Qu'est-ce que le système sur le module

System on Module (SoM) est un module de circuit intégré qui intègre les principaux composants d'un ordinateur, tels que le processeur, la mémoire et l'interface, et est conçu pour simplifier la conception et le développement de divers systèmes embarqués. Avec la croissance rapide de l’IoT et des applications embarquées, le SoM devient de plus en plus important.

Composition du système sur module

Le SoM contient généralement un ou plusieurs cœurs de processeur, de la RAM, du stockage (comme l'eMMC ou la mémoire flash) et une série d'interfaces d'E/S standard (telles que USB, Ethernet, UART, etc.). Comparé au SoC (System on Chip), le SoM offre une plus grande flexibilité car il peut être facilement branché sur différentes cartes de support pour répondre aux différentes exigences des applications.

Avantages du SoM

Conception modulaire : permet aux fabricants de remplacer ou de mettre à niveau facilement les modules sans reconcevoir l'ensemble du système.
Délai de mise sur le marché rapide : en utilisant des SoM précertifiés, les entreprises peuvent réduire considérablement le cycle de développement et les délais de mise sur le marché.
Réduire les coûts : réduisez les coûts de conception et de test de circuits complexes et améliorez l’efficacité du développement.

Domaines d'application de SoM

Dans l'automatisation industrielle, le SoM est souvent utilisé dans les systèmes de contrôle de robots et d'automatisation d'usine.
Dans les dispositifs médicaux, SoM fournit une puissance de calcul fiable pour les équipements de surveillance et de diagnostic des patients.
Dans l’Internet des objets, le SoM est un composant essentiel des appareils domestiques intelligents et des réseaux de capteurs.
Dans le domaine de l’électronique grand public, le SoM est largement utilisé dans des appareils tels que les haut-parleurs intelligents et les lecteurs multimédias.

Système sur module (SoM) vs module CPU

SoM est une solution informatique embarquée complète qui comprend généralement un processeur, de la mémoire, du stockage et diverses interfaces d'E/S. Il est conçu pour être directement intégré dans une carte support personnalisée et convient aux applications nécessitant des fonctions complexes et des performances élevées.
L’avantage de SoM réside dans sa conception modulaire, qui peut être facilement mise à niveau et entretenue. Cette flexibilité rend le SoM largement utilisé dans l'automatisation industrielle, les dispositifs médicaux, l'Internet des objets et les maisons intelligentes.

Le module CPU est principalement un module avec une unité centrale de traitement intégrée, qui est généralement utilisée pour fournir des fonctions informatiques de base. Comparé au SoM, le module CPU est davantage axé sur la puissance de traitement et peut ne pas inclure de stockage supplémentaire ou d'interfaces périphériques.
Les modules CPU sont souvent utilisés dans des scénarios nécessitant une puissance de calcul fiable et efficace, tels que les systèmes de contrôle industriels et les serveurs.

Tendances de développement futures

À mesure que la technologie progresse, les SoM et les modules CPU continueront d'intégrer davantage de fonctionnalités, telles que des capacités de traitement de l'IA et des interfaces réseau avancées.
Les domaines d'application émergents tels que l'informatique de pointe et les villes intelligentes stimuleront le développement et l'innovation de ces modules.

Lors du choix d'un SoM, vous devez prendre en compte la puissance de traitement, la consommation d'énergie, la taille physique et les capacités d'extension futures requises pour l'application. Différents fabricants tels que Raspberry Pi Compute Module, NVIDIA Jetson et la série NXP i.MX proposent une variété d'options.

Tendances de développement de SoM

À mesure que la technologie évolue, la puissance de traitement des SoM continue d'augmenter et de plus en plus de SoM prennent en charge divers protocoles de communication sans fil tels que le Wi-Fi 6 et la 5G. De plus, de plus en plus de SoM commencent à intégrer des fonctions d’IA et d’apprentissage automatique pour répondre aux besoins de l’edge computing.