{"title":"Sima.Ai | Official Page","description":null,"products":[{"product_id":"sima-ai-mlsoc-devkit","title":"مجموعة تطوير SiMa.ai MLSoC 2.0","description":"\u003ch1 style=\"text-align: center;\" class=\"text-center lg:text-left text-white mb-4 lg:mb-8\"\u003e\u003cspan class=\"font-denim-medium text-[36px] md:leading-[40px] md:text-[64px] md:leading-[70px]\"\u003eارتقِ برحلتك في تعلم الآلة (ML)\u003c\/span\u003e\u003c\/h1\u003e\n\u003cp\u003e\u003cmeta charset=\"UTF-8\"\u003e\u003cspan\u003eتحتوي مجموعة تطوير MLSoC من SiMa.ai على كل ما تحتاجه لتقييم ونمذجة وعرض تطبيقات تعلم الآلة (ML) الخاصة بالرؤية الحاسوبية على لوحة التطوير، باستخدام شريحة MLSoC المصممة خصيصاً لهذا الغرض من SiMa.ai. تجمع مجموعة التطوير بين لوحة تطوير مدمجة تعتمد على لوحة الإنتاج HHHL PCIe من SiMa، والتي تم تعديلها لتوفير واجهات يستخدمها المطورون، وتسمح بالتشغيل المستقل في بيئة مختبرية، بالإضافة إلى إمكانية دمجها في منصة PCIe. توفر خيارات التكوين هذه، سواء على طاولة المختبر أو داخل الكمبيوتر، مرونة لدعم ملفات تعريف مختلفة للمطورين.\u003c\/span\u003e\u003cspan\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003ch2\u003e\u003cspan\u003eجاهزة للاستخدام الفوري\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003eيرغب المطورون في تشغيل الأدوات والأجهزة بسرعة حتى يتمكنوا من تقييم وتعلم منصة SiMa.ai لتعلم الآلة على الحافة. توفر مجموعة التطوير حزمة جاهزة للاستخدام الفوري تضم جميع المكونات التي تحتاجها، بالإضافة إلى دليل يجعل هذه العملية سهلة للغاية، مما يتيح للمطورين التركيز على تقييمهم.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/sima.ai\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/image-1-1.webp\" style=\"margin-bottom: 16px; float: none;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003e \u003c\/h2\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003eالتقييم\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cmeta charset=\"UTF-8\"\u003e\u003cspan\u003eالخطوة الأولى التي يرغب مطور تعلم الآلة في القيام بها هي تحديد أداء ودقة نموذج تعلم الآلة على منصة مستهدفة، وتقييم القدرات والوقت والجهد اللازم لتجميع النماذج ذات الاهتمام. توفر Palette™ ميزات التكميم والتجميع لنموذج المطور باستخدام مترجم Palette. استفد من أدوات بناء ونشر صور برمجيات السيليكون الخاصة بـ Palette لبرمجة لوحة المطور. توفر مجموعة التطوير القدرة على تنفيذ هذه الإصدارات وتقديم مؤشرات الأداء الرئيسية مثل: الإطارات في الثانية (fps)، وزمن الوصول، والدقة، ونسبة تحميل موارد الحوسبة وبصمة الذاكرة. تدعم Palette، التي تعمل داخل حاوية Docker على سطح المكتب، الترجمة المتقاطعة لـ ARM مع مكتبات لإنشاء كود لـ SoC، بالإضافة إلى مجموعة أدوات بناء واختبار ونشر المنصة لإنشاء تطبيقات تعلم آلة كاملة.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cspan\u003e \u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cspan\u003eالنمذجة\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cspan\u003eالخطوة التالية التي يرغب مطور تعلم الآلة في القيام بها هي دمج هذا النموذج في تطبيق محتمل أو حالة استخدام، بما في ذلك وظائف ما قبل وما بعد المعالجة لنموذج تعلم الآلة. لتسريع مرحلة النمذجة، تضيف Palette القدرة على برمجة وبناء وتقييم خط أنابيب (pipeline) بسرعة باستخدام نماذج تعلم الآلة الخاصة بك. يمكن للمطورين استخدام لغة بايثون (Python) عبر واجهات برمجة تطبيقات SiMa لخط الأنابيب الوظيفي، متجنبين بذلك التحسين المعقد المضمن الذي غالباً ما يكون ضرورياً للتنفيذ على الجهاز. تربط واجهات برمجة التطبيقات هذه كود بايثون الخاص بك ببيئة تنفيذ الجهاز، وسيتم تنفيذه على الجهاز كخط أنابيب وظيفي كامل. بضغطة زر واحدة، يتم تحميل هذا الإصدار في لوحة المطور للتنفيذ. يمكن لهذا التطبيق كإثبات للمفهوم (PoC) التحقق من وظائف خط الأنابيب وتوفير وسيلة عرض مبكرة.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: left;\"\u003e\u003cspan\u003eالعرض\u003c\/span\u003e\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan\u003eجلب تدفق بيانات في الوقت الفعلي بسرعة إلى المنصة، وتنفيذ خط أنابيب على تدفق البيانات هذا، وعرض نتائج الأداء في الوقت الفعلي أثناء التشغيل على سيليكون MLSoC لعروض حالات الاستخدام. يمكن تشغيل خطوط أنابيب GStreamer النموذجية المضمنة في إصدار برنامج Palette مباشرة من الصندوق لعرض أداء البث في الوقت الفعلي. يمكن لخطوط أنابيب العملاء الاستفادة من تصميمات خطوط الأنابيب هذه التي تستخدم GStreamer للحصول على استفادة أعلى من موارد الحوسبة ومعدل إطارات (fps) أعلى. تعالج لوحة المطور خطوط الأنابيب وتعرض البيانات الوصفية (metadata) فوق جهاز الكمبيوتر المضيف. أضف كاميرات إضافية لتوفير قدرات معالجة متعددة الكاميرات.\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ch2\u003e \u003c\/h2\u003e\n\u003ch2\u003eلوحة تطوير MLSoC:\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003eتعتمد لوحة تطوير MLSoC على لوحة الإنتاج الخاصة بنا ذات الارتفاع والطول النصفي (HHHL) من نوع PCIe، ولكن تم تعديلها للعمل في بيئة مختبرية مع إمكانية الوصول إلى لوحة متعددة الاستخدامات تستخدم جهاز نظام على شريحة (MLSoC) لتعلم الآلة من SiMa.ai.\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eعلى طاولة المختبر:\u003c\/strong\u003e موصل حافة PCIe مغطى بطبقة حماية ولوحة بها أربع قواعد أسفل اللوحة، ويوفر موصل micro-USB الطاقة للتشغيل في بيئة المختبر.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eداخل أجهزة الكمبيوتر:\u003c\/strong\u003e عامل شكل PCIe (68.9 مم × 160 مم) باستخدام موصل حافة PCB قياسي بـ 98 سنًا ليتم وضعه في أي جهاز كمبيوتر مضيف أو لوحة أم قياسية. يتم تضمين دعامة للمساعدة في التثبيت داخل الكمبيوتر.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eلوحة منخفضة الطاقة: \u003c\/strong\u003eأحمال العمل النموذجية 10-15 وات. تدعم PCIe الجيل 4.0 حتى x8 مسارات، LPDDR4 x4، I2C x2، eMMC، بطاقة uSD، QSPI-8 x1، منفذي إيثرنت 1G عبر RJ45، UART x2، وواجهات GPIO.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eمسرع تعلم الآلة (MLA):\u003c\/strong\u003e يوفر ما يصل إلى 50 تريليون عملية في الثانية (50 TOPS) لحسابات الشبكات العصبية.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eوحدة معالجة التطبيقات (APU)\u003c\/strong\u003e: مجموعة من أربعة معالجات ARM Cortex-A65 مزدوجة الخيوط تعمل بتردد يصل إلى 1.15 جيجاهرتز لتقديم ما يصل إلى 15 ألف Dhrystone MIPS، مما يلغي الحاجة إلى وحدة معالجة مركزية خارجية أو مضيف كمبيوتر.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eمشفر\/فك تشفير الفيديو:\u003c\/strong\u003e يدعم معايير الضغط H.264\/H.265 مع دعم للملفات التعريفية الأساسية\/الرئيسية\/العالية، وأخذ عينات فرعية 4:2:0 بدقة 8 بت. يدعم المشفر معدلات تصل إلى 4Kp30، بينما يدعم فك التشفير ما يصل إلى 4Kp60.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003e\n\n\u003cstrong\u003eوحدة الرؤية الحاسوبية (CVU):\u003c\/strong\u003e\n\u003cul\u003e\n\n\u003cli\u003eتتكون من معالج فيديو Synopsys ARC EV74 رباعي النواة يدعم ما يصل إلى 600 GOPS بدقة 16 بت.\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eمدمجة للتنفيذ الأمثل لخوارزميات الرؤية الحاسوبية المستخدمة في ما قبل وما بعد معالجة تعلم الآلة ووظائف معالجة خطوط الأنابيب الأخرى.\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\n\n\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e\n\u003ch2\u003e \u003c\/h2\u003e\n\u003ch2\u003eمحتويات مجموعة التطوير 2:\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"width: 100%\" width=\"100%\"\u003e\n\n\u003ctbody\u003e\n\n\u003ctr\u003e\n\n\u003ctd style=\"border: 0px; text-align: center; vertical-align: top; width: 19.4495%;\"\u003e \u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/aGroup-272.svg?v=1737478186\" alt=\"\"\u003e\u003cbr\u003eلوحة التطوير (HHHL)\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"border: 0px; text-align: center; vertical-align: top; width: 31.7431%;\"\u003e\n\n\u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/aGroup-273.svg?v=1737478186\" alt=\"\"\u003e\u003cbr\u003eمحول طاقة Type C وكابل Type C إلى micro USB\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"border: 0px; text-align: center; vertical-align: top; width: 13.578%;\"\u003e\n\n\u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Group-274.svg?v=1737478186\" alt=\"\"\u003e\u003cbr\u003eكابل إيثرنت\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"border: 0px; text-align: center; vertical-align: top; width: 15.7798%;\"\u003e\n\n\u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Group-275.svg?v=1737478186\" alt=\"\"\u003e\u003cbr\u003eكابل UART إلى USB\u003c\/td\u003e\n\n\u003ctd style=\"border: 0px; text-align: center; vertical-align: top; width: 17.9817%;\"\u003e\n\n\u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Group-276.svg?v=1737478186\" alt=\"\"\u003e\u003cbr\u003eدعامة تركيب PCIe\u003c\/td\u003e\n\n\n\u003c\/tr\u003e\n\n\n\u003c\/tbody\u003e\n\n\n\u003c\/table\u003e\n\u003ch2\u003e \u003c\/h2\u003e\n\u003ch2\u003eحزمة كاميرا مجموعة التطوير 2:\u003c\/h2\u003e\n\u003cp\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(128, 128, 128);\"\u003e\u003cstrong\u003eمجموعة التطوير 2 مع حزمة كاميرا لعرض خطوط أنابيب تعلم الآلة عبر GStreamer في الوقت الفعلي\u003c\/strong\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\n\u003cli\u003eRouteCAM_CU20 – كاميرا Sony® IMX462 Full HD GigE\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eكاميرا تعمل بالطاقة عبر الإيثرنت (PoE) متوافقة مع معيار IEEE 802.3af\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eتأتي مع محول طاقة PoE وكابل\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eتحتوي على مستشعر صورة CMOS من نوع Sony® Starvis IMX462\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eحساسية فائقة للإضاءة المنخفضة وأداء فائق في نطاق الأشعة تحت الحمراء القريبة\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eنطاق ديناميكي عالي (HDR)\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eمعالج إشارة صورة (ISP) عالي الأداء مدمج\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eتدعم أوضاع 10Base-T و100Base-TX و1000Base-T\u003c\/li\u003e\n\n\u003cli\u003eمجموعة التطوير مرفقة مع كاميرا إيثرنت 1 جيجابايت\u003c\/li\u003e\n\n\n\u003c\/ul\u003e","brand":"SiMa.ai","offers":[{"title":"DevKit Only","offer_id":49828686627133,"sku":"SBC1114","price":209999.99,"currency_code":"INR","in_stock":true},{"title":"DevKit Camera Bundle","offer_id":49828686659901,"sku":"SBC1114C","price":244999.99,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Screenshot2024-01-19at12.08.51PM.png?v=1737476891"},{"product_id":"sima-ai-modalix-devkit-3-0","title":"SiMa.ai Modalix DevKit 3.0","description":"\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eModalix DevKit 3.0\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe SiMa.ai MLSoC Modalix Development Kit (DevKit) is a complete hardware and software platform for evaluating and prototyping intelligent Physical AI applications using the latest MLSoC Modalix System-on-Module (SoM).\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eDesigned for rapid deployment, this kit enables seamless development, benchmarking, and proof-of-concept creation with SiMa.ai’s Palette software, offering best-in-class performance-per-watt in a compact form factor. Ideal for industrial, robotics, and vision-based and LLM-based applications, this kit supports real-time inferencing across computer vision, transformer models, and GenAI workloads.\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003ePowered by MLSoC Modalix SoM\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe MLSoC Modalix SoM combines the power and performance of Modalix with extended peripherals, all in a compact form factor designed to scale Physical AI deployments. Built on the field-proven MLSoC, Modalix, with its rich peripherals and unique architecture, delivers exceptional performance for multimodal Transformers, LLMs, LMMs, and GenAI workloads, while also supporting legacy CNN and computer vision algorithms.\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe Modalix SoM offers the best-in-class performance per watt.\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eDevelopment Flow\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003ePhase\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eDescription\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eDetails\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eEvaluate\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eUse Palette to compile and run models, assess performance (FPS, latency, compute utilization), and monitor system metrics.\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid #000; padding: 8px;\"\u003e\n\u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 18px;\"\u003e\n\u003cli\u003eDocker-based toolchain\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eARM cross-compiler\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePlatform image build \u0026amp; deploy tools\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIntegrated KPIs and performance feedback\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003ePrototype\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eDevelopers can rapidly prototype functional pipelines using SiMa.ai’s Python APIs.\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eEnables fast bring-up of custom ML workflows directly on the hardware without complex embedded optimization.\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eDemonstrate\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eThe DevKit supports multi-camera input and high-speed interfaces for showcasing applications.\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid #000; padding: 8px;\"\u003e\n\u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 18px;\"\u003e\n\u003cli\u003eMIPI CSI-2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIP-based input\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB 3.2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eReal-time vision AI demo via HDMI with minimal latency\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eSpecifications\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eSubsystem\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eSpecifications\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eMLSoC Modalix with ML Accelerator (MLA)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e50 TOPs (BF16, INT8, INT16); supports GenAI and neural networks\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eApplication Processor\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e8× Arm Cortex-A65 @ 1.4–1.5 GHz; 32k Dhrystone MIPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eMemory\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e32 GB 128-bit LPDDR5, 128-bit @ 6400 Mbps\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eVideo Codec\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eH.264\/H.265\/AV1 Decode 4K@60; H.264\/H.265 Encode 4K@60\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eComputer Vision (CVU)\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e4-core Synopsys EV74 @ 1 GHz; 720 16-bit GOPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eImage Signal Processor\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eARM Mali-C71 @ 1.2 GHz; supports RAW up to 24-bit, RGGB, RCCG, RCCB, RGBIR, WDR\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eStorage\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e16GB eMMC, 64MB QSPI, 128Kb EEPROM\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eAdvanced Security\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eSecure boot, encryption, key storage, user code API\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eOperating Temperature Range\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e0–35°C\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eAvailable Interfaces\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cimg alt=\"\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Gemini_Generated_Image_7t3n4p7t3n4p7t3n.png?v=1763376133\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%; height: 147.75px;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr style=\"height: 10.5938px;\"\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 10.5938px;\"\u003e\u003cstrong\u003eNo.\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 10.5938px;\"\u003e\u003cstrong\u003eInterfaces\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eHDMI 1.4 @ 4K\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e2 × MIPI CSI-2 Connectors\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eM.2 M — 4× PCIe Gen4 RC\/EP\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e4\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e4× USB 3.2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e5\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1× USB-C\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e6\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1× Gigabit Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e7\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eI²C \/ UART \/ GPIO \/ SPI \/ GPIO\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eResources\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eProduct Brief\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003ca href=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Modalix-DevKit-Product-Brief_03.1.pdf?v=1763376668\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eDownload\u003c\/a\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eWhat’s Included\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003e• DevKit with enclosure\u003c\/strong\u003e (Modalix SoM and Carrier Board)\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003e• Universal power adaptor\u003c\/strong\u003e (DC 12V @ 5A)\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003e• M.2 500GB NVME storage\u003c\/strong\u003e\u003c\/p\u003e","brand":"SiMa.ai","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":51001180094781,"sku":"SBC1144","price":172699.99,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/devkit-3-0_480x256_a69c6869-5027-45f2-92e6-1c0f93dfd6d4.webp?v=1774510820"},{"product_id":"sima-ai-modalix-deployment-kit","title":"SiMa.ai Modalix Deployment Kit  : (SW license extra)","description":"\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eModalix Deployment Kit\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe SiMa.ai MLSoC Modalix Development Kit (DevKit) is a complete hardware and software platform for evaluating and prototyping intelligent Physical AI applications using the latest Modalix System-on-Module (SoM).\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eDesigned for rapid deployment, this kit enables seamless development, benchmarking, and proof-of-concept creation with SiMa.ai’s Palette software, offering best-in-class performance-per-watt in a compact form factor. Ideal for industrial, robotics, and vision-based and LLM-based applications, this kit supports real-time inferencing across computer vision, transformer models, and GenAI workloads.\u003c\/p\u003e\n\u003cdiv style=\"display: grid; grid-template-columns: 1fr; gap: 24px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n\u003c!-- Cards Container --\u003e\n\u003cdiv class=\"feature-grid\"\u003e\n\u003cdiv class=\"card\"\u003e\n\u003ch3\u003eBuild, test, and deploy AI apps fast\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eLaunch edge AI applications in just minutes with our streamlined workflow\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"card\"\u003e\n\u003ch3\u003ePrototype smart, autonomous systems\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eDesign Physical AI, robotics, and sensor-based apps with ease\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"card\"\u003e\n\u003ch3\u003eExplore demos, models, and docs\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eAccess ready-to-run examples, pretrained models, and full guides\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"card\"\u003e\n\u003ch3\u003eComplete kit with all essentials\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eFast deployment includes software, cables, tools, and power—no extras needed\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cdiv class=\"card\"\u003e\n\u003ch3\u003eDeploy your models seamlessly with industry-standard compatibility\u003c\/h3\u003e\n\u003cp\u003eDeploy your models seamlessly with industry-standard compatibility\u003c\/p\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003c\/div\u003e\n\u003cstyle\u003e\n.feature-grid {\n  display: grid;\n  gap: 24px;\n  grid-template-columns: repeat(1, 1fr);\n}\n\n\/* Tablet *\/\n@media (min-width: 768px) {\n  .feature-grid {\n    grid-template-columns: repeat(2, 1fr);\n  }\n}\n\n\/* Desktop *\/\n@media (min-width: 1024px) {\n  .feature-grid {\n    grid-template-columns: repeat(5, 1fr);\n  }\n}\n\n.card {\n  background: #fff;\n  border-radius: 16px;\n  padding: 32px 24px;\n  text-align: center;\n  box-shadow: 0 8px 24px rgba(0,0,0,0.08);\n}\n\n.card h3 {\n  margin-bottom: 12px;\n}\n\n.card p {\n  margin: 0;\n}\n\u003c\/style\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003ePowered by MLSoC Modalix SoM\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe MLSoC Modalix System-on-Module (SoM) provides the proven performance of the Modalix MLSoC architecture in a compact, deployment-ready form factor, purpose-built to Scale Physical AI applications.\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe Modalix innovative system architecture seamlessly integrates a set of compute engines and peripherals, delivering best-in-class performance per watt for advanced workloads, including multimodal Transformers, Large Language Models (LLMs), Large Multimodal Models (LMMs), and Generative AI (GenAI). It also maintains full support for legacy convolutional neural networks (CNNs) and traditional\u003cbr\u003ecomputer vision algorithms, ensuring broad compatibility across both modern and established ML pipelines.\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003eThe Modalix SoM offers the best-in-class performance per watt.\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cimg alt=\"\" src=\"https:\/\/sima.ai\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/som-chips-with-bg.png\" class=\"object-contain\" decoding=\"async\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eMLSoC Modalix SoM Feature Highlights\u003cbr\u003e\n\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eMachine Learning Accelerator (MLA)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e50 TOPs (BF16, INT8, INT16)\u003cbr\u003eSupports LLMs, neural networks, and GenAI\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eApplication Compute Unit (ACU)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e8 × ARM Cortex-A65 @ 1.4 GHz\u003cbr\u003e32K Dhrystone MIPS\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eMemory\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e32 GB or 8 GB on-board 128-bit LPDDR5 (6400 Mbps) system memory\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eBoot and Security Unit (BSU)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003eSecure boot with boot code authentication and encryption\u003cbr\u003eSecure key storage and management\u003cbr\u003eSecurity engine for user code\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eVideo Codec\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003eDecode H.264 \/ H.265 \/ AV1 up to 4K60\u003cbr\u003eEncode H.264 \/ H.265 up to 4K60\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eComputer Vision Unit (CVU)\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e4-core Synopsys EV74 DSP @ 1 GHz\u003cbr\u003e720 GOPS (16-bit)\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eLow-Latency ISP\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003eARM Mali-C-1 @ 1.2 GHz\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eDisplay Connectivity\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003eHDMI 1.4 port with 4K resolution\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003ePeripherals\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e4 × 2-lane MIPI CSI-2\u003cbr\u003e4 × PCIe Gen5 RC \u0026amp; EP\u003cbr\u003e1 × 1Gb Ethernet PHY\u003cbr\u003e3 × USB 3.0\u003cbr\u003e4 × I2C, 3 × UART, 14 × GPIO\u003cbr\u003e2 × SPI\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eStorage\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003eExternal NVMe via PCIe x4\u003cbr\u003eExternal SSD via USB 3.0\u003cbr\u003e16 GB eMMC flash\u003cbr\u003e64 MB QSPI flash\u003cbr\u003e128 KB EEPROM\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003ePower Supply\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003eFlexible 5–20 V power input\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eForm Factor\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e69.6 mm × 45 mm\u003cbr\u003e260-pin SO-DIMM connector\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 50.7592%;\"\u003e\u003cstrong\u003eOperating Temperature\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; width: 49.2408%;\"\u003e\n\u003cstrong\u003eCommercial SoM: \u003c\/strong\u003e 0°C to +60°C\u003cbr\u003e\u003cstrong\u003e    Industrial SoM:  \u003c\/strong\u003e-40°C to +85°C\u003cbr\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eDevelopment Flow\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003ePhase\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eDescription\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eDetails\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eEvaluate\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eUse Palette to compile and run models, assess performance (FPS, latency, compute utilization), and monitor system metrics.\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid #000; padding: 8px;\"\u003e\n\u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 18px;\"\u003e\n\u003cli\u003eDocker-based toolchain\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eARM cross-compiler\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003ePlatform image build \u0026amp; deploy tools\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIntegrated KPIs and performance feedback\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003ePrototype\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eDevelopers can rapidly prototype functional pipelines using SiMa.ai’s Python APIs.\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eEnables fast bring-up of custom ML workflows directly on the hardware without complex embedded optimization.\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cstrong\u003eDemonstrate\u003c\/strong\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eThe Deployment supports multi-camera input and high-speed interfaces for showcasing applications.\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid #000; padding: 8px;\"\u003e\n\u003cul style=\"margin: 0; padding-left: 18px;\"\u003e\n\u003cli\u003eMIPI CSI-2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eIP-based input\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eUSB 3.2\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eReal-time vision AI demo via HDMI with minimal latency\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eAvailable Interfaces\u003c\/h2\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e\u003cimg src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Gemini_Generated_Image_7t3n4p7t3n4p7t3n.png?v=1763376133\" alt=\"\"\u003e\u003c\/p\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%; height: 147.75px;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr style=\"height: 10.5938px;\"\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 10.5938px;\"\u003e\u003cstrong\u003eNo.\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 10.5938px;\"\u003e\u003cstrong\u003eInterfaces\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eHDMI 1.4 @ 4K\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e2\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e2 × MIPI CSI-2 Connectors\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e3\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eM.2 M — 4× PCIe Gen4 RC\/EP\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e4\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e4× USB 3.2\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e5\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1× USB-C\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e6\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1× Gigabit Ethernet\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e7\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eI²C \/ UART \/ GPIO \/ SPI \/ GPIO\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eResources\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003eProduct Brief\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center;\"\u003e\u003cspan style=\"color: rgb(255, 42, 0);\"\u003e\u003ca href=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/Modalix-SoM-Product-Brief_05.3.pdf?v=1770721342\" style=\"color: rgb(255, 42, 0);\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\"\u003eDownload\u003c\/a\u003e\u003c\/span\u003e\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp style=\"text-align: center;\"\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eWhat’s Included\u003cstrong\u003e\u003c\/strong\u003e\n\u003c\/h2\u003e\n\u003ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 100%; height: 147.75px;\"\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr style=\"height: 10.5938px;\"\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 10.5938px;\"\u003e\u003cstrong\u003eParts\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003cth style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 10.5938px;\"\u003e\u003cstrong\u003eQuantity\u003c\/strong\u003e\u003c\/th\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eModalix SoM 32GB \u003cspan style=\"color: rgb(255, 42, 0);\"\u003e(Commercial\/Industrial)\u003c\/span\u003e\n\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eCarrier Board\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eActive Heatsink\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eM.2 240GB NVME Solid State Drive\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e12V\/5A Power Supply\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003ctr style=\"height: 19.5938px;\"\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003eMetal Enclosure\u003c\/td\u003e\n\u003ctd style=\"border: 1px solid rgb(0, 0, 0); padding: 8px; text-align: center; height: 19.5938px;\"\u003e1\u003c\/td\u003e\n\u003c\/tr\u003e\n\u003c\/tbody\u003e\n\u003c\/table\u003e\n\u003cp\u003e \u003c\/p\u003e\n\u003ch2 style=\"text-align: center;\"\u003eVideos\u003c\/h2\u003e\n\u003cdiv style=\"position: relative; width: 100%; padding-top: 56.25%; background: #000;\"\u003e\u003cvideo preload=\"metadata\" playsinline=\"\" controls=\"controls\" style=\"position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; object-fit: contain;\"\u003e\n    \u003csource type=\"video\/mp4\" src=\"https:\/\/cdn.shopify.com\/videos\/c\/o\/v\/82949aeb6dc7480ba08a1f4e08efa396.mp4\"\u003e\n    Your browser does not support the video tag.\n  \u003c\/source\u003e\u003c\/video\u003e\u003c\/div\u003e","brand":"SiMa.ai","offers":[{"title":"Commercial","offer_id":51369869181245,"sku":"SBC1158","price":84999.99,"currency_code":"INR","in_stock":true},{"title":"Industrial","offer_id":51369869214013,"sku":"SBC1159","price":89999.99,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/files\/devkit-3-0_480x256_a69c6869-5027-45f2-92e6-1c0f93dfd6d4.webp?v=1774510820"}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0014\/4313\/5560\/collections\/SiMa.ai-logo.jpg?v=1785995989","url":"https:\/\/thinkrobotics.com\/ar\/collections\/sima-ai-official-page.oembed","provider":"Atlantis Robotics","version":"1.0","type":"link"}