ข่าว Edge AI

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Quectel QSM560DR : บอร์ด SBC อุตสาหกรรม ที่ใช้ Qualcomm QCM6490/QCS6490 รองรับ Ubuntu, Android และ Windows

Quectel QSM560DR : บอร์ด SBC อุตสาหกรรม ที่ใช้ Qualcomm QCM6490/QCS6490 รองรับ Ubuntu, Android และ Windows

Quectel QSM560DR Development Board

Quectel QSM560DR เป็นบอร์ด SBC อุตสาหกรรม Edge AI ใช้ชิป Qualcomm QCM6490/QCS6490 พร้อมซีพียู 8 คอร์, NPU 12 TOPS, RAM LPDDR4X สูงสุด 8GB และที่เก็บข้อมูบแบบ UFS รองรับ 5G, WiFi 6E, Bluetooth 5.2 และ GNSS มีพอร์ต Ethernet คู่, USB 3.0 4 พอร์ต, HDMI และ eDP สำหรับจอแสดงผล บอร์ดมาพร้อมคอนเนกเตอร์กล้อง MIPI CSI 3 ช่อง, microSD, GPIO, RS232/RS485, CAN bus, ช่องต่อเสียง และ M.2 สำหรับขยายระบบ เหมาะกับงานหุ่นยนต์, ระบบค้าปลีกอัจฉริยะ, แผงควบคุมอุตสาหกรรม และระบบ Edge AI ประสิทธิภาพสูงอื่นๆ สเปคของ Quectel QSM560DR : SoC – Qualcomm QCS6490 (รุ่น WF) / QCM6490 (รุ่น CN) CPU – Octa-core Kryo 670 พร้อม 1x Gold Plus core (Cortex-A78) @ 2.7 GHz, 3x Gold cores (Cortex-A78) @ 2.4 GHz, 4x Silver cores (Cortex-A55) @ สูงสุด 1. […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Nuvoton NuMicro M55M1 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ AI ประหยัดพลังงาน ที่ใช้ CPU Arm Cortex-M55 และ NPU Ethos-U55 111 GOPS

Nuvoton NuMicro M55M1 : ไมโครคอนโทรลเลอร์ AI ประหยัดพลังงาน ที่ใช้ CPU Arm Cortex-M55 และ NPU Ethos-U55 111 GOPS

Nuvoton M55M1 Series MCU

Nuvoton NuMicro M55M1 เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์ AI แบบประหยัดพลังงาน ซึ่งรวม CPU Arm Cortex-M55 ความเร็ว 220 MHz กับ NPU Ethos-U55 111 GOPS เพื่อให้สามารถรันงาน AI พื้นฐานได้บนอุปกรณ์โดยตรง มุ่งเป้าไปที่อุปกรณ์ IoT ขนาดเล็กและอุปกรณ์ฝังตัวที่ต้องการประมวลผลเสียง, เสียงพูด หรือภาพง่าย ๆ โดยใช้พลังงานต่ำชิปนี้มี RAM 1.5 MB, Flash 2 MB และรองรับหน่วยความจำภายนอกแบบ OctoSPI/HyperRAM, ตัวเชื่อมต่อ ได้แก่ Ethernet, USB-OTG, CAN-FD, I3C/I2C/SPI, SDIO และ อินเทอร์เฟซกล้อง 8-bit พร้อมทั้ง ADC, DAC, comparator, PWM และโหมดประหยัดพลังงานหลายรูปแบบ ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน IoT ที่ปลอดภัย ด้วย Arm TrustZone, Secure Boot, AES, และการรับรอง PSA Level 2 การใช้งานทั่วไป ได้แก่ ระบบสั่งงานด้วยเสียง, เซ็นเซอร์อัจฉริยะ, อุปกรณ์ประมวล […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Brainchip AKD1500 : โคโปรเซสเซอร์ Edge AI แบบ PCIe/SPI สำหรับอุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่

Brainchip AKD1500 : โคโปรเซสเซอร์ Edge AI แบบ PCIe/SPI สำหรับอุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่

BrainChip AKD1500 Edge AI co-processor PCIe SPI host interface

BrainChip AKD1500 เป็นโคโปรเซสเซอร์ Edge AI ประสิทธิภาพสูง ใช้พลังงานเพียง 300 mW แต่ให้ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 800 GOPS เหมาะสำหรับอุปกรณ์สวมใส่และเซนเซอร์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่ อุปกรณ์นี้ใช้เทคโนโลยี neuromorphic แบบเหตุการณ์ เหมือนรุ่น AKD1000 โดยใช้ spiking neural networks (SNN) เพื่อประมวลผลแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าชิป AI แบบเดิมมาก จุดเด่นรุ่นใหม่คือรองรับทั้ง PCIe และ SPI ทำให้ใช้งานร่วมกับโฮสต์ได้หลากหลาย ตั้งแต่โปรเซสเซอร์ Linux ไปจนถึงไมโครคอนโทรลเลอร์ประสิทธิภาพต่ำ ไม่ว่าจะเป็นสถาปัตยกรรม x86, Arm หรือ RISC-V คุณสมบัติและสเปกเด่นของ BrainChip AKD1500: Akida Neuron Fabric ทำงานที่ความถี่ 5 ถึง 400 MHz ประสิทธิภาพสูงสุดถึง 800 GOPS ที่ใช้พลังงานน้อยกว่า 1 mW ต่อ GOPS รองรับการเรียนรู้บนอุปกรณ์ ( […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Qualcomm เปิดตัวชิป Dragonwing IQ-X สำหรับพีซีอุตสาหกรรมที่ใช้ Windows

Qualcomm เปิดตัวชิป Dragonwing IQ-X สำหรับพีซีอุตสาหกรรมที่ใช้ Windows

Qualcomm Dragonwing IQ-X Windows industrial PC

Qualcomm Dragonwing IQ-X เป็นตระกูลชิปที่ประกอบด้วย IQ-X7181 และ IQ-X5181 มาพร้อมคอร์ Oryon แบบ 8 และ 12 คอร์ ความเร็วสูงสุด 3.4 GHz, GPU Adreno และประสิทธิภาพ AI สูงสุด 45 TOPS ออกแบบมาสำหรับพีซีอุตสาหกรรมที่ใช้ Windows LTSC โดยเป็นรุ่นอัปเกรดจากชิป Dragonwing IQ9/IQ8/IQ6 SoCs ที่เปิดตัวไปเมื่อปีที่แล้ว โดยชิปรุ่นใหม่ให้คอร์ที่เร็วขึ้น อินเทอร์เฟซความเร็วสูงกว่า และคุณสมบัติเพิ่มเติมอื่น ๆ ชิปตระกูล IQ-X รองรับหน่วยความจำ LPDDR5x สูงสุด 64GB, สตอเรจ UFS 4.0 และ SD 3.0, อินเทอร์เฟซจอภาพแบบ eDP และ USB-C, รองรับกล้องสูงสุด 6 ตัว, การเชื่อมต่อ PCIe Gen4 สำหรับออปชัน Ethernet, WiFi 7 และเครือข่ายเซลลูลาร์ 5G พร้อมพอร์ต USB ทั้งหมด 11 พอร์ต และ GPIO จำนวน 221 ขา ในฐานะชิประดับอุตสาหกรรมจึงรองรับการทำงานในสภาพแวดล้อ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Kyocera เปิดตัวกล้องวัดความลึก AI แบบเลนส์สามตัว สามารถตรวจจับวัตถุบาง กึ่งโปร่งใส และสายไฟได้

Kyocera เปิดตัวกล้องวัดความลึก AI แบบเลนส์สามตัว สามารถตรวจจับวัตถุบาง กึ่งโปร่งใส และสายไฟได้

Kyocera tri lense AI camera

Kyocera เปิดตัวกล้องวัดความลึก AI แบบเลนส์สามตัว (Triple Lens AI Depth Camera) ที่สามารถตรวจจับวัตถุที่โปร่งแสง บางมาก หรือมีลักษณะเป็นเส้นเล็ก ๆ ซึ่งมองเห็นได้ยากด้วยตาเปล่าหรือกล้องสเตอริโอทั่วไป กล้องรุ่นนี้สามารถวัดระยะห่างและขนาดของวัตถุที่มีความหนาเพียง 0.3 ถึง 1 มม. ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งคาดว่าจะมีประโยชน์ในงานด้านหุ่นยนต์สำหรับการผลิต การแพทย์ และเกษตรอัจฉริยะ   สเปคของ Preliminary : เซนเซอร์ กล้องซ้าย-กลาง, กลาง-ขวา และซ้าย-ขวา ระยะโฟกัส – ประมาณ 10 ซม. ใช้อัลกอริทึม AI เฉพาะของบริษัทในการผสานข้อมูลพารัลแลกซ์หลายชุดจากเซนเซอร์ต่าง ๆ ใช้งานได้เหมาะกับ วัตถุเส้นบางหรือรูปร่างไม่สม่ำเสมอ เช่น สายรัด (harness) หรือเส้นลวดที่เล็กมากถึง 0.3 มม. วัตถุที่มีผิวสะท้อนแสง เช่น โลหะ วัตถุกึ่งโปร่งแสง เช่น พลาสติ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ด RA8P1 Titan ที่ใช้ MCU Cortex-M85 ความถี่ 1 GHz สำหรับการประยุกต์ใช้งาน AIoT และการพัฒนา RT-Thread

บอร์ด RA8P1 Titan ที่ใช้ MCU Cortex-M85 ความถี่ 1 GHz สำหรับการประยุกต์ใช้งาน AIoT และการพัฒนา RT-Thread

RA8P1 Titan board

ก่อนหน้านี้ ถ้าต้องการทดสอบไมโครคอนโทรลเลอร์ Renesas RA8P1 Cortex-M85 ที่ทำงานที่ความถี่ 1 GHz คุณอาจจะต้องจ่ายเกือบ $200 (~6,500฿) เพื่อซื้อบอร์ด EK-RA8P1 evaluation kit แต่ตอนนี้มีบอร์ด RT-Thread RA8P1 Titan ในราคาประมาณ $50(~1,600฿)  ด้วย บอร์ด RA8P1 Titan ได้รับการออกแบบมาเป็นหลักเพื่อใช้สำหรับการพัฒนาและทดสอบระบบปฏิบัติการเรียลไทม์ RT-Thread โดยมาพร้อมกับหน่วยความจำ HyperRAM ขนาด 32MB, HyperFlash ขนาด 64MB, อินเทอร์เฟซสำหรับจอแสดงผลและกล้อง, พอร์ต Gigabit Ethernet จำนวนสองพอร์ตที่รองรับ Time Sensitive Networking (TSN), การเชื่อมต่อ WiFi 4 และ Bluetooth 4.1, พอร์ต USB 2.0 Type-C, การเชื่อมต่อ CAN Bus, Serial และ RS485, GPIO header แบบ 40-pin ที่เข้ากันได้กับ Raspberry Pi, ตัวดีบักเกอร์ในตัว และตัวเลือกการจ่ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน MINISFORUM MS-R1 มินิพีซี Arm Linux AI ที่ใช้ CIX CP8180 12-core, LPDDR5x สูงสุด 64GB

MINISFORUM MS-R1 มินิพีซี Arm Linux AI ที่ใช้ CIX CP8180 12-core, LPDDR5x สูงสุด 64GB

MINISFORUM MS-R1 Arm Linux AI mini PC

MINISFORUM MS-R1 เป็นมินิพีซี AI ที่รันระบบปฏิบัติการ Debian 12 Linux ขับเคลื่อนด้วยโปรเซสเซอร์ CIX P1 (CP8180) แบบ 12 คอร์ Arm Cortex-A720/A520 ซึ่งให้สมรรถนะด้าน AI ได้สูงสุดถึง 45 TOPS มินิพีซีรุ่นนี้รองรับหน่วยความจำ LPDDR5 สูงสุด 64GB (แบบบัดกรีติดบอร์ด), มีสล็อต M.2 สำหรับเก็บข้อมูล และพอร์ตแสดงผล HDMI, USB-C (DisplayPort), และ eDP นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับพอร์ต 10GbE สองช่อง, WiFi 6E, พอร์ต USB ทั้งหมด 9 ช่อง, สล็อต PCIe Gen x16 สำหรับติดตั้งการ์ดกราฟิก, ที่เก็บข้อมูลแบบ U.2, หรือการ์ดขยายเครือข่าย, GPIO header ภายในแบบ 40 พิน และคุณสมบัติอื่น ๆ อีกมากมาย สเปคของ MINISFORUM MS-R101 : SoC – Cix CP8180 (P1) ซีพียูแบบ 12 คอร์ DynamIQ 4x Cortex‑A720 big cores @ สูงสุด 2.6 GHz 4x Cortex‑A720 medium cores 4x Cort […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดพัฒนา Allwinner A733 พร้อมพอร์ต HDMI Input, eDP และรองรับ Android 15

บอร์ดพัฒนา Allwinner A733 พร้อมพอร์ต HDMI Input, eDP และรองรับ Android 15

Allwinner X733 Development Board Android 15

ขณะกำลังดูสินค้าบน AliExpress เราสะดุดตากับบอร์ดพัฒนา Allwinner A733 (A733MAIBORADBV1) ที่มีราคาถึง $149 (~4,800฿), ซึ่งถือว่าสูงกว่าบอร์ด A733 รุ่นอื่น ๆ มาก เช่น Orange Pi 4 Pro หรือ Radxa Cubie A7Z/A7A ที่มีราคาเริ่มต้นที่ $35 (~1,100฿) แต่บอร์ดรุ่นนี้รองรับหน่วยความจำ RAM สูงสุดถึง 16GB  และรองรับ Android 15 อีกทั้งยังมาพร้อมฟีเจอร์อย่าง HDMI input/output, MIPI-CSI/DSI, eDP, หน้าจอสัมผัสแบบ capacitive, และช่องขยาย M.2 ทำให้มันถูกออกแบบมาเพื่อเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาสำหรับแท็บเล็ต, แล็ปท็อป, และ ต้นแบบ AI มากกว่าจะเป็นบอร์ดราคาประหยัดสำหรับนักสร้าง (maker) ทั่วไป สเปคของบอร์ด A733MAIBORADBV1 : SoC – Allwinner A733 CPU Dual-core Arm Cortex-A76 @ สูงสุด 2.00 GHz Hexa-core Arm Cortex-A55 @ สูงสุด 1.79 GHz Single-core […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress