หมายเหตุทางวิศวกรรม
การซิงโครไนซ์เวลาก่อน การผสานข้อมูลเซนเซอร์
การประทับเวลา การสอบเทียบ และเส้นทางข้อมูลที่กำหนดจะกำหนดรูปร่างของกล้องที่แข็งแกร่ง ความร้อน และฟิวชั่นเฉื่อยที่ขอบได้อย่างไร
อ่านหมายเหตุ →◎ ไทย
การประมวลผลแบบโมดูลาร์ · FEC-1
ForgeEdge-Core
รากฐานการประมวลผลสำหรับ ระบบฝังตัว แบบกำหนดเอง
ระดับการประมวลผล Spark, Gate, Prime และ Max ครอบคลุมเกตเวย์ AI, Linux ที่ใช้พลังงานต่ำ, การควบคุมแบบเรียลไทม์ และการประมวลผลกล้องหลายตัวในตระกูล System-on-Module
ForgeEdge-Core → Carrier → ForgeEdge
ภาพรวมแพลตฟอร์ม
รากฐานการประมวลผลสำหรับ ระบบฝังตัว แบบกำหนดเอง
ForgeEdge-Core เป็นรากฐานการประมวลผลสำหรับแพลตฟอร์มแบบฝัง Alvexis เลือกระดับการประมวลผลตามปริมาณงาน จากนั้นรวมหน่วยความจำ พื้นที่เก็บข้อมูล พลังงาน และอินเทอร์เฟซผ่านการออกแบบ บอร์ดฐาน ที่เหมาะสม ForgeEdge เพิ่ม บอร์ดฐาน, สนาม I/O, โซลูชั่นระบายความร้อน และ ตัวเรือนอุปกรณ์ รอบๆ รากฐานนี้
ปรับขนาดระดับการประมวลผล
Spark จัดการกับ AI ที่ใช้พลังงานต่ำ Gate มุ่งเน้นไปที่การรวม Linux; Prime รวม Linux การควบคุมแบบเรียลไทม์และ AI; Max รองรับปริมาณงานด้านการมองเห็นขั้นสูง
แยกการประมวลผลออกจากการรวม
เลือกโมดูลและ บอร์ดฐาน ตามความต้องการของกล้อง จอแสดงผล เครือข่าย อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล และอินเทอร์เฟซภาคสนาม
สร้างแพลตฟอร์มที่มีการจัดการ
การบูตที่ปลอดภัย การเข้ารหัสด้วยฮาร์ดแวร์ และ TrustZone ที่ขึ้นอยู่กับตัวแปร รองรับสถาปัตยกรรมการอัปเดตที่ปลอดภัย
ภาพรวมทางเทคนิค
ข้อมูลจำเพาะของระบบ
ข้อมูลจำเพาะที่เลือกจากเอกสารข้อมูล ForgeEdge-Core โปรดดูเอกสารสำหรับหมายเหตุการกำหนดค่าและการรวมทั้งหมด
| พื้นที่ | ข้อมูลจำเพาะ |
|---|---|
| ฟอร์มแฟคเตอร์ | ระบบบนโมดูล; บอร์ดฐาน และขนาดโมดูลขึ้นอยู่กับตัวแปร |
| อุปทาน | 5 V DC |
| อุณหภูมิในการทำงาน | −40 °C ถึง +85 °C ตามที่ระบุในแผ่นข้อมูล |
| ขนาดโมดูล | 40 × 40, 50 × 50, 60 × 60 หรือ 70 × 70 mm; อุปกรณ์เสริม 68 × 40 mm SO-DIMM |
| กล้อง/จอแสดงผล | MIPI CSI-2, DSI, LVDS และอินเทอร์เฟซอื่นๆ ตามโปรเซสเซอร์และ บอร์ดฐาน |
| การขยายตัว | ขึ้นอยู่กับตัวแปร PCIe, USB, Ethernet, CAN / CAN-FD, UART, SPI, I²C และ I3C |
| หน่วยความจำ/ที่เก็บข้อมูล | DDR และ LPDDR ที่ขึ้นอยู่กับตัวแปร, NOR / NAND, eMMC และ microSD |
| ระบายความร้อน | การออกแบบการระบายความร้อนแบบพาสซีฟ การใช้งานขึ้นอยู่กับ บอร์ดฐาน และปริมาณงาน |
การกำหนดค่า
การประมวลผลแบบฝังตัวสี่ระดับ
| ชั้น | สถาปัตยกรรมโปรเซสเซอร์ | ซอฟต์แวร์/ปริมาณงาน |
|---|---|---|
| Spark | Cortex-M55 ที่ 800 MHz | RTOS / โลหะเปลือย; ประมาณ 600 GOPS NPU |
| Gate | Dual Cortex-A7 + Cortex-M4 | Linux + การควบคุมแบบเรียลไทม์; ไม่มี NPU ในตัว |
| Prime | ดูอัลคอร์เทกซ์-A35 + คอร์เทกซ์-M33 + คอร์เทกซ์-M0+ | Linux + RTOS; ประมาณ 1.35 TOPS NPU |
| Max | หก Cortex-A55 + Cortex-M7 + Cortex-M33 | Linux / Android, NXP eIQ และ AI หลายกล้อง |
การใช้งาน
สร้างขึ้นตามกรณีการใช้งานของคุณ
- ระบบวิชันซิสเต็มแบบกำหนดเอง
- เกตเวย์ Linux แบบฝัง
- เซ็นเซอร์อัจฉริยะและ HMI
- การผสานข้อมูลเซนเซอร์ และ Edge AI
บันทึกบูรณาการ
เรื่องการกำหนดค่า
อินเทอร์เฟซ ความจุหน่วยความจำ และประสิทธิภาพของตัวเร่งความเร็วที่ใช้ได้นั้นขึ้นอยู่กับโปรเซสเซอร์ แพ็คเกจ และ บอร์ดฐาน ที่เลือก มาตรฐานด้านสิ่งแวดล้อมที่อธิบายไว้เป็นเป้าหมายในเอกสารข้อมูลไม่ใช่การอ้างสิทธิ์ในการรับรอง ดูการเปรียบเทียบที่ดาวน์โหลดได้สำหรับการแก้ไขโมดูลที่เลือก
การสั่งซื้อ: FEC-1-[VARIANT] พร้อมตัวเลือกการคำนวณ SPK, GTE, PRM หรือ MAX
เอกสารประกอบผลิตภัณฑ์
ดาวน์โหลดเอกสารข้อมูล ↓เอกสารข้อมูลสินค้า ForgeEdge-Core
ภาษาอังกฤษ · PDF · 0.4 MB · ดาวน์โหลดได้ทันที ไม่ต้องลงทะเบียน
ตัวเลือกผลิตภัณฑ์และบันทึกการรวมเฉพาะการแก้ไขจะรวมอยู่ในเอกสาร
ที่เกี่ยวข้อง
สำรวจต่อไป
หมายเหตุทางวิศวกรรม
FPGA, NPU หรือ MPU? การแบ่งพาร์ติชันสถาปัตยกรรม Edge AI
คู่มือที่เป็นประโยชน์สำหรับการแบ่งพาร์ติชันเวิร์กโหลด Edge AI ทั่วทั้งทรัพยากร FPGA, NPU, MPU และ MCU ตามความต้องการด้านเวลาแฝง พลังงาน และซอฟต์แวร์
อ่านหมายเหตุ →
แพลตฟอร์มการประมวลผล Edge
ForgeEdge
ตระกูล Edge-Computing ที่ปรับขนาดได้ซึ่งรวมการประมวลผล ForgeEdge-Core, Alvexis บอร์ดฐาน, อินเทอร์เฟซภาคสนาม และการระบายความร้อนแบบพาสซีฟในแพ็คเกจ BOX หรือ PCB
สำรวจระบบ →