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共享技术核心
用于边缘 AI 的 FPGA、NPU 和嵌入式 Linux 技术。
该平台围绕完整的传感器到决策链进行组织：接口、确定性预处理、加速推理、应用软件、受保护的电源和可验证的生产硬件。
计算架构
将每个工作负载分配给正确的计算资源。
性能并不是一种处理器基准。它是数据移动、截止日期、软件支持、热限制和恢复行为。
F
FPGA
定制 I/O、传感器定时、确定性滤波器和并行预处理。
N
NPU
靠近数据源的高效支持神经网络推理。
M
MPU
嵌入式 Linux、网络、存储、应用服务和编排。
R
实时核心
控制、监督、安全监控和确定性设备管理。
接口和同步
构建值得信赖的时间和数据路径。
相机、惯性、振动、CAN 和串行流需要的不仅仅是连接器。电气保护、终止、共享时钟、时间戳、缓冲和校准决定应用程序是否可以信任数据。
- MIPI CSI-2、USB 和传感器专用接口
- GbE、CAN-FD、RS-422 和 RS-485
- 外部触发和时间同步
- 隔离、瞬态和接地策略
软件平台
启动、更新和观察已部署的系统。
BSP 和应用程序工作从定义的引导链、设备配置和诊断策略开始。 Linux、RTOS 和混合架构是从工作负载中选择的，而不是用作默认架构。
- 引导加载程序和安全引导路线图
- Linux BSP，驱动程序和设备树
- RTOS 服务和实时分区
- 日志记录、运行状况遥测和可恢复更新
强大的功能和坚固的设计
安装边界工程师。
宽输入转换、传导瞬态、传热、连接器保持、入口和 EMI 被视为架构约束。 机箱 是热电系统的一部分。
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