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发表于 2023-3-13
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Aspinity AB2 AML100 支持模拟超低功耗处理器 Arduino Shield
- J9 @% B. B/ a" Z# ~/ E b9 UAspinity AB2 AML100 是基于该公司AML100 模拟机器学习处理器的Arduino Shield,与同等数字 ML 处理器相比,功耗降低了 95%,并且该扩展板可与 Renesas Quick-Connect IoT 平台或其他带有 Arduino Uno Rev3 接头的开发平台配合使用.
* L5 }# K! N8 [5 q ~9 E- R. Z; f* A3 D
7 B0 Z7 \; M, u( {3 a. l' T据说 AML100 模拟机器学习处理器仅消耗 15μA 用于传感器接口、信号处理和决策制定,并完全在模拟域内运行,从微控制器端卸载大部分工作,微控制器端可以保持其最低功耗状态,直到发生事件/检测到异常。
2 S4 A: M) X6 M$ u
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6 d: F3 P0 H) @2 Y+ b* f( f* u7 p# \6 {1 a5 K
Aspinity AB2 AML100 Arduino Shield 规格:
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ML芯片——Aspinity AML100 模拟机器学习芯片4 f- N! r) a$ K" h% I) T F+ U
软件可编程 analogML 核心,带有一系列可配置模拟块 (CAB),具有非易失性存储器和模拟信号处理
* t+ R8 m/ B2 S: {处理本机模拟数据
3 [: g! E0 T( r9 I, ~! H5 X, y推理和事件检测的功耗接近零5 u q$ n" k6 F
始终感应时消耗 <20μA
$ z* ~/ J) {5 c将模拟数据减少 100 倍
. v, e7 b& Z! j; c最多支持 4 个模拟传感器
5 d, I. ]' Y! V封装 – 7 x 7mm 48 引脚 QFN 封装9 W7 o, `# f3 G
传感器接口% T3 l/ S. N& c2 V6 O8 N) k5 W
12 针传感器接口,最多可连接 4 个模拟传感器9 G" t7 y2 X9 d+ @& w, Y
用于选择 AML100 模拟 I/O 的“电激励和监控”的 4 极音频插孔/ _6 d8 ?% b: w/ p
主机接口——Arduino Uno Rev3 接头
6 D2 T; `) _! N% k杂项
& G) P- p0 p8 ~, D7 c用于 AML100 和传感器电流消耗测量的接头 F) e9 R- G# J
板载 LED
1 w# A" `7 e) A; @; B9 {尺寸 – 7 x 5.1 cm(Arduino 屏蔽外形)& D# k: E2 ]$ G; I1 Y
2 d3 _& R3 ]0 R& t3 Z0 f2 r* @5 RAML100 简化框图' x9 n7 G, m9 P# `0 J
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; y/ j9 c6 B. r数字与模拟机器学习6 I. J+ e( S! u: Z( B, N/ V
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传感器通常直接连接到始终在线的微控制器,该微控制器从模数 (ADC) 芯片接收所有数据并进行所有处理,但 AML100 通过仅将相关传感器数据发送到微控制器来卸载大部分工作大部分时间可以保持深度睡眠模式。Aspinity 声称,与传统的数字常开系统相比,AML100 可将电池寿命延长多达 20 倍,并将常开系统功耗降低 95% 以上。* ]5 f5 f2 P; `+ A8 c
! M, q1 o. X5 S6 `3 |虽然 AB2 AML100 Arduino Shield 应该可以与几乎所有 Arduino Uno 兼容板一起使用,但 Aspinity 已经为 Embedded World 2023 准备了一个玻璃破碎演示,该演示基于 Quick-Connect 物联网平台中的 Renesas EK-RA6M3 评估套件,整个系统消耗自瑞萨电子 RA6M3 MCU 处于深度睡眠模式以来,在始终监听模式下小于 45μA,除非检测到玻璃破碎。AML100 模拟 ML 芯片的目标应用包括用于家庭和商业安全系统的监控传感器、支持语音的智能家居和可穿戴设备、用于预防性和预测性维护的异常检测,以及心率和其他生物识别监测。3 @# U8 u/ W: W, r! p
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