ข่าว mcu

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Ambiq Apollo510B : ไมโครคอนโทรลเลอร์ Edge AI พลังงานต่ำ ที่ใช้มาพร้อมการรองรับ Bluetooth LE 5.4

Ambiq Apollo510B : ไมโครคอนโทรลเลอร์ Edge AI พลังงานต่ำ ที่ใช้มาพร้อมการรองรับ Bluetooth LE 5.4

Ambiq Apollo510B

หลังจากเปิดตัว Apollo510 ไปแล้ว ล่าสุด Ambiq ได้เปิดตัว Apollo510B ไมโครคอนโทรลเลอร์ Edge AI ที่ใช้พลังงานต่ำ (ultra-low power) โดยเพิ่มเครือข่ายโคโปรเซสเซอร์ (network coprocessor) ความถี่ 48 MHz สำหรับรองรับ Bluetooth 5.4 LE (BLE) ชิป SoC ใหม่นี้ผสานการทำงานของ Cortex-M55 พร้อม Helium MVE เพื่อเร่งความเร็วงาน AI/ML, ระบบความปลอดภัย secureSPOT 3.0, และกราฟิก graphiqSPOT 2.0 สำหรับการใช้งานในอุปกรณ์สวมใส่อัจฉริยะ, อุปกรณ์ด้านสุขภาพ และอุตสาหกรรม IoT Apollo510B มาพร้อม RAM ขนาด 3.75MB, หน่วยความจำถาวร (non-volatile memory) 4MB และ ADC ความละเอียด 12 บิต รองรับอินเทอร์เฟซ MIPI DSI และ QuadSPI สำหรับการเชื่อมต่อจอแสดงผล พร้อมด้วยฮาร์ดแวร์เร่งการทำงานด้านกราฟิก เช่น anti-aliasing, alpha blending, texture mapping และ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน NXP MCX A34 : MCU Cortex-M33 เร็วขึ้น 17 เท่า สำหรับควบคุมมอเตอร์และระบบ HVAC

NXP MCX A34 : MCU Cortex-M33 เร็วขึ้น 17 เท่า สำหรับควบคุมมอเตอร์และระบบ HVAC

FRDM-MCXA346 development board

NXP เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์อุตสาหกรรม MCX A34 แบบผสมสัญญาณ (mixed-signal) ที่ใช้คอร์ Arm Cortex-M33 ซึ่งเป็นรุ่นอัปเกรดจาก MCX A14x และ MCX A15x, เปิดตัวในปี 2024 โดยรุ่น A14x/A15x มาพร้อมคอร์ Cortex-M33 ความเร็วสูงสุด 96 MHz, หน่วยความจำ Flash 128 KB, SRAM 32 KB และ ADC ความละเอียด 12 บิต ขณะที่ MCX A34 ได้รับการยกระดับด้วยคอร์ความเร็ว 180 MHz, หน่วยความจำ Flash สูงสุด 1 MB, SRAM 256 KB, ADC ความละเอียด 16 บิตจำนวน 4 ช่อง (3.2 Msps), OpAmp 4 ตัว, DAC ความละเอียด 12 บิต และ FlexPWM ที่รองรับการถอดรหัสแบบกำลังสองขั้นสูง (enhanced quadrature decoding) MCX A34 ยังมาพร้อมกับหน่วย Math Acceleration Unit (MAU) สำหรับเร่งความเร็วในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ เช่น ฟังก์ชันตรีโกณมิติ, การหาค่ากลับ (reciprocal) และรากที่สอง ซ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Renesas RA4C1 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ใช้ Arm Cortex-M33 สำหรับสมาร์ทมิเตอร์และอุปกรณ์ IoT ที่ประหยัดพลังงาน

Renesas RA4C1 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ใช้ Arm Cortex-M33 สำหรับสมาร์ทมิเตอร์และอุปกรณ์ IoT ที่ประหยัดพลังงาน

Renesas RA4C1

Renesas RA4C1 กลุ่มไมโครคอนโทรลเลอร์ (MCU) ที่ใช้แกนประมวลผล Arm Cortex-M33 ความเร็ว 80 MHz ออกแบบมาสำหรับมิเตอร์วัดพลังงาน และอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ โดยเฉพาะเหมาะอย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ที่ต้องการความปลอดภัยขั้นสูง และรองรับจอ LCD แบบ Segment เช่น สมาร์ทล็อก, เทอร์โมสตัท, ระบบควบคุมอาคาร และอินเทอร์เฟซสำหรับอุตสาหกรรม RA4C1 มีความคล้ายคลึงกับไมโครคอนโทรลเลอร์ Renesas RA4L1 ที่ออกแบบมาสำหรับงาน HMI (Human-Machine Interface) แต่ RA4C1 มาพร้อม RAM มากกว่า (96KB เทียบกับ 64KB) และถูกปรับแต่งมาสำหรับสมาร์ทมิเตอร์ ทำให้ไม่มีฟีเจอร์บางอย่าง เช่น การสัมผัสแบบ capacitive และเอาต์พุตเสียง ไมโครคอนโทรลเลอร์กลุ่มใหม่นี้ยังคงมาพร้อมกับหน่วยความจำแฟลชสำหรับโค้ดสูงสุด 512KB, หน่วยความจำแฟลชสำหรับข้อมูล 8KB, อินพ […]

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 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 Nuvoton MG51 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ 8 บิตที่ใช้ 8051 พร้อม flash สูงสุด 64KB และ SRAM 4KB

Nuvoton MG51 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ 8 บิตที่ใช้ 8051 พร้อม flash สูงสุด 64KB และ SRAM 4KB

NuMaker MG51FC MG51 8 bit MCU development board

Nuvoton MG51 Series เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์แบบ 8 บิตที่ใช้สถาปัตยกรรม 8051 โดยทำงานที่ความถี่สูงสุด 24 MHz มาพร้อมกับ flash สูงสุด 64KB, SRAM ขนาด 4KB, รองรับแรงดันไฟ 5V, รองรับช่วงอุณหภูมิระดับอุตสาหกรรม และมีอุปกรณ์ต่อพ่วงหลากหลาย เช่น UART, I2C, SPI, ADC ความละเอียด 12 บิต และมีขา GPIO สูงสุดถึง 46 ขา แม้หลายคนอาจคิดว่าไมโครคอนโทรลเลอร์แบบ 8-bit น่าจะล้มหายตายจากไปแล้ว แต่ Nuvoton ยังไม่ยอมแพ้ โดยหลังจากเปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์ตระกูล MUG51 8 บิต 8051 ในปี 2023 บริษัทก็กลับมาอีกครั้งกับตระกูล MG51 ซึ่งมอบความเร็วสัญญาณนาฬิกาที่สูงกว่า หน่วยความจำและพื้นที่จัดเก็บที่มากกว่า รวมถึงจำนวนขา I/O ที่เพิ่มขึ้น แอปพลิเคชันเป้าหมาย ได้แก่ เครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้าน, การควบคุมแสงสว่าง LED, การควบคุมมอเตอร์ และระบบอัตโนมัติ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Raspberry Pi RP2350 A4 stepping แก้ปัญหา E9 GPIO Erratum และบั๊กจากการ glitch พร้อมเปิดตัวรุ่นใหม่ที่มีแฟลช 2MB ในตัว

Raspberry Pi RP2350 A4 stepping แก้ปัญหา E9 GPIO Erratum และบั๊กจากการ glitch พร้อมเปิดตัวรุ่นใหม่ที่มีแฟลช 2MB ในตัว

Raspberry Pi RP2350 A4 stepping

Raspberry Pi RP2350 dual-core Arm/RISC-V ได้รับการอัปเกรดเป็นเวอร์ชันใหม่ที่เรียกว่า – A4 stepping – ซึ่งแก้ไขบั๊กและช่องโหว่ด้านความปลอดภัย โดยเฉพาะปัญหาที่รู้จักกันดีอย่าง “E9 GPIO erratum” และบั๊กเกี่ยวกับการ glitch ที่พบในรุ่น A2 จากการแข่งขัน Hacking Challenge ปี 2024 ทั้งรุ่น RP2350A และ RP2350B จะได้รับประโยชน์จากการอัปเกรดครั้งนี้ และจะมีรหัสใหม่คือ RP2350A0A4 และ RP2350B0A4 ตามลำดับ นอกจากนี้ บริษัทฯ ยังประกาศเปิดตัวรุ่นใหม่ที่มาพร้อมหน่วยความจำแฟลช 2MB ในตัว คือ RP2354A และ RP2354B (เปิดตัวครั้งแรกในเดือนมีนาคม 2025) ซึ่งไม่จำเป็นต้องมีชิปแฟลชแยกบนบอร์ดอีกต่อไป คุณสมบัติเด่นของ RP2350 A4 stepping: การแก้ไขข้อบกพร่อง แก้บั๊กการ glitch ที่ถูกค้นพบในงาน Hacking Challenge ปี 2024 ซึ่งการเจาะระบบจำเป็นต้อง […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน AutoML for Embedded : ปลั๊กอินแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ VS Code สามารถปรับแต่งโมเดลอัตโนมัติ การปรับใช้งาน และการวัดประสิทธิภาพ

AutoML for Embedded : ปลั๊กอินแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ VS Code สามารถปรับแต่งโมเดลอัตโนมัติ การปรับใช้งาน และการวัดประสิทธิภาพ

VS Code AutoML Embedded

AutoML for Embedded, ซึ่งพัฒนาโดย Analog Devices (ADI) และ Antmicro เป็นปลั๊กอินแบบโอเพ่นซอร์สสำหรับ Visual Studio Code ที่ทำงานร่วมกับปลั๊กอิน CodeFusion Studio plugin ของ ADI โดยสร้างขึ้นบน Kenning framework, ทำให้สามารถทำงานอัตโนมัติได้ทั้งกระบวนการของ ML pipeline, ไม่ว่าจะเป็นการค้นหาโมเดล การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ การเพิ่มประสิทธิภาพ การบีบอัด และการนำไปใช้งาน, ช่วยให้งานพัฒนา Edge AI เป็นเรื่องง่ายสำหรับอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด ทางบริษัทระบุว่าปลั๊กอินนี้รองรับชิป AI accelerator MCU รุ่น ADI MAX78002, MCU รุ่น MAX32690, การจำลองผ่าน Renode และระบบปฏิบัติการ Zephyr RTOS โดยใช้ อัลกอริธึม SMAC และ Hyperband สำหรับการค้นหาโมเดลและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบอัตโนมัติ รวมถึงมีฟีเจอร์บีบอัดและควอนไทซ์ […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress