Entwicklungskits sind zu einer Hauptstütze der Toolkits vieler Komponentenhersteller geworden, wenn neue Teile auf den Markt gebracht werden, insbesondere für Hersteller von Mikroprozessoren und Mikrocontrollern (MCU). Viele von ihnen arbeiten auch mit Partnern zusammen, um alles zu liefern, was Designer zur Entwicklung ihrer Prototypen benötigen. Entwicklungskits bündeln in der Regel die gesamte Hardware, Software und Konnektivität, um die Merkmale und Funktionen der neuen Geräte vollständig zu evaluieren.
In jüngerer Zeit haben Chiphersteller Funktionen für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz hinzugefügt, da die Akzeptanzraten in allen Anwendungen und Branchen zunehmen. In vielen Fällen werden diese Entwicklungskits durch Partnerschaften erstellt.
In den letzten Jahren haben Chiphersteller begonnen, sich auf Entwicklungsplattformen zu konzentrieren, um Ingenieure bei der Entwicklung neuer Lösungen zu unterstützen, auch im Bereich des Internets der Dinge. Einige Beispiele sind die Discovery-Kits von STMicroelectronics oder deren SensorTile.box, ein gebrauchsfertiges drahtloses IoT und Wearable Sensor Plattform-Kit für jedes Können; Renesas Electronics Corp Gewinnkombinationen, obwohl sie als Referenzdesigns betrachtet werden; und Texas Instruments (TI) LaunchPad-Entwicklungskits mit BoosterPack-Steckmodulen.
Im vergangenen Jahr haben Chiphersteller eine Vielzahl von Entwicklungskits für eine Reihe von Anwendungen entwickelt. Hier ist eine Auswahl dieser Kits und Plattformen.
Renesas bietet seine Modulare IoT-Entwicklungsplattform Quick-Connect IoT um das Prototyping von IoT-Systemen zu vereinfachen. Die Plattform besteht aus standardisierten Platinen und Schnittstellen, die es Entwicklern ermöglichen, eine Vielzahl von Sensoren an ihre MCU-Entwicklungsplatinen anzuschließen. Die Plattform enthält auch grundlegende Software-Bausteine, die zwischen Boards portierbar sind, was dazu beiträgt, die Codierungsanforderungen zu reduzieren.
Die modulare IoT-Entwicklungsplattform Quick-Connect IoT von Renesas (Quelle: Renesas Electronics Corp.)
Als Teil der Plattform arbeitete Renesas mit Diligent, Inc. zusammen, um eine neue, erweiterte I2C-Pod-Schnittstelle, Typ 6A, für eine breitere Abdeckung zu entwickeln. Das Unternehmen hat den neuen Pod 6A-Anschluss für neue Sensor-Pods und MCU-Entwicklungskits standardisiert, sodass Designer die optimale Kombination für ihre Prototypendesigns auswählen können. MCU-Boards verfügen über zwei Pod-Anschlüsse: einen für einen Sensor-Pod und einen für die Kommunikation Modulen. Darüber hinaus können die Pods für mehr Flexibilität kaskadiert werden.
Laut Renesas sind über 25 MCU-Entwicklungsplatinen und -kits mit dem neuen Pod Type 6A-Standard kompatibel, entweder direkt oder über eine von Renesas entwickelte kleine Interposer-Platine.
Eines der neuesten LaunchPad Development Kits von TI basiert auf den neuen Sitara AM2x MCUs. Diese Bausteine helfen Designern dabei, die bis zu 10-fache Rechenleistung herkömmlicher, Flash-basierter MCUs zu erreichen. Sie können in Anwendungen wie Fabrikautomatisierung, Robotik, Automobilsystemen und nachhaltigem Energiemanagement eingesetzt werden.
Das Sitara AM2x-MCU-Portfolio, das auf den ARM-MCU-Cores aufbaut, umfasst Single- und Multicore-Geräte, die mit Geschwindigkeiten von bis zu 1 GHz laufen, und integriert spezialisierte Peripheriegeräte und Beschleuniger. Die AM243x-MCUs sind die erste im AM2x-Portfolio verfügbare Gerätefamilie mit bis zu vier ARM Cortex-R5F-Kernen mit jeweils bis zu 800 MHz.
Die Sitara AM243x LaunchPad-Entwicklungskit, zusammen mit dem Software-Framework Sitara MCU+, helfen Entwicklern dabei, die präzise Echtzeitsteuerung und die sofort einsatzbereiten Netzwerkfunktionen der AM243x-MCU zu nutzen. Entwickler haben außerdem Zugriff auf anwendungsspezifische Referenzbeispiele sowie andere Tools und Software.
Da ML/KI eine größere Rolle in IoT-Anwendungen spielt, fügen immer mehr Komponentenhersteller ihren Entwicklungskits KI-Elemente hinzu. Knowles Corp. hat kürzlich einige Entwicklungskits vorgestellt, die sich auf Edge-KI konzentrieren. Zuerst ist die AISonic IA8201 Entwicklungskit für Raspberry Pi das Hardware, Zusatzsoftware und Algorithmen bündelt, um Sprach-, Audio-Edge-Verarbeitung und ML-Hörfunktionen für IoT-Geräte und -Systeme in einer Reihe von Branchen bereitzustellen. Das Kit bietet OEM/ODM-Produktdesignern und -ingenieuren ein einziges Tool, um Design, Entwicklung, Debugging und Tests für Prototyping-Geräte für neue Anwendungsfälle zu optimieren.
Das Herzstück des Entwicklungskits ist das extrem stromsparende und leistungsstarke AISonic IA8201 Audio-Edge-Prozessor OpenDSP, der eine Reihe von Audioverarbeitungsanforderungen erfüllt. Der Audio-Edge-Prozessor kombiniert zwei Tensilica-basierte, audiozentrische DSP-Kerne: einen für Hochleistungs-Computing- und AI/ML-Anwendungen und den anderen für die sehr stromsparende, ständig eingeschaltete Verarbeitung von Sensoreingängen. Der IA8201 verfügt über 1 MB RAM auf dem Chip, das die Verarbeitung von fortschrittlichen, immer verfügbaren, kontextsensitiven ML-Anwendungsfällen mit hoher Bandbreite und Speicher zur Unterstützung mehrerer Algorithmen ermöglicht.
Unter Verwendung der OpenDSP-Plattform von Knowles enthält das Kit eine Bibliothek mit integrierten Audioalgorithmen und AI/ML-Bibliotheken. Das Kit bietet auch Optionen für entweder zwei oder drei vorintegrierte Knowles Everest-Mikrofone und enthält zwei Mikrofon-Array-Boards, um die Auswahl der richtigen Algorithmuskonfigurationen für die Endanwendung zu erleichtern. Die Anwendungen reichen von Smart Home und Home Entertainment bis hin zu Smart Buildings, Wohn-/Gewerbesicherheit und Inferenzmaschinen für Industrie und Gewerbe. Support ist über das Knowles Solutions Portal für Konfigurationstools, Firmware und Algorithmen verfügbar, die standardmäßig mit dem Kit geliefert werden.
Knowles AISonic IA8201 Raspberry Pi Development Kit (Quelle: Knowles Corp.)
Knowles KI-fähige True Wireless Stereo (TWS)-Entwicklungsplattform trägt dazu bei, die Produktentwicklung von Einstiegs- bis hin zu Premium-Anwendungen zu verkürzen. Das TWS-Entwicklungskit enthält voreingestellte und vorkonfigurierte Ohrhörer, die von Knowles entworfen und mit einer Bluetooth-fähigen Verarbeitungsplattform gekoppelt sind.
Knowles arbeitete mit mehreren Partnern zusammen, um Premium-Funktionen in das Entwicklungskit zu integrieren, die es Herstellern ermöglichen, Funktionen wie aktive Geräuschunterdrückung, Umgebungsmodus, High-Definition-Audio, Sprachbefehle, Sprachanrufalgorithmen und KI-fähige Gesprächsverbesserung hinzuzufügen.
Die Verarbeitungsplattform ist das Herzstück des TWS-Entwicklungskits, sagte Knowles, bestehend aus dem Knowles IA8201 AISonic Audio-Edge-Prozessor, optimiert für erweiterte Sprach- und Audioverarbeitung, und Sony Halbleiter Der CXD 3781-Codec von Solutions Corporation gepaart mit einem Premium-Bluetooth-Audio-System-on-Chip (SoC) ermöglicht immersive Erlebnisse und Geräuschfilterung.
Das Kit enthält auch die Aktivierung der Premium-Sprachaufnahme Alango-Technologien' Sprachkommunikationspaket mit Multi-Mikrofon-Beamforming und OnlyVoice Technologie, das externes Beamforming mit interner sensorbasierter Sprachverarbeitung kombiniert, die beide auf den IA8201-Prozessor portiert sind.
Ebenfalls im TWS-Kit enthalten ist AITransparency+ von Chatbar – die erste KI, die speziell entwickelt wurde, um die KI-Verarbeitungsfähigkeiten der nächsten Generation des IA8201 AISonic-Prozessors für „Konversationsverbesserung“ zu nutzen. AITransparency+ verfügt außerdem über fortschrittliche, proprietäre Deep-Neural-Netzwerkarchitekturen auf dem Chip, die über 100 Millionen KI-Berechnungen pro Sekunde durchführen. Dies ermögliche eine selektive akustische Verbesserung von Konversationssprachsignalen ohne wahrnehmbare Latenz, sagte Knowles.
Die Entwicklungsplattform ermöglicht es Herstellern, ihre eigenen Konfigurationen mit abnehmbaren Ohrhörern zu testen, erweiterte Funktionen zu integrieren und Leistung und Stromverbrauch abzustimmen, sagte Knowles. Das Kit ermöglicht auch eine Anpassung, sodass Hersteller vorab abgestimmte Algorithmen von Knowles-Partnern nutzen oder ihre eigenen Algorithmen für andere Anwendungsfälle optimieren können.
Für Edge-IoT bietet QuickLogic Corp. ein Open-Source-SoC-Entwicklungskit entwickelt das in einen USB-Anschluss eingesteckt wird. Die Qomu-Entwicklungskit, eine ARM Cortex M4F MCU mit kleinem Formfaktor + eingebettet FPGA (eFPGA)-Kombination, passt in einen USB-Typ-A-Port, wodurch Hardware-Setup und Verkabelung entfallen. Zusammen mit seiner geringen Größe von etwa 9 × 13 mm ermöglicht das Qomu-Board den Benutzern, überall zu entwickeln. Das Open-Source-SoC-Entwicklungskit zielt auf Edge-IoT-Anwendungen ab, die einen extrem niedrigen Stromverbrauch und KI- oder ML-Fähigkeiten erfordern. Es kann jedoch in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden.
Das Qomu-Entwicklungskit enthält QuickLogics EOS S3 MCU + eFPGA SoC und bietet viel Rechenleistung für ein winziges Entwicklungskit. Die ARM Cortex-M4F MCU verfügt über eine Betriebsfrequenz von bis zu 80 MHz und bis zu 512 KB SRAM. Das eFPGA verfügt über 2,400 effektive Logikzellen, 64 Kb RAM, bis zu acht RAM/FIFO-Controller, zwei dedizierte Multiplikatoren zum Auslagern rechenintensiver Funktionen, einen 16-Kanal-DMA, konfigurierbare SPI- und I2C-Schnittstellen und einen extrem niedrigen Stromverbrauch ( in Mikrowatt).
Das Kit, das für die QuickLogic Open Reconfigurable Computing-Initiative optimiert ist, wird von einer Vielzahl von herstellerunterstützten Open-Source-Entwicklungstools unterstützt.
QuickLogic Qomu-Entwicklungskit (Quelle: QuickLogic Corp.)
Seit der Einführung von Analog Devices Inc MAX78000 Low-Power Neural Network Accelerated MCU, die KI in batteriebetriebenen IoT-Geräten ermöglicht, das Unternehmen (damals Maxime Integrated Products, das 2021 von ADI übernommen wurde) hat sich im vergangenen Jahr mit einigen Unternehmen zusammengetan, um IoT-Erkennungslösungen zu entwickeln. ADI hat sich mit Aizip zusammengetan, um eine IoT-Personenerkennung mit geringem Stromverbrauch zu liefern, indem die MAX78000 und Aizip Visual Wake Words. Die Lösung ermöglichte es dem MAX78000, Personen in einem Bild mit dem VWW-Modell von Aizip bei einer Energie von 0.7 mJ pro Inferenz zu erkennen, was angeblich 100-mal niedriger ist als bei herkömmlichen Softwarelösungen. Es wurde mit den proprietären Designautomatisierungstools von Aizip entwickelt, um eine Genauigkeit von mehr als 85 % bei menschlicher Anwesenheit zu erreichen.
ADI ging auch eine Partnerschaft mit Xailient Inc. ein, um eine zu entwickeln IoT-Gesichtserkennungslösung die Gesichter in Videos und Bildern mit 12 ms pro Inferenz erkennt und lokalisiert. Die Lösung kombiniert den MAX78000 mit dem proprietären neuronalen Netzwerk Detectum von Xailient, das die Recheneffizienz und die Energiesparmodi des MAX78000 optimiert. Das neuronale Netzwerk von Xailient soll 250-mal weniger Strom (bei 280 µJ) verbrauchen als herkömmliche eingebettete Lösungen.
Für Entwickler bietet ADI die MAX78000EVKIT# Evaluierungskit. Die Hardware umfasst ein digitales Mikrofon, ein Gyroskop/Beschleunigungsmesser, Unterstützung für parallele Kameramodule und ein 3.5-Zoll-Touch-fähiges Farb-TFT-Display. Es enthält auch eine Sekundarstufe Display das von einem Stromspeicher angetrieben wird, um den Stromverbrauch des Geräts über die Zeit zu verfolgen. Sowohl GPIO als auch analoge Eingänge sind über 0.1-Zoll-Stiftleisten leicht zugänglich. Die Stromversorgung des primären Systems sowie der UART-Zugriff werden über einen USB-Micro-B-Anschluss bereitgestellt. Eine USB-zu-SPI-Brücke bietet Zugriff auf den integrierten Speicher, sodass große Netzwerke oder Bilder schnell geladen werden können, sagte Maxim.
Für die tiefgreifende KI-Entwicklung SmartCow, ein KI-Engineering-Unternehmen, das sich auf Videoanalyse und AIoT-Geräte spezialisiert hat, hat kürzlich sein neues audiovisuelles Apollo-Entwicklungskit vorgestellt, das für die Anforderungen von Entwicklern auf höherer Ebene entwickelt wurde. Apollo basiert auf Nvidia Jetson Xavier NX und ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit Konversations-KI-Funktionen zu erstellen.
Das Apollo-Entwicklungskit verfügt über integrierte visuelle und Audiosensoren, darunter vier Mikrofone, zwei Lautsprecheranschlüsse, zwei 3.5-mm-Telefonbuchsen, ein 8-MP-IMX179-Kameramodul und ein OLED-Display. Es enthält auch eine 128-GB-NVMe-SSD für die Speicherung und wird mit den Toolkits Nvidia DeepStream und RIVA Embedded SDK vorinstalliert geliefert. Die sechs NLP-Beispiele, die die Fähigkeiten des Kits demonstrieren, umfassen: textunabhängige Sprechererkennungssysteme, Sprache-zu-Text- und Stimmungsanalyse, Sprachübersetzungen und Sprecherdiarisierung sowie Anwendungen für anormale Geräusche und Überwachung.
Die Entwicklungskits unterstützen zwei programmierbare Tasten: eine Standardtaste mit Ein-Tasten-Wiederherstellung, um den Entwicklern die Gerätewiederherstellung zu erleichtern, und eine programmierbare Taste, mit der Entwickler ihre eigenen Anwendungen hinzufügen können.
Ebenfalls auf ML/KI ausgerichtet ist eine Zusammenarbeit zwischen SensiML Corp., einem Entwickler von KI-Tools für den Aufbau intelligenter IoT-Endpunkte, und onsemi. Bei der Entwicklung einer ML-Lösung für die autonome Sensordatenverarbeitung und Vorhersagemodellierung kombiniert die Zusammenarbeit die Entwicklungssoftware Analytics Toolkit von SensiML mit dem RSL10 Sensor Development Kit von onsemi, um eine Plattform für Edge-Sensing-Anwendungen zu schaffen.
Das RSL10-Sensorentwicklungskit mit Bluetooth Low Energy-Konnektivität kombiniert das RSL10-Funkgerät mit einer Reihe von Umgebungs- und Trägheitsbewegungssensoren in einer Platine mit winzigem Formfaktor, die mit dem SensiML-Toolkit verbunden ist. Dies hilft Entwicklern, lokale KI-Vorhersagealgorithmen mit geringer Latenz zu ihren industriellen Wearables, Robotik-, Prozesssteuerungs- oder vorausschauenden Wartungsanwendungen hinzuzufügen, unabhängig von ihrem Fachwissen in Data Science und KI, sagte SensiML. Der automatisch generierte Code ermöglicht Smart-Sensing-Embedded-Endpunkte, die Rohsensordaten in kritische Erkenntnisse umwandeln, sodass geeignete Maßnahmen in Echtzeit erfolgen, ohne dass Cloud-Analysen erforderlich sind.
In manchen Fällen, Halbleiter Hersteller werden auch Entwicklungskits mit ihren Vertriebspartnern erstellen. Ein Beispiel ist das von Avnet Edge-KI-Entwicklungskit. Es verfügt über das Computer-on-Module SMARC von Avnet Embedded, basierend auf dem Anwendungsprozessor i.MX 8M Plus von NXP, kombiniert mit einem produktionsbereiten SimpleFlex-Träger und einem 10.1-Zoll-Touchdisplay, wodurch eine Hochleistungs-Computing-Lösung für ML-Edge-Anwendungen bereitgestellt wird. Es enthält auch ein Dual-Kamera-Vision-Board, das einzelne oder duale IAS-Kameramodule basierend auf Onsemi-Bildsensoren unterstützen kann.
Avnet sagte, das neue Kit ermögliche es fortschrittlichen KI- und ML-Anwendungen, am Edge schneller zu laufen. Es hilft Designern auch, neue Funktionen wie Gesichtserkennung, Verarbeitung von Sprachbefehlen und andere rechenintensive ML-Algorithmen zu bestehenden Anwendungen hinzuzufügen. Das Unternehmen bietet auch Beispielanwendungen an, die den NXP i.MX 8M Plus NPU-Kern mit 2.25 TOPS Leistung nutzen.
Avnet Edge AI Development Kit (Quelle: Avnet)
Arrow Electronics Inc. hat sein IoT-Angebot mit dem kürzlich veröffentlichten ebenfalls erweitert PSA-zertifiziertes Entwicklungskit für IoT-Geräte, basierend auf den sicheren PSoC 64-Mikrocontrollern von Infineon. Die PSOC 64 Das IoT Security Workshop Development Kit ist eine PSA-zertifizierte (Level 1) Plattform, die Designern hilft, sichere Systeme mit der PSA-zertifizierten vertrauenswürdigen Methodik zu entwickeln. Es ist das erste PSA-zertifizierte Produkt von Arrow.
Das Kit wurde mit Infineon entwickelt und umfasst das Infineon PSoC 64 Secure AWS IoT Pioneer Kit, Arrow PSoC 6 IoT Sensor Shield, Shield2Go-Kits und AWS-Cloud-Enablement mit zertifizierten funktionalen APIs und integriertem Dashboard für Überwachung und Visualisierung. PSA-zertifiziertes Level 2 PSoC 64-Silizium bietet eine Vertrauensbasis für vertrauenswürdige Dienste wie Krypto und sichere Speicherung. Das Entwicklungskit ist ein vorgetestetes und validiertes Referenzdesign.
Arrow Electronics PSoC 64 IoT Security Workshop Development Kit (Quelle: Arrow Electronics)
Das Kit hilft Entwicklern von IoT-Geräten, Industrie- und Regierungsstandards für elektronische Sicherheit sowie neue IoT-Gesetze, einschließlich NIST 8259A und EN 303 645, zu erfüllen, und wurde von SGS Brightsight, einem globalen unabhängigen Sicherheitsbewertungslabor, bewertet.
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