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i.MX 8M Mini——四核Cortex-A53+Cortex-M4多核CPU如何实现工控
随着ARM处理器性能不断增强,当前越来越多产品都倾向尽量用单一架构的高性能ARM平台来满足产品的不同功能要求。但是,在工业应用领域还是要面对一些实时控制和通讯的要求,单一系统架构无法完全满足。面对复杂的工业应用场景,创龙科技推出了基于NXP i.MX 8M Mini设计的工业核心板和评估板,提供了四核Cortex-A53 + 单核Cortex-M4异构多核的组合使用方法,使Cortex-M4发挥出
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A53 cache的架构解读
快速链接: 【精选】ARMv8/ARMv9架构入门到精通-[目录] 👈👈👈 引流关键词:缓存,高速缓存,cache, CCI,CMN,CCI-550,CCI-500,DSU,SCU,L1,L2,L3,system cache, Non-cacheable,Cacheable, non-shareable,inner-shareable,outer-shareable, optee
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以ARM Cortex-A55/A53为例分析 L1/L2/L3 cache所支持的写策略(write-back/wirte-through,写通和写回)
在文章 ARM 中缓存维护策略:Allocate policy(读分配/写分配),Write policy(写通/写回)以及replacement policy基础知识中,笔者介绍了ARM cache的Write policy(写通/写回)。今天我们以ARM Cortex-A55和A53为例,具体分析各级cache(L1/L2/L3 )对Write policy(写通/写回)的支持情况。
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基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力
边缘计算盒子 8核心A53丨17.6Tops算力 ● 可提供17.6TOPS(INT8)的峰值计算能力、2.2TFLOPS(FP32)的高精度算力,单芯片最高支持32路H.264 & H.265的实时解码能力。 ● 适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架,是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设
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基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力
边缘计算盒子 8核心A53丨17.6Tops算力 ● 可提供17.6TOPS(INT8)的峰值计算能力、2.2TFLOPS(FP32)的高精度算力,单芯片最高支持32路H.264 & H.265的实时解码能力。 ● 适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架,是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设
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基于算能的国产AI边缘计算盒子,8核心A53丨10.6Tops算力
边缘计算盒子 8核心A53丨10.6Tops算力 ● 算力高达10.6TOPS,单芯片最高支持8路H.264 & H.265的实时解码能力。 ● 可扩展4G/5G/WIFI无线网络方式,为边缘化业务部署提供便利。 ● 支持RS232/RS485/USB2.0/USB3.0/HDMI OUT/双千兆以太网等。 ● 低功耗设计,结合外壳散热。 ● 支持-20℃~+60℃宽温工作环境。
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基于算能的国产AI边缘计算盒子8核心A53丨17.6Tops算力
边缘计算盒子 8核心A53丨17.6Tops算力 ● 可提供17.6TOPS(INT8)的峰值计算能力、2.2TFLOPS(FP32)的高精度算力,单芯片最高支持32路H.264 & H.265的实时解码能力。 ● 适配Caffe/TensorFlow/MxNet/PyTorch/ ONNX/PaddlePaddle等主流深度学习框架,是行业内少数能同时兼容国内外深度学习框架的边缘计算设
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迅为iMX8M Mini开发板NXP i.MX8系列ARM cortex A53 M4核心板
迅为iMX8M Mini处理器简介 应用领域: 可穿戴产品、工业控制、智慧城市、汽车电子、智能家居等。 i.MX8MM 核心板参数表 核心板参数表 CPU:NXP i.MX8M Mini 主频 :1.8GHz 架构 :四核 Cortex-A53,单核 Cortex-M4 PMIC :PCA9450A 电源管理 PCA9450A 电源管理,
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