Le BL i.MX8M Plus est dot\u00e9 d’un microprocesseur Arm Cortex A53 haute performance avec une vitesse d’horloge de 1,8 GHz et sa m\u00e9moire peut \u00eatre \u00e9tendue \u00e0 8 Go de LPDDR4-RAM. Le coprocesseur int\u00e9gr\u00e9 Arm Cortex M7 assure le contr\u00f4le en temps r\u00e9el des processus li\u00e9s aux machines.<\/p>\n
La carte est \u00e9quip\u00e9e des derni\u00e8res fonctions multim\u00e9dias : une connexion HDMI 4K, un GPU 2D\/3D et une unit\u00e9 de traitement vid\u00e9o (VPU). La VPU prend en charge l’encodage et le d\u00e9codage vid\u00e9o H.265 (High Efficiency Video Coding) 1080p60. Le BL i.MX8M Plus est id\u00e9al pour les applications exigeantes dans les interfaces homme-machine (IHM), les dispositifs m\u00e9dicaux et les solutions de contr\u00f4le gr\u00e2ce \u00e0 une utilisation am\u00e9lior\u00e9e de la m\u00e9moire et de la bande passante combin\u00e9e \u00e0 une qualit\u00e9 vid\u00e9o sup\u00e9rieure.<\/p>\n
La solution d’affichage double de la carte offre une interface LVDS pour un affichage local et une interface HDMI pour un moniteur externe. Elle est \u00e9galement \u00e9quip\u00e9e d’une interface d’affichage s\u00e9rie MIPI CSI \u00e0 quatre voies. Alternativement, des syst\u00e8mes de cam\u00e9ra peuvent \u00eatre connect\u00e9s via les interfaces USB 3.0 type C ou Gigabit-Ethernet externes.<\/p>\n
Le c\u0153ur du processeur Cortex M7 int\u00e9gr\u00e9 permet un contr\u00f4le en temps r\u00e9el via l’interface CAN FD ainsi que la connexion double GbE. Le port LAN prend en charge la norme Time Sensitive Networking (TSN) pour une transmission de donn\u00e9es en temps r\u00e9el s\u00e9curis\u00e9e et rapide. La faible latence est adapt\u00e9e aux applications critiques en termes de temps qui exigent une transmission et une synchronisation des donn\u00e9es rapides. Le puissant SoC NXP i.MX8M Plus est dot\u00e9 d’une unit\u00e9 de traitement neuronal (NPU) int\u00e9gr\u00e9e avec un processeur AI de 2,3 TOPS. Cela permet de traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es en temps r\u00e9el, ce qui le rend id\u00e9al pour les applications dans les domaines de l’apprentissage automatique et des syst\u00e8mes de vision.<\/p>\n