Made with KiCad(107):LattePanda-Mu 载板(Lite Carrier)

    科创经济 朗峰江湖 2024-12-17 83962 次浏览

    LattePanda Mu 是由 DFRobot 设计的一款高性能计算模块,与 ARM 开发板不同,LattePanda Mu 可以安装到任何电脑操作系统。本文介绍其中一块开源的载板(由 KiCad 设计)

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    Made with KiCad 系列将支持新的展示方式。直接将以下链接复制到浏览器中(或点击“阅读原文”): https://www.eda.cn/ecadViewer/viewerPage?xmlId=f580edac-ffcf-4d96-bb00-d377903ce0ab&fileZip=%2Fdata%2Fdesign%2Fdemo%2Ff580edac-ffcf-4d96-bb00-d377903ce0ab.zip 即可动态查看设计的原理图、PCB、3D 及 BOM,查询设计中器件、走线、焊盘的属性详情。还可以在原理图中与AI小助手互动,帮您更高效地学习设计细节:

    LattePanda Mu 介绍

    LattePanda Mu 是一款微型 x86 计算模块,采用英特尔 N100 四核处理器、8GB LPDDR5 内存和 64GB 存储器。LattePanda Mu 提供了大量引脚,包括 3 个 HDMI/DisplayPort、8 个 USB 2.0、最多 4 个 USB 3.2 和最多 9 个 PCIe 3.0 通道。这些灵活的接口和开源载板文件使用户可以毫不费力地设计定制载板,以满足他们的独特需求。

    小巧但强大

    LattePanda Mu x86 计算模块采用英特尔 N100 四核处理器,主频高达 3.4GHz,可为大多数应用提供充足的性能和多任务处理能力。在Geekbench 6 上的多核得分高达 3115 分,单核得分高达 1217 分,超过了 Raspberry Pi 5、英特尔赛扬 N5105 和 Atom x5-Z8350。其 CPU 性能是 Raspberry Pi 5 的两倍。

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    卡片大小的尺寸

    LattePanda Mu x86 计算模块的尺寸只有 69.6 毫米 x 60 毫米,非常小巧,可以集成到空间有限的设备中,在不占用空间的情况下提供强大的计算能力。

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    灵活的性能和能耗

    处理器的 TDP 可在 6W 至 35W 之间调节,提供了灵活的功率使用和热量输出。

    6W 设置可实现高效运行,发热量极低,并采用静音被动冷却;35W 设置可提供强劲性能,但需要主动冷却。

    灵活的扩展引脚

    LattePanda Mu 扩展了大量引脚,如 3 个 HDMI/DisplayPort、8 个 USB 2.0、最多 4 个 USB 3.2、9 个 PCIe 3.0 通道、2 个 SATA 3.0 和 64 个可扩展 GPIO。这提供了无与伦比的灵活性和可扩展性,使您能够创建特定的解决方案。

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    载板 - 拓展无限可能

    DFRobot 为 LattePanda Mu 提供了一个轻型载板(Lite Carrier),为快速设计验证提供了一个具有各种接口的综合开发平台。此外,还提供全功能评估载板,暴露 LattePanda Mu 的所有引脚,用于广泛的硬件和软件测试。

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    多系统支持

    LattePanda Mu x86 模块化计算机支持多种操作系统,包括 Windows 10、Windows 11 和 Ubuntu。

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    功能特性

    处理器 英特尔处理器 N100 4 核,主频高达 3.4GHz

    内存 LPDDR5 4800MT/s 8GB,支持 IBECC

    存储:eMMC 5.1 64GB

    显示屏 3 个输出;最大分辨率 4096 x 2160@60Hz

    输入/输出

    PCIe 3.0:多达 9 个通道

    SATA 3.0:最多 2 个端口

    USB 3.2(10Gbps):最多 4 个端口

    USB 2.0(480Mbps):8 个端口

    I2CUART 和 GPIO

    电源:9~20V

    操作系统:Windows、Ubuntu Windows、Ubuntu

    环境:0~60°C; 0~80% 相对湿度 0~60°C; 0~80% 相对湿度

    尺寸:69.6 x 60 毫米

    原理图 & PCB

    Lite Carrier Board

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    License MIT

    仓库 & 下载

    可以在Github中获取开源仓库:

    https://github.com/LattePandaTeam/LattePanda-Mu