ข่าว IoT

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ใช้ชิป AI SoC ของ Qualcomm QCS6490

แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ใช้ชิป AI SoC ของ Qualcomm QCS6490

Qualcomm RB3 Gen 2 Platform Vision Kit

Qualcomm ประกาศ 2 รายการ ที่งาน Embedded World 2024 ได้แก่ Qualcomm QCC730 ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ใช้พลังงานต่ำ (micro-power) รองรับ WiFi 4 สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ และโซลูชันฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ แพลตฟอร์ม Qualcomm RB3 Gen 2 ที่ออกแบบมาสำหรับอุปกรณ์ IoT และแอปพลิเคชันแบบฝังตัว ที่ใช้โปรเซสเซอร์ QCS6490 ของ Qualcomm ซึ่งเราจะกล่าวถึงในบทความนี้ ชุดคิทนี้ประกอบด้วยโมดูล QCS6490 ที่มี Cortex-A78/A55 octa-core พร้อมประสิทธิภาพ AI 12 TOPS, RAM 6GB และUFS flash 128GB ที่เชื่อมต่อกับบอร์ดหลัก Qualcomm RBx ที่เป็นไปตามมาตรฐาน 96Boards ผ่านอินเทอร์โพเซอร์ (interposer) รวมถึงกล้องที่เป็นอุปกรณ์เสริม, อาร์เรย์ไมโครโฟน และเซนเซอร์ โปรเซสเซอร์ Qualcomm QCS6490/QCM6490 สำหรับอุปกรณ์ IoT สเปค: CPU – Octa-c […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Qualcomm QCC730 ชิป SoC ที่ใช้ Arm Cortex-M4F รองรับ WiFi 4 ใช้พลังงานต่ำ สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่

Qualcomm QCC730 ชิป SoC ที่ใช้ Arm Cortex-M4F รองรับ WiFi 4 ใช้พลังงานต่ำ สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่ใช้แบตเตอรี่

Qualcomm QCC730 dual WiFi IoT microcontroller

Qualcomm เปิดตัว QCC730 เป็นชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ใช้พลังงานต่ำ (micro-power) ที่ใช้ Arm Cortex-M4F รองรับ dual-band WiFi 4 สำหรับอุปกรณ์ IoT ที่เน้นใช้ในแอปพลิเคชันที่คล้ายกับไมโครคอนโทรลเลอร์ Espressif ESP32 แต่ใช้พลังงานต่ำกว่าโดยอ้างว่าใช้พลังงานต่ำกว่ารุ่นก่อนถึง 88% ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรม เชิงพาณิชย์ และผู้บริโภคที่ใช้พลังงานจากแบตเตอรี่ เพื่อเน้นย้ำถึงการใช้พลังงานต่ำ บริษัทยังกล่าวด้วยว่าอุปกรณ์ที่ใช้ QCC730 อาจกลายเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงแทนโซลูชัน Bluetooth IoT ด้วยการเชื่อมต่อไปยังคลาวด์โดยตรง สเปคของ Qualcomm QCC730: CPU core – Arm Cortex-M4F @ 60 MHz หน่วยความจำ/ที่เก็บข้อมูล RAM 1.5 MB รวมถึง 600KB สำสำหรับแอปพลิเคชันของผู้ใช้ (มี RRAM (NVM) บนชิปเพื่อโฮสต์แอปพลิเคชันโดยไม่ต้อง […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Arm Ethos-U85 NPU ให้ประสิทธิภาพสูงสุด 4 TOPS นำไปใช้ใน SoC สำหรับงานด้าน Edge AI

Arm Ethos-U85 NPU ให้ประสิทธิภาพสูงสุด 4 TOPS นำไปใช้ใน SoC สำหรับงานด้าน Edge AI

Arm Ethos-U85

Arm เปิดตัว Arm Ethos-U85 เป็นตัวประมวลผล NPU (Neural Processing Unit) รุ่นที่สามสำหรับงานด้าน Edge AI  ซึ่งมีการปรับขนาดจาก 256 GOPS เป็น 4 TOPS หรือเพิ่มขึ้นถึงสี่เท่าของประสิทธิภาพสูงสุดของ Ethos-U65 microNPU รุ่นก่อนพร้อมทั้งยังส่งผลให้มีประสิทธิภาพในการใช้พลังงานสูงขึ้นถึง 20% Arm microNPU รุ่นก่อนใช้คู่กับคอร์ Cortex-M ระดับไมโครคอนโทรลเลอร์ แต่ Ethos-U85 รุ่นใหม่นี้ใช้ร่วมกันกับไมโครคอนโทรลเลอร์ คอร์ Cortex-M และ Cortex-A application processor ที่มี Armv9 Cortex-A510/A520, Arm คาดว่า Ethos-U85 จะถูกกนำไปใช้ใน SoC ที่ออกแบบมาสำหรับระบบอัตโนมัติในโรงงาน และกล้องเชิงพาณิชย์หรือบ้านอัจฉริยะ โดยรองรับเครือข่าย Transformer Networks และ Convolutional Neural Networks (CNN) Arm Ethos-U85 รองรับ MAC 128 ถึง 2,048 […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ด SparkFun Thing Plus – RA6M5 รองรับ Bluetooth 5.1 LE ผ่านโมดูล Renesas DA14531MOD

บอร์ด SparkFun Thing Plus – RA6M5 รองรับ Bluetooth 5.1 LE ผ่านโมดูล Renesas DA14531MOD

Sparkfun Thing Plus-RA6M5

SparkFun Thing Plus – RA6M5 เป็นบอร์ด MCU ขนาดเล็กที่ใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ Renesas RA6M5 Cortex-M33 ความเร็ว 200 MHz และโมดูล DA14531MOD ของ Renesas ที่รองรับ Bluetooth 5.1 LE โดยใช้ฟอร์มแฟคเตอร์ของ Adafruit Feather/Sparkfun Thing Plus โมดูลสามารถส่งข้อมูลผ่าน BLE ด้วยการใช้พลังงานเพียง 4mA (ที่ 3.3V) และบริษัทแจ้งว่าบอร์ดสามารถทำงานด้วยแบตเตอรี่แบบ coin-cell และยังสามารถเชื่อมต่อกับ LiPo battery ผ่านขั้วต่อแบตเตอรี่ JST 2 ขาและบอร์ด Things Plus – RA6M5 รองรับการชาร์จแบตเตอรี่ LiPo ผ่านชิปชาร์จและ Fuel gauge (อุปกรณ์ที่ใช้วัดหรือตรวจสอบปริมาณพลังงานที่เหลืออยู่ในแบตเตอรี่) สเปคของ Sparkfun Thing Plus – RA6M5: ไมโครคอนโทรลเลอร์ – Renesas R7FA6M5AH3CFP คอร์หลัก – Arm Cortex-M33 @ สูงถึง 200 MHz หน่วยความจำ – SR […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน BCM ECM-ADLN-N97 – บอร์ด SBC ที่ใช้ Intel Processor N97 ขนาด 3.5 นิ้ว พร้อม RAM DDR5 และ Ethernet 2.5Gbps 2 พอร์ต

BCM ECM-ADLN-N97 – บอร์ด SBC ที่ใช้ Intel Processor N97 ขนาด 3.5 นิ้ว พร้อม RAM DDR5 และ Ethernet 2.5Gbps 2 พอร์ต

BCM ECM-ADLN-N97 SBC with Intel Alder Lake N Processor

BCM Advanced Research ได้เปิดตัว ECM-ADLN-N97 เป็นบอร์ด SBC ขนาด 3.5 นิ้วที่ใช้ Intel Processor N97 Alder Lake-N SoC, ซีพียู N97 quad-core นี้สามารถโอเวอร์คล็อกได้สูงสุด 3.6 GHz และมีแคช 6 MB, Intel UHD Graphics และ 24 Execution Unit, ใช้พลังงานต่ำที่มีค่า TDP เพียง 12 วัตต์ นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกในการใช้โปรเซสเซอร์ Intel Atom หรือ Pentium มีค่า TDP 15 วัตต์ BCM ECM-ADLN-N97 SBC ยังรองรับหน่วยความจำ DDR5, มีช่อง E-Key slot และ B-Key M.2 slot, eMMC บนบอร์ดขนาด 32GB, 2.5GbE 2 พอร์ต และฟังก์ชันการแสดงผลหลายจอภาพ ใช้ฟอร์มแฟคเตอร์บางเฉียบที่ไร้พัดลม เราเคยเขียนบทความเกี่ยวกับ Cincoze DA-1200 และเรายังได้ตรวจสอบมินิพีซี Blackview MP80 ทั้งสองรุ่นที่ใช้ซีพียู Intel Processor N97 สเปคของ ECM-ADLN-N97 SBC ของ BCM SoC แพ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน โมดูล u-blox ALMA-B1 และ NORA-B2 ใช้ชิป SoC ของ Nordic nRF54H20 และ nRF54L15 รองรับ Bluetooth 5.4 LE

โมดูล u-blox ALMA-B1 และ NORA-B2 ใช้ชิป SoC ของ Nordic nRF54H20 และ nRF54L15 รองรับ Bluetooth 5.4 LE

u blox ALMA B1 NORA B2 modules

u-blox ผู้ให้บริการโซลูชันการสื่อสารไร้สาย เปิดตัวโมดูลใหม่ 2 ตัวในกลุ่มผลิตภัณฑ์ Bluetooth LE ด้วยโมดูล ALMA-B1 และ NORA-B2 ที่ใช้ชิป nRF54 ไร้สายพลังงานต่ำจาก Nordic Semiconductor โมดูลทั้งสองอยู่เป็นแบบพกพาและประหยัดพลังงาน และรองรับ Bluetooth 5.4 และ 802.15.4 (Thread, Matter, Zigbee) โมดูล ALMA-B1 ใช้ชิป nRF54H20 SoC และ NORA-B2 BLE ใช้ชิป nRF54L15 SoC ที่สามารถนำไปใช้กับอุปกรณ์ IoT ที่มีพลังการประมวลผลสำหรับ edge computing และ machine learning โดยไม่จำเป็นต้องใช้ส่วนประกอบภายนอก u-blox กล่าวว่าโมดูล ALMA-B1 ให้ “พลังการประมวลผลมากกว่าโมดูล Bluetooth LE รุ่นก่อนเป็นสองเท่า” และสามารถแทนที่ไมโครคอนโทรลเลอร์ทั่วไปในโซลูชันขนาดเล็กได้ นอกจากนี้ NORA-B2 ยังสามารถ “ใช้พลังงานลดลงถึง 50% เมื่อเทียบกับ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน โมดูล Digi ConnectCore MP25 ที่ใช้ชิป MPU STM32MP25 นำมาใช้งานด้าน Edge AI และ computer vision

โมดูล Digi ConnectCore MP25 ที่ใช้ชิป MPU STM32MP25 นำมาใช้งานด้าน Edge AI และ computer vision

digi connectcore mp251

บริษัท Digi International ผู้ให้บริการโซลูชัน IoT ในอุตสาหกรรมของสหรัฐอเมริกา เปิดตัวโมดูล Digi ConnectCore MP25 SoM ที่งาน Embedded World 2024 ในเมืองนูเรมเบิร์ก ประเทศเยอรมนี โมดูล Digi ConnectCore MP25 ใช้ชิปไมโครโปรเซสเซอร์ STM32MP25 ของ STMicroelectronics รองรับฟังก์ชัน AI (Artificial Intelligence) และ ML (Machine Learning) ผ่านตัวประมวลผล NPU (Neural Processing Unit) ที่สามารถทำงานได้ที่ความเร็ว 1.35 Tera ต่อวินาที (TOPS) และหน่วยประมวลผลภาพ (ISP), โดยมีพลังมาจาก 2 คอร์ 64 บิต Arm Cortex-A35 ที่ทำงานที่ความเร็ว 1.5GHz ร่วมกับคอร์ Cortex-M33 32 บิต ที่ทำงานที่ความเร็ว 400MHz และคอร์ Cortex-M0+ 32 บิต ที่ทำงานที่ความเร็ว 200MHz ด้วยความสามารถด้าน machine learning, การรองรับเครือข่ายที่ต้องคำนึงถึงเวลา และคุ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Cavli CQM220 – โมดูลที่ใช้เทคโนโลยี 5G RedCap ที่อยู่ในฟอร์มแฟคเตอร์ LGA, M.2 และ mPCIe

Cavli CQM220 – โมดูลที่ใช้เทคโนโลยี 5G RedCap ที่อยู่ในฟอร์มแฟคเตอร์ LGA, M.2 และ mPCIe

Cavli QM220

ที่งาน Embedded World 2024, Cavli Wireless ผู้นำทางการผลิตโมดูล cellular IoT ได้นำเสนอผลิตภัณฑ์ใหม่ล่าสุด โมดูล cellular IoT CQM220 ที่รองรับมาตรฐาน 5G RedCap (reduced capability) อยู่ใน 3GPP Release 17 โมดูลมีให้เลือกในรูปแบบที่แตกต่างกันมี 3 รูปแบบ: LGA, M.2 และ mPCIe Gen 2 โดยมีความเร็วเครือข่ายในการดาวน์ลิงก์สูงสุด 226 เมกะบิตต่อวินาที (Mbps) และมีความเร็วเครือข่ายในการอัปลิงก์สูงสุด 121 เมกะบิตต่อวินาที เหมือนกับโมดูล Cavli C16QS ที่รองรับ Integrated eSIM สำหรับการครอบคลุมทั่วโลกผ่านแพลตฟอร์มคลาวด์ Calvi Hubble และมาพร้อมกับตัวเลือก GNSS (Global navigation satellite system) สำหรับใช้ในแอปพลิเคชันการติดตามตำแหน่ง สเปคของ Cavli CQM220: โปรเซสเซอร์ – ARM Cortex-A7 @ สูงถึง 1.7 GHz หน่วยความจำ / พื้นที่เก็บข้อ […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress