EO_489

& PRODUCTS SOLUTIONS 68 - ELETTRONICA OGGI 489 - OTTOBRE 2020 fidabilità sia per le presta- zioni, per sistemi embed- ded di piccole dimensioni, applicazioni di automa- zione industriale, router e switch, Internet of Things (IoT), cloud computing e sistemi medicali. La serie di prodotti EN-20 utilizza memo- rie NAND 3D di livello industriale e supporta un intervallo di temperatura ambiente da -40 °C a 85 °C. L’interfaccia PCIe a 4 lane con retrocompatibilità con pro- getti di sistemi single lane o doppia funziona secondo le più recenti specifiche PCIe 3.1 e offre un’elevata larghezza di banda: fino a 1.600 MB/s per la lettura sequenziale e 770 MB/s per la scrittura sequenziale. Le prestazioni per operazioni con accesso random supe- rano 145.000/130.000 IOPS in lettura e scrittura, valori quasi doppi in termini di larghezza di banda rispetto agli SSD SATA. Termocamere per la ricerca e sviluppo FLIR ha presentato due modelli di termocamera FLIR A6780, utilizzabili per ricerca e sviluppo in ambito indu- striale, militare o manifatturiero e, più in generale, in quegli ambiti dove la capacità di misurare con accuratez- za eventi termici su una vasta gamma di soggetti e tem- perature è di grande importanza. I modelli sono distinti a seconda dei sensori, con risoluzione di 327.680 pixel (640 x 512), utilizzati: la ter- mocamera A6780-MWIR usa un sensore a infrarossi a onde medie mentre le versione e A6780-LWIR ne utilizza uno per gli infrarossi a onde lun- ghe. La disponibilità di ottiche con messa a fuoco manuale o motorizzata per le nuove termocamere raffreddate, offre la flessibilità necessaria per massimizzare il numero di pixel che misurano l’og- getto di interesse, indipendentemente dalla dimensione e dalla distanza. I nuovi modelli A6780 offrono un’ampia scelta di ottiche opzionali, dal teleobiettivo da 200 mm al microscopio 3x, che può raggiungere una risoluzione spaziale di 5 micron per pixel su soggetti estremamente piccoli. Il controllo di tutte le funzioni della termocamera e dello streaming dei dati termici nel software Research Studio di FLIR Systems per PC, Mac o Linux avviene attra- verso una singola connessione Gigabit Ethernet standard. Nuove bead in ferrite per automotive Murata ha annunciato la disponibilità della nuova serie di bead in ferrite BLM18SP_SH1 a montaggio superficiale (SMD), in package 1608 (di dimensioni pari a 1,6 x 0,8 mm) ed espressamente ideate per applicazioni automotive. Conforme alle specifiche relative ai test di resistenza alle sollecitazioni in ambito automotive previste dalla nor- mativa AEC-Q200 per i componenti passivi, la famiglia BLM18SP_SH1 è formata da cinque componenti con valori di impedenza compresi tra 30 Ω e 1 kΩ e corrente nominale variabile da 1,2 a 6 A. L’impedenza è specificata a una frequenza di 100 MHz, mentre la corrente nominale è specificata a una tempe- ratura di 85 °C. Queste nuove bead in ferrite possono ope- rare nell’intervallo di tempe- ratura da -55 a +125 °C (con derating). Rispetto alle attuali bead in ferrite della linea BML21PG disponibili in package 2012 (2 x 1,25 mm), quelle della serie BLM18SP_SH1 hanno dimensioni inferiori del 50% e quindi consentono di liberare spazio per i componenti dell’applicazione finale. La prima implementazione basata su MCU del compilatore di reti neurali Glow NXP Semiconductors ha rilasciato il supporto del soft- ware eIQ Machine Learning (ML) per il compilatore Glow Neural Network (NN). Glow può integrare ottimizzazioni specifiche e NXP ha sfruttato questa capacità utilizzando le librerie di opera- tori NN per i core Arm Cortex-M e Cadence Tensilica HiFi 4 DSP, massimizzando le prestazioni di dispositivi come quelli i.MX RT685 e i.MX RT1050 e RT1060. Inoltre, questa fun- zionalità è integrata nell’ambiente di svi- luppo software eIQ Machine Learning di NXP, disponibile gratuitamente all’interno dell’SDK MCUXpresso di NXP. “La versione standard e pronta all’uso di Glow di GitHub è indipendente dal dispositivo per offrire agli utenti la flessibilità di compilare modelli di rete neurale per archi- tetture di base, inclusi i core Arm Cortex-A e Cortex-M, nonché le architetture RISC-V “, ha affermato Dwarak Rajagopal, Software Engineering Manager di Facebook. “Utilizzando librerie software appositamente create che sfruttano gli elementi di elaborazione delle loro MCU e offrendo un aumento delle prestazioni di 2-3 volte, NXP ha dimostrato i vantaggi ad ampio raggio dell’utilizzo del compilatore Glow NN per applicazioni di machine learning, da macchine di fascia alta basate su cloud alle piattaforme embedded a basso costo”.