM, микроконтроллер Renesas RA8P1 предназначен преимущественно для речевого и видеоискусственного интеллекта, требующих анализа в реальном времени. Этот 1-ГГц микроконтроллер также обладает множеством других периферийных устройств и функций безопасности, как видно из приведенных ниже характеристик и блок-схемы.

Читать далее «Renesas RA8P1 – 1-ГГц микроконтроллер на базе Arm Cortex-M85 с нейропроцессором Ethos-U55 для аудио- и видеоприложений с искусственным интеллектом»

Опубликовано

Axelera Metis Compute Board объединяет Rockchip RK3588 SoC с ИИ-ускорителем Metis 214 TOPS

Axelera Metis Computer Board — это материнская плата Rockchip RK3588 mini-ITX, оснащенная процессором Metis AIPU (AI Processing Unit), способным обеспечивать до 214 TOPS, 16 ГБ памяти LPDDR4 для ЦП и 4 ГБ оперативной памяти LPDDR4x для ускорителя ИИ.

Читать далее «Axelera Metis Compute Board объединяет Rockchip RK3588 SoC с ИИ-ускорителем Metis 214 TOPS»

Опубликовано

Микропроцессор STMicro STM32MP23 Cortex-A35/M33 оснащен нейропроцессором производительностью 600 GOPS для промышленных приложений Интернета вещей и машинного обучения

STMicroelectronics STM32MP23 — это двухъядерный микропроцессор общего назначения (MPU) Cortex-A35 с ядром реального времени Cortex-M33 и производительностью 600 GOPS, работающий при температуре до 125 °C и предназначенный для промышленных и периферийных вычислений Интернета вещей (IoT), передовых приложений HMI и машинного обучения (ML).

Читать далее «Микропроцессор STMicro STM32MP23 Cortex-A35/M33 оснащен нейропроцессором производительностью 600 GOPS для промышленных приложений Интернета вещей и машинного обучения»

Опубликовано

Orange Pi AIPro (8T) SBC оснащен 8-ядерной архитектурой Huawei Ascend AI SoC, работает под управлением Ubuntu или openEuler

Orange Pi AIPro (8T) — это новый одноплатный компьютер для приложений искусственного интеллекта, оснащенный неназванным четырехъядерным 64-битным процессором Huawei Ascend AI, обеспечивающим до 8 TOPS (INT8) производительности вывода ИИ, хотя существует также вариант SoC с производительностью 20 TOPS (INT8).

Читать далее «Orange Pi AIPro (8T) SBC оснащен 8-ядерной архитектурой Huawei Ascend AI SoC, работает под управлением Ubuntu или openEuler»

Опубликовано

Начало работы с Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS) и Raspberry Pi AI камерой

Raspberry Pi недавно представила несколько продуктов для ИИ, включая Raspberry Pi AI HAT+ для Pi 5 с производительностью 13 или 26 TOPS, а также менее мощную Raspberry Pi AI камеру , совместимую со всеми одноплатными компьютерами Raspberry Pi, имеющими разъем MIPI CSI. Компания предоставила образцы AI HAT+ (26 TOPS) и AI камеры для обзора, а также дополнительные аксессуары, такие как Raspberry Pi Touch Display 2 и защитный бампер Raspberry Pi. В этом материале представлен опыт начальной настройки, в основном следуя документации для AI HAT+ и AI камеры . Читать далее «Начало работы с Raspberry Pi AI HAT+ (26 TOPS) и Raspberry Pi AI камерой»