ข่าว บอร์ดพัฒนา

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Radxa Cubie A7A : บอร์ด SBC ทรงพลังที่ใช้ชิป AI SoC Allwinner A733 Cortex-A76/A55 พร้อม RAM สูงสุด 16GB

Radxa Cubie A7A : บอร์ด SBC ทรงพลังที่ใช้ชิป AI SoC Allwinner A733 Cortex-A76/A55 พร้อม RAM สูงสุด 16GB

Raxda Cubie A7E

Radxa Cubie A7A เป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ประสิทธิภาพสูง ที่ใช้ใช้ชิป SoC : Allwinner A733 ที่มีซีพียูแบบ octa-core (Cortex-A76/A55) พร้อม AI accelerator 3 TOPS และรองรับหน่วยความจำ LPDDR5 สูงสุด 16GB Radxa ได้กลับมาใช้ชิปจาก Allwinner อีกครั้ง หลังจากที่ผู้ผลิตชิปได้ให้คำมั่นสัญญาว่าจะพัฒนาการสนับสนุนโอเพ่นซอร์สให้ดียิ่งขึ้นโดยเริ่มต้นจาก Radxa Cubie A5E เป็นบอร์ด SBC ที่ใช้ชิป Allwinner A527/T527 ซึ่งถือเป็นเพียงก้าวแรก และได้มีการสัญญาว่าจะเปิดตัวบอร์ดที่ทรงพลังยิ่งขึ้นด้วย Allwinner A733 ก่อนที่จะก้าวไปสู่ Allwinner A838 ในอนาคต ตอนนี้บอร์ด Allwinner A733 ได้เปิดตัวแล้วในชื่อ Radxa Cubie A7A สเปคของ Radxa Cubie A7A : SoC – Allwinner A733 CPU Dual-core Arm Cortex-A76 @ สูงสุด 2.00 GHz Hexa-core Arm Co […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน UP Xtreme ARL : บอร์ดนักพัฒนาให้ประสิทธิภาพสูงสุด 97 TOPS ด้วย Intel Core Ultra 7 265H SoC

UP Xtreme ARL : บอร์ดนักพัฒนาให้ประสิทธิภาพสูงสุด 97 TOPS ด้วย Intel Core Ultra 7 265H SoC

UP Xtreme ARL Arrow Lake Developer Kit

บอร์ดนักพัฒนา UP Xtreme ARL ของ AAEON ใช้โปรเซสเซอร์ Intel Core Ultra 200H Series “Arrow Lake” และสามารถมอบประสิทธิภาพด้าน AI ได้สูงสุด 97 TOPS เมื่อใช้ Intel Core Ultra 7 265H SoC บอร์ด Arrow Lake ใหม่นี้มาพร้อมกับหน่วยความจำ LPDDR5x สูงสุด 64GB, มีช่องต่อเก็บข้อมูล SATA 1 ช่อง และ M.2 สำหรับ NVMe จำนวน 2 ช่อง, รองรับการแสดงผลแบบสามหน้าจอ ผ่านพอร์ต HDMI และ DisplayPort, มาพร้อมพอร์ตเครือข่าย GbE และ 2.5GbE, ช่องใส่สำหรับ M.2 Key-E และ Key-B สำหรับขยายการเชื่อมต่อ WiFi/Bluetooth และเครือข่าย 4G LTE/5G, อินเทอร์เฟส RS232/RS485 จำนวน 2 ช่อง, และ GPIO header 40 พิน, AAEON ออกแบบบอร์ดนี้สำหรับนักพัฒนามืออาชีพที่ต้องการสร้างหุ่นยนต์อุตสาหกรรมขั้นสูง และ หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) สเปคของ UP Xtreme ARL : Arrow […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Pico2-Ice : บอร์ดพัฒนาที่รวม Raspberry Pi RP2350B กับ FPGA Lattice iCE40UP5K

Pico2-Ice : บอร์ดพัฒนาที่รวม Raspberry Pi RP2350B กับ FPGA Lattice iCE40UP5K

pico2-ice Raspberry Pi RP2350B iCE40UP5K FPGA development baord

tinyVision.ai ได้เปิดตัวบอร์ดพัฒนา FPGA แบบโอเพ่นซอร์สรุ่นที่สอง Pico2-Ice เป็นรุ่นอัปเกรดจาก pico-ice โดยได้เปลี่ยนจาก Raspberry Pi RP2040 ไปเป็น RP2350B พร้อมเพิ่มไฟ LED และปุ่มกดสำหรับทั้งไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) และ FPGA โดยบอร์ด Pico2-Ice ยังได้นำเอาอินเทอร์เฟซ HSTX ของ RP2350B ออกมาให้ใช้งานผ่านคอนเนกเตอร์แบบ 22 พิน ขณะที่ยังคงใช้ FPGA Lattice iCE40UP5K เหมือนเดิม FPGA iCE40UP5K บนบอร์ดมาพร้อมกับ LUTs 5.3k, หน่วยความจำ SPRAM 1 MB , และ DPRAM 120 KB พร้อมด้วย SPI flash 4MB และ PSRAM แบบ low-power 8MB นอกจากนี้บอร์ดยังเปิดให้เข้าถึงขาของ RP2350 ทั้งหมด รวมถึง GPIO ของ FPGA 32 ขา ผ่าน header ระยะห่าง 2.54 มม. ในรูปแบบ Pmod อีกด้วย บอร์ดยังติดตั้ง RGB LED 2 ดวง และปุ่มกด 2 ปุ่ม (แยกการทำงานระหว่าง MCU และ FPGA […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน รีวิว NV8600-Nano AI developer kit ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB Devkit : Part 1 การแกะกล่องและบูตครั้งแรก

รีวิว NV8600-Nano AI developer kit ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB Devkit : Part 1 การแกะกล่องและบูตครั้งแรก

NV8600 Nano AI Development Kit review

AAEON ได้ส่งชุดคิท NV8600-Nano AI developer kit ที่ใช้ชิป NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB มาให้รีวิว โดยเราจะเริ่มต้นรีวิวด้วยการแกะกล่องเพื่อตรวจสอบบอร์ดและอุปกรณ์เสริมต่าง ๆ แล้วจะบูตเข้าสู่ระบบปฏิบัติการ Ubuntu 22.04 (JetPack 6.2) ที่ติดตั้งมาให้แล้ว ในส่วน Part 2 เราจะทดสอบบอร์ดและซอฟต์แวร์อย่างละเอียดมากขึ้น รวมถึงการรัน Benchmark และทดสอบฟีเจอร์ต่าง ๆ โดยจะเน้นไปที่การสาธิตด้าน AI โดยใช้งานกล้อง USB และกล้อง Raspberry Pi ที่ให้มาในชุด แกะกล่องชุดพัฒนา NV8600-Nano AI เราได้รับพัสดุสองกล่อง: กล่องหนึ่งเป็นชุดพัฒนา NV8600-Nano AI และอีกกล่องขนาดเล็กเป็น “กล้อง Full HD Machine USB 2.0” เราสามารถยืนยันหมายเลขชิ้นส่วนได้จากสติกเกอร์: NV8600-KIT-JP620N-A1-1010 พร้อมมีการระบุข้อมูลพื้นฐาน เช่น Orin Nano 8GB, พอร์ต Et […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Aurawave AW100 : โมดูลสำหรับ Auracast และ Bluetooth LE Audio

Aurawave AW100 : โมดูลสำหรับ Auracast และ Bluetooth LE Audio

Aurawave AW100 Auracast Bluetooth LE Audio module

Cloud2GND และ Ezurio (เดิมชื่อ Laird Connectivity) ได้เปิดตัวโมดูล Aurawave AW100 series ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์ Auracast และ Bluetooth LE Audio ทำได้ง่ายขึ้น โมดูล Aurawave AW100PA ถูกพัฒนาบนพื้นฐานของโมดูล BL5340PA และ BL5340 ของ Ezurio ที่ใช้ชิป Nordic nRF5340 wireless SoC โดยรุ่น BL5340PA จะเพิ่ม nRF21540 RF front-end module เพื่อขยายระยะการเชื่อมต่อและเพิ่มความเสถียรในการสื่อสาร นอกจากนี้ยังได้บูรณาการชิป AKM AK4558 audio codec ซึ่งให้ค่า signal-to-noise ratio ที่ดี และมีค่า total harmonic distortion (THD) ต่ำอีกด้วย สเปคของ Aurawave AW100 : โมดูลไร้สาย – Ezurio BL5340PA Series Module SoC – Nordic Semi nRF5340 CPU แบบ Dual-core โปรเซสเซอร์ Arm Cortex-M33 สำหรับงานแอปพลิเคชัน @ 128MHz พร้อม […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Alif Ensemble E4, E6 และ E8 : MCU และ MPU ที่ใช้คอร์ Cortex-M55/A32 พร้อม NPU Ethos-U85 สำหรับรันโมเดล SLM

Alif Ensemble E4, E6 และ E8 : MCU และ MPU ที่ใช้คอร์ Cortex-M55/A32 พร้อม NPU Ethos-U85 สำหรับรันโมเดล SLM

Alif Ensemble E4 E6 E8 Ethos U85 MCU small language models

Alif Semiconductor เปิดตัว Ensemble E4, E6 และ E8 เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์และไมโครโปรเซสเซอร์ Edge AI ที่ใช้ dual-core Cortex-M55 พร้อม Arm Ethos-U85 สามารถรันโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLM) บนตัวอุปกรณ์ได้ โดยใช้พลังงานเพียง 36 มิลลิวัตต์ในรุ่น E4 นอกจากรองรับการประมวลผลงานด้าน Generative AI แล้ว ไมโครคอนโทรลเลอร์รุ่นใหม่นี้ยังรวม NPU แบบประหยัดพลังงาน Arm Ethos-U55 จำนวน 2 ตัว สำหรับงาน AI vision สามารถทำการตรวจจับวัตถุได้ภายในเวลาไม่ถึง 2 มิลลิวินาที และจำแนกภาพได้ภายในไม่ถึง 8 มิลลิวินาที ไฮไลต์อื่น ๆ ได้แก่ การรองรับกล้องภาพ MIPI CSI ได้สูงสุด 2 ตัว, ระบบประมวลผลสัญญาณภาพ (ISP) แบบฮาร์ดแวร์เต็มรูปแบบที่ทำงานได้สูงสุด 60 FPS ที่ความละเอียด 2MP และระบบหน่วยความจำความกว้างสูงรุ่นใหม่ที่ช่วยให้การอนุมาน (inferencing) เร็ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดจอสัมผัสขนาด 4.3 นิ้ว พร้อมโมดูลที่ใช้ชิป ESP32-P4 + ESP32-C6 รองรับการเชื่อมต่อกล้องและลำโพง

บอร์ดจอสัมผัสขนาด 4.3 นิ้ว พร้อมโมดูลที่ใช้ชิป ESP32-P4 + ESP32-C6 รองรับการเชื่อมต่อกล้องและลำโพง

ESP32 4.3-inch Touch Display Development Board

GUITION JC4880P433 เป็นบอร์ดพัฒนาหน้าจอสัมผัสแบบ Capacitive ขนาด 4.3 นิ้ว ที่ใช้โมดูล GUITION JC-ESP32P4-M3 ซึ่งประกอบด้วย ESP32-P4 และ ESP32-C6 ซึ่งก่อนหน้านี้ก็ถูกใช้ในบอร์ด JC-ESP32P4-M3-DEV บอร์ดนี้มาพร้อมกับคอนเนกเตอร์ MIPI CSI สำหรับรับสัญญาณจากกล้อง, MIPI DSI สำหรับส่งสัญญาณไปยังจอแสดงผล, พอร์ต USB Type-C สองพอร์ต, ขา I/O ขยาย, อินเทอร์เฟซสำหรับแบตเตอรี่ลิเธียม, ไมโครโฟน และคอนเนกเตอร์ลำโพง ด้านความปลอดภัย มีฟีเจอร์ Secure Boot, การเข้ารหัสแฟลช, ฮาร์ดแวร์เข้ารหัส, การสร้างตัวเลขสุ่ม, การป้องกันการเข้าถึง และการแยกสิทธิ์การใช้งาน ทำให้เหมาะสำหรับโครงการ HMI ที่ต้องการความปลอดภัยและการเชื่อมต่อ สเปคของ JC4880P433: โมดูลหลัก – GUITION JC-ESP32P4-M3-C6 ชิป SoC – Espressif Systems ESP32-P4 CPU Dual-core 32-bi […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Banana Pi BPI-F4 – บอร์ด SBC สำหรับงาน Edge AI เกรดอุตสาหกรรม ใช้ชิป Sunplus SP7350 พร้อม NPU 4.1 TOPS

Banana Pi BPI-F4 – บอร์ด SBC สำหรับงาน Edge AI เกรดอุตสาหกรรม ใช้ชิป Sunplus SP7350 พร้อม NPU 4.1 TOPS

Banana Pi BPI-F4 industrial Edge AI SBC

Banana Pi BPI-F4 บอร์ด SBC สำหรับงาน Edge AI เกรดอุตสาหกรรมขนาดกะทัดรัด ที่ใช้ชิป Sunplus SP7350 quad-core Cortex-A55 พร้อม NPU ประสิทธิภาพ 4.1 TOPS เมื่อเทียบกับบอร์ด BPI-F2S SBC, ที่ใช้ชิป SunPlus SP7021 แล้ว BPI-F4 มีการรองรับอินเทอร์เฟซเพิ่มเติมผ่าน Terminal Blocks เหมาะสำหรับงานด้าน AI vision, หุ่นยนต์ และระบบควบคุม บอร์ดรองรับการบูตจาก microSD หรือ eMMC บนบอร์ด พร้อมพอร์ต USB 3.0/2.0, เอาต์พุตวิดีโอ HDMI, Ethernet และอินพุต MIPI CSI สำหรับกล้อง OV5647 ด้านการเชื่อมต่อรองรับ Gigabit Ethernet, Wi-Fi และ Bluetooth ฟีเจอร์อื่น ๆ ได้แก่ เทอร์มินัลบล็อก 7 ชุดสำหรับ GPIO, ADC, SPI, I²C, UART และ PWM, จัมเปอร์เลือกโหมดไฟเลี้ยงและโหมด USB และระบบบูตอัตโนมัติ สเปคของ Banana Pi BPI-F4 : BPI-F4-Core board SoC – Sunpl […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress