ข่าว AI

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Beacon W5+ : โมดูลขนาดจิ๋ว (27×15 มม.) ที่ใช้ Qualcomm Snapdragon W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่

Beacon W5+ : โมดูลขนาดจิ๋ว (27×15 มม.) ที่ใช้ Qualcomm Snapdragon W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่

Tiny Snapdragon W5 Plus System on Module

Beacon EmbeddedWork เปิดตัว W5+ เป็นโมดูล (SoM หรือ system-on-module) ขนาดจิ๋วเพียง 27×15 มม. ที่ใช้แพลตฟอร์ม Qualcomm Snapdragon W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่ โดยมาพร้อมกับ หน่วยประมวลผลหลักแบบ quad-core Arm Cortex-A53, co-processor ที่ใช้ Arm Cortex-M55 core, และ Ethos U55 ML accelerator รวมถึงรองรับการเชื่อมต่อ WiFi 4 และ Bluetooth 5.3 แพลตฟอร์ม Snapdragon W5/W5+ สำหรับอุปกรณ์สวมใส่เปิดตัวมาตั้งแต่ช่วงฤดูร้อนปี 2022 แต่จนถึงขณะนี้อุปกรณ์ที่หาได้คือ ชุดพัฒนา TurboX W5+ ราคา $2,000(~70,000฿) ซึ่งออกแบบมาสำหรับผู้ผลิตระดับ ODM/OEM เท่านั้น โดย Beacon W5+ SoM ที่จะวางจำหน่ายเร็ว ๆ นี้ จะเป็นหนึ่งในโซลูชันฮาร์ดแวร์เชิงพาณิชย์ตัวแรกที่ใช้แพลตฟอร์ม Snapdragon W5+ สเปคของ Beacon W5+ : แพลตฟอร์ม – Snapragon W5+ ชิป SoC – S […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน NV8600-Nano AI Developer Kit ที่ใช้โมดูล NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB, พอร์ต GbE 4 ช่อง และกล้อง Raspberry Pi Camera Module 2

NV8600-Nano AI Developer Kit ที่ใช้โมดูล NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB, พอร์ต GbE 4 ช่อง และกล้อง Raspberry Pi Camera Module 2

AAEON NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit Raspberry Pi Camera Modules

AAEON NV8600-Nano AI Developer Kit ที่ใช้ชิป NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB ที่มีพลังประมวลผล 67 TOPS มาพร้อมกับบอร์ดฐาน (carrier board) ที่มีพอร์ต Gigabit Ethernet (GbE) จำนวนสี่พอร์ต, กล้อง Raspberry Pi Camera Module 2, ชุดพัดลมระบายความร้อน (ฮีทซิงก์พร้อมพัดลม), และอะแดปเตอร์ไฟ 60W บอร์ดฐาน carrier board ยังติดตั้ง SSD M.2 2280 M-key NVMe ขนาด 256GB, คอนเนคเตอร์ SATA, พอร์ตวิดีโอ HDMI 1.4, คอนเนคเตอร์ MIPI CSI สองช่องที่รองรับ Raspberry Pi Camera Modules, พอร์ต USB 3.2 Gen 2 Type-A จำนวนหกพอร์ต, อินเทอร์เฟซ serial หลายตัว, GPIO header 40 พินที่เข้ากันได้กับ Jetson Orin Nano (Super) developer kit และ M.2 sockets เพิ่มอีกสองช่องสำหรับการขยายเครือข่ายไร้สายหรือโมดูลเซลลูลาร์ สเปค NV8600-Nano AI Developer Kit : โมด […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Geniatech APC680 : คอมพิวเตอร์ Edge AI และกล่องทีวี ที่ใช้ Synaptics VS680 AI SoC พร้อม NPU 7.9 TOPS

Geniatech APC680 : คอมพิวเตอร์ Edge AI และกล่องทีวี ที่ใช้ Synaptics VS680 AI SoC พร้อม NPU 7.9 TOPS

Geniatech APC680

Geniatech APC680 ถูกอธิบายว่าเป็น “กล่องทีวีอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วย AI” โดยใช้ชิป Synaptics VS680 quad-core Cortex-A73 พร้อม NPU ประสิทธิภาพ 7.9 TOPS ออกแบบมาสำหรับความบันเทิงอัจฉริยะและการประมวลผล edge computing ระบบมาพร้อมกับ RAM 4GB และ eMMC flash ขนาด 16GB เป็นค่าเริ่มต้น รองรับเอาต์พุตและอินพุต HDMI ที่ความละเอียด 4K, พอร์ต Gigabit Ethernet, WiFi 5 และ Bluetooth 5.0 รวมถึงพอร์ต USB หลายช่อง และตัวเลือกการเชื่อมต่อไร้สายที่หลากหลาย เช่น 4G LTE, Zigbee, Z-Wave และ LoRa นอกจากจะเป็นกล่องทีวีอัจฉริยะแล้ว ยังสามารถใช้เป็นเกตเวย์สำหรับสมาร์ทโฮมได้ในหลายรูปแบบอีกด้วย สเปคของ Geniatech APC680 : SoC – Synaptics VS680 CPU – โปรเซสเซอร์ Quad-Core Arm Cortex-A73 GPU – Imagination PowerVR Series9XE GE9920 […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน โมดูล SOMDEVICES µSMARC RZ/V2N ที่ใช้ MPU Renesas RZ/V2N ในฟอร์มแฟกเตอร์ micro SMARC ขนาด 82×30 มม.

โมดูล SOMDEVICES µSMARC RZ/V2N ที่ใช้ MPU Renesas RZ/V2N ในฟอร์มแฟกเตอร์ micro SMARC ขนาด 82×30 มม.

SOMDEVICES uSMARC module Renesas RZ/V2N

SOMDEVICES µSMARC RZ/V2N เป็นโมดูล (SoM) ที่ใช้ MPU AI Renesas RZ/V2N และมาในฟอร์มแฟกเตอร์ micro SMARC (µSMARC) ซึ่งมีขนาดเล็กกว่ามาตรฐาน SMARC ที่ 82×30 มม. เมื่อเทียบกับขนาดปกติ 82×50 มม. ทางบริษัทแจ้งกับ CNX Software ว่าโมดูลนี้ยังคงรองรับมาตรฐาน SMARC 2.1 ได้ 100% ผ่าน MXM 3.0 edge connector แบบ 314 พิน อีกทั้งยังมีต้นทุนที่คุ้มค่าด้วยแผงวงจรขนาดเล็กกะทัดรัด เหมาะสำหรับการใช้งานที่มีข้อจำกัดด้านพื้นที่ µSMARC รองรับหน่วยความจำ LPDDR4 สูงสุด 8GB, หน่วยความจำ flash eMMC สูงสุด 128GB, Gigabit Ethernet PHY 2 ช่อง และสามารถเลือกติดตั้งโมดูลไร้สาย WiFi 5 และ Bluetooth 5.1 ที่เป็นอุปกรณ์เสริม สเปคของ µSMARC RZ/V2N : SoC – Renesas RZ/V2N ซีพียู Quad-core Arm Cortex-A55 @ 1.8 GHz  Arm Cortex-M33 @ 200 MHz […]

เขียนวันที่ โดย Kuljira Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน MediaTek Genio 720 และ 520 : ชิป AIoT SoC ที่เน้นด้าน Generative AI พร้อม AI accelerator 10 TOPS

MediaTek Genio 720 และ 520 : ชิป AIoT SoC ที่เน้นด้าน Generative AI พร้อม AI accelerator 10 TOPS

MediaTek Genio 720 520

MediaTek เปิดตัว Genio 720 และ Genio 520 ซึ่งเป็นชิป AIoT SoC แบบ Octa-core Cortex-A78/A55 เป็นหนึ่งในข่าวที่เราพลาดไปในงาน Embedded World 2025 ชิปเซ็ตรุ่นใหม่นี้ดูเหมือนจะเป็นการอัปเกรดของ Genio 700 และ Genio 500 โดยมี NPU ที่ดีมากขึ้นและบริษัทจากไต้หวันระบุว่า Genio series รุ่นใหม่นี้รองรับโมเดล Generative AI, อินเทอร์เฟซระหว่างคนกับเครื่องจักร (HMI), มัลติมีเดีย และฟีเจอร์ด้านการเชื่อมต่อสำหรับอุปกรณ์ IoT เช่น สมาร์ทโฮม, ค้าปลีก, อุตสาหกรรม และเชิงพาณิชย์ ทั้งสองรุ่นมาพร้อมกับ NPU/AI Accelerator ที่รองรับการประมวลผล 10 TOPS สำหรับโมเดล Transformer และ Convolutional Neural Network (CNN) รวมถึงรองรับหน่วยความจำสูงสุด 16GB LPDDR5 เพื่อทำให้เข้ากับกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับการประมวลผล Edg […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Seeed reComputer J3010B : Edge AI PC ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano ให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุด 67 TOPS

Seeed reComputer J3010B : Edge AI PC ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano ให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุด 67 TOPS

reComputer J3010B Jetson Orin Nano Edge AI Computer

Seeed Studio reComputer J3010B เป็น Edge AI PC ที่ใช้  NVIDIA Jetson Orin Nano ซึ่งให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุด 67 TOPS (รุ่น super) พร้อมหน่วยความจำ LPDDR5 สูงถึง 8GB และ SSD NVMe ขนาด 128GB ที่ติดตั้งมาเรียบร้อยแล้วสำหรับจัดเก็บข้อมูล มินิพีซีรุุุ่นนี้มีพอร์ต USB 3.2 สองช่อง, เอาต์พุตวิดีโอ HDMI 2.1, พอร์ต Gigabit Ethernet, ช่อง M.2 slot สำหรับ SSD และ Wi-Fi,  mini PCIe socket สำหรับ LTE, GPIO heade 40 พิน และ UART header 12 พิน ตัวเครื่องใช้โครงอะลูมิเนียม พร้อมระบบระบายความร้อนแบบ Active Cooling รองรับการทำงานในช่วงอุณหภูมิ -10 ถึง 60°C และใช้พลังงานผ่าน DC 9-19V, ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ reComputer J3010B จึงเหมาะสำหรับงาน AI, IoT และ Edge Computing เช่น เสาไฟอัจฉริยะ สำหรับตรวจจับการจราจร, ระบบเปลี่ยนแบตเตอรี่แล […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Renesas RZ/V2N : ชิป MPU AI ประหยัดพลังงาน พร้อมหน่วยประมวลผล AI สูงสุด 15 TOPS, Mali-C55 ISP และรองรับกล้อง MIPI คู่

Renesas RZ/V2N : ชิป MPU AI ประหยัดพลังงาน พร้อมหน่วยประมวลผล AI สูงสุด 15 TOPS, Mali-C55 ISP และรองรับกล้อง MIPI คู่

Renesas RZ/V2N MPU

Renesas เปิดตัว RZ/V2N เป็นชิปไมโครโปรเซสเซอร์แบบประหยัดพลังงาน ที่ใช้ Arm Cortex-A55/M33 ออกแบบมาสำหรับใช้งานด้าน machine learning (ML) และ computer vision โดยมาพร้อมกับโคโปรเซสเซอร์ DRP-AI3 ของบริษัท ซึ่งให้ประสิทธิภาพการประมวลผล INT8 แบบ “pruned” สูงสุด 15 TOPS ที่ประสิทธิภาพ 10 TOPS/W ทำให้เป็นทางเลือกที่ใช้พลังงานต่ำกว่ารุ่น RZ/V2H ชิปนี้ออกแบบมาสำหรับงานประมวลผล AI ระดับกลาง RZ/V2N มาพร้อมกับซีพียู Arm Cortex-A55 จำนวน 4 คอร์ (1.8GHz) และซีพียูย่อย Cortex-M33 (200MHz) รองรับตัวเลือกตัวประมวลผลสัญญาณภาพ (ISP) ความละเอียด 4K, ตัวถอดรหัสและเข้ารหัสวิดีโอ H.264/H.265 ในฮาร์ดแวร์, ตัวเลือก GPU Mali-G31 และอินเทอร์เฟซ MIPI CSI-2 แบบสองช่องสัญญาณ (4 เลน) ชิปตัวนี้มีขนาดเล็กกว่ารุ่น MPU RZ/V2H ประมาณ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Geehy G32R501 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ AI ที่ใช้ซีพียู Arm Cortex-M52 แบบ dual-core สำหรับงานอุตสาหกรรมและยานยนต์

Geehy G32R501 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ AI ที่ใช้ซีพียู Arm Cortex-M52 แบบ dual-core สำหรับงานอุตสาหกรรมและยานยนต์

Geehy G32R501 Arm Cortex M52 Real Time MCU

Geehy Semiconductor ได้เปิดตัว G32R501 Cortex-M52 industrial AI MCU เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์แบบเรียลไทม์ตัวแรกของอุตสาหกรรมที่ใช้ซีพียู Arm Cortex-M52 แบบ dual-core ออกแบบมาสำหรับระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม แหล่งจ่ายไฟเชิงพาณิชย์ และยานยนต์ไฟฟ้า ย้อนกลับไปในปี 2023 เราเคยพูดถึงคุณสมบัติและสเปคของ Arm Cortex-M52 core แต่ตอนนี้ Geehy ได้เปิดตัว MCU G32R501 ที่มาพร้อมความสามารถด้าน AI และ DSP สำหรับแอปพลิเคชัน IoT ต้นทุนต่ำ MCU นี้มาพร้อมกับหน่วยประมวลผลจุดลอยตัวทั้งแบบความแม่นยำเดี่ยวและคู่ (Single และ Double-Precision FPUs), ส่วนขยาย DSP Arm Helium และชุดคำสั่ง Zidian Math ของ Geehy สำหรับงาน AI/ML และการประมวลผลสัญญาณ นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำแฟลช 640 KB, SRAM 128 KB, TCM (Tightly Coupled Memory) และโมดูล DMA แบบ 6 […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress