LP-MSPM33C321A은 프로토타입 평가 모듈로, 수량이 한정되어 있습니다.
LP-MSPM33C321A
MSPM33C321A LaunchPad™ 개발 키트
LP-MSPM33C321A
개요
MSPM33C321A LaunchPad™ 개발 키트는 MSPM33C321A MCU(마이크로컨트롤러)를 위한 사용하기 쉬운 평가 모듈입니다. LaunchPad 키트에는 프로그래밍, 디버깅 및 EnergyTrace™ 기술을 위한 온보드 디버그 프로브를 포함하여 MSPM33C321x 마이크로컨트롤러 플랫폼에서 개발을 시작하는 데 필요한 모든 것이 포함되어 있습니다. 보드에는 간단한 사용자 인터페이스를 빠르게 통합할 수 있는 세 개의 버튼, 두 개의 LED 및 한 개의 OLED 디스플레이가 탑재되어 있습니다. 이 보드에는 아날로그 정밀도를 높이기 위한 외부 VREF, 외부 OPA 패드 및 ADC 필터링 패드, 데이터 저장을 위한 외부 플래시도 있습니다.
특징
- 온보드 XDS110 디버그 프로브
- 초저전력 디버깅에 사용 가능한 EnergyTrace 기술
- USB를 통해 PC로 연결되는 백채널 UART
- 80핀 BoosterPack™ 헤더, Mikrobus 커넥터
- 하드웨어 사용자 인터페이스: 버튼 2개, RGB LED 1개, 빨간색 LED 1개, OLED 디스플레이 1개
- ADC(최대 9.4Msps)평가를 위한 외부 REF6033 및 외부 OPA365(기본적으로 채워지지 않음)
- 외부 데이터 저장을 위한 외부 NOR 플래시
- 외부 클록 크리스탈
- 배터리 또는 슈퍼 커패시터 옵션
범용 MCU
차체 및 조명 MCU
주문 및 개발 시작
평가 보드
LP-MSPM33C321A — MSPM33C321A LaunchPad™ 개발 키트
LP-MSPM33C321A — MSPM33C321A LaunchPad™ 개발 키트
소프트웨어 개발 키트(SDK)
MSPM33-SDK — MSPM33 Software Development Kit (SDK)
지원되는 제품 및 하드웨어
제품
범용 MCU
차체 및 조명 MCU
하드웨어 개발
평가 보드
MSPM33-SDK — MSPM33 Software Development Kit (SDK)
제품
범용 MCU
차체 및 조명 MCU
하드웨어 개발
평가 보드
문서
출시 정보
The MSPM33 SDK includes the following features:
- DriverLib and Header Files - v1.04.00:
- Support for MSPM33C321A
- SysConfig - v1.04.00:
- Support for code generation of all DriverLib peripherals
- Clock Tree for easier configuration of Clock System
- NONMAIN Configurator
- Security Configuration
- Project Configuration
- QSPI module support
- Comp Analog Wakeup support
- Security:
- Peripheral protection examples
- Debug unlock examples
- BSL Host examples for I2C and UART
- Boot manager - Customer Secure code
- PSA Crypto examples using TF-PSA-Crypto with AESADV hardware acceleration
- Middleware:
- CMSIS DSP Library v1.16
- LIN Commander and Responder examples
- EdgeAI - Motor fault detection, AC arc fault detection, PIR detection, character recognition, blower imbalance, torque measurement, and generic timeseries examples
- QSPI Flash abstraction layer
- EEPROM Emulation Library
- HAL abstraction layer (I2C, SPI, UART)
- Code examples:
- Hundreds of examples from low-level drivers
- RTOS:
- FreeRTOS Library - v11.2.0
- Tools:
- IDEs: CCS Theia, IAR, Keil MDK
- Compilers: TI-Clang, Arm GCC, IAR, Keil (ARMCC)
- Documentation:
- Comprehensive software documentation including user guides and multiple API guides
- Tools Guide including quick start guides and user guides for MSPM33 tools including IDEs, code generation, debuggers and programmers
- EEPROM Emulation Library documentation and API guide
새 소식
- ML-KEM (Kyber) post-quantum crypto
- TF-PSA-Crypto with AES/SHA/TRNG HW acceleration
- TF-M v2.3.0 and Mbed TLS v4.1.0 support
- Comp Analog Wakeup example
- EEPROM Emulation Library docs; LVGL 160MHz, SPI+DMA
- Keil MDK toolchain support
IDE, 구성, 컴파일러 또는 디버거
EDGE-AI-STUDIO-MCU — Edge AI Studio for Microcontrollers
지원되는 제품 및 하드웨어
제품
Sub-1GHz 무선 MCU
Wi-Fi 제품
범용 MCU
실시간 디지털 전원 MCU
실시간 모터 컨트롤 및 자동화 MCU
저전력 2.4GHz 제품
차량용 파워트레인, 구역 및 섀시 제어 MCU
차체 및 조명 MCU
하드웨어 개발
개발 키트
도터 카드
평가 보드
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제품
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하드웨어 개발
개발 키트
도터 카드
평가 보드
출시 정보
Edge AI Studio is part of the CCStudio™ development tool ecosystem. Edge AI Studio is a collection of graphical and command line tools designed to accelerate edge AI development on TI processors, microcontrollers, connectivity devices and radar sensors. It supports both AI-accelerated devices such as processors featuring a C7™ NPU or microcontrollers featuring a TinyEngine™ as well as AI-supported devices without a dedicated accelerator.
The Edge AI Studio graphical user interface provides a fully integrated solution for data management, model training and deployment on a live development platform. Select from a variety of optimized pre-trained models in the TI Model Zoo and optionally re-train them with custom data (BYOD) to improve accuracy and performance.
Features
- TI Model Zoo containing a wide variety of optimized models
- Supports tasks and models across Time Series, Vision, and Radar
- Supports devices across processors, microcontrollers, connectivity devices and radar sensors
- Data collection
- Data annotation
- Model training with custom data (BYOD)
- Deploy to a live device
- Integration with CCStudio™ IDE
새 소식
- Anomaly Detection task support
- Goodness of Fit report for dataset analysis
- New training reports (One vs Rest Multiclass ROC, Histogram Class Score Differences, PCE on Feature Extracted Clusters, Distribution of Reconstructed Error)
- Added new applications/example projects
- Linux platform support for the desktop application
- Various enhancements and bug fixes
기술 자료
=
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| 상위 문서 | 유형 | 직함 | 형식 옵션 | 최신 영어 버전 다운로드 | 날짜 |
|---|---|---|---|---|---|
| * | EVM User's guide | LP-MSPM33C321A Evaluation Module User's Guide | PDF | HTML | 2025. 4. 7 | |
| 인증서 | LP-MSPM33C321A EU Declaration of Conformity (DoC) | 2025. 9. 19 |