Sipeed ได้เปิดตัวโมดูล M1s และ M0Sense AI ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน AIoT, Sipeed M1 ใช้ Bouffalo Lab BL808 32-บิต/64-บิต RISC-V wireless SoC พร้อม WiFi บลูทูธ และวิทยุ 802.15.4 สำหรับการรองรับ Zigbee เช่นเดียวกับ BLAI-100 (Bouffalo Lab AI engine) NPU สำหรับการตรวจจับวิดีโอ/เสียง และ/หรือการจดจำ ส่วน Sipeed M0Sense กำหนดเป้าหมายแอปพลิเคชัน TinyML ด้วยไมโครคอนโทรลเลอร์ Bouffa Lab BL702 32 บิตที่มีการเชื่อมต่อ WiFi, BLE และ Zigbee
โมดูล Sipeed M1s AIoT
Sipeed M1S เป็นการอัปเดตสำหรับ Sipeed M1 ที่ใช้ Kendryte K210 เปิดตัวเมื่อหลายปีก่อน

สเปคของของโมดูล Sipeed M1s:
- SoC – Bouffalo Lab BL808 พร้อมด้วย
- ซีพียู
- Alibaba T-head C906 64-บิต RISC-V (RV64GCV+) core @ 480MHz
- Alibaba T-head E907 32-บิต RISC-V (RV32GCP+) core @ 320MHz
- 32-บิต RISC-V (RV32EMC) core @ 160 MHz
- หน่วยความจำ – SRAM ขนาด 768KB และ PSRAM แบบฝังตัวขนาด 64MB
- ตัวเร่งความเร็ว AI – NPU BLAI-100 (Bouffalo Lab AI engine) สำหรับการตรวจจับวิดีโอ/เสียง/การจดจำสิ่งที่ส่งได้มากถึง 100 GOPS พร้อม “rich OPS”
- VPU – H.264 สูงสุด 1920×1080
- Wireless
- Wi-Fi 2.4GHz 802.11 b/g/n 4
- โหมดคู่ Bluetooth 5.x (คลาสสิก + BLE)
- IEEE 802.15.4 สำหรับ Zigbee
- ซีพียู
- พื้นที่เก็บข้อมูล – NOR flash 128Mbit (16MB)
- Castellated holes
- หน้าจอแสดงผล I/F – SPI, MCU 8 บิต, RGB LCD
- กล้อง I/F – อินเทอร์เฟซ MIPI CSI และ DVP สูงสุด 1080p
- เสียง – I2S และอินพุต/เอาต์พุตเสียงอะนาล็อก
- ระบบเครือข่าย – RMII อีเธอร์เน็ต
- USB – USB 2.0 OTG HS
- อุปกรณ์ต่อพ่วงความเร็วต่ำ – UART, I2C, SPI, SDIO, ADC/DAC
- ขนาด – 31 x 18 มม
ดูเหมือนว่าพวกเขาจะเทียบกับ ESP32-S3 แต่โมดูล BL808 ให้พลังการประมวลผลและ RAM ที่มากกว่า ตารางด้านล่างเป็นการเปรียบเทียบระหว่างโมดูล Sipeed M1, M1S และ ESP32-S3-WROOM-1-N16R8 ฉันแค่ไม่แน่ใจว่าทำไมพวกเขาถึงบอกเป็นนัยว่า ESP32-S3 ไม่รองรับเพื่อเร่งความเร็ว AI เพราะมันทำได้

ข้อดีอย่างหนึ่งของ BL808 คือสามารถรองรับ Linux และไมโครคอนโทรลเลอร์มี MMU ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องปวดหัวกับ uClinux แบบปกติ
Sipeed ยังเสนอ Sipeed M1s Dock พร้อมกล้องและหน้าจอแสดงผลเพื่อแสดงฟังก์ชันส่วนใหญ่จากโมดูล M1s
ข้อมูลสเปคของ Sipeed M1s Dock:
- โมดูล – Sipeed M1 ที่อธิบายไว้ข้างต้น
- ที่เก็บข้อมูล – ช่องเสียบ MicroSD card รองรับโหมด JTAG
- หน้าจอแสดงผล – 1.69 นิ้ว 280×240 พร้อมหน้าจอทัชสกรีนแบบ capacitive
- กล้อง – กล้อง MIPI CSI 2MP พร้อมแฟลช LED (เซ็นเซอร์ OV2685)
- เสียง – ไมโครโฟน MEMS แบบอะนาล็อกและ Line Out
- USB – 1x USB Type-C ถึงพอร์ตอนุกรมคู่, 1x พอร์ต USB 2.0 Type-C OTG HS
- การขยาย
- 2x หัวต่อ 16 ขา สำหรับ I/O, Breadboard-friendly
- ขั้วต่อ UART 4 ขา
- การดีบัก – ตัวเลือก TF2JTAG
- อื่นๆ – รีเซ็ต, บูต และปุ่มผู้ใช้ x 2
- แหล่งจ่ายไฟ – 5V ผ่านพอร์ต USB Type-C
- ขนาด – 55×27 มม.
นอกจากนี้ บริษัทยังเสนอเคสสำหรับ Sipeed M1s Dock ดังที่แสดงด้านบนพร้อมการ์ด microSD และ Sipeed M0Sense ที่ใช้สำหรับปรับขนาด
บอร์ด Sipeed M0Sense TinyML
ข้อมูลสเปค Sipeed M0Sense:
- ไมโครคอนโทรลเลอร์ – Bouffalo Lab BL702 ไมโครคอนโทรลเลอร์ RISC-V (RV32) 32 บิต @ 144 MHz พร้อม SRAM 132 KB, แฟลช 512 KB, การเชื่อมต่อ Bluetooth LE
- หน้าจอแสดงผล – ตัวเลือกหน้าจอแสดงผล 0.96 นิ้ว
- USB – พอร์ต USB Type-C
- เซนเซอร์ – IMU และไมโครโฟน
- การขยาย – ส่วนหัว 8 ขา x 2 (รูทะลุและรูหล่อ) พร้อม GPIO, I2C, UART, SPI
- อื่น ๆ – ไฟ LED RGB
- แหล่งจ่ายไฟ – 5V ผ่านพอร์ต USB-C
- ขนาด – 23 x 18 มม.
การรองรับซอฟต์แวร์
มีหลายวิธีในการเขียนโปรแกรมบอร์ด ตั้งแต่ลากและวางแอพ เนื่องจากทั้ง M1s Dock และ M0Sense ถือว่าเป็นอุปกรณ์เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ไปจนถึง lightweight python script และ SDK ที่สมบูรณ์และยืดหยุ่นมากขึ้นพร้อมตัวอย่างที่มีอยู่บน GitHub
Sipeed ยังเสนอโซลูชัน AIoT/TinyML สองตัวที่ทำงานบนโมดูล/บอร์ดใหม่และบอร์ดของบุคคลที่สาม:
- TinyMaix – ไลบรารี Neural Network แบบอนุมานขนาดเล็กที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ MCU ที่มีโค้ดหลักเพียง 400 บรรทัดและพอร์ตไปยังชิปมากกว่า 40 ชิป
- MaixHub –แพลตฟอร์มการฝึกอบรมและแบ่งปันโมเดล AI ออนไลน์
วิธีที่ดีที่สุดในการทำความเข้าใจความสามารถของ Sipeed M1 และ M0Sense คือการดูวิดีโอด้านล่างซึ่งแสดงการสาธิตต่างๆ ตั้งแต่การจดจำตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือของ MNIST ไปจนถึงการตรวจจับใบหน้า การจดจำท่าทาง การจำแนกวัตถุ และอื่นๆ
ราคาและความพร้อมใช้งาน
Sipeed ได้เปิดตัว M1S และ M0Sense บน Indiegogoโดยมีเป้าหมายการระดมทุน $2,155 (~77,000฿) แพ็คเกจเริ่มต้นที่ $19(~680฿) สำหรับชุดบอร์ด M0Sense 5 ตัว และชุด Sipeed M1S Dock ที่สมบูรณ์พร้อมหน้าจอ, กล้อง และตัวเครื่อง $21.5 (~770฿) สำหรับค่าจัดส่งมาประเทศไทยประมาณ 100฿ และมีกำหนดจะเริ่มจัดส่งในสิ้นเดือนนี้หลังจากแคมเปญสิ้นสุดลงประมาณอีก 15 วัน อีกทางหนึ่ง ทั้งสองแพลตฟอร์มจะปรากฏในร้านค้า Aliexpress ของบริษัทในปลายสัปดาห์นี้
แปลจากบทความภาษาอังกฤษ : Sipeed M1s & M0sense – Low-cost BL808 & BL702 based AI modules (Crowdfunding)

บรรณาธิการข่าวและบทความภาษาไทย CNX Software ได้มีความสนใจในด้านเทคโนโลยี โดยเฉพาะ Smart Home และ IoT