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Module OSM compact destiné aux plateformes d’IA en périphérie
Tria Technologies présente un système sur module de 45 mm basé sur le i.MX 95 de NXP pour le calcul embarqué industriel et la vision en périphérie.
www.tria-technologies.com

Les systèmes d’IA en périphérie, d’automatisation industrielle et de vision embarquée nécessitent des plateformes de calcul compactes combinant traitement applicatif, contrôle temps réel et connectivité sécurisée. Pour répondre à ces besoins, Tria Technologies a lancé l’OSM-LF-IMX95, un système sur module conforme à la spécification Open Standard Module (OSM) 1.2, basé sur le processeur d’applications NXP i.MX 95.
Calcul embarqué en format réduit pour le déploiement en périphérie
L’OSM-LF-IMX95 mesure 45 × 45 mm (taille L OSM) et est conçu pour être soudé directement sur la carte porteuse, supprimant ainsi le besoin de connecteurs carte à carte. Cette approche améliore la résistance aux vibrations et réduit l’encombrement dans les conceptions embarquées utilisées dans les équipements industriels et mobiles en périphérie.
Au cœur du module se trouve le SoC NXP i.MX 95, combinant un processeur d’applications Arm Cortex-A55 à six cœurs cadencés à 2 GHz et deux processeurs temps réel : un Cortex-M7 à 800 MHz et un Cortex-M33 à 333 MHz. Cette architecture hétérogène permet d’exécuter des charges de travail de type Linux tout en gérant des tâches de contrôle déterministes, ce qui est pertinent pour la robotique, la commande de machines et les systèmes de capteurs intelligents au sein d’une chaîne logistique numérique.
Accélération intégrée pour la vision et l’IA
Le module intègre un GPU Arm Mali, une unité de traitement vidéo (VPU) compatible 4K et l’unité de traitement neuronal (NPU) eIQ de NXP. Un processeur de signal d’image dédié prend en charge le traitement des flux caméra avec des fonctions de vision assistées par IA. Ces blocs matériels ciblent des charges de travail en périphérie telles que la classification d’objets, l’inspection de lignes de production et la maintenance prédictive, où les données d’image doivent être traitées localement avec une faible latence.
En combinant CPU, GPU, VPU et NPU sur un seul module, la conception réduit le besoin d’accélérateurs externes dans de nombreuses applications de vision embarquée.
Fonctions de sécurité pour les dispositifs connectés
La sécurité est intégrée via un sous-système EdgeLock Secure Enclave. Ce bloc de sécurité matériel prend en charge le démarrage sécurisé, les opérations cryptographiques, le provisionnement de confiance, l’attestation à l’exécution, la gestion des clés, la gestion distante sécurisée des appareils et les mises à jour logicielles sécurisées à distance (OTA). Ces fonctions sont de plus en plus requises dans les déploiements industriels et d’infrastructure connectés, où les dispositifs fonctionnent au sein de réseaux IoT ou d’IA en périphérie.
Mémoire et E/S haut débit pour les charges intensives
L’OSM-LF-IMX95 prend en charge jusqu’à 16 Go de SDRAM LPDDR5 avec ECC intégré, répondant aux exigences de fiabilité des systèmes industriels. Les options de stockage incluent jusqu’à 256 Go de mémoire flash eMMC embarquée.
La connectivité haut débit comprend des interfaces SerDes prenant en charge le SGMII jusqu’à 10 Gigabit Ethernet, deux ports Gigabit Ethernet via RGMII, l’USB 3.0 et le PCI Express Gen 3. Ces interfaces facilitent l’intégration avec des capteurs à large bande passante, des équipements réseau et des cartes d’extension.
D’autres interfaces embarquées incluent trois bus CAN-FD, un LVDS double canal, une interface MIPI DSI pour les écrans et deux interfaces caméra MIPI CSI-2. Une interface QSPI permet la connexion à des FPGA sur la carte porteuse et prend également en charge une mémoire flash NOR embarquée, offrant une grande flexibilité de conception.
Outils de développement pour accélérer l’intégration
Pour faciliter l’intégration et la validation, Tria propose une plateforme de développement dédiée et un kit de démarrage. Un Board Support Package Linux basé sur Yocto est disponible, avec prise en charge optionnelle d’Android 12 et de Windows 10 IoT Enterprise. Ces ressources logicielles visent à réduire les cycles de développement des ingénieurs concevant des systèmes edge sécurisés et connectés autour de ce module.
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