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Altium Designer Projects ハードウェア・イン・ザ・ループテストのためのビルドおよびランタイム環境のコンテナ化 最近、継続的インテグレーションシステムを使用した自動テストのための環境をコンテナ化することについて多くの質問を受けています。その文の大部分が理解できなかったとしても心配しないでください。なぜなら、コンテナ、Docker、およびそれらを組み込み環境やハードウェアインザループテストでどのように活用するかについて、詳しく説明するつもりだからです。 コンテナとは何か？ コンテナについては、 Dockerからのこの記事を含む、優れた記事がたくさんあります（Dockerは最も人気のあるコンテナランタイムエンジンの一つです）。ビルド環境（例：組み込みシステム）やテスト環境（例：ハードウェアインザループテスト）でのコンテナの使用は、新しいマシンを立ち上げるたびにすべての面倒な設定を抽象化する能力を私たちに与えてくれます。これは、新しいテストマシンに関連するだけでなく、組み込みファームウェアのビルドのためにクラウドでの運用をスケーリングする際にも関連します。 これらの日にどんな規模の運用を行っているかに関わらず、多くの企業は裸のメタルサーバーを維持する負担をクラウドにオフロードすることを活用しています。DevOpsの原則では、書いたソフトウェアがいつでも、どこでも、任意の場所でビルドして実行できることを常に確実にしたいと考えています。クラウドで新しいマシンを絶えず立ち上げ、コンパイルソフトウェア、ライブラリ、その他のソフトウェアパッケージをインストールすることはうまくスケールしません。これが、まさにコンテナ化が非常に人気になっている理由です。ビルド（またはランタイム環境）を取り、非常に軽量な仮想マシンにパッケージ化し、それをクラウドであれ自分のパーソナルコンピュータであれ、任意のマシンで実行できるように配信できます。 コンテナの作成と使用 プロジェクトでこれらのコンテナを実際に作成して使用する方法を探りましょう。コンテナイメージの作成を始めるとき、まず「ベースイメージ」として既存のものから始める必要があります。ほとんどの場合、Debian、Ubuntu、AlpineなどのLinuxオペレーティングシステムのバリアントで十分です。Dockerfileを作成するときは、次のようにイメージを参照します： FROM ubuntu:latest これは、ベースオペレーティングシステムが最新のUbuntu Dockerイメージを実行することを示しています。その後、ビルドまたはテスト環境に必要なライブラリをインストールする必要があります。 ある例のリポジトリでは、Debianパッケージマネージャ（Apt）を使用してArduino IDEをインストールし、さらにArduino Samボードドライバーをインストールすることで、より多くのレイヤーを追加しました。このコンテナを特権モードで実行する（またはデバイスへのボリュームマウントポイントを渡す）ことで、Dockerしか含まれていない真新しいマシン（つまり、IDEやドライバーは含まれていない）で、コマンドライン経由でArduinoスケッチをコンパイルしてアップロードできます。 テスト対象のデバイスに接続された機器でも同じことができます。 このDockerコンテナでは、Analog Discovery 2デバイスを動作させるために必要な依存関係とソフトウェアをすべてインストールしています。理論的には、新品のマシン（Dockerのみを含む）にDockerコンテナを展開し、何の問題もなくAnalog Discovery 2と通信を開始できます。Analog
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IoT機能を備えたラボ機器の改造に、Generative AIを使用 Altium Designer Projects Generative AIを使用したIoT機能を備えたラボ機器の改修 この記事では、Ari MahpourがGenerative AIを活用して、ラボ機器を制御する完全なWebサービスを作成する方法を紹介します
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Pi MX8 第四章 Altium Designer Projects Pi.MX8 プロジェクト - ボードレイアウト パート2 前回のアップデートでは、モジュールに適したレイヤースタックを定義し、ボード上に配置されたすべてのコンポーネントにファンアウトルーティングを追加することを見てきました。これらの準備に基づき、私たちは今、最初のトレースをルーティングする準備がほぼ整いました。しかし、ボード上の任意のコンポーネントを接続する前に、インピーダンスプロファイルを定義し、正しいトレース幅に対するマッチングデザインルールを設定する必要があります。 インピーダンスプロファイルの設定 レイヤースタックマネージャーでインピーダンスプロファイルを設定するのは簡単です。単終端と差動インピーダンスプロファイルの両方を定義する必要があります。必要なインピーダンス値に関する情報は、インターフェース標準とNXP i.MX8プロセッサのハードウェア設計ガイドから取得できます。以下のインピーダンス値は、設計で使用される単終端および差動の両方です： 以前に定義されたレイヤースタックでは、インピーダンス制御ルーティングに使用できる4つの信号層があります。これらはトップレイヤー、L2、L7、およびボトムレイヤーです。トップレイヤーとボトムレイヤーはそれぞれ1つの参照グラウンドプレーンしか持っていませんが、L2とL7は2つの参照プレーンの間に埋め込まれています。インピーダンス値と参照層を入力した後、トレースのジオメトリは自動的に計算されます： レイヤースタックマネージャーインピーダンスプロファイル差動100オーム トレースのジオメトリー、特に差動ペアのトレース幅とギャップを定義する際には、必要なルーティングスペースを念頭に置くことが重要です。可能であれば、必要なルーティングスペースを限定するために、差動ペアの全体幅を小さく保ちたいと考えています。ボードの密度に応じて、これもレイヤースタックを定義する際に考慮すべき事項です。 設計ルールの設定 最初のトレースをルーティングできるようになる前に残っているステップは、Altium Designerに、インターフェースとルーティングレイヤーに応じて必要なトレース幅（および差動ペアのギャップ）を伝えることです。インピーダンス値は、回路図の適切なインターフェースに割り当てられます。ここでは、ネットをネットクラスや差動ペアクラスに割り当てるためにディレクティブを使用することができます。 デザインブランケットに割り当てられた複数のネットクラス 設計ルールエディターでは、これらのネットや差動ペアクラスをターゲットにして、対応するトレースジオメトリーを割り当てることができます。トレースジオメトリーを手動で入力する代わりに、レイヤースタックマネージャーで定義したマッチングインピーダンスプロファイルを選択することができます： 設計ルールダイアログで使用されるインピーダンスプロファイル – 高優先度ルールがインピーダンスプロファイルをオーバーライド 私たちの設定で最も高い優先度を持つ別の設計ルールがあることに注意してください。この設計ルールは、前回のアップデートで作成した特定の設計ルームにのみ適用されます。これらの設計ルームは、細ピッチコンポーネントの直下にのみ配置され、ブレイクアウト領域で最小85μmまでのトレース幅と間隔を局所的に使用できるようにします。これらのルームの設計ルールは、定義されたインピーダンスプロファイルを上書きする必要があるため、最も高い優先度を持ちます。これらのルーム内で必要なトレースの形状に従うことができない場合があるため、できるだけ小さく保ち、インピーダンスプロファイルから逸脱するトレースの形状を絶対に必要な場所でのみ使用する必要があります。これらのセクションを非常に小さく保つことができれば、チャネルの信号整合性への全体的な影響は許容範囲内になります。ただし、これをポストレイアウトシミュレーションで確認する必要があります。 細ピッチBGAの下に示された赤い設計ルーム LPDDR4ルーティング すべての設計ルールが定義された今、最初のインターフェースのルーティングを開始できます。このボードでは、DRAMインターフェースから始めます。 このボードの全体的なルーティング戦略をまだ定義していないことにお気づきでしょう。ルート配置を行う前にこれを行うこともできましたし、個人の好みによってはそれが間違っているわけではありません。このボードでは、DRAMインターフェースを最初にルーティングして、DRAMインターフェースに割り当てる必要があるスペースとルーティングレイヤーの数を確認することにしました。LPDDR4
Gemini vs. ChatGPT Altium Designer Projects Gemini vs. ChatGPT: どちらがより良いコードを書くのか？ この記事では、Ari MahpourがChatGPTのGPT4モデルと、Googleの最も高性能なモデルであるGemini Advancedとの間で1対1のコーディング比較を行っています。
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