{"product_id":"sipeed-ai-core-module-m1n-ai-development-kit-based-on-k210-risc-v","title":"Kit de développement IA Sipeed AI Core Module M1n basé sur K210 (RISC-V)","description":"\u003ch2\u003e\n Caractéristiques principales\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n \u003cli\u003e\n  Fonctions multiples : Détection de visage, reconnaissance d'objets, spectrogramme FFT et simulateur de jeu, etc.\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  CPU : Processeur double cœur RISC-V 64 bits, fréquence standard 400 MHz (overclockable)\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  Reconnaissance d'images : QVGA@60FPS\/VGA@30FPS\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  Reconnaissance vocale : Prend en charge des ensembles de jusqu'à 8 microphones\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  Cadre d'apprentissage profond : Tensorflow\/Keras\/Darknet\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  Périphériques : FPIOA, UART, GPIO, SPI, I2C, I2S, WDT, TIMER, RTC, etc.\n \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n Description\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\n Ce kit de développement de module M1n AI est conçu par Sipeed. Le kit comprend un module M1n, un adaptateur Type-C vers M.2 (interface M.2 non standard) et une caméra. Le module M1n intègre la puce K210 AI qui dispose d'un puissant CPU, NPU et APU. Le CPU du K210 est basé sur le Framework RISC-V et peut atteindre une fréquence de 400 MHz. Pour le NPU, son paramètre TOPs est significatif pour les performances AI de la puce. Le K210 est capable d'atteindre 1 TOPs, ce qui signifie que le petit module a une bonne capacité à réaliser des applications telles que la détection de visage, la reconnaissance d'objets et le spectrogramme FFT.\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n Le module M1n dispose d'une interface M.2 pour connecter la carte de téléchargement Type-C. La carte de téléchargement dispose de la fonction USB vers UART pour offrir aux utilisateurs plusieurs façons de télécharger le code sur le module. La carte de téléchargement dispose également de broches de 2,54 mm pour que les utilisateurs puissent ajouter plus de fonctions de bricolage. Ces broches de la carte de téléchargement sont directement connectées aux broches de la puce K210. En outre, il y a aussi une caméra pour obtenir les images ou les vidéos.\n\u003c\/p\u003e\n\u003cp\u003e\n Sipeed a développé son propre IDE Maixpy pour le traitement de l'IA. Vous pouvez également utiliser l'IDE Arduino et l'IDE PlatformIO pour le développement logiciel.\n\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n Spécification\n\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable class=\"tg\"\u003e\n \u003ctbody\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003cth class=\"tg-cly1\"\u003e\n    CPU : double cœur RISC-V 64 bits, fréquence réglable de 400 MHz :\n   \u003c\/th\u003e\n   \u003cth class=\"tg-cly1\"\u003e\n    Puissant processeur double cœur 64 bits basé sur une architecture ouverte avec de riches ressources communautaires\n   \u003c\/th\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-cly1\"\u003e\n    Spécification FPU\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-cly1\"\u003e\n    Conforme à la norme IEEE754-2008\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Support de débogage\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Interface UART et JTAG haute vitesse pour le débogage (seuls les plots de liaison filaire sont disponibles)\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Porteuse DVP de la caméra embarquée\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Porteuse FPC de 224 broches de 0,5 mm de pas, AVDD-3,0V ; DVDD-1,3\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Brochage\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    En plus des 4 E\/S de l'interface JTAG, le reste des E\/S est exporté vers l'interface M.2.\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Unité de traitement de réseau neuronal (NPU)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    \u003cul\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Support du modèle à virgule fixe entraîné par le cadre d'entraînement grand public conformément à des règles de restriction spécifiques\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Il n'y a pas de limite directe sur le nombre de couches de réseau, ce qui prend en charge la configuration séparée de chaque couche de paramètres de réseau neuronal convolutif, y compris le nombre de canaux d'entrée et de sortie, la largeur de ligne et la hauteur de colonne d'entrée et de sortie.\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Support de deux noyaux de convolution 1x1 et 3x3\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Support de toute forme de fonction d'activation\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Support maximal des paramètres de réseau neuronal en fonctionnement en temps réel de 5,5 Mio à 5,9 Mio\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Taille maximale des paramètres de réseau pris en charge lors du travail en temps non réel (capacité Flash - volume logiciel)\n     \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Processeur audio (APU)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    \u003cul\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Peut prendre en charge jusqu'à 8 flux d'entrée audio, soit 4 canaux double-canal\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Peut prendre en charge le pré-traitement de la source sonore simultanée et la formation de faisceaux dans jusqu'à 16 directions\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Peut prendre en charge une sortie de flux vocal valide\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      La précision du traitement interne du signal audio atteint 16 bits\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Le signal audio d'entrée prend en charge une précision de 12 bits, 16 bits, 24 bits, 32 bits\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Prend en charge la sortie directe du signal brut multicanal\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Peut prendre en charge une entrée audio jusqu'à un taux d'échantillonnage de 192K\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Unité de transformation FFT intégrée pour fournir une transformée de Fourier rapide de 512 points pour les données audio\n     \u003c\/li\u003e\n     \u003cli\u003e\n      Stocker les données de sortie dans la mémoire système du SoC à l'aide du DMAC système\n     \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Mémoire vive statique (SARM)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Le SARM se compose de deux parties : 6 Mio de mémoire SARM d'usage général intégrée et 2 Mio de mémoire SRAM AI intégrée, pour un total de 8 Mio (1 Mio est un mégaoctet).\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-y9lf\"\u003e\n    Matrice d'E\/S programmable sur le terrain (FPIOA\/IOMUX)\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-y9lf\"\u003e\n    La FIA permet aux utilisateurs de mapper 255 fonctions internes à 48 E\/S libres à la périphérie de la puce.\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Interface vidéo numérique\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Supporte au maximum une résolution de 640x480 et inférieure, taille par cadre configurable\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Accélérateur de transformée de Fourier rapide\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    L'accélérateur FFT implémente les opérations FFT en matériel.\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    FreeRtos et SDK standard\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Supporte FreeRtos et le kit de développement standard\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Support MicroPython\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Support MicroPython sur M1\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Vision industrielle\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Vision industrielle basée sur le réseau neuronal convolutif\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Audition artificielle\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Le processeur d'antenne de microphone haute performance\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Exigence de tension d'alimentation externe\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    5,0 V ± 0,2 V\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Exigence de courant d'alimentation externe\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    \u003e 300 mA @ 5 V\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    Élévation de température\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-0lax\"\u003e\n    \u003c 30K\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n  \u003ctr\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    Plage de température de fonctionnement\n   \u003c\/td\u003e\n   \u003ctd class=\"tg-kftd\"\u003e\n    -30 °C ~ 85 °C\n   \u003c\/td\u003e\n  \u003c\/tr\u003e\n \u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch2\u003e\n Liste des pièces\n\u003c\/h2\u003e\n\u003cul\u003e\n \u003cli\u003e\n  1x module de base Sipeed AI M1n (M.2)\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  1x adaptateur Type-C vers M.2 (M.2)\n \u003c\/li\u003e\n \u003cli\u003e\n  1x caméra OV0328\n \u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003c\/h2\u003e","brand":"Sipeed","offers":[{"title":"Default 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