CÓDIGO ABIERTO · DEL CHIP A LA PRODUCCIÓN · PARA DESARROLLADORES DE SISTEMAS EMBEBIDOS
Cree la próxima generación
de dispositivos embebidos¶
μForge.io es una plataforma de desarrollo de código abierto para soluciones innovadoras de semiconductores. Su oferta comienza con la familia SF32 de SiFli, compuesta por microcontroladores de consumo ultrabajo. Reúne en un solo lugar los recursos de toda la cadena: chips, módulos y placas de desarrollo, además de SDK, documentación y diseños de referencia preparados para producción. Así, los desarrolladores pueden llevar productos embebidos conectados, inteligentes y energéticamente eficientes desde la idea hasta la producción, con más rapidez y menos fricción.
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Hardware
Microcontroladores, módulos, placas de desarrollo y diseños de referencia orientados a producción.
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SDK y herramientas
SDK, cadenas de herramientas, middleware, controladores y herramientas de desarrollo.
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Aprender
Guías de arquitectura y subsistemas para gráficos, Bluetooth, IA, audio y bajo consumo.
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Ejemplos
Ejemplos de aplicaciones de calidad de producción para casos de uso embebidos habituales.
¿Por qué elegir SF32?¶
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Alto rendimiento
El número de núcleos y las funciones varían según el dispositivo. La familia abarca diseños de uno a tres núcleos, y varias series usan procesadores Cortex-M33 / STAR-MC1. La disponibilidad de caché, FPU y MPU depende del chip y de la implementación SoC concretos; consulte la documentación de la referencia elegida. Algunos dispositivos ofrecen hasta 64 MB de PSRAM en el encapsulado.
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Conectividad Bluetooth
Los modos y funciones varían según la familia y el modelo. Según el dispositivo, la compatibilidad puede incluir Bluetooth Classic y LE, LE Audio y PHY de largo alcance. Consulte la página del chip para conocer las capacidades exactas.
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Aceleración gráfica
La GPU 2D / 2.5D, los controladores LCD y la compatibilidad con LVGL permiten crear interfaces gráficas fluidas y completas. En el conjunto de la familia se admiten interfaces MIPI, RGB, QSPI, 8080, JDI y EPD, con resoluciones de hasta 1280 × 720.
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Subsistema de audio
Las capacidades de audio varían según la familia y el modelo. Los dispositivos compatibles ofrecen audio analógico, I²S, PDM y procesamiento digital de audio asistido por hardware.
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Aceleración de IA
Algunos dispositivos SF32 integran aceleración de redes neuronales para TinyML y otras cargas de inferencia en el borde.
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Consumo ultrabajo
Arquitectura avanzada de gestión de energía, optimizada para dispositivos alimentados por batería y de funcionamiento permanente.
Microcontroladores SF32 compatibles 1¶
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SF32LB52
SF32LB52x MCU básica para wearables
- Núcleo de aplicación Cortex-M33 STAR-MC1 + núcleo dedicado al controlador Bluetooth
- Bluetooth 6.3 de modo dual
- GPU 2D / 2.5D, ePicasso 2.0
- Descompresión por hardware eZip 2.0
- Códec de audio, 1 × AMIC y 2 × DMIC
- 576 KB de SRAM y hasta 16 MB de PSRAM
- Encapsulado QFN68, hasta 45 GPIO y opción de cargador lineal integrado
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SF32LB56
SF32LB56x MCU optimizada para gráficos
- Cortex-M33 STAR-MC1 de doble núcleo
- Bluetooth 6.3 de modo dual
- Pantalla RGB de hasta 1024 × 600
- GPU 2D / 2.5D, ePicasso 2.0
- Descompresión por hardware eZip 2.0
- Códec de audio, 1 × AMIC y 4 × DMIC
- 960 KB de SRAM y hasta 16 MB de PSRAM
- Encapsulados QFN68 y BGA175, con hasta 44 / 120 GPIO
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SF32LB57
SF32LB57x MCU AIoT multimedia
- Cortex-M33 STAR-MC1 de tres núcleos
- Bluetooth 6.3 de modo dual
- Pantalla RGB de hasta 1024 × 600
- GPU 2D / 2.5D, ePicasso 3.0
- eZip 3.0 y decodificación JPEG/MJPEG
- Entrada de cámara DCMI de hasta 2 MP
- Códec de audio, 2 × AMIC y 4 × DMIC
- 592 KB de SRAM y hasta 48 MB de PSRAM
- Encapsulados QFN68, QFN80 y BGA112, con hasta 46 / 47 / 58 GPIO; algunas variantes BGA112 añaden seis pines para MPI3 o salidas estáticas
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SF32LB58
SF32LB58x MCU insignia para plataformas AIoT
- Cortex-M33 STAR-MC1 de tres núcleos
- Bluetooth 6.3 de modo dual
- Pantalla MIPI de hasta 1280 × 720
- GPU 2D / 2.5D y gráficos vectoriales, ePicasso 2.0
- eZip 2.0 y decodificación JPEG/MJPEG
- Códec de audio, 2 × AMIC y 4 × DMIC
- 3,7 MB de SRAM y hasta 64 MB de PSRAM
- Encapsulado BGA256, hasta 154 GPIO
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SF32LB55
SF32LB55x MCU BLE generalista para wearables
- Cortex-M33 STAR-MC1 de doble núcleo
- Transceptor Bluetooth 5.2 de bajo consumo
- GPU 2D / 2.5D, ePicasso 1.0
- Descompresión por hardware eZip 1.0
- Acelerador de IA
- 1,4 MB de SRAM y hasta 18 MB de PSRAM
- Encapsulados QFN68, BGA145 y BGA169, con hasta 49 / 95 / 119 GPIO
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Consulte la descripción general de la familia SF32 para comparar en detalle todos los dispositivos. ↩
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