Otro día, otra plataforma basada en el procesador AIoT Cortex-A55 de cuatro núcleos Rockchip RK3566 con Boardcon EM3566 SBC alimentado por un sistema en módulo (SoM) basado en Rockchip RK3566. La computadora de placa única viene con hasta 2 a 8 GB de RAM LPDDR4, flash eMMC de 4 GB a 32 GB, compatibilidad con SSD SATA y NVMe, interfaces de pantalla HDMI, MPI DSI y eDP, Gigabit Ethernet, así como opciones de expansión a través de M.2 y mPCIe enchufes. CM3566 RK3566 sistema en módulo Veamos el módulo de CPU CM3566 que ofrece las siguientes especificaciones: SoC – Rockchip RK3566 con un procesador Cortex-A55 de cuatro núcleos @ hasta 1.8GHz, Arm Mali-G52 2EE GPU con soporte para OpenGL ES 1.1/2.0/3.2. OpenCL 2.0. Vulkan 1.1, acelerador AI 0.8 TOPS, decodificador de video 4K H.265/H.265/VP9, codificador de video 1080p100 H.265/H.264. Memoria del sistema: 2GB LPDDR4 (hasta 8GB) Almacenamiento: flash eMMC de […]
El SBC ROCK 3A tipo Raspberry Pi viene con dos ranuras M.2 para SSD NVMe, WiFi 6
Radxa ROCK 3A es una computadora de placa única impulsada por el procesador Cortex-A55 de cuatro núcleos Rockchip RK3568 que sigue de cerca el factor de forma Raspberry Pi 3 Modelo B como el anterior Rock Pi 4 SBC, pero con un toque diferente. Al cambiar de un RK3399 de Rockchip a un Rockchip RK3568, la placa pierde algo de rendimiento de CPU y GPU, pero gana E/S adicionales y le permitió a la empresa agregar una ranura M.2 adicional con PCIe a la placa ROCK 3A, lo que significa que ahora es posible conectar un SSD NVMe y otro M .2 módulo como una tarjeta WiFi 6 M.2. Especificaciones preliminares de ROCK 3A: SoC – Rockchip RK3568 procesador Cortex A55 de cuatro núcleos a hasta 2 GHz, con GPU Mali G52, NPU 0.8TOPS Memoria del sistema: 2GB, 4GB, 8GB LPDDR4 3200MT/s, hasta 1560MHz Almacenamiento Módulo eMMC conectable Ranura para […]
AIfES for Arduino: un marco de IA de alta eficiencia para microcontroladores se convierte en código abierto
AIfES (AI for Embedded Systems) es un marco de AI independiente y de alta eficiencia, que permite al Fraunhofer Institute for Microelectronic Circuits and Systems, o Fraunhofer IMS para abreviar, entrenar y ejecutar algoritmos de aprendizaje automático en microcontroladores con recursos limitados. Hasta ahora, el marco era de código cerrado y Fraunhofer IMS solo lo usaba internamente, pero después de una colaboración con Arduino, AIfES for Arduino ahora es de código abierto y de uso gratuito para proyectos no comerciales. El marco ha sido optimizado para permitir que microcontroladores de 8 bits como el que se encuentra en Arduino Uno implementen una «Artificial Neural Networl» (ANN) que puede ser entrenada en un tiempo moderado. Eso significa que la inferencia y el entrenamiento fuera de línea en pequeños dispositivos de autoaprendizaje que funcionan con baterías es posible con AIfES sin depender de la nube u otros dispositivos. La biblioteca implementa Feedforward […]
Antmicro ARVSOM contará con el procesador StarFive JH71×0 RISC-V, compatibilidad con Raspberry Pi CM4
Compatible con Linux BeagleV SBC, ahora llamado «BeagleV Starlight», se anunció el pasado mes de enero con un procesador RISC-V de 64-bits StarFive JH7100/JH711, y los desarrolladores y usuarios beta acaban de empezar a poner su mano en la placa en los últimos días . Pero hay otro hardware StarFive JH71x0 en proceso con Antmicro ARVSOM. El sistema en módulo contará con el procesador RISC-V de doble núcleo y será compatible con Raspberry Pi CM4 y, por extensión, la placa portadora orientada al servidor Scalenode de Antmicro. La compañía no proporcionó las especificaciones completas para el módulo, pero según la información pública disponible, Antmicro ARVSOM debería incluir lo siguiente: SoC – StarFive JH7100 Vision SoC: RISC-V U74 de doble núcleo con 2 MB de caché L2 a 1,5 GHz Vision DSP Tensilica-VP6 para visión informática NVDLA Engine 1 núcleo (configuración 2048 MAC a 800 MHz – 3,5 TOPS) Motor de […]
Microsoft Azure Percept – Una plataforma de desarrollo Edge AI
Microsoft ha anunciado recientemente la versión preliminar pública de la plataforma Azure Percept que combina hardware y servicios para facilitar las implementaciones de IA en el borde mediante el uso de tecnologías de IA de Azure y la nube de Azure para la gestión de dispositivos, el desarrollo de modelos de IA y análisis. El hardware actualmente disponible incluye Azure Percept DK (kit de desarrollo) con un WiFi y amp; Puerta de enlace / placa portadora Bluetooth, el sistema en módulo (SoM) Azure Percept Vision, así como el SoM Azure Percept Audio opcional con una matriz de 4 micrófonos. Características y especificaciones clave: Placa portadora Azure Percept DK SoC – Procesador NXP iMX 8M de cuatro núcleos Cortex-A53 Memoria del sistema: 4 GB de RAM Almacenamiento: flash de 16 GB Conectividad: conectividad Ethernet, WiFi y Bluetooth a través de Realtek USB: 2 puertos USB-A 3.0, 1 puerto USB-C Seguridad: módulo […]