时间：2025/9/29 11:33:05
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QM10TB-2H 是一款由Quicklogic公司生产的嵌入式FPGA（现场可编程门阵列）芯片，属于其EOS? S3系列中的低功耗、高性能多核SoC产品线。该器件专为智能感知处理应用而设计，特别是在物联网（IoT）、可穿戴设备、语音识别、传感器融合和边缘人工智能（AI）等领域具有广泛应用。QM10TB-2H集成了多个专用硬件加速器与灵活的eFPGA资源，使其能够在极低功耗下实现复杂的实时信号处理任务。该芯片采用先进的CMOS工艺制造，封装紧凑，适合空间受限的应用场景。其核心架构包括一个带有浮点运算单元的ARM Cortex-M4F处理器、独立的语音前处理加速器、神经网络推理引擎（SensEngine?），以及可配置的嵌入式FPGA模块，允许用户自定义逻辑功能以满足特定应用需求。此外，QM10TB-2H支持多种外设接口，如I2C、SPI、UART、PDM、I2S等，便于连接麦克风阵列、加速度计、陀螺仪等多种传感器。通过结合硬核处理器与软核可编程逻辑，QM10TB-2H实现了性能、灵活性与能效之间的最佳平衡，是终端侧智能处理的理想选择之一。
型号：QM10TB-2H
制造商：QuickLogic
系列：EOS S3
核心处理器：ARM Cortex-M4F @ up to 100 MHz
FPGA逻辑单元：约10K LUTs
内存：512 KB SRAM（可配置为Tightly Coupled Memory）
闪存：无片上Flash（依赖外部存储）
电源电压：1.8V / 3.3V I/O兼容
工作温度范围：-40°C 至 +85°C
封装类型：WLCSP（晶圆级芯片尺寸封装）
功耗模式：主动模式＜5mW，待机模式＜1μA
神经网络加速器：SensEngine? 支持CNN/DNN推理
时钟源：内部振荡器与外部晶体输入选项
安全特性：支持安全启动、加密引擎（AES-128）
QM10TB-2H的核心优势在于其高度集成的异构计算架构，能够同时处理控制任务、数字信号处理和机器学习推理，适用于始终在线的智能传感系统。其内置的ARM Cortex-M4F处理器提供了高效的实时控制能力，并支持单精度浮点运算，适用于需要高精度数学计算的应用场景，例如音频特征提取或运动姿态解算。
更关键的是，该芯片配备了QuickLogic独有的SensEngine?神经网络加速器，专门用于在终端设备上执行低延迟、低功耗的深度学习模型推理，无需将数据上传至云端即可完成关键词识别、异常检测或行为分类等功能，从而提升隐私保护能力和响应速度。
嵌入式FPGA（eFPGA）模块提供了极高的灵活性，允许开发者实现定制化的硬件加速逻辑，比如特定的滤波算法、协议转换或数据预处理流水线。这种可编程性使得QM10TB-2H不仅能适应当前需求，还能在未来通过固件更新来支持新功能，延长产品生命周期。
此外，芯片优化了电源管理架构，具备多级睡眠模式和动态电压频率调节（DVFS）技术，在保持高性能的同时显著降低整体能耗。对于电池供电设备而言，这意味着更长的运行时间。
I/O接口丰富且可配置，支持与各种模拟前端（AFE）和数字传感器无缝对接。配合开源软件开发环境（如QuickAI SDK、Zephyr RTOS支持），工程师可以快速构建端到端的边缘智能解决方案。总体来看，QM10TB-2H代表了终端侧AI SoC的发展方向：小型化、智能化、低功耗与高度可定制化。
QM10TB-2H广泛应用于对功耗敏感且需要本地智能决策能力的嵌入式系统中。典型应用场景包括智能语音助手前端处理，如关键词唤醒（“Hey Siri”、“OK Google”类功能），其中芯片利用PDM接口接收来自麦克风阵列的原始音频流，并通过内置DSP模块进行降噪、波束成形和频谱分析，再由SensEngine?完成神经网络推理判断是否触发唤醒事件，整个过程完全在本地完成，避免持续录音带来的隐私风险和通信开销。
在可穿戴设备领域，如智能手表或健康监测手环，QM10TB-2H可用于融合来自加速度计、心率传感器、血氧仪等多源数据，实现实时活动识别（步行、跑步、睡眠阶段监测）和异常生理状态预警。
工业物联网中，该芯片可用于振动分析、设备状态监控等预测性维护场景，通过对传感器数据进行边缘计算，提前发现潜在故障迹象。
此外，它也适用于智能家居传感器节点、资产追踪标签、AR/VR头显的姿态校准模块等需要长期待机但偶尔进行复杂运算的场合。得益于其小尺寸封装和低功耗特性，QM10TB-2H非常适合PCB空间有限且依赖电池供电的产品设计。
EOS S3 Plus
