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BG24采用CSP小型封装助互联医疗设备引入AI/ML功能

Silicon Labs 来源:SiliconLabs 2023-09-20 15:10 次阅读

Silicon Labs(亦称“芯科科技”)在去年推出行业首款内置人工智能/机器学习AI/ML)硬件加速器的BG24蓝牙SoC和MG24多协议无线SoC系列产品,现在该系列进一步迎来采用Chip Scale Package(CSP)小型封装的BG24新型号,为物联网设备开发人员提供更多技术支持,并有助于要求微型、安全设计的互联医疗设备加速引入AI/ML功能。

xG24系列产品已经为我们的客户在构建Matter认证设备、多协议操作和低功耗蓝牙应用等带来极大助益。我们很高兴能分享新的BG24 CSP封装版本,持续为用户带来更先进的设计优势。以下将介绍该产品的特性。

新型BG24 CSP产品特性及优势

芯片BG24结合了一个78 MHz的ARM Cortex-M33处理器,高性能2.4 GHz射频,行业领先的20位ADC,以及优化的Flash(高达1,536 kB)和RAM(最多256 kB),同时还具备一个AI/ML硬件加速器用于处理机器学习算法,因此在加载ARM Cortex-M33内核时,应用程序可以有更多的周期来做其他工作。通过支持广泛的2.4 GHz无线IoT协议,该产品可以实现市场上最高的安全性与最佳RF性能和能量效率比的集合。

BG24还提供了具有16位ENOB的20位ADC,精确的on-chip voltage references,以及强健的RF interference tolerance,使您能够设计高度精确的设备,便于在市场上获得竞争优势、增加客户满意度并提高产品销售。

AI/ML硬件加速器双重提高性能和能源效率

当考虑在物联网中部署AI或机器学习应用时,设计人员通常会牺牲性能和能源效率来实现边缘应用。凭借BG24专用的内置AI/ML加速器用于快速有效地处理复杂的计算,总体性能可提高4倍,能效则提高6倍。由于机器学习计算在本地设备上进行,而不是在云中进行,如此一来即可消除网络延迟,从而让设备更快地做出决策和采取行动。

BG24拥有芯科科技产品组合中最大的Flash和RAM容量,允许设备面向大型数据集的ML算法训练而发展。搭载通过PSA 3级认证的Secure Vault安全技术,BG24更为物联网设备引入最高级别的安全性,可为门锁、医疗设备和其他敏感部署等产品提供所需的安全功能。在这些产品中,强化设备安全防护免受外部威胁至关重要。

AI/ML正在对医疗保健领域产生巨大影响。我们的许多便携式医疗设备客户,如血糖仪(BGM)、连续血糖监测仪(CGM)、血压监测仪、脉搏血氧仪、胰岛素泵、心脏监测系统、癫痫管理、唾液监测等,都看到AI/ML正在帮助创建更智能、更快、更节能的应用;而新的BG24 CSP解决方案将是实现此一进展的优质选项。







审核编辑:刘清

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原文标题:【新品推荐】BG24 采用 CSP 小型封装助互联医疗设备引入AI/ML功能

文章出处:【微信号:SiliconLabs,微信公众号:Silicon Labs】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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