Produktdetails
Hauptmerkmale
- Vielfältige Funktionen: Gesichtserkennung, Objekterkennung, FFT-Spektrogramm und Spielsimulator.etc
- CPU: RISC-V 64-Bit Dual-Core-Prozessor, 400 MHz Standardfrequenz (übertaktbar)
- Bilderkennung: QVGA@60FPS/VGA@30FPS
- Spracherkennung: Unterstützt Arrays von bis zu 8 Mikrofonen
- Deep Learning Framework: Tensorflow/Keras/Darknet
- Peripheriegeräte: FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, I2S, WDT, TIMER, RTC, etc
Beschreibung
Dieses M1n AI-Modul-Entwicklungskit wurde von Sipeed entwickelt. Das Kit enthält ein M1n-Modul, einen Type-C-zu-M.2-Adapter (keine Standard-M.2-Schnittstelle) und eine Kamera. Das M1n-Modul enthält den K210 AI-Chip, der über eine leistungsstarke CPU, NPU und APU verfügt. Die CPU des K210 basiert auf dem RISC-V-Framework und kann eine Frequenz von bis zu 400 MHz erreichen. Für die NPU ist der TOPs-Parameter für die AI-Leistung des Chips von Bedeutung. Der K210 hat die Fähigkeit, 1 TOPs zu erreichen, was bedeutet, dass das kleine Modul eine gute Fähigkeit besitzt, Anwendungen wie Gesichtserkennung, Objekterkennung und FFT-Spektrogramm zu realisieren.
Das M1n-Modul verfügt über eine M.2-Schnittstelle zum Anschluss der Type-C-Unterplatine. Die Unterplatine verfügt über eine USB-zu-UART-Funktion, um Benutzern mehrere Möglichkeiten zum Herunterladen des Codes auf das Modul zu bieten. Die Unterplatine verfügt auch über 2,54-mm-Stifte für weitere DIY-Funktionen, die von den Benutzern hinzugefügt werden können. Diese Stifte auf der Unterplatine sind direkt mit den Stiften des K210-Chips verbunden. Außerdem gibt es eine Kamera, um Bilder oder Videos aufzunehmen.
Sipeed hat seine eigene IDE Maixpy für die AI-Verarbeitung entwickelt. Sie können auch die Arduino IDE und PlatformIO IDE für die Softwareentwicklung verwenden.
Spezifikation
| CPU: RISC-V Dual-Core 64bit, 400MHz einstellbare Frequenz: | Leistungsstarker Dual-Core 64-Bit Prozessor auf offener Architekturbasis mit umfangreichen Community-Ressourcen |
|---|---|
| FPU Spezifikation | Erfüllt den IEEE754-2008 Standard |
| Debugging-Unterstützung | Hochgeschwindigkeits-UART- und JTAG-Schnittstelle für das Debugging (nur Bondpads verfügbar) |
| Onboard-Kamera-DVP-Träger | 224-Pin 0,5 mm Pitch FPC-Träger, AVDD-3,0V; DVDD-1,3 |
| Pinbelegung | Zusätzlich zu den 4 IOs der JTAG-Schnittstelle werden die restlichen IOs an die M.2-Schnittstelle exportiert. |
| Neural-Network Processor Unit (NPU) |
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| Audio Prozessor (APU) |
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| Statischer Random Access Memory (SRAM) | Der SARM besteht aus zwei Teilen, 6 MiB On-Chip-Allzweck-SARM-Speicher und 2 MiB On-Chip-AI-SRAM-Speicher, insgesamt 8 MiB (1 MiB ist Megabyte). |
| Feldprogrammierbares IO-Array (FPIOA/IOMUX) | FIA ermöglicht es Benutzern, 255 interne Funktionen auf 48 freie IOs am Umfang des Chips abzubilden |
| Digitale Videoschnittstelle | Maximale Unterstützung von 640x480 und darunter liegenden Auflösungen, konfigurierbar pro Framegröße |
| Fast Fourier Transformationsbeschleuniger | Der FFT-Beschleuniger implementiert FFT-Operationen in Hardware. |
| FreeRTOS & Standard SDK | Unterstützt FreeRTOS und Standard-Entwicklungskit |
| MicroPython Unterstützung | Unterstützt MicroPython auf M1 |
| Maschinelles Sehen | Maschinelles Sehen auf Basis von neuronalen Faltungsnetzen |
| Maschinelles Hören | Der leistungsstarke Mikrofonarray-Prozessor |
| Externe Versorgungsspannung | 5,0V±0,2V |
| Externer Versorgungsstrombedarf | > 300mA @ 5V |
| Temperaturanstieg | < 30K |
| Arbeitstemperaturbereich | -30 °C ~ 85 °C |
Teileliste
- 1x Sipeed AI M1n Kernmodul (M.2)
- 1x Typ-C auf M.2 Adapter (M.2)
- 1x OV0328 Kamera