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STM32 MCU上运行神经网络所需的基本模块

发布时间:2021/3/24 20:05:16 访问次数:1170

1.8V的NAND Flash,相比3.3V器件功耗降低40%左右,而1.8V/1.2V的LPDDR2,相比1.8V标准DDR2器件功耗降低30%左右,可以满足可穿戴设备和物联网对低功耗需求。

全面严苛考验,保证产品的高可靠性,nMCP目前已通过JEDEC标准严格的可靠性验证(如 3lot 的HTOL、HTSL等),在市场上获得广泛采用。

Flash部分通过了江波龙电子研发以及测试团队近50大项,共80个子项测试全面严苛的芯片级别测试,针对非易失类存储产品专门设计开发特有的超稳定测试、擦除寿命测试,测试结果均为PASS。

制造商:Diodes Incorporated 产品种类:肖特基二极管与整流器 RoHS: 详细信息 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:SOD-523-2 配置:Single 技术:Si If - 正向电流:200 mA Vrrm - 重复反向电压:30 V Vf - 正向电压:0.61 V Ifsm - 正向浪涌电流:5 A 最小工作温度:- 65 C 最大工作温度:+ 150 C 系列:SBR0230T5 封装:Cut Tape 封装:MouseReel 封装:Reel 高度:0.7 mm 长度:1.3 mm 类型:Switching Diode 宽度:0.9 mm 商标:Diodes Incorporated 产品类型:Schottky Diodes & Rectifiers 工厂包装数量:3000 子类别:Diodes & Rectifiers 单位重量:1 mg

STM32 AI生态系统提供了在STM32 MCU上运行神经网络所需的基本模块,可以实现经济、节能的解决方案,原生支持各种深度学习框架,例如:Keras、TensorFlow™Lite和ONNX交换格式。

在这个开发生态系统中,X-CUBE-AI软件扩展包扩大了STM32CubeMX初始化工具的功能,可以自动转换预先训练的神经网络,为目标MCU生成优化的软件库,并集成到用户的项目中。

此外,还有很多其他的自动化功能,把开发者从繁重的开发任务中解放出来,例如,可以验证神经网络模型并测量STM32 MCU的性能,而无需人工开发C代码。

(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

1.8V的NAND Flash,相比3.3V器件功耗降低40%左右,而1.8V/1.2V的LPDDR2,相比1.8V标准DDR2器件功耗降低30%左右,可以满足可穿戴设备和物联网对低功耗需求。

全面严苛考验,保证产品的高可靠性,nMCP目前已通过JEDEC标准严格的可靠性验证(如 3lot 的HTOL、HTSL等),在市场上获得广泛采用。

Flash部分通过了江波龙电子研发以及测试团队近50大项,共80个子项测试全面严苛的芯片级别测试,针对非易失类存储产品专门设计开发特有的超稳定测试、擦除寿命测试,测试结果均为PASS。

制造商:Diodes Incorporated 产品种类:肖特基二极管与整流器 RoHS: 详细信息 安装风格:SMD/SMT 封装 / 箱体:SOD-523-2 配置:Single 技术:Si If - 正向电流:200 mA Vrrm - 重复反向电压:30 V Vf - 正向电压:0.61 V Ifsm - 正向浪涌电流:5 A 最小工作温度:- 65 C 最大工作温度:+ 150 C 系列:SBR0230T5 封装:Cut Tape 封装:MouseReel 封装:Reel 高度:0.7 mm 长度:1.3 mm 类型:Switching Diode 宽度:0.9 mm 商标:Diodes Incorporated 产品类型:Schottky Diodes & Rectifiers 工厂包装数量:3000 子类别:Diodes & Rectifiers 单位重量:1 mg

STM32 AI生态系统提供了在STM32 MCU上运行神经网络所需的基本模块,可以实现经济、节能的解决方案,原生支持各种深度学习框架,例如:Keras、TensorFlow™Lite和ONNX交换格式。

在这个开发生态系统中,X-CUBE-AI软件扩展包扩大了STM32CubeMX初始化工具的功能,可以自动转换预先训练的神经网络,为目标MCU生成优化的软件库,并集成到用户的项目中。

此外,还有很多其他的自动化功能,把开发者从繁重的开发任务中解放出来,例如,可以验证神经网络模型并测量STM32 MCU的性能,而无需人工开发C代码。

(素材来源:ttic和eccn.如涉版权请联系删除。特别感谢)

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