Microchip Technology PIC32A เป็นตระกูลไมโครคอนโทรลเลอร์ 32 บิต รุ่นใหม่ที่ทำงานด้วยความเร็วสูงสุด 200 MHz มาพร้อมกับขาแอนะล็อกความเร็วสูง เช่น ADC 12 บิตที่รองรับอัตราการสุ่มตัวอย่างสูงสุด 40 Msps, คอมพาราเตอร์ความเร็วสูง 5 ns, และออปแอมป์ที่ทำงานที่ 100 MHz เพื่อรองรับการประมวลผลสัญญาณที่ปลายทาง (smart edge sensing) ไมโครคอนโทรลเลอร์ PIC32A ยังมาพร้อมกับ RAM สูงสุด 16KB พร้อม ECC, หน่วยความจำแฟลชสูงสุด 128KB, อินเทอร์เฟซ I/O หลากหลาย และ ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยและความเสถียร ทำให้เหมาะสำหรับ การใช้งานทั่วไปในอุตสาหกรรมยานยนต์, อุตสาหกรรม, สินค้าอุปโภคบริโภค, ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML), และการแพทย์ สเปคของ Microchip PIC32A: MCU Core – ซีพียู 32 บิต ความเร็วสูงสุด 200 MHz พร้อม FPU 64 บิต และคำ […]
Synaptics Astra SR series : ไมโครคอนโทรลเลอร์ Arm Cortex-M55 core มาพร้อม Arm Ethos-U55 NPU และ Cortex-M4 core แบบประหยัดพลังงาน
Synaptics เปิดตัวส่วนขยายของแพลตฟอร์ม Astra Native AI ด้วยไมโครคอนโทรลเลอร์ SR series รุ่นใหม่ ซึ่งแตกต่างจาก Astra SL series ที่เปิดตัวเมื่อปีที่แล้ว เนื่องจากไม่ได้ใช้โปรเซสเซอร์แอปพลิเคชันที่รองรับ Linux แต่ซีรีส์ใหม่นี้ใช้ Arm Cortex-M55 core ที่ออกแบบมาเพื่อการประมวลผล AI ประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน Edge AI พร้อมด้วยหน่วยประมวลผล Arm Ethos-U55 NPU ในตัว ซึ่งได้รับการปรับแต่งให้เหมาะสมสำหรับแอปพลิเคชัน multimodal เช่น การประมวลผลภาพ เสียง และเสียงพูด ตามที่แสดงในบล็อกไดอะแกรมของ MCU (ดูด้านล่าง) SR series ยังมาพร้อมกับหน่วย SoC ประมวลผลต่ำแบบเลือกได้ ซึ่งมี Arm Cortex-M4 core @ 100MHz และ Synaptics micro NPU engine การออกแบบนี้ช่วยให้ MCU รองรับโหมดการทำงานสามระดับที่บริษัทนำเสนอ ได้แก่ โหมดประส […]
ASRock iEP-7040E คอนโทรลเลอร์ IoT อุตสาหกรรมแบบไม่มีพัดลม ที่ใช้ซีพียู Intel Core Ultra Arrow Lake-H และอินพุต/เอาต์พุตดิจิทัล 36V
ASRock ได้เปิดตัว iEP-7040E series ซึ่งเป็นคอนโทรลเลอร์ IoT อุตสาหกรรมที่ใช้ Intel Core Ultra “Arrow Lake-H” SoC พร้อมด้วย Intel Arc graphics และ Intel AI Boost โดยมาพร้อมกับการออกแบบไม่มีพัดลม (fanless), รองรับ อินพุตไฟ DC 9V ถึง 36V หรือ 19V ถึง 36V, มีพอร์ต Gigabit Ethernet 3 พอร์ต และพอร์ต Intel GbE 2 พอร์ตเสริมพร้อมรองรับ PoE ขึ้นอยู่กับรุ่นที่เลือก iEP-7040E รองรับ 4x DI/4x DO หรือ 8x DI/8x DO (พร้อมการแยกสัญญาณ isolation 36V), หน่วยความจำ DDR5 สูงสุด 96GB 5600MHz พร้อม In-Band ECC (IBECC), และรองรับ Intel In-Band Manageability พร้อม TPM 2.0 ตัวเลือกการขยายประกอบด้วยช่องซ็อกเก็ต M.2 B-Key และช่องใส่ Nano SIM card สำหรับการเชื่อมต่อเซลลูลาร์, ช่องเสียบ M.2 E-Key สำหรับ WiFi/BT, และช่องซ็อกเก็ต M.2 2280 M-K […]
Orange Pi RV2 – บอร์ด RISC-V SBC ราคาถูก ที่ใช้ชิป Ky X1 แบบ octa-core พร้อม AI accelerator AI 2 TOPS
แม้ว่า Orange Pi RV ซึ่งเป็นบอร์ด RISC-V SBC ที่เปิดตัวในงาน Orange Pi Developer Conference 2024 เมื่อปีที่แล้วยังไม่เปิดตัวอย่างเป็นทางการ (คาดว่าจะเปิดให้สั่งซื้อภายในอีกไม่กี่วัน) และตอนนี้บริษัทได้เปิดตัว Orange Pi RV2 แล้ว โดยใช้ Ky X1 SoC แบบ RISC-V 8 คอร์ พร้อม AI accelerator 2 TOPS, หน่วยความจำ LPDDR4X สูงสุด 8GB, โมดูล eMMC (อุปกรณ์เสริม), ช่อง M.2 สองช่อง สำหรับอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล, พอร์ต Gigabit Ethernet คู่, WiFi 5, และฟีเจอร์อื่น ๆ แม้ว่า RISC-V จะพัฒนาไปมากในช่วงหลายปีที่ผ่านมา แต่บอร์ด Linux RISC-V SBC มักมีราคาสูงและถูกมองว่าเป็นฮาร์ดแวร์สำหรับนักพัฒนา เนื่องจากซอฟต์แวร์มักยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานจริง โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่ใช้กราฟิก แต่ Orange Pi RV2 แก้ปัญหาด้านราคา โดยวางจำหน่ายราคา $30 (~ […]
Arm Cortex-A320 ซีพียูพลังงานต่ำที่เล็กที่สุดบนสถาปัตยกรรม Armv9 สำหรับ SoC ในงานด้าน Edge AI และ IoT
Arm Cortex-A320 เป็นคอร์ซีพียู Armv9 แบบพลังงานต่ำที่ได้รับการปรับแต่งสำหรับนำมาใช้งานด้าน Edge AI และ IoT โดยมีประสิทธิภาพ efficiency ดีขึ้นสูงสุดถึง 50% เมื่อเทียบกับคอร์ซีพียู Cortex-A520 และเป็นคอร์ Armv9 ที่มีขนาดเล็กที่สุดที่เปิดตัวจนถึงปัจจุบัน สถาปัตยกรรม Armv9 เปิดตัวครั้งแรกในปี 2021 โดยมุ่งเน้นไปที่ AI และคอร์ประมวลผลเฉพาะทาง ตามมาด้วยการเปิดตัวคอร์ Armv9 รุ่นแรก ได้แก่ Cortex-A510, Cortex-A710, Cortex-X2 ในปีเดียวกัน ซึ่งถูกออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์มือถือระดับเรือธง นับตั้งแต่นั้นมา คอร์ Armv9 ได้ถูกนำมาใช้ในสมาร์ทโฟนหลากหลายรุ่น, เมนบอร์ด Armv9 ระดับไฮเอนด์ และกล่องทีวี,ล่าสุด Rockchip RK3688 AIoT SoC ที่กำลังจะเปิดตัวก็ใช้สถาปัตยกรรม Armv9 แต่ถูกออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชันระดับสูง ขณะที่ Arm Cortex-A32 […]
Imagination DXTP GPU ให้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูงขึ้น 20% เมื่อเทียบกับ GPU DXT สำหรับอุปกรณ์พกพาและแล็ปท็อป
Imagination ได้เปิดตัว GPU DXTP สำหรับอุปกรณ์พกพาอุปกรณ์ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน โดยให้ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน (power efficiency) สูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง D-Series DXT ถึง 20% เพื่อยืดอายุการใช้งานแบตเตอรี่สำหรับแอปพลิเคชัน AI หรือเกมที่ซับซ้อน บริษัทระบุว่า GPU นี้เหมาะสำหรับการเล่นเกม, ส่วนติดต่อผู้ใช้ (user interfaces), แอปพลิเคชันที่เน้นกราฟิก, Computer vision, Generative AI และแอปพลิเคชัน AI อื่น ๆ ที่ออกแบบมาให้ทำงานบนสมาร์ทโฟน, แท็บเล็ต, แล็ปท็อป, เดสก์ท็อป หรือผลิตภัณฑ์ยานยนต์ที่ไม่ต้องการความปลอดภัยระดับสูง จุดเด่นของ Imagination DXTP GPU: มีให้เลือกสองรุ่นหลัก: DXTP-48-1536 48 GPixel/s 1.5 TFLOPS FP32 (1536 FLOPs/Clock) 3 TFLOPS FP16 6 TOPS INT8 48 ppc Bilinear 3D Textured สูงสุด 96 ppc ในโหมด 2D Dua […]
โซลูชัน LLM ที่ใช้พลังงานแสงอาทิตย์ผ่าน Meshtastic สำหรับการสื่อสารฉุกเฉินในพื้นที่ห่างไกล
หลายคนพยายามรัน LLM บนอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ระดับล่างหลากหลายรูปแบบ ซึ่งมักจะมีประโยชน์ที่จำกัด และเมื่อเราได้เห็นเดโม LLM พลังงานแสงอาทิตย์ผ่าน Meshtastic บน X ครั้งแตกถึงกับหัวเราะออกมา เพราะไม่เข้าใจจุดประสงค์และโดยทั่วไปแล้วฮาร์ดแวร์ LoRa มักจะเป็นอุปกรณ์ระดับล่างที่ใช้เฟิร์มแวร์โอเพ่นซอร์ส Meshtastic สำหรับการส่งข้อความแบบออฟไลน์และการแชร์ตำแหน่ง GPS เท่านั้น แต่พอลองคิดดูอีกที อาจจะมีประโยชน์มากในสถานการณ์ภัยพิบัติ ในสถานที่ที่พลังงานและการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตอาจไม่สามารถใช้งานได้ การรับข้อมูลผ่านอุปกรณ์พกพาอาจช่วยชีวิตได้ ลองมาดูโซลูชันของ Colonel Panic กันก่อน ซึ่งเป็นโพสต์สั้น ๆ ระบุเพียงว่าเป็น LLM พลังงานแสงอาทิตย์ผ่าน Meshtastic โดยใช้ฮาร์ดแวร์ M5Stack ทางด้านซ้าย เราจะต้องมีพาวเวอร์แบงค์ที่ชาร์จผ่าน USB […]
LLMStick – อุปกรณ์ AI และ LLM ในรูปแบบ USB Stick ที่ใช้ Raspberry Pi Zero W สามารถทำงานร่วมกับ llama.cpp ได้
Binh Pham ยูทูบเบอร์และผู้ที่หลงใหลในเทคโนโลยี ได้สร้างอุปกรณ์ AI และ LLM แบบพกพาในรูปแบบ USB stick ชื่อว่า LLMStick โดยใช้ Raspberry Pi Zero W อุปกรณ์นี้นำเสนอแนวคิดของ LLM แบบ Plug-and-Play ที่สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ต หลังจากที่ DeepSeek ได้สร้างความฮือฮาด้วยประสิทธิภาพและการเข้าถึงแบบโอเพ่นซอร์ส เราได้เห็นเครื่องมือเช่น Exo ที่ช่วยให้สามารถรันโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) บนกลุ่มอุปกรณ์ต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์ สมาร์ทโฟน และบอร์ดคอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก (SBC) โดยการกระจายภาระการประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ Radxa ยังได้ออกคำสั่งในการรัน DeepSeek R1 (Qwen2 1.5B) บน บอร์ด SBC ที่ใช้ Rockchip RK3588 มี NPU 6 TOPS Pham ตั้งใจที่จะใช้โปรเจ็กต์ llama.cpp เนื่องจากได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุปกร […]