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TML120モジュールEVKキット - 詳細

TML120モジュールEVKキットにより、ユーザーはTML120モジュールで直接作業し、専用の組み込みソフトウェア開発を必要とせずに機械学習のユースケースを迅速に評価できます。モジュールはType-C USBインターフェースに利用可能なプログラミングシリアルUARTを介してeFabricプラットフォームまたはPCプログラミングツールを使用してプログラムできます。

このEVKはeFabricプラットフォーム(プロプライエタリのローコード/ノーコードAI開発およびデプロイメントツール)と連携します。eFabricは、ユーザーデータセットとアプリケーション要件に基づいて最適化されたAI/MLモデルを生成、設定、パッケージ化するために使用されます。生成されたモデルバイナリはeFabricからTML120 EVKキットに直接フラッシュされます。

EFabricの主要機能

  • データセットの取り込み、前処理、データモデリング
  • TMLアーキテクチャに最適化されたAIモデル生成
  • 実際のTML120 EVKハードウェアでのモデル検証とテスト
  • PCプログラミングツールと互換性のある自動バイナリ生成
  • ライブセンサーおよびオーディオデータを使用した迅速な反復と性能評価

TML120 EVKキットeFabric AIモデル開発フレームワークとともに、IoTおよびAI/MLアプリケーションの迅速な概念実証(PoC)開発のために主に使用されます。この統合されたハードウェア-ソフトウェアアプローチにより、開発時間が大幅に削減され、AIモデル開発が簡素化され、実世界のエッジAIユースケースの高速検証が実現します。

EFabric + TML120 EVKの価値提案

EFabricTML120 EVKのタイトな統合により以下が可能になります:

  • 高速なPoC開発とデプロイメント
  • カスタム組み込みファームウェア開発の排除
  • AI開発の複雑さの低減
  • データからデプロイされたエッジAIモデルへのシームレスな移行 この組み合わせられたエコシステムにより、TML120 EVKは完全でスケーラブルで量産対応のエッジAI開発プラットフォームとして位置づけられます。

プログラミングUARTに加えて、EVKはホストプロセッサシリアルUARTを提供し、TML120モジュールがML推論および分類イベントメッセージを報告します。これにより、AI決定出力メッセージを上位レベルのシステムアプリケーションに簡単に統合できます。

このEVKキットには以下の機能があります:

  1. TML120モジュール

    • CNNベースの推論に最適化された統合MLプロセッサ
    • 低電力AI実行のための最大1 MBの8ビット重みベクトルをサポート
  2. Audio-0ポート

    • 2つのオンボードステレオPDMマイクロフォン
    • 即座の音声ベースのML分類テストの準備完了
  3. Audio-1ポート(ジャンパー設定で選択可能)

    • オプション1: 音声ML評価のための2つのオンボードステレオPDMマイクロフォン
    • オプション2: 3ピンコネクタを介した外部I²S/TDMオーディオ入力
  4. Audio-2ポート(ジャンパー設定で選択可能)

    • オプション1: オンボードDACとオーディオアンプを備えた3.5 mm TRRSオーディオジャック
    • デジタルボリュームコントロールを備えたヘッドセット出力をサポート
    • DNN/DSPアルゴリズムのリアルタイム監視と検証を可能にする
    • オプション2: 3ピンコネクタを介した外部I²S/TDMオーディオ出力
  5. I²Cインターフェース(設定可能)

    • モーションベースのMLデータ取得のための3軸アクセロメーター
    • 高度なモーション解析のための6軸アクセロメーター+ジャイロスコープ
    • 3ピンコネクタを介した外部I²Cセンサー接続
  6. プログラミングUARTポート

    • PCプログラミングツールを介したフラッシングと設定に使用
    • Type-CコネクタのUART-USBコンバーターを使用して実装
  7. EFabric対応AI開発エコシステム

    • EFabricローコード/ノーコードAI SDKのネイティブサポート
    • TML120モジュール上でのEFabricが生成したAIモデルの直接デプロイメントと実行を可能にする
    • 迅速なAIモデル検証のためのタイトに結合されたハードウェア-ソフトウェアワークフローを形成
  8. ホストUARTポート

    • ホストプロセッサにML分類と推論イベントを出力
    • USBシリアルインターフェースと3ピンコネクタを介してアクセス可能
  9. 電源供給

    • Type-C USBコネクタを通じて5 V DC供給
    • プログラミングとホストUARTはUSBデータバスを共有