Egy heterogén MCU–MPU platform, amely a Cortex-M55 AI-feldolgozást kettős Cortex-A7 Linux és Cortex-M4 valós idejű vezérléssel kombinálja.
A ForgeEdge-Duo elkülöníti az időkritikus munkát a magasabb szintű alkalmazásoktól. A MCU réteg kezeli a helyi következtetéseket, az előfeldolgozást és az alacsony késleltetésű vezérlést, míg a MPU réteg Linux alkalmazásokat, hálózati, adatkezelést és rendszerszolgáltatásokat futtat.
A Cortex-M55 a 800 MHz-nél és az integrált 600 GOPS NPU támogatja a helyi mesterséges intelligenciát és az alacsony késleltetésű előfeldolgozást.
A Dual Cortex-A7 650 MHz és Cortex-M4 209 MHz alkalmazások és valós idejű végrehajtási tartományokat biztosít.
Kettős Ethernet, kettős USB High-Speed, CAN és RS-485 csatlakoztatja az adatgyűjtő, vezérlő és gazdagép rendszereket.
Válogatott specifikációk a ForgeEdge-Duo adatlapról. Tekintse meg a dokumentumot a teljes konfigurációs és integrációs megjegyzésekért.
| Terület | Specifikáció |
|---|---|
| AI / MCU réteg | Cortex-M55 kar és 800 MHz; 600 GOPS NPU |
| Linux / vezérlőréteg | 2 × Cortex-A7 és 650 MHz; Cortex-M4 és 209 MHz |
| Memória | 512 MB DDR3L rendszermemória; 4.2 MB Cortex-M55 SRAM |
| Tárolás | eMMC és microSD / SD |
| Hálózati és terepi I/O | 2 × Ethernet; 1 × CAN; 1 × RS-485 |
| USB | 2 × USB nagy sebességű |
| Kamera interfészek | MIPI CSI-2 és DCMIPP / DCMI |
| Erő | 5 V DC USB-n keresztül / Type-C; 2 W tipikus, 4 W csúcs |
| Szoftver | Többrétegű RTOS / csupasz fém és beágyazott Linux |
| Hűtés | Passzív |
Az alkalmazáshoz a memória, az interfészek és a szoftverintegráció van kiválasztva. A jelenlegi adatlap-revízió a EMC és az ESD célkitűzéseket sorolja fel célként. Nem határozza meg a ház végleges besorolását vagy garantált AI-alkalmazás-átviteli sebességét.
Angol · PDF · 8.1 MB · Közvetlen letöltés, regisztráció nélkül
A terméklehetőségeket és a verzióspecifikus integrációs megjegyzéseket a dokumentum tartalmazza.
Hogyan alakítják ki az időbélyegek, a kalibrálás és a determinisztikus adatútvonalak a robusztus kamerát, a hő- és inerciális fúziót lokálisan az eszközön.
Olvassa el a megjegyzést →Gyakorlati útmutató a Edge AI munkaterhelések particionálásához a FPGA, NPU, MPU és MCU erőforrások között késleltetés, teljesítmény és szoftverigények alapján.
Olvassa el a megjegyzést →
Skálázható élszámítási család, amely egyesíti a ForgeEdge-Core feldolgozást, a Alvexis alaplapot, a terepi interfészt és a passzív hűtést BOX vagy PCB csomagokban.
Fedezze fel a rendszert →