Con el iMX8M Mini DX-M1, Virtium Embedded Artists presenta un módulo de sistema diseñado para facilitar la transición de los diseños embebidos clásicos a los sistemas periféricos con IA. La característica especial es la integración de un acelerador de IA dedicado directamente en el módulo.
Arquitectura y estructura de hardware
El módulo combina el probado i.MX 8M Mini de NXP con un acelerador DEEPX DX-M1. El i.MX 8M Mini cuenta con cuatro núcleos Cortex-A53 con una frecuencia de reloj de hasta 1,8 GHz y un núcleo Cortex-M4 a 400 MHz para aplicaciones en tiempo real. Se complementa con un códec de vídeo para codificación y descodificación a 1080p, una unidad gráfica 2D/3D y un controlador Gigabit Ethernet. La configuración básica incluye 2 GB LPDDR4.
El acelerador DX-M1 ofrece 25 TOPS con un consumo típico de 5 W y se conecta a través de una interfaz de 64 bits de ancho y cuatro canales con 4 GB LPDDR5. La separación entre la memoria del sistema y la de la IA permite dividir las tareas. Mientras el procesador de aplicaciones se encarga del control, los periféricos y el diálogo multimedia, la NPU realiza tareas de inferencia complejas. Esta interacción está diseñada para una baja latencia, ya que no es necesario conectar una tarjeta aceleradora externa. El módulo mide 82 × 50 mm y utiliza el conector MXM3, que se ha consolidado en la práctica como un estándar robusto para diseños SoM. Su tamaño compacto es una ventaja para aplicaciones con espacio de instalación limitado.
Soporte multimedia y de interfaz
La arquitectura de procesador del i.MX 8M Mini permite combinar directamente funciones de procesamiento de imágenes, multimedia y control. Las pantallas pueden conectarse a través de MIPI DSI y los sensores de cámara a través de MIPI CSI. También hay interfaces de audio y un bloque gráfico 2D/3D, que también cubre aplicaciones con interfaces de usuario. La conexión con la NPU crea una plataforma que realiza localmente la preparación de imágenes y la inferencia de IA. Para los desarrolladores, esto se traduce en una solución que puede combinar algoritmos clásicos de procesamiento de imágenes, como la reducción de ruido o la corrección del color, con redes neuronales para el reconocimiento o la clasificación de objetos. La ventaja reside en la baja latencia y la ausencia de dependencias de la nube.
Parte trasera del NXP iMX8M DX-M1
Rangos de temperatura y entornos operativos
El módulo está disponible en dos versiones. La versión comercial funciona en el rango de 0 a 70 °C con una frecuencia de reloj de hasta 1,8 GHz. Para escenarios industriales se ofrece una variante con un rango de temperatura ampliado de -40 a 85 °C, con núcleos Cortex-A53 diseñados para 1,6 GHz. Esto hace que la plataforma sea adecuada para aplicaciones integradas clásicas, así como para entornos más duros en máquinas o estaciones al aire libre.
Ecosistema de software y soporte al desarrollo
El soporte de software es un factor clave para la idoneidad práctica. El módulo utiliza el ecosistema de NXP, que incluye paquetes de soporte de placa para Linux y Android. Frameworks como TensorFlow Lite u ONNX son compatibles para el desarrollo de aplicaciones de IA. Los desarrolladores pueden entrenar modelos en entornos de cadenas de herramientas comunes y luego ejecutarlos en la DX-M1. La NPU está diseñada para ejecutar varios modelos en paralelo. Esto permite, por ejemplo, configurar un sistema simultáneamente para el reconocimiento de objetos, la segmentación semántica y el procesamiento del lenguaje. Esto es muy relevante para escenarios de borde típicos, como cámaras inteligentes o sistemas de inspección. Virtium Embedded Artists también proporciona diseños de referencia, placas portadoras estandarizadas y un kit de IA que ya integra interfaces centrales. Esto permite realizar prototipos con rapidez y transferirlos posteriormente a la producción en serie sin necesidad de un nuevo diseño de PCB.
Comparación con las plataformas de la competencia
El mercado de módulos integrados con capacidad de IA es heterogéneo. Con Jetson Orin Nano, NVIDIA se dirige a una clase de mayor rendimiento que ofrece hasta 40 TOPS, pero también requiere más energía (7-15 vatios). Con su TPU Edge, Google Coral se centra en la máxima eficiencia energética con sólo 4 TOPS, pero está limitada para modelos más complejos. Con el RZ/V2L, Renesas ofrece una arquitectura con alrededor de 1 TOPS, pensada para aplicaciones especialmente ahorradoras.
El iMX8M Mini DX-M1 se sitúa entre estos enfoques. Con 25 TOPS, se sitúa muy por encima de las soluciones de muy bajo consumo, pero permanece por debajo de los aceleradores de gama alta. Es una opción pragmática para aplicaciones que requieren un equilibrio entre rendimiento y eficiencia. La capacidad de ejecutar varios modelos en paralelo diferencia a esta solución de las simples NPU, mientras que el consumo energético sigue siendo significativamente inferior al de los módulos Jetson más potentes.
Escenarios de aplicación
Los mercados objetivo incluyen todos los campos de aplicación en los que los datos de imágenes y sensores se analizan localmente en tiempo real. En los sistemas de control de drones, las redes neuronales pueden contribuir al reconocimiento de objetos y la evitación de obstáculos sin necesidad de una conexión de red permanente. En tecnología médica, los dispositivos de diagnóstico portátiles pueden ampliarse para incluir funciones de IA visual, mientras que en el sector agrotécnico pueden realizarse sistemas de reconocimiento de las condiciones de las plantas o de gestión de las malas hierbas.
En la industria, el módulo ofrece potencial para el mantenimiento predictivo, donde los datos de sensores y cámaras pueden analizarse in situ para evitar tiempos de inactividad de las máquinas. La combinación de procesador, multimedia y NPU también es interesante para conceptos de fábrica inteligente en los que los flujos de datos se procesan directamente en el sistema.
Análisis del mercado y normalización
La introducción de módulos como el iMX8M Mini DX-M1 llega en un momento en el que también avanza la estandarización en el sector de los sistemas embebidos. Mientras que los factores de forma clásicos como COM Express o Qseven dominan desde hace tiempo, nuevos estándares como COM-HPC u OSM (Open Standard Module) están ganando importancia. COM-HPC se dirige principalmente a aplicaciones de alto rendimiento con mayor consumo y ancho de banda, mientras que OSM se centra en módulos especialmente compactos con posibilidad de soldadura directa en placas portadoras. Aunque el conector MXM3 elegido por Virtium Embedded Artists no es un estándar oficial como COM-HPC u OSM, resulta muy adecuado como solución probada para módulos de tamaño medio. Para los desarrolladores, esto significa cierto grado de flexibilidad, pero también dependencia de placas portadoras específicas. Estratégicamente, el módulo se sitúa así entre las plataformas estandarizadas con un amplio apoyo del ecosistema y las soluciones propietarias, que a menudo permiten acortar los plazos de comercialización. En un mercado integrado cada vez más diversificado, este punto intermedio podría resultar atractivo para los fabricantes que no quieran depender ni de una estandarización máxima ni de diseños totalmente propietarios.
Perspectivas del mercado
Los módulos de sistema con NPU integrada marcan una tendencia hacia un hardware integrado más especializado. Permiten a los desarrolladores realizar nuevos productos con mayor rapidez, ya que la plataforma básica ya dispone de complejas funciones de inteligencia artificial. Con disponibilidad en varios rangos de temperatura y la opción de equipar la misma placa base con o sin NPU, el iMX8M Mini DX-M1 cubre tanto los sistemas embebidos clásicos como las aplicaciones industriales.
En un entorno tan competitivo, es probable que el número de módulos comparables aumente en los próximos años. No obstante, el planteamiento de integrar la aceleración de IA directamente en un SoM compacto demuestra que el papel de estos módulos está cambiando. Están evolucionando desde plataformas puramente informáticas a soluciones completas que combinan multimedia, control e inferencia de IA en un único módulo.
