საინჟინრო შენიშვნა
დროის სინქრონიზაცია სენსორის მონაცემთა შერწყმამდე
როგორ აყალიბებს დროის ანაბეჭდები, კალიბრაცია და მონაცემების დეტერმინისტული ბილიკები მძლავრ კამერას, თერმულ და ინერციულ შერწყმას კიდეზე.
წაიკითხეთ შენიშვნა →◎ ქართული
ჰიბრიდული AI და კონტროლი · FE-DO-01
ForgeEdge-Duo
რეალურ დროში AI და Linux, რომლებიც მუშაობენ გვერდიგვერდ
ჰეტეროგენული MCU–MPU პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს Cortex-M55 AI დამუშავებას ორმაგ Cortex-A7 Linux და Cortex-M4 რეალურ დროში კონტროლთან.
პლატფორმის მიმოხილვა
რეალურ დროში AI და Linux, რომლებიც მუშაობენ გვერდიგვერდ
ForgeEdge-Duo განასხვავებს დროის კრიტიკულ სამუშაოს უმაღლესი დონის აპლიკაციებისგან. MCU ფენა ამუშავებს ლოკალურ დასკვნას, წინასწარ დამუშავებას და დაბალი შეყოვნების კონტროლს, ხოლო MPU ფენა ამუშავებს Linux აპლიკაციებს, ქსელებს, მონაცემთა მართვას და სისტემურ სერვისებს.
პროცესი სიგნალთან ახლოს
Cortex-M55 800 MHz-ზე და ინტეგრირებული 600 GOPS NPU მხარს უჭერს ადგილობრივ AI-ს და დაბალი ლატენტურ წინასწარ დამუშავებას.
შეინახეთ Linux და აკონტროლეთ ერთად
Dual Cortex-A7 650 MHz-ზე და Cortex-M4 209 MHz-ზე გთავაზობთ აპლიკაციის და რეალურ დროში შესრულების დომენებს.
მანქანებისა და ქსელების ინტეგრირება
ორმაგი Ethernet, ორმაგი USB მაღალი სიჩქარით, CAN და RS-485 აკავშირებს შეძენის, მართვის და მასპინძლობის სისტემებს.
ტექნიკური მიმოხილვა
სისტემის სპეციფიკაციები
არჩეული სპეციფიკაციები ForgeEdge-Duo მონაცემთა ფურცლიდან. იხილეთ დოკუმენტი სრული კონფიგურაციისა და ინტეგრაციის შენიშვნებისთვის.
| ფართობი | სპეციფიკაცია |
|---|---|
| AI / MCU ფენა | Arm Cortex-M55 800 MHz-ზე; 600 GOPS NPU |
| Linux / საკონტროლო ფენა | 2 × Cortex-A7 650 MHz-ზე; Cortex-M4 209 MHz-ზე |
| მეხსიერება | 512 MB DDR3L სისტემის მეხსიერება; 4.2 MB Cortex-M55 SRAM |
| შენახვა | eMMC და microSD / SD |
| ქსელი და ველი I/O | 2 × Ethernet; 1 × CAN; 1 × RS-485 |
| USB | 2 × USB მაღალი სიჩქარით |
| კამერის ინტერფეისები | MIPI CSI-2 და DCMIPP / DCMI |
| ძალაუფლება | 5 V DC მეშვეობით USB / Type-C; 2 W ტიპიური, 4 W პიკი |
| პროგრამული უზრუნველყოფა | მრავალფენიანი RTOS / შიშველი ლითონი და ჩაშენებული Linux |
| გაგრილება | პასიური |
აპლიკაციები
აგებულია თქვენი გამოყენების შემთხვევაში
- ჭკვიანი მანქანის კონტროლი
- ხედვისა და სენსორის წინასწარი დამუშავება
- სამრეწველო მონაცემების მოპოვება
- Linux კარიბჭე რეალურ დროში AI-ით
ინტეგრაციის შენიშვნები
კონფიგურაციას აქვს მნიშვნელობა
აპლიკაციისთვის შერჩეულია მეხსიერება, ინტერფეისები და პროგრამული ინტეგრაცია. მონაცემთა ფურცლის ამჟამინდელი რევიზია ჩამოთვლის EMC და ESD მიზნებს, როგორც სამიზნეებს. იგი არ აკონკრეტებს დანართის საბოლოო რეიტინგს ან გარანტირებული AI განაცხადის გამტარუნარიანობას.
პროდუქტის დოკუმენტაცია
ჩამოტვირთეთ მონაცემთა ფურცელი ↓ForgeEdge-Duo მონაცემთა ფურცელი
ინგლისური · PDF · 8.1 MB · პირდაპირი ჩამოტვირთვა რეგისტრაციის გარეშე
პროდუქტის ვარიანტები და გადასინჯვის სპეციფიკური ინტეგრაციის შენიშვნები შედის დოკუმენტში.
დაკავშირებული
განაგრძეთ შესწავლა.
საინჟინრო შენიშვნა
FPGA, NPU თუ MPU? Edge AI არქიტექტურის დაყოფა
პრაქტიკული სახელმძღვანელო edge AI სამუშაო დატვირთვის დაყოფისთვის FPGA, NPU, MPU და MCU რესურსებზე შეყოვნების, სიმძლავრის და პროგრამული უზრუნველყოფის საჭიროებების მიხედვით.
წაიკითხეთ შენიშვნა →
Edge გამოთვლითი პლატფორმები
ForgeEdge
Scalable edge-computing ოჯახი, რომელიც აერთიანებს ForgeEdge-Core დამუშავებას, Alvexis მატარებელს, საველე ინტერფეისებს და პასიურ გაგრილებას BOX ან PCB პაკეტებში.
გამოიკვლიეთ სისტემა →