TOP1: STM32N6

TOP2: ST’s erster WiFi-Coprozessor

STM32N6

Der STM32N6 ist ST’s neuester und leistungsstärkster STM32 und der erste, der mit dem Neural-ART-Beschleuniger ausgestattet ist, einer benutzerdefinierten neuronalen Verarbeitungseinheit (NPU) mit 600 GOPS, wodurch Machine-Learning-Anwendungen, die einen beschleunigten Mikroprozessor erforderten, nun auf einer MCU ausgeführt werden können. Es ist auch ST’s erste Cortex-M55-MCU und eine der wenigen in der Branche, die mit 800 MHz läuft. Darüber hinaus enthält der STM32N6 mit 4,2 MB den größten eingebetteten RAM auf einem STM32. Es ist auch das erstes Gerät, das ST’s NeoChrom-GPU sowie einen H.264-Hardware-Encoder enthält. Angesichts all seiner Fähigkeiten wird ST daher auch eine Allzweckversion des STM32N6 ohne NPU anbieten, um ihn noch zugänglicher zu machen.

Weitere Informationen zum STM32N6 sind auf der ST-Seite https://www.st.com/en/microcontrollers-microprocessors/stm32n6-series.html zu finden.

ST67W611M1

Die ST67W611M1-Module bieten eine überzeugende und robuste Wi-Fi 6/Bluetooth® Low Energy/Thread-Kombi-Konnektivitätslösung. Diese Lösung bietet eine nahtlose Integration mit jedem STM32-Universal-Mikrocontroller oder -Mikroprozessor, der als Host fungiert, auf dem die Benutzeranwendung ausgeführt wird. Die ST67W-Serie ist der erste Schritt in der Roadmap, die in der Zusammenarbeit zwischen ST und Qualcomm Technologies vorgesehen ist. Muster des ST67W611M1 werden im 1. Quartal 2025 verfügbar sein.

Weitere Informationen zum ST67W611M1 sind im ST-Flyer unter https://www.st.com/resource/en/flyer/st67w611m1-flyer.pdf erhältlich.

Update zum STM32N6

Nun gibt es mehr Informationen als noch vor knapp 4 Wochen zum neuen KI-Chip von ST.

So gibt es ein Development-Kit mit Display und Kamera. Das STM32N6570-DK Discovery Kit stellt eine umfassende und vielseitige Plattform zur Demonstration und Entwicklung von Anwendungen auf Basis des Mikrocontrollers STM32N657X0H3Q, der den leistungsstarken Arm® Cortex®-M55-Prozessor integriert, dar. Diese Plattform ist speziell darauf ausgelegt, Entwicklern und Ingenieuren eine einfache und effektive Möglichkeit zu bieten, die unterschiedlichen Funktionen und Möglichkeiten des Mikrocontrollers zu evaluieren und für ihre eigenen Projekte zu nutzen.

Das STM32N6570-DK Discovery Kit bietet eine Vielzahl an Hardwarefunktionen, die es den Nutzern ermöglichen, zahlreiche Peripheriegeräte und Schnittstellen auszuprobieren und zu implementieren. Dazu gehören unter anderem eine USB Type-C®-Schnittstelle, ein Octo-SPI-Flash-Speicher sowie Hexadeca-SPI-PSRAM-Geräte, die für speicherintensive Anwendungen wichtig sind. Zusätzlich stehen Ethernet-Konnektivität, ein Kameramodul für Bildverarbeitungsanwendungen, ein hochauflösendes LCD-Display, eine microSD™-Karte für zusätzliche Datenspeicherung, ein Audio-Codec, digitale Mikrofone für Audioaufnahmen, sowie ein Analog-Digital-Wandler (ADC) zur Verfügung. Auch die vier flexiblen Erweiterungsanschlüsse, die vielfältige Anwendungsmöglichkeiten wie die Integration von drahtloser Kommunikation, Sensoren und analogen Geräten unterstützen, erweitern die Einsatzmöglichkeiten des Kits erheblich. Eine Benutzer-Taste ermöglicht die Interaktion mit dem System und bietet eine einfache Möglichkeit zur Eingabe.

Im Herzen des STM32N657X0H3Q-Mikrocontrollers steckt eine beeindruckende Sammlung von Features. Der Mikrocontroller verfügt über einen USB 2.0 High-Speed/Full-Speed ​​Device/Host/OTG-Controller sowie einen weiteren USB-Controller mit UCPD (USB Type-C® Power Delivery), was die Integration von modernen USB-Geräten und Power-Delivery-Funktionen ermöglicht. Darüber hinaus bietet das Kit Ethernet mit Time-Sensitive Networking (TSN), was für latenzkritische Anwendungen von Vorteil ist. Weitere Kommunikationsschnittstellen umfassen vier I2C-Busse, zwei I3C-Schnittstellen, sechs SPI-Ports, von denen vier I2S-fähig sind, und zwei SAI-Schnittstellen, die eine Unterstützung für digitale Mikrofone (DMIC) bieten. Des Weiteren sind fünf USART-Ports und fünf UART-Schnittstellen (einschließlich einer ISO78916-Schnittstelle und Unterstützung für LIN, IrDA) integriert, die eine Vielzahl von seriellen Kommunikationsmöglichkeiten bieten. Für den erweiterten Datentransfer sind zwei SDMMC-Schnittstellen (kompatibel mit MMC Version 4.0, CE-ATA Version 1.0 und SD Version 1.0.1) vorhanden. Zusätzlich sorgen drei CAN FD-Controller mit TTCAN-Fähigkeit für eine effiziente Fahrzeugkommunikation und industrielle Automatisierung.

Das STM32N657X0H3Q-Discovery Kit bietet auch umfassende Debugging- und Entwicklungswerkzeuge. Der integrierte In-Circuit-Debugger und Programmierer STLINK-V3EC ermöglicht das Debugging direkt auf der Hardware und bietet eine USB Virtual COM-Port-Brücke. Dies erleichtert die Kommunikation zwischen dem Computer und dem Mikrocontroller, während das Kit gleichzeitig ein vollständiges Set an Entwicklungswerkzeugen für die MCU-Entwicklung bereitstellt. Überdies bietet das STM32N6570-DK Discovery Kit eine vollständige Unterstützung für JTAG- und SWD-Debugging-Protokolle sowie eine Embedded Trace Macrocell™ (ETM) für die Leistungsüberwachung und -analyse.

Insgesamt stellt das STM32N6570-DK Discovery Kit eine äußerst flexible und leistungsstarke Entwicklungsplattform dar, die es Entwicklern ermöglicht, Projekte in unterschiedlichsten Bereichen wie Kommunikationstechnik, Industrieautomation, Internet of Things (IoT), Audioverarbeitung und mehr zu realisieren. Die Vielseitigkeit des Mikrocontrollers und die umfangreichen Hardwarefunktionen machen das Kit zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Entwickler, die innovative Anwendungen auf Basis des Arm® Cortex®-M55-Kerns entwickeln möchten.

Der Preis soll (laut ST) bei etwa 185 US$ liegen. Eine Verfügbarkeit bei europ. Distributoren konnte ich noch nicht feststellen. Produziert wird das Dev-Kit in China. Das User-Manual gibt es schon unter dem hier: https://www.st.com/resource/en/user_manual/um3300-discovery-kit-with-stm32n657x0-mcu-stmicroelectronics.pdf

STM32N6 Entwicklungs-Umgebung

Das STM32N6-KI-Ökosystem (STM32N6-AI) von STMicroelectronics stellt eine umfassende Sammlung von Tools und Ressourcen zur Verfügung, die Entwicklern dabei helfen, leistungsstarke KI-Modelle auf den hochmodernen Mikrocontrollern der STM32N6-Serie zu entwickeln und nahtlos bereitzustellen. Diese Plattform ist darauf ausgerichtet, den gesamten Entwicklungsprozess zu optimieren und zu beschleunigen, um die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) in eingebettete Systeme zu vereinfachen.

Der STM32N6-Mikrocontroller (MCU) ist ein revolutionäres Produkt, das die Neural-ART Accelerator Neural Processing Unit (NPU) von STMicroelectronics integriert – eine proprietäre Technologie, die eine erhebliche Steigerung der KI- und ML-Leistung ermöglicht. Mit dieser innovativen Architektur können Entwickler hochentwickelte KI-Algorithmen effizient auf einem Mikrocontroller ausführen, was den STM32N6 zu einer idealen Wahl für ressourcenbeschränkte Geräte mit anspruchsvollen KI- und ML-Anwendungen macht. Diese Verbesserung in der Rechenleistung ermöglicht die Durchführung komplexer Aufgaben wie Bild- und Sprachverarbeitung, Echtzeit-Analyse und Mustererkennung, die traditionell leistungsstärkere Systeme erfordern würden.

Die STM32N6-AI-Tools wurden speziell entwickelt, um den Entwicklungsprozess für KI-Anwendungen zu vereinfachen und gleichzeitig sicherzustellen, dass Entwickler die beste Leistung und Effizienz aus ihren Projekten herausholen können. Sie bieten eine benutzerfreundliche Umgebung, die den Einstieg in die Welt der KI auf Mikrocontrollern erleichtert, ohne die Komplexität der Implementierung zu erhöhen. Diese Tools unterstützen sowohl den Bring Your Own Data– (BYOD-) als auch den Bring Your Own Model-Ansatz (BYOM), was den Entwicklern die Flexibilität gibt, ihre eigenen Datensätze und Modelle zu verwenden, um maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen. Dies trägt dazu bei, die besten Entwicklungspraktiken zu gewährleisten und die Anforderungen der Anwender zu erfüllen.

Zu den wichtigsten Tools im STM32N6-KI-Ökosystem gehören der STM32 Model Zoo, eine umfangreiche Sammlung vortrainierter Modelle, die den Entwicklern als Ausgangspunkt für ihre eigenen KI-Projekte dienen können. Darüber hinaus bietet die ST Edge AI Developer Cloud (STEDGEAI-DC) eine leistungsstarke Cloud-Plattform, auf der Entwickler ihre KI-Modelle trainieren, testen und optimieren können. Diese Cloud-Umgebung ermöglicht es, Modelle schnell zu erstellen und zu evaluieren, was die Entwicklungszeit erheblich verkürzt.

Ein weiteres wichtiges Tool ist STM32Cube.AI (X-CUBE-AI), das Entwicklern hilft, vortrainierte Modelle effizient in den STM32N6-Mikrocontroller zu integrieren, um die Rechenressourcen optimal zu nutzen. Dieses Tool unterstützt sowohl die Modellentwicklung als auch deren Konvertierung in ein format, das für den Mikrocontroller geeignet ist. Zusätzlich ermöglicht ST Edge AI Core (STEdgeAI-Core) eine optimierte Softwarearchitektur, die speziell für den Einsatz auf dem STM32N6-Mikrocontroller ausgelegt ist, um maximale Leistung bei gleichzeitiger Minimierung des Energieverbrauchs zu erzielen.

Durch die Kombination dieser leistungsstarken Tools wird das STM32N6-KI-Ökosystem zu einer umfassenden Lösung für die Entwicklung von KI- und Computer Vision-Anwendungen. Entwickler können nicht nur ihre eigenen KI-Modelle entwerfen und optimieren, sondern auch auf eine breite Palette von Ressourcen zugreifen, die den gesamten Entwicklungszyklus von der Modellierung über das Training bis hin zur Bereitstellung abdecken. Dies macht das STM32N6-KI-Ökosystem zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen und Entwickler, die intelligente, autonome Systeme auf der Basis von Mikrocontrollern entwickeln möchten.

Das STM32N6-AI-Ökosystem bietet eine Vielzahl von Softwarepaketen, die als wertvolle Beispiele und Ausgangspunkte für die KI-Projekte von Entwicklern dienen. Diese Softwarepakete decken verschiedene Anwendungsbereiche ab, sowohl für einfache als auch komplexere Anwendungen:

• Für KI-Anwendungen: Sie beinhalten grundlegende Computer Vision (CV)- und Audioanwendungen, wie etwa Personenerkennung oder Bildklassifizierung. Zusätzlich bieten sie Lösungen für anspruchsvollere, optimierte Anwendungen, wie Posenschätzung, Instanzsegmentierung, Handmarkierungserkennung und Audioszenenerkennung. Diese Vielfalt an Tools ermöglicht es Entwicklern, unterschiedlichste KI-Anwendungen zu realisieren und auf die spezifischen Anforderungen ihrer Projekte zuzuschneiden.
• Für Videoanwendungen: Die Softwarepakete ermöglichen auch die Umsetzung vollständiger Anwendungen, die fortschrittliche Funktionen wie H264-Kodierung unterstützen. Sie beinhalten zudem die Möglichkeit, USB-Videogeräteklassen-Stream-Daten an einen PC auszugeben, was insbesondere für Anwendungen im Bereich der Videoübertragung und -verarbeitung von Bedeutung ist.

Insgesamt stellt das STM32N6-AI-Ökosystem eine umfassende Sammlung von Software-Tools und Ressourcen zur Verfügung, die Entwicklern helfen, die nächste Generation von Machine-Learning-Anwendungen an der Edge zu erstellen. Das Herzstück des Ökosystems ist die Neural-ART Accelerator NPU (Neural Processing Unit), die im STM32N6 eingebettet ist. Diese NPU sorgt für eine effiziente Ausführung von KI-Inferenzaufgaben und bietet eine außergewöhnliche Beschleunigung bei der Ausführung von neuronalen Netzwerkmodellen. Durch diese Integration wird Edge-KI auf Mikrocontrollern nicht nur praktisch, sondern auch weit verbreitet und zugänglich. Sie stellt eine leistungsstarke, effiziente und skalierbare Lösung für eine Vielzahl von Anwendungen dar, von der Bildverarbeitung über die Sprachanalyse bis hin zu komplexeren Computer Vision- und Machine Learning-Aufgaben.

Der Neural-ART Accelerator wird dabei vollständig durch ST Edge AI Core unterstützt, einschließlich Tools wie STM32Cube.AI und der ST Edge AI Developer Cloud. Diese Tools spielen eine zentrale Rolle bei der Optimierung von neuronalen Netzwerkmodellen (NN) und der Generierung von Code, der direkt von der NPU auf der Hardware ausgeführt werden kann. Sie ermöglichen es, das neuronale Netzwerk gründlich zu analysieren, die Daten vorzubereiten und die Operatoren des Netzwerks den entsprechenden Hardware-Ressourcen zuzuordnen. Dadurch können Entwickler die NPU optimal nutzen und von der maximalen KI-Beschleunigung profitieren. Darüber hinaus sorgt die umfassende Unterstützung für die beliebtesten KI-Frameworks wie Keras, TensorFlow™ und ONNX dafür, dass Entwickler eine reibungslose und effiziente Pipeline für die KI-Entwicklung haben.

ST Edge AI Suite

All diese Tools und Softwarepakete sind Teil der ST Edge AI Suite, einer umfassenden und integrierten Sammlung von Softwaretools, die speziell entwickelt wurde, um die Entwicklung und Bereitstellung von eingebetteten KI-Anwendungen zu erleichtern. Diese Suite bietet umfassende Unterstützung für den gesamten Entwicklungszyklus – von der Datenerfassung und Modelloptimierung bis hin zur finalen Bereitstellung auf der Hardware. Sie optimiert den Arbeitsablauf und ermöglicht es Entwicklern aus verschiedenen Disziplinen, schnell und effizient an komplexen KI-Projekten zu arbeiten. Besonders hervorzuheben ist, dass die ST Edge AI Suite auf eine breite Palette von Produkten von STMicroelectronics ausgerichtet ist, darunter STM32-Mikrocontroller, STM32-Mikroprozessoren, der Neural-ART Accelerator, Stellar-Mikrocontroller und intelligente Sensoren. Dies sorgt für eine nahtlose Integration und eine hohe Flexibilität bei der Entwicklung von KI-basierten Lösungen.

Mit der ST Edge AI Suite geht STMicroelectronics einen wichtigen Schritt in Richtung der Demokratisierung von Edge-KI-Technologie. Sie stellt Entwicklern eine zentrale Ressource zur Verfügung, die es ihnen ermöglicht, die Leistungsfähigkeit der KI in eingebetteten Systemen auf eine effiziente und effektive Weise zu nutzen. Dies ist besonders wichtig, da der Bedarf an intelligenten, autonomen Systemen in einer Vielzahl von Industrien und Anwendungen immer weiter wächst. Die Suite stellt sicher, dass Entwickler nicht nur von den neuesten KI-Technologien profitieren, sondern diese auch in ihre eigenen Produkte und Lösungen integrieren können, um innovative, zukunftsweisende Systeme zu schaffen.

Weitere Beiträge zum STM32: Überblick über STM32-Mikrocontroller und ihre Anwendungen und programmieren STM32

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