Modulo M1W AI+lOT K210 Apprendimento profondo – DFR0638

Nota introduttiva: il modulo M1W AI+lOT K210 L’apprendimento profondo è ora interrotto. Il chip AI normalmente si riferisce a un 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 ai tradizionali 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 un acceleratore hardware di rete neurale KPU, un’unità di elaborazione vocale (APU), un array IO programmabile (FPIOA/IOMUX) e un acceleratore di trasformata veloce 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. Il modulo M1W ha una funzione WIFI basata su M1chip. Caratteristiche CPU: RISC-V dual-core 64 bit 400 Mhz frequenza standard (overclockabile) Supporto debug: interfaccia UART e JTAG ad alta velocità per il debug Processore di rete neurale: ciascun pagatore del parametro di rete neurale convoluzionale può essere configurato separatamente, incluso il numero di canali di ingresso e uscita, larghezza della linea di ingresso e uscita e 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 suddiviso in due parti, 6 MiB di SRAM per uso generico su chip e 2 MiB di 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 x 480 Acceleratore FFT: l’acceleratore FFT è un’implementazione hardware del Deep Learning FFT (Fast Fourier Transform): Periferiche TensorFlow/Keras/Darknet: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, I2S, WDT, TIMER, RTC, ecc. WiFi: supporto 2.4G 802.11.b/g/n Specifiche Dimensioni: 25,4 25,4 3,3 mm/110,13″ 72 pin Uscita completa Tensione di ingresso: 5,0 V±0,2 V (CC) Corrente in ingresso: >300 mA (5 V) Temperatura operativa: -30ºC~85ºC Conforme allo standard IEEE754-2008 MCU: ESP8285 Tensilica L106 MCU a 32 bit Standard wireless: 802.11b/g/n Gamma di frequenza: 2400Mhz-2483,5Mhz Potenza di trasmissione (test di conduzione): 802.11.b：+15dBm 802.11.g：+10dBm(54Mbps) 802.11.n：+10dBm(65Mbps) Modalità WiFi: Stazione/SoftAP/SoftAP+Stazione Interfaccia di comunicazione: porta seriale Elenco di spedizione Modulo AI-M1W x1 Documenti AI M1W Modulo