Plattform · Hardware

Hardware-Stufen — ein OS, Munic übernimmt den Port.

MOS4 läuft über drei Hardware-Stufen — modem-class, compute-class und AI-class. Munic portiert das OS auf jede Stufe; die Produkt-Organisation wählt die Stufe pro Gerät. NPU bis ~100 TOPS auf der AI-Stufe, GPU-zu-NPU-Shared-Memory, GMSL2-Multi-Kamera, eUICC Consumer + eUICC M2M über die gesamte AI-Familie. MIPI-CSI, USB UVC, RTSP / ONVIF, 1-Wire. Munic verfasst den Kernel-Branch, BSP, Boot-Image und die OTA-Pipeline. Das Team schreibt Anwendungscode. SKUs, Datenblätter und Preise auf munic.io.

~100 TOPS AI-class-NPU Obergrenze für On-device-Inferenz über die gesamte AI-Stufe
~30 MB OS-RAM-Footprint Modem-class-Referenz, Steady-State
1,6 s Boot-Zeit Modem-class-Referenz, erste-App-bereit
<5% Container-Overhead MCM cgroups v2-Envelope

Drei Silizium-Stufen

Wählen Sie die Klasse, die zum Produkt passt.

Modem-class

Arbeitsuntergrenze: Single-Core-Anwendungsprozessor bei oder über 800 MHz, 256 MB RAM

Cellular-IoT-Gateway, OBD-Dongle, Asset-Tracker. ~30 MB RAM OS-Footprint, 1,6 s Boot. Vollständiger Konnektivitäts-Stack.

Compute-class

Multi-Core-Anwendungsprozessor mit On-Die-NPU

Schwere Nutzfahrzeug-Flotte, ISOBUS / J1939, Multi-Protokoll-Fahrzeugkommunikation, leichte Kamera-Erfassung, MIPI-CSI. MSP- und MEP-Engines verfügbar.

AI-class

NPU-Silizium bis ~100 TOPS, GMSL2-fähig

Vollständiger Vision-Stack, KI-Pipeline, ADAS, Multi-Kamera-GMSL2, GPU-zu-NPU-Shared-Memory, eUICC Consumer + eUICC M2M über die gesamte Familie. Die AI-Language-Plattform (LLM + RAG + Sprache) erfordert mindestens 1 GB RAM.

Stufen-Namen beschreiben Silizium-Fähigkeit. SKUs, Datenblätter und Volumenpreise auf munic.io.

Mobilfunk-Module

Vier Mobilfunk-Familien — fähigkeits-first, vendor-neutral.

Der Mobilfunk-Micro Service kapselt den Vendor-RIL zur Laufzeit. Ein neues Modul ist ein Treiber-Bibliotheks-Tausch — keine OS-Neukompilierung. eUICC Consumer + eUICC M2M wird auf jeder AI-class-Plattform ausgeliefert.

Fähigkeitsfamilien — für vollständige SKU-Liste, Datenblätter und Preise siehe munic.io.

Unterstützte Mobilfunk-Modul-Familien — repräsentative Werte (vollständige Spec im Datenblatt)
Familie RAM Flash RAT eUICC-Profil
LPWA-Legacy-Modul 256 MB 256 MB 2G (GPRS) · Cat-M1 · NB-IoT Nein
LTE Cat 4 + 2G/3G-Fallback 256 MB 512 MB 2G · 3G · 4G LTE Cat 4 Nein
Rechenfähiges LTE + LPWA Siehe Datenblatt Siehe Datenblatt 4G LTE · LPWA (Cat-M1 / NB-IoT) Ja (eUICC SGP.22)
AI-class mit integriertem eUICC Siehe Datenblatt Siehe Datenblatt 4G LTE / 5G NR · LPWA Ja (eUICC SGP.22, auf jeder AI-class-Plattform)

Local Profile Assistant (GSMA SGP.22 eUICC Remote-SIM-Bereitstellung, Consumer-Profil). RAM- und Flash-Werte sind modul-eingebetteter Speicher — nicht der Anwendungsprozessor. Dual APN ist auf jeder Familie verfügbar. Vollständige SKU-Liste, Datenblätter und Volumenpreise auf munic.io. Detail zum Mobilfunk-Radio-Stack: Konnektivität.

NPU-Inferenz

Was die AI-Stufe abruft.

Compute-class — NPU über Vendor-Delegate

Die KI-Laufzeit treibt den On-Die-NPU über den Vendor-Delegate an. Kamera-Frames durchlaufen MIPI-CSI → GPU-Crop und -Resize → NPU als Standard-Tensor. Die Shared-Memory-Übergabe ist nicht Teil des Compute-class-Profils — angemessen für Single-Model-Inferenz, nicht für Multi-Cam-ADAS.

AI-class — NPU + GPU-zu-NPU-Zero-Copy

Auf der AI-Stufe treibt die KI-Laufzeit den NPU über den Vendor-Delegate an. Der GPU-ROI-Shader alloziert Ausgabe-Tensoren in gemeinsamem GPU-NPU-Speicher, sodass der NPU nicht pro Frame reimportiert. Die gesamte AI-class-Plattformfamilie ist binär-kompatibel mit dem Referenz-Port — als portiert behandeln.

GPU-ROI-Mechanismus pro Stufe
Stufe ROI-Mechanismus NPU-Übergabe
Compute-class GPU-Crop und -Resize GPU-Ausgabe → NPU als Standard-Tensor
AI-class GPU-Crop und -Resize GPU-zu-NPU-Shared-Memory (Zero-Copy)

KI-Pipeline-Details: AI Funnel · Kamera-Capture-Eingaben: Vision.

Kamera-Interfaces

Fünf Eingaben. Ein Shared-Frame-Vertrag.

Kamera-Capture-Interfaces nach Stufe
Interface Stufe GStreamer-Element Frame-Typ
MIPI-CSI Compute-class · AI-class libcamera / V4L2 GBM / V4L2
GMSL2 Nur AI-class V4L2-Subdev + Vendor-Multimedia-Framework gemeinsamer GPU/NPU-Speicher
USB UVC Alle Stufen V4L2-UVC-Treiber V4L2
RTSP / ONVIF Alle Stufen GStreamer rtspsrc GStreamer
WebRTC Alle Stufen GStreamer webrtcbin GStreamer

Jede Eingabe konvergiert auf demselben gemeinsamen GPU-Memory-NV12-Frame am Tee — dem Entry-Vertrag. GMSL2 ist eine AI-class-Fähigkeit — für die langen, EMI-resistenten Multi-Kamera-Deployments, wie sie für ADAS und DMS typisch sind. Vollständige Kamera-Pipeline: Vision.

1-Wire-Bus

Dallas/Maxim-Sensoren — eine Komponente.

Die 1-Wire-Komponente pollt /sys/bus/w1/devices/ über das Linux-w1-Kernel-Subsystem. Behandelt Parasiten-Power, DS18x20-12-Bit-Konvertierung und CRC-8-Validierung bei jedem Lesen.

Unterstützte Geräte-Familien

  • · DS18B20 — Temperatur
  • · DS2438 — Temperatur + Luftfeuchtigkeit
  • · DS1992 — EEPROM
  • · iButton — Fahrer-ID (MDI_DRIVER_ID bei Ein-/Ausstecken in MOS4-DB geschrieben)

10 Service-Methoden + Streaming

Typisierte API-Oberfläche. CRC-8-Validierung bei jedem Lesen. Streaming-Ereignisse für Ein-/Ausstecken. 1-Wire-Micro Service im Katalog durchsuchen.

Formfaktoren

Vom Dongle zur Flotten-Box.

Drei MOS4-Hardware-Stufen diagonal ansteigend auf dunklem Blueprint-Hintergrund — Modem-class-Board an der Basis mit Cyan-Leiterbahnen, Compute-class in der Mitte mit Cyan- und Amber-Leiterbahnen, AI-class-SoM oben mit einem Amber-NPU

Referenzaufnahmen der Silizium-Stufen. Ein Produkt kann jede davon oder ein Derivat übernehmen — Munic portiert MOS4 auf die gewählte BSP; der Formfaktor bleibt beim Integrator.

OBD-Dongle — Modem-class Formfaktor

Modem-class

OBD-Dongle

Fahrzeug-Gateway — Compute-class Formfaktor

Compute-class

Fahrzeug-Gateway

DIN-Hutschienen-Edge — Compute-class Formfaktor

Compute-class

DIN-Hutschienen-Edge

Flotten-Box — AI-class Formfaktor

AI-class

Flotten-Box

OBD-Dongle — Modem-class-Formfaktor auf einer Werkbank

Vom OBD-Dongle zum DIN-Hutschienen-Edge-Computer — ein OS, drei Silizium-Stufen. Micro Services im Katalog durchsuchen.

Portierungs-Modell

Munic übernimmt den Port. Sie übernehmen die Anwendung.

Munic übernimmt

  • · Linux-Kernel-Branch für jede unterstützte Hardware-Stufe.
  • · BSP-Integration — Board-Konfiguration, Device-Tree, Treiber.
  • · Boot-Image-Build und Signing-Pipeline.
  • · OTA-Pipeline — signierte Paket-Zustellung, A/B-Partition, Rollback.
  • · Compliance-Nachweise — SBOM, Risikoabschätzung, Architektur-Beschreibung.

Kunde übernimmt

  • · Anwendungscode und Geschäftslogik.
  • · Domänen-spezifisches Bedrohungsmodell und Risikoregister.
  • · Anwendungsschicht-Testabdeckung und Nachweise.
  • · Hardware-Auswahl und Formfaktor-Design.

Zusätzliche Plattformen in aktiver Portierung werden erst genannt, wenn öffentlich angekündigt. Mit dem Engineering-Team sprechen, um die Zielhardware zu evaluieren.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

  • Was ist das unterstützte Minimum-Silizium für ein Modem-class-Deployment?

    Die Arbeitsuntergrenze für Modem-class ist ein Single-Core-Anwendungsprozessor bei oder über 800 MHz mit 256 MB RAM. Bitte mit dem Engineering-Team bestätigen, bevor dies als harte Einschränkung behandelt wird, da die Pro-Programm-Konfiguration das tatsächliche Minimum beeinflussen kann.

  • Welche Mobilfunk-Modul-Familien werden von MOS4 unterstützt?

    MOS4 unterstützt alle vier Familien: Legacy-LPWA-Module (2G-Fallback + Cat-M1 / NB-IoT), LTE-Cat-4-Module mit 2G/3G-Fallback, rechenfähige LTE-+-LPWA-Module und AI-class-Module mit integriertem eUICC über die gesamte Familie. Der Mobilfunk-Micro Service lädt den Vendor-Radio-Treiber zur Laufzeit — ein neues Modul ist ein Treiber-Bibliotheks-Tausch ohne OS-Neukompilierung. RAM- und Flash-Werte pro Familie sind in der Tabelle oben; vollständige SKU-Liste und Datenblätter auf munic.io.

  • Welches Kamera-Interface ist auf jeder Stufe verfügbar — funktioniert GMSL2 auf Compute-class?

    GMSL2 ist eine AI-class-Fähigkeit — für die langen, EMI-resistenten Multi-Kamera-Deployments, wie sie für ADAS und DMS typisch sind. Compute-class unterstützt MIPI-CSI direkt über libcamera. USB UVC, RTSP / ONVIF und WebRTC sind über alle Stufen verfügbar. Siehe die Kamera-Interface-Tabelle oben für die vollständige Aufschlüsselung.

  • Funktioniert GPU-zu-NPU-Shared-Memory auf Compute-class?

    GPU-zu-NPU-Shared-Memory (Zero-Copy) ist eine AI-class-Fähigkeit. Auf Compute-class gibt der GPU-ROI-Shader einen Standard-Tensor aus, den der NPU ohne die Shared-Memory-Optimierung empfängt. Beide Stufen führen dieselbe GPU-Pipeline aus; der Pro-Frame-Übergabepfad unterscheidet sich.

  • Ist eUICC-Profilverwaltung auf jeder Stufe verfügbar?

    Ja auf jeder AI-class-Plattform — eUICC-Profilverwaltung (GSMA SGP.22 Consumer; GSMA SGP.02 M2M) ist über die gesamte AI-Stufe eingebettet. Rechenfähige LTE-+-LPWA-Module enthalten ebenfalls eUICC-Profilverwaltung. Ältere Modem-class-Familien liefern nur physische SIMs.

  • Wer übernimmt die Portierungsarbeit?

    Munic verfasst den Linux-Kernel-Branch, die BSP-Integration, das Boot-Image, die OTA-Pipeline und die Compliance-Nachweise für jede unterstützte Stufe. Das Team schreibt Anwendungscode, keine BSPs.

  • Sind zusätzliche Hardware-Ziele in der Roadmap?

    Zusätzliche Plattformen sind in aktiver Portierung. Munic nennt sie erst, wenn öffentlich angekündigt. Mit dem Engineering-Team unter /de/contact sprechen, um die Zielhardware zu evaluieren.

  • Wo finde ich Hardware-SKUs, Datenblätter und Preise?

    SKUs, Datenblätter und Volumenpreise sind auf munic.io veröffentlicht. Diese Seite beschreibt Hardware-Stufen-Fähigkeiten — Link zu munic.io für Beschaffungsdetails.

Bringen Sie das Hardware-Ziel mit.

Das Engineering-Team bestätigt die Silizium-Stufen-Eignung und erläutert den Portierungsplan.

Bauen Sie auf MOS4?

Eine Antwort vom Engineering-Team, ~24 h. Kein Deck, kein NDA.

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