AM25LS2517DMB 时间：2025/12/28 3:01:01 阅读：9

AM25LS2517DMB 是一款由 AMD（Advanced Micro Devices）公司生产的高性能、低功耗的 32 位嵌入式微处理器，属于 AM25 系列产品线。该芯片专为工业控制、通信设备、网络边缘计算和智能终端等中高端嵌入式应用场景设计，结合了先进的制程工艺与优化的架构设计，能够在保证高运算性能的同时实现良好的能效比。AM25LS2517DMB 基于 ARM 架构授权设计，采用多核异构结构，集成了多个处理单元，包括主应用核心、实时处理核心以及专用加速模块，支持丰富的外设接口和多种操作系统，如 Linux、RTOS 等，具备出色的系统扩展性与软件兼容性。
　　该芯片封装形式为 BGA，具有较高的引脚密度，适用于紧凑型 PCB 设计。其工作温度范围覆盖工业级标准（-40°C 至 +85°C），可在恶劣环境下稳定运行，适合部署在户外设备、自动化控制系统及车载电子系统中。此外，AM25LS2517DMB 还集成了安全启动、加密引擎和可信执行环境（TEE）等功能，提升了系统的整体安全性，满足现代物联网设备对数据隐私和防篡改的需求。

参数

制造商：AMD
　　核心架构：ARM Cortex-A55 / Cortex-M7 多核异构
　　主频：最高 1.8GHz
　　制程工艺：28nm LP
　　工作电压：1.0V ~ 1.2V
　　封装类型：361-pin BGA
　　工作温度范围：-40°C 至 +85°C
　　内存接口：支持 DDR4/LPDDR4
　　存储接口：eMMC 5.1, NAND Flash, SPI NOR
　　通信接口：千兆以太网、USB 3.0、PCIe 2.1 x1
　　GPIO 数量：≥64
　　ADC 分辨率：12-bit @ 1MSPS
　　安全特性：硬件加密引擎、安全启动、TrustZone 支持

特性

AM25LS2517DMB 的一大核心特性在于其多核异构架构设计，集成了高性能的 ARM Cortex-A55 应用处理器核心与低延迟的 Cortex-M7 实时控制核心，实现了通用计算与实时响应能力的完美融合。Cortex-A55 核心负责运行复杂的操作系统和应用程序，例如图形界面、网络协议栈或 AI 推理任务；而 Cortex-M7 则专注于高精度定时控制、电机驱动或传感器采集等对时间敏感的任务，确保系统在多任务并发场景下仍能保持极低的中断响应延迟。这种架构极大提升了芯片在工业自动化、智能网关和边缘AI设备中的适应性。
　　该芯片采用 28nm 低功耗工艺制造，在性能与功耗之间取得了良好平衡。典型工作功耗低于 3W，待机模式下可降至 50mW 以下，支持动态电压频率调节（DVFS）和多种电源管理模式，适合电池供电或能源受限的应用环境。片上集成的内存控制器支持 DDR4 和 LPDDR4，最大可扩展至 4GB 内存，显著增强了数据吞吐能力和多任务处理效率。
　　在连接性方面，AM25LS2517DMB 提供了丰富的高速接口资源，包括千兆以太网 MAC+PHY、USB 3.0 Host/Device、PCIe 2.1 x1 通道，可用于外接 FPGA、GPU 加速卡或 NVMe 存储设备，极大地拓展了系统的功能边界。同时，还配备有多个 UART、I2C、SPI 和 CAN FD 接口，便于与各类工业现场总线设备进行通信。
　　安全性方面，芯片内置 AES-256、SHA-256 硬件加密引擎，支持安全启动流程验证固件完整性，并通过 TrustZone 技术构建可信执行环境，防止恶意代码注入和敏感数据泄露。这些功能使其非常适合用于需要符合 IEC 62443 或 ISO/SAE 21434 等安全规范的工业与汽车领域应用。

应用

AM25LS2517DMB 广泛应用于对性能、可靠性和安全性要求较高的嵌入式系统中。在工业自动化领域，它常被用于可编程逻辑控制器（PLC）、人机界面（HMI）、运动控制器和工业网关设备中，凭借其实时处理能力和丰富的现场总线接口，能够高效协调工厂产线上的各种传感器与执行器。
　　在网络通信方面，该芯片适用于中小型路由器、交换机、IP 摄像头和 SD-WAN 边缘设备，其千兆以太网和 PCIe 接口支持高速数据转发与虚拟化功能，结合 Linux 系统可实现灵活的网络策略配置与流量管理。
　　在智能交通系统中，AM25LS2517DMB 可作为车载信息娱乐系统（IVI）或远程信息处理单元（Telematics Unit）的核心处理器，支持多媒体解码、GPS 定位、蜂窝通信模组接入以及 OTA 固件升级。
　　此外，在智慧能源、医疗设备和边缘人工智能终端中也有广泛应用。例如，在智能电表集中器中，它可以完成多路数据采集、协议转换与云端通信；在便携式医疗监测仪中，则可实现生理信号分析与无线传输；而在边缘 AI 盒子中，借助协处理器或 NPU 扩展，可用于本地化的图像识别与行为检测任务。