Açıklama

GAP8

GAP8, görüntü, ses veya titreşim gibi zengin veri kaynaklarını yakalayan, analiz eden, sınıflandıran ve bunlar üzerinde işlem yapan düşük maliyetli akıllı cihazların büyük ölçekli dağıtımını sağlayan bir Sistem-on-a-Chip’tir. GAP8, sensörden veri almak, ön işleme yapmak, analiz etmek ve zengin veri kaynakları üzerinde işlem yapmak için gerekli her şeyi tek bir cihazda entegre eder. Bu, GAP8’in yıllarca pil ile çalışacak şekilde enerji verimliliğine sahip olmasını ve gömülü, akıllı cihazların büyük ölçekli dağıtımını mümkün kılan bir sistem maliyetine sahip olmasını sağlar.

GAP8 Özellikleri

– Akıllı kenar cihazlarında sinyal işleme ve makine öğrenimi algoritmalarının yürütülmesi için optimize edilmiştir

– Pil veya enerji toplama kullanarak otonom çalışma

– Tamamen C/C++ ile programlanabilir

– 1mW’de 200 MOPS

– Minimum 2µA bekleme akımı

– Entegre tasarım düşük sistem maliyeti sağlar

– >8 GOPS birkaç on mW’de

Açık Kaynak Mimari

GAP8, ETH Zürih ve Bologna Üniversitesi tarafından gerçekleştirilen ultra düşük güçte paralel işlemciler üzerine yıllarca süren araştırmalara dayanmaktadır. Bu miras, gerçek müşteri kullanım senaryolarında düşük güç çalışması sağlayan son derece zengin, entegre bir mimari ile IoT Uygulama İşlemcisi sunar.

GAP8’in arkasındaki teknoloji nedir?

– Tüm çekirdekler genişletilmiş RISC-V ISA’yı uygular

– 1 çekirdek iletişim, kontrol ve görev dağıtımı için bir kontrolör olarak görev yapar

– 8 çekirdek, düşük rekabetli paylaşımlı bellek mimarisi ile paralel bir hesaplama kümesine gruplandırılmıştır

– Donanım olay senkronizasyonu, verimli paralelleştirmeyi sağlar

– Donanım Konvolüsyon Motoru (HWCE), Konvolüsyon Sinir Ağlarını daha da optimize eder

– Kontrolör ve küme alanlarının dinamik & voltaj frekansı besleme kontrolü

GAPUINO GAP8 geliştirme kartı

GAPUINO, GAP8’i ve GAP8 uygulamalarını prototiplemek için gerekli tüm çevresel arayüzleri içeren bir Arduino Uno form faktör kartıdır (master), çoğu Arduino shield ile uyumludur. Tüm gerekli I/O’ları dışarı çıkarır ve kart üzerindeki flaşı programlamanızı ve GAP8 uygulamalarınızı hata ayıklamanızı sağlayan bir USB-serial ve JTAG köprüsü içerir.

İster görüntü, ses veya titreşim analizi için algoritmalar geliştiren bir şirket olun, ister zengin bilgileri işlemek için sensörler geliştiren bir şirket, ister gelişmiş, düşük güç tüketimli bir hesaplama kümesi kullanarak kenar bilişimi hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen bir programcı olun, GAPUINO ve GAP8 HDK ve SDK sizin için tasarlanmıştır.

GAPUINO Özellikleri:

– Arduino Uno uyumlu master

– Harici kamera için kamera konektörü (örn. Himax HM01B0)

– Quad SPI flaş 256Mbits

– HyperBus combo DRAM/Flaş 512Mbits Flaş + 64Mbits DRAM

– USB’den GAP8 JTAG + UART

– Sıfırlama butonu

– Yapılandırılabilir I/O voltajı (3.3V/5V)

– Giriş Gücü – DC Konektörü veya USB

GAPUINO ve GAP8 SDK ile neler yapabilirsiniz?

GAPUINO Sensör Kartı

GAPUINO sensör kartı, GAPUINO’ya bir dizi yardımcı sensör ekler.

GAPUINO Sensör Kartı Özellikleri

– Arduino Uno & Raspberry Pi Shield

– 4 x MP34DT01 Mikrofon

– VL53 Uçuş Süresi

– IR sensörü

– Basınç sensörü

– Işık sensörü

– Sıcaklık ve nem sensörü

– 6 eksenli ivmeölçer / jiroskop

Düşük Güç QVGA Görüntü Sensörü

– GAPUINO için kart ve adaptör içerir

– QVGA çözünürlük

– Siyah beyaz sensör

GAP8 Uygulamaları

GAP8’in genişletilmiş komut seti ve hiyerarşik, yüksek entegre mimarisi, zengin verilerin işlenmesinde kullanılan geniş bir AI ve sinyal işleme görevlerinde güç ve maliyet verimliliği sunar. Görüntü, ses veya titreşim gibi zengin verileri bir kenar cihazında işlemek, büyük miktarda veriyi buluta taşımaya gerek kalmadan sensörlerin düşük güçlü geniş alan ağları (LPWAN’lar) ile uyumlu olmasını sağlar.

GAP8, mevcut olan diğer ultra düşük güç işlemcilerden daha geniş bir hesaplama görevleri yelpazesinde daha fazla güç verimliliği sunabilir. Bu, cihaz üreticilerinin yapay zeka ve gelişmiş sınıflandırmayı otonom kablosuz kenar cihazlarına entegre etmelerini sağlar.

-GAP8 hangi sorunları çözebilir?

Bilgisayarla Görme: GAP8, Nesne Tespiti ve Tanıma ve Sayma için Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN’ler) gibi karmaşık bilgisayarla görme algoritmalarını çalıştırır. Örneğin, küçük bir 3.6 Ah pil ile her üç dakikada bir bir QVGA görüntüsünü sınıflandırabilir.

Ses Sinyali İşleme: GAP8, tek bir işlemci kullanarak tam bir ses işleme yığını uygulanmasına olanak tanır: mikrofon dizisi beam forming, gürültü azaltma, yankı iptali ve anahtar veya cümle tanıma.

Makine Sağlığı İzleme: Tahmine dayalı bakım, çoklu sensör analizi gerektirir: titreşim, yağlama, elektrik motoru izleme, kızılötesi tomografi ve hizalama & dengeleme. GAP8, otonom sensör veri füzyonunu gömülü yetenekleri ile, yıllarca bir pil ile doğru bakım bilgilerini doğru zamanda yükleyerek sensör dağıtım ve işletim maliyetlerini azaltabilir.