Modulo M1 AI+lOT K210 Apprendimento profondo – DFR0636

Nota introduttiva: il tempo di consegna di questo prodotto non è noto, ci scusiamo per l’inconveniente. Il chip AI normalmente si riferisce al chip ASIC che mira agli algoritmi AI. Sebbene la CPU e la GPU convenzionali possano essere utilizzate per eseguire algoritmi di intelligenza artificiale, sono state notevolmente limitate in termini di velocità, prestazioni e praticità. Rispetto al tradizionale chip del processore, il chip AI offre maggiore velocità, maggiore potenza di calcolo e basso consumo energetico. Questo prodotto utilizza il chip AI K210 come unità principale. K210 è dotato di processori dual-core con FPU indipendente, larghezza di bit della CPU a 64 bit, SRAM su chip da 8 MB, frequenza nominale regolabile di 400 MB e FPU a doppia precisione che supporta operazioni di moltiplicazione, divisione e radice quadrata. L’AI Module-M1 è dotato di acceleratore hardware di rete neurale KPU, unità di elaborazione vocale (APU), array IO programmabile (FPIOA/IOMUX) e acceleratore rapido della trasformata di Fourier. Nell’elaborazione AI, K210 può eseguire operazioni come convoluzione, normalizzazione batch, attivazione e pooling. Allo stesso tempo, è possibile eseguire anche la pre-elaborazione della scansione della direzione vocale e dell’emissione dei dati vocali. Caratteristiche CPU: RISC-V dual-core 64 bit 400 MHz Frequenza (overclockabile) Supporto debug: interfaccia UART e JTAG ad alta velocità per il debug Processore di rete neurale: ogni livello di parametro della rete neurale convoluzionale può essere configurato separatamente, incluso il numero di canali di input e output, la larghezza della linea di input e output e l’altezza della colonna. supporto per kernel di convoluzione 1×1 e 3×3 Riconoscimento immagine: QVGA@60FPS/VGA@30FPS Processore audio: supporta fino a 8 canali di dati di ingresso audio, ovvero 4 canali stereo Elaborazione del segnale audio interno con larghezza di 16 bit supporto per larghezze di dati di ingresso a 12 bit, 16 bit, 24 bit e 32 bit Frequenza di campionamento fino a 192 KHz Memoria statica ad accesso casuale (SRAM): la SRAM è divisa in due parti, 6 MiB di memoria SRAM per uso generale su chip e 2 MiB di memoria SRAM AI su chip Array IO programmabile sul campo: FPIOA consente agli utenti di mappare 255 funzioni interne su 48 IO liberi sul chip Porta video digitale: dimensione massima del frame 640×480 Acceleratore FFT: l’acceleratore FFT è un’implementazione hardware del frame di deep learning FFT (Fast Fourier Transform): Periferiche TensorFlow/Keras/Darknet: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, I2S, WDT, TIMER, RTC, ecc. Specifica Dimensioni: 25,4 25,4 3,3 mm/110,13″ Uscita pin completo a 72 pin Tensione di ingresso: 5,0 V±0,2 V (CC) Corrente di ingresso: >300 mA（5 V） Temperatura operativa: -30ºC~85ºC Conforme allo standard IEEE754-2008 Elenco di spedizione AI Module-M1 x1 Documenti Dati prodotto M1-Datasheet