ข่าว Edge AI

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Sipeed Maix4-HAT – บอร์ด AI HAT สำหรับ Raspberry Pi 5 ที่ให้พลังประมวลผล AI สูงสุด 72 TOPS พร้อมเอาต์พุตวิดีโอ 4K

Sipeed Maix4-HAT – บอร์ด AI HAT สำหรับ Raspberry Pi 5 ที่ให้พลังประมวลผล AI สูงสุด 72 TOPS พร้อมเอาต์พุตวิดีโอ 4K

Sipeed Maix4-HAT RPI5 AI HAT

Maix4-HAT เป็นบอร์ด AI HAT แบบ PCIe ขนาดกะทัดรัดสำหรับ Raspberry Pi 5 ที่สร้างขึ้นบนบอร์ดหลัก MAIX-IV ที่ใช้ชิป SoC AXERA AX650N/C ซีพียูแบบ Octa-core Cortex-A55 ให้ประสิทธิภาพสูงสุด 72 TOPS (INT4) หรือ 18 TOPS (INT8) พร้อมรองรับการเข้ารหัส/ถอดรหัสวิดีโอ 8K มาพร้อมหน่วยความจำ RAM LPDDR4x ขนาด 8 GB และหน่วยเก็บข้อมูล eMMC ขนาด 32 GB รวมถึงอินเทอร์เฟซต่าง ๆ เช่น PCIe 2.0, HDMI 2.0a (4Kp60), USB 3.0, USB 2.0, ช่องต่อกล้องหลายตัว, SPI LCD, การควบคุมระบบสัมผัสแบบ I²C, ช่องต่อลำโพง และพัดลม ออกแบบมาให้ใช้งานแบบ Plug-and-Play กับ Raspberry Pi 5 และบอร์ดอื่น ๆ เพื่อเร่งการประมวลผลโมเดลแบบ Transformer จึงเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการขนาดกะทัดรัด เช่น กล้องอัจฉริยะ การตรวจสอบในอุตสาหกรรม และแอปพลิเคชัน Multimodal AI สเปคข […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Compulab EdgeAI-ORN : คอมพิวเตอร์ Edge AI อุตสาหกรรมที่ใช้ Jetson Orin NX/Nano รองรับกล้องสูงสุด 4 ตัว

Compulab EdgeAI-ORN : คอมพิวเตอร์ Edge AI อุตสาหกรรมที่ใช้ Jetson Orin NX/Nano รองรับกล้องสูงสุด 4 ตัว

Compulab EdgeAI-ORN

Compulab EdgeAI-ORN เป็นคอมพิวเตอร์ Edge AI ระดับอุตสาหกรรม ที่ใช้โมดูล (system-on-module) NVIDIA Jetson Orin NX/Nano ให้ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 157 TOPS สำหรับงานประมวลผล AI พร้อมตัวเลือกการระบายความร้อนแบบพาสซีฟ (ไม่มีพัดลม) หรือแบบแอคทีฟ Embedded box PC นี้รองรับการเชื่อมต่อกล้องได้สูงสุด 4 ตัว ผ่านอินเทอร์เฟซ GMSL2, FPD Link IV หรือ MIPI CSI 4-lane มาพร้อมพอร์ต Ethernet 2.5GbE หนึ่งช่อง และ Gigabit Ethernet หนึ่งช่อง รวมถึงตัวเลือกพอร์ต PoE Gigabit Ethernet จำนวน 4 ช่อง และสล็อต M.2 สำหรับการเพิ่มพื้นที่จัดเก็บข้อมูล, การเชื่อมต่อไร้สาย, และเครือข่ายเซลลูลาร์ 4G LTE/5G, ฟีเจอร์อื่น ๆ ได้แก่ พอร์ต USB 3.2 จำนวน 4 ช่อง, เอาต์พุตวิดีโอ HDMI 2.1 และตัวเลือก Allxon Bolt สำหรับการจัดการระยะไกลแบบ Out-of-Band (OOB) ส […]

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 […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน XIAOML Kit พร้อม ESP32-S3, กล้อง, ไมโครโฟน และ IMU ออกแบบมาสำหรับหนังสือ Machine Learning Systems

XIAOML Kit พร้อม ESP32-S3, กล้อง, ไมโครโฟน และ IMU ออกแบบมาสำหรับหนังสือ Machine Learning Systems

XIAOML Kit Machine Learning Systems Book

XIAOML Kit เป็นหนึ่งในชุดพัฒนา (devkit) ที่ออกแบบมาเพื่อใช้ประกอบหนังสือ “Introduction to Machine Learning Systems” ของศาสตราจารย์ Vijay Janapa Reddi จากมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด ซึ่งเปิดให้ดาวน์โหลดฟรีในรูปแบบไฟล์ PDF จำนวน 2,050 หน้า XIAOML Kit ผลิตโดย Seeed Studio ประกอบด้วยบอร์ด XIAO ESP32S3 Sense ที่ใช้ชิป ESP32-S3 ซึ่งรองรับ Wi-Fi และ Bluetooth, ช่องใส่ microSD card, กล้อง OV3660 และไมโครโฟนในตัว พร้อมด้วย “IMU Breakout board” ที่มี IMU แบบ 6 แกน และจอแสดงผล OLED ขนาด 0.42 นิ้ว ชุดนี้ช่วยให้นักเรียน ครู และนักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชันด้านการมองเห็น เสียง และการตรวจจับการเคลื่อนไหวได้ โดยใช้ tinyML lab ที่พัฒนาร่วมกับ Marcelo Rovai (มหาวิทยาลัย UNIFEI) สเปคของ XIAOML Kit: Main Board – XIAO ESP32S3 […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Sipeed NanoCluster บอร์ดคลัสเตอร์ขนาดเล็กเท่าฝ่ามือ รองรับโมดูลได้สูงสุด 7 ตัว

Sipeed NanoCluster บอร์ดคลัสเตอร์ขนาดเล็กเท่าฝ่ามือ รองรับโมดูลได้สูงสุด 7 ตัว

Mini Cluster Raspberry Pi CM4

Sipeed NanoCluster เป็นบอร์ดคลัสเตอร์ขนาดเล็กเท่าฝ่ามือ มาพร้อมช่องเสียบโมดูลทั้งหมด 7 ช่อง สำหรับใช้งานร่วมกับ Raspberry Pi CM4/CM5, Sipeed LM3H (ชิป Allwinner H618), และ/หรือ Sipeed M4N (ชิป AXera AX650N AI SoC) รวมถึงโมดูลอื่น ๆ ที่เข้ากันได้ บอร์ดนี้รองรับการสื่อสารระหว่างโมดูลผ่านสวิตช์ Gigabit ที่ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V แบบ 8 พอร์ต และรองรับพลังงานสูงสุด 60W ผ่านพอร์ต USB-C PD หรือผ่าน PoE (เป็นอุปกรณ์เสริม) นอกจากนี้ NanoCluster ยังมีระบบควบคุมพลังงานและ UART แยกอิสระสำหรับแต่ละโมดูล เหมาะสำหรับใช้งานเป็นแพลตฟอร์มระดับเริ่มต้นหรือเพื่อการศึกษาในกลุ่มผู้ใช้งาน HomeLab ที่สนใจการประมวลผลแบบกระจาย, Kubernetes, Docker และการประมวลผล edge computing สเปคของ Sipeed NanoCluster: โมดูล (SoM) ที่รองรับ Raspberry Pi […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน ชิป Renesas RZ/G3E SoC ที่ใช้ Arm Cortex-A55/M33 MPU สำหรับระบบ HMI ระดับกลางที่รองรับ AI acceleration

ชิป Renesas RZ/G3E SoC ที่ใช้ Arm Cortex-A55/M33 MPU สำหรับระบบ HMI ระดับกลางที่รองรับ AI acceleration

Renesas RZ/G3E HMI SoC

Renesas RZ/G3E เป็นสมาชิกใหม่ในกลุ่ม SoC ตระกูล RZ/G ของบริษัท โดยมาพร้อมกับโปรเซสเซอร์ประมวลผลแอปพลิเคชันแบบ quad-core Cortex-A53, Cortex-M33 core สำหรับงานเรียลไทม์ และ Ethos-U55 NPU ระดับกลางที่รองรับ AI โดยสามารถแสดงผลได้สูงสุดสองจอที่ความละเอียด 1920 x 1080 พิกเซล โปรเซสเซอร์ระดับอุตสาหกรรมรุ่นนี้รองรับอินเทอร์เฟซแสดงผลแบบ MIPI-DSI, LVDS แบบ dual-link, และ Parallel RGB รวมถึงตัวเร่งกราฟิก 2D และ 3D, การถอดรหัสวิดีโอ H.264/H.265, อินเทอร์เฟซกล้อง MIPI CSI แบบ 4 เลน, พอร์ตอีเธอร์เน็ตความเร็วกิกะบิตจำนวนสองพอร์ต, PCIe Gen3 แบบ 2 เลน, USB 3.0/2.0 และพอร์ต I/O แบบแอนะล็อกและดิจิทัลที่หลากหลาย สเปคของ Renesas RZ/G3E: CPU โปรเซสเซอร์ Arm Cortex-A55 แบบ dual หรือ quad-core ทำงานที่ความเร็วสูงสุด 1.8 GHz โปรเซสเซอร […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Hengbot Sirius : หุ่นยนต์สุนัข AI แบบฝึกสอนได้ สำหรับผู้ใช้งานทั่วไปและนักพัฒนา

Hengbot Sirius : หุ่นยนต์สุนัข AI แบบฝึกสอนได้ สำหรับผู้ใช้งานทั่วไปและนักพัฒนา

Henbot Sirius trainable AI robot dog

Hengbot Sirius เป็นหุ่นยนต์สุนัขขนาดเล็กที่ใช้ AI ซึ่งสามารถฝึกสอนได้ทั้งโดยผู้ใช้ผ่าน การสอนแบบแมนนวล (manual teaching) และนักพัฒนาด้วยเครื่องมือต่าง ๆ เช่น Sirius Creator Studio Pro รวมถึง API สำหรับภาษา C หรือ Python คุณสมบัติที่น่าสนใจประกอบด้วย กล้องความละเอียด 8MP, ไมโครโฟนคู่ (dual-mic array), ลำโพงสำหรับโต้ตอบกับผู้ใช้ผ่าน LLMs, ระบบแปลงข้อความเป็นเสียง (text-to-speech), การจดจำเสียง, และระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) โดยอาศัยตัวเร่ง AI ในตัวที่มีพลังประมวลผล 5 TOPS, หน้าจอ LCD ขนาดเล็ก, ไฟ RGB LEDs และเซ็นเซอร์ต่าง ๆ รวมถึงข้อต่อที่เคลื่อนไหวได้ (DoF) ทั้งหมด 14 จุดสำหรับขาและหัว ที่ผ่านมาเราเคยเห็นหุ่นยนต์สุนัขหลายรุ่น เช่น Hiwonder MechDog, CM4 XGO Lite หุ่นยนต์สุนัขแสนรู้ที่ใช้ Raspberry P […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Advantech เปิดตัวโมดูล SMARC 2.2 และ OSM Size L ที่ใช้ชิป NXP i.MX 95

Advantech เปิดตัวโมดูล SMARC 2.2 และ OSM Size L ที่ใช้ชิป NXP i.MX 95

NXP i.MX 95 OSM system on module

Advantech เปิดตัวโมดูล (System-on-Module) ใหม่สองรุ่นที่ใช้ชิป NXP i.MX 95 ได้แก่ AOM-5521 ซึ่งเป็นโมดูลตามมาตรฐาน SMARC 2.2, และ AOM-2521 ซึ่งเป็นโมดูลแบบบัดกรีถาวร (Solder-on) ตามขนาด OSM Size L ทั้งสองรุ่นมาพร้อมกับซีพียู Arm Cortex-A55 สูงสุด 6 คอร์ ทำงานที่ความเร็วสูงสุด 2.0 GHz พร้อม NPU กำลังประมวลผลสูงสุด 2 TOPS และรองรับหน่วยความจำ LPDDR4/5 สูงสุด 8GB โดยออกแบบมาสำหรับงานด้านระบบอัตโนมัติในโรงงาน เครื่องมือแพทย์ ระบบประมวลผลภาพอัจฉริยะ และแอปพลิเคชัน Edge AI และ IoT อื่น ๆ AOM-5521 : โมดูล SMARC 2.1 สเปคของ AOM-5521 : SoC – NXP i.MX 95 CPU สูงสุด 6x Arm Cortex-A55 สำหรับการประมวลผลแอปพลิเคชันความเร็ว 2.0 GHz พร้อม I-cache และ D-cache ขนาด 32KB, L2 cache ขนาด 64KB และ L3 cache ขนาด 512KB 1x Arm Cortex-M […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress