docs: add aicore dx-m1m tutorial

docs/aicore/dx-m1/README.md

@@ -2,11 +2,11 @@
 sidebar_position: 2
 ---
 
-# 瑞莎智核 DX-M1
+# 瑞莎智核 DX-M1/DX-M1M
 
 ## 产品概述
 
-瑞莎智核 DX‑M1 是一款基于 DEEPX 公司 DX‑M1 模组的高性能 AI 加速算力模组，具有高能效、高精度计算和易用性等特性，专为边缘计算场景优化设计。
+瑞莎智核 DX‑M1/DX‑M1M 是一款基于 DEEPX 公司 DX‑M1 模组的高性能 AI 加速算力模组，具有高能效、高精度计算和易用性等特性，专为边缘计算场景优化设计。
 
 - **高能效设计**
 
@@ -24,17 +24,42 @@ sidebar_position: 2
 
 ## 产品外观
 
+<Tabs queryString="Product">
+
+<TabItem value="DX-M1">
+
 <div style={{textAlign: 'center'}}>
    智核 DX-M1 模块正面
    <img src="/img/aicore-dx-m1/dx-m1-top.webp" style={{width: '60%', maxWidth: '800px'}} />
    智核 DX-M1 模块背面
     <img src="/img/aicore-dx-m1/dx-m1-bottom.webp" style={{width: '60%', maxWidth: '800px'}} />
 </div>
 
+</TabItem>
+
+<TabItem value="DX-M1M">
+
+<div style={{textAlign: 'center'}}>
+   智核 DX-M1M 模块正面
+   <img src="/img/aicore-dx-m1/dx-m1m-top.webp" style={{width: '60%', maxWidth: '800px'}} />
+   智核 DX-M1M 模块背面
+    <img src="/img/aicore-dx-m1/dx-m1m-bottom.webp" style={{width: '60%', maxWidth: '800px'}} />
+</div>
+
+</TabItem>
+
+</Tabs>
+
 ## 产品规格
 
-| 类型         | AI 算力模组                        |
+<Tabs queryString="Product">
+
+<TabItem value="DX-M1">
+
+| 产品         | 智核 DX-M1M                        |
 | :----------- | :--------------------------------- |
+| 类型         | AI 算力模组                        |
+| AI 性能      | 25 TOPS                            |
 | 外形规格     | M.2 M key                          |
 | 尺寸         | 22 × 80 mm                         |
 | 接口         | PCIe Gen 3 ×4                      |
@@ -44,6 +69,28 @@ sidebar_position: 2
 | 支持操作系统 | Linux (Ubuntu, Debian)             |
 | 支持硬件架构 | ARM                                |
 
+</TabItem>
+
+<TabItem value="DX-M1M">
+
+| 产品     | 智核 DX-M1M                                                                  |
+| -------- | ---------------------------------------------------------------------------- |
+| 类型     | AI 算力模组                                                                  |
+| AI 性能  | 25 TOPS                                                                      |
+| 内存     | 1GB LPDDR4X@4200 MT/s (64 位)                                                |
+| 存储     | QSPI 1Gbit NAND / NOR Flash                                                  |
+| 接口     | M.2 M Key (PCIe Gen3 x2)                                                     |
+| 软件     | 支持 Windows 10 / 11, Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS, Debian 11, Debian 12, Docker |
+| AI 框架  | 通过 DX-COM 编译器转换，兼容 TensorFlow、ONNX、Keras、PyTorch 等框架         |
+| 工作温度 | -25°C ~ 65°C                                                                 |
+| 主机平台 | x86 / ARM                                                                    |
+| 功耗     | ≤ 5W                                                                         |
+| 尺寸     | 22mm x 42mm                                                                  |
+
+</TabItem>
+
+</Tabs>
+
 ## 应用场景
 
 - 智能摄像

docs/aicore/dx-m1/download.md

@@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 15
 
 # 资源汇总下载
 
-## DX-M1 SDK
+## DX-M1 / DX-M1M SDK
 
 **DX-COM**
 
@@ -14,8 +14,3 @@ sidebar_position: 15
 
 - [**Linux:** DXTron-2.0.0.AppImage](https://dl.radxa.com/aicore/dx_m1/sdk/DXTron-2.0.0.AppImage)
 - [**Windows:** DXTron Setup 2.0.0.exe](https://dl.radxa.com/aicore/dx_m1/sdk/DXTron%20Setup%202.0.0.exe)
-
-## 参考文档
-
-- [瑞莎智核 DX-M1 产品规格书（英文）](https://dl.radxa.com/aicore/dx_m1/radxa_aicore_dx_m1_product_brief_en_revision_1.0.pdf)
-- [瑞莎智核 DX-M1 产品规格书（中文）](https://dl.radxa.com/aicore/dx_m1/radxa_aicore_dx_m1_product_brief_zh_revision_1.0.pdf)

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/README.md

@@ -2,8 +2,8 @@
 sidebar_position: 3
 ---
 
-# DX-M1 SDK
+# DX-M1 / DX-M1M SDK
 
-主要介绍使用 DX-M1 SDK 对瑞莎智核 DX-M1 进行人工智能硬件加速的应用开发
+主要介绍使用 DX-M1 / DX-M1M SDK 对瑞莎智核 DX-M1 / DX-M1M 进行人工智能硬件加速的应用开发
 
 <DocCardList />

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/_dx-sim.mdx

@@ -10,7 +10,7 @@ sidebar_position: 3
 
 ## 安装方法
 
-请在 DX-M1 SDK [资源下载](../download.md)页面下载 DX-SIM 安装包并解压
+请在 DX-M1/DX-M1M SDK [资源下载](../download.md)页面下载 DX-SIM 安装包并解压
 
 <NewCodeBlock tip="X86 PC" type="PC">
 

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/dx-app.md

@@ -4,7 +4,7 @@ sidebar_position: 6
 
 # DX-APP 应用示例
 
-**DX-APP** 是基于智核 DX-M1 NPU 的应用 demo 模板。用户可以参考此 demo 模板设计自己的 AI 应用。
+**DX-APP** 是基于智核 DX-M1 / DX-M1M NPU 的应用 demo 模板。用户可以参考此 demo 模板设计自己的 AI 应用。
 
 :::tip
 DX-APP 依赖 opencv 与 [DX-RT](./dx-rt)

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/dx-com.md

@@ -36,7 +36,7 @@ sudo apt-get install -y --no-install-recommends libgl1-mesa-glx libglib2.0-0 mak
 
 ### 下载 DX-COM 安装包
 
-请在 DX-M1 SDK [资源下载](../download.md)页面下载 DX-COM 安装包并解压
+请在 DX-M1 / DX-M1M SDK [资源下载](../download.md)页面下载 DX-COM 安装包并解压
 :::tip
 [**DEEPX Developers**](https://developer.deepx.ai/) 开放对外注册，用户自行注册登录后即可在 [**S/W Download**](https://developer.deepx.ai/sw-download/) 上下载所有 SDK 软件
 :::

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/dx-npu-driver.md

@@ -4,13 +4,13 @@ sidebar_position: 4
 
 # DXRT-NPU-Driver 驱动
 
-**DXRT-NPU-Driver** 是瑞莎智核 DX-M1 的驱动软件，用户需在安装了智核 DX-M1 的 host (主机) 上安装此驱动软件。
+**DXRT-NPU-Driver** 是瑞莎智核 DX-M1 / DX-M1M 的驱动软件，用户需在安装了智核 DX-M1 / DX-M1M 的 host (主机) 上安装此驱动软件。
 
 ## 安装方法
 
 ### 检查硬件连接状态
 
-请参考 [硬件安装](../hardware_install) 安装智核 DX-M1
+请参考 [硬件安装](../hardware-install) 安装智核 DX-M1 / DX-M1M
 
 <NewCodeBlock tip="Host" type="device">
 

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/dx-rt.md

@@ -134,7 +134,7 @@ cd dx-all-suite/dx-runtime/dx_rt
 
 ### dxrt-cli
 
-`dxrt-cli` 可读取瑞萨 AIcore DX-M1 设备状态，源码位置 `dx_rt/cli/dxrt-cli.cpp`
+`dxrt-cli` 可读取瑞萨 AIcore DX-M1 / DX-M1M 设备状态，源码位置 `dx_rt/cli/dxrt-cli.cpp`
 
 ```bash
 dxrt-cli <option> <argument>
@@ -155,7 +155,7 @@ dxrt-cli <option> <argument>
 
 #### 使用示例
 
-##### 查看瑞莎 AICore DX-M1 设备状态
+##### 查看瑞莎 AICore DX-M1 / DX-M1M 设备状态
 
 <NewCodeBlock tip="Host" type="device">
 
@@ -187,7 +187,7 @@ NPU 2: voltage 750 mV, clock 1000 MHz, temperature 41'C
 =======================================================
 ```
 
-##### 重置瑞莎 AICore DX-M1 NPU
+##### 重置瑞莎 AICore DX-M1 / DX-M1M NPU
 
 <NewCodeBlock tip="Host" type="device">
 
@@ -203,7 +203,7 @@ DXRT v3.1.0
     Device 0 reset by option 0
 ```
 
-##### 每格一秒打印瑞莎 AICore DX-M1 NPU 温度
+##### 每格一秒打印瑞莎 AICore DX-M1 / DX-M1M NPU 温度
 
 <NewCodeBlock tip="Host" type="device">
 
@@ -223,10 +223,10 @@ NPU 2: voltage 750 mV, clock 1000 MHz, temperature 40'C
 =======================================================
 ```
 
-##### 更新瑞莎 AICore DX-M1 固件
+##### 更新瑞莎 AICore DX-M1 / DX-M1M 固件
 
 :::info
-如 DX-M1 固件低于 v2.4.0， 请升级至 v2.4.0, 请使用 `dxrt-cli -s` 查看当前固件版本
+如 DX-M1 / DX-M1M 固件低于 v2.4.0， 请升级至 v2.4.0, 请使用 `dxrt-cli -s` 查看当前固件版本
 :::
 
 :::tip
@@ -262,7 +262,7 @@ DDR Type    : LPDDR5
 Firmware Ver: 2.4.0
 ```
 
-更新 DX-M1 固件
+更新 DX-M1 / DX-M1M 固件
 
 <NewCodeBlock tip="Host" type="device">
 

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/dx-sdk-introduction.md

@@ -2,24 +2,24 @@
 sidebar_position: 1
 ---
 
-# DX-M1 SDK 介绍
+# DX-M1 / DX-M1M SDK 介绍
 
 ## 概述
 
-DX-M1 SDK 是一套用于优化人工智能模型并将模型高效地部署在瑞莎智核 DX-M1 加速卡上的 SDK。
-用户使用 DX-M1 SDK 可以将主流的人工智能框架模型（Pytorch, Onnx, Tensorflow）移植到瑞莎智核 DX-M1 AI 加速卡上使用 DEEPX NPU 进行硬件加速推理。
+DX-M1 / DX-M1M SDK 是一套用于优化人工智能模型并将模型高效地部署在瑞莎智核 DX-M1 / DX-M1M 加速卡上的 SDK。
+用户使用 DX-M1 / DX-M1M SDK 可以将主流的人工智能框架模型（Pytorch, Onnx, Tensorflow）移植到瑞莎智核 DX-M1 / DX-M1M AI 加速卡上使用 DEEPX NPU 进行硬件加速推理。
 
 <div style={{textAlign: 'center'}}>
    <img src="/img/aicore-dx-m1/dx-m1-sdk-overview.webp"/>
-   DX-M1 SDK overview
+   DX-M1 / DX-M1M SDK overview
 </div>
 
 ## SDK 组成
 
-DX-M1 SDK 由两部分组成分别为模型编译部分和模型推理部分。
+DX-M1 / DX-M1M SDK 由两部分组成分别为模型编译部分和模型推理部分。
 
 :::tip
-DX-M1 SDK 配置请到 [资源下载页面](../download.md) 和使用 [**DX-ALL-SUITE**](#dx-all-suite) 进行下载
+DX-M1 / DX-M1M SDK 配置请到 [资源下载页面](../download.md) 和使用 [**DX-ALL-SUITE**](#dx-all-suite) 进行下载
 :::
 
 ### 模型编译部分
@@ -32,11 +32,11 @@ DX-M1 SDK 配置请到 [资源下载页面](../download.md) 和使用 [**DX-ALL-
 
 ### 模型推理部分
 
-- [**DXRT-NPU-Driver（驱动软件）**](./dx-npu-driver) 用于驱动智核 DX-M1。
+- [**DXRT-NPU-Driver（驱动软件）**](./dx-npu-driver) 用于驱动智核 DX-M1 / DX-M1M。
 
-- [**DX-RT（运行时软件）**](./dx-rt) 用户与智核 DX-M1 NPU 硬件进行交互的运行时，并实现推理过程中的前后处理，管理 NPU 的输入与输出。
+- [**DX-RT（运行时软件）**](./dx-rt) 用户与智核 DX-M1 / DX-M1M NPU 硬件进行交互的运行时，并实现推理过程中的前后处理，管理 NPU 的输入与输出。
 
-- [**DX-APP（演示应用）**](./dx-app) 是基于智核 DX-M1 NPU 的应用 demo 模板。
+- [**DX-APP（演示应用）**](./dx-app) 是基于智核 DX-M1 / DX-M1M NPU 的应用 demo 模板。
 
 - [**DX-STREAM（Gstreamer 插件）**](./dx-stream) 是一个自定义的 GStreamer 插件。用于将实时流式数据集成到基于 DEEPX NPU 的应用中。
 

docs/aicore/dx-m1/dx-sdk/dx-tron.md

@@ -9,7 +9,7 @@ sidebar_position: 8
 
 ## 安装方法
 
-请在 DX-M1 SDK [资源下载](../download.md)页面下载 DX-Tron
+请在 DX-M1 / DX-M1M SDK [资源下载](../download.md)页面下载 DX-Tron
 
 ### Linux 安装方法
 

docs/aicore/dx-m1/hardware-install.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+---
+sidebar_position: 2
+---
+
+# 硬件安装
+
+介绍如何将智核 DX-M1 / DX-M1M 安装到主板上。
+
+:::tip 安装说明
+智核 DX-M1 / DX-M1M 的接口是 M.2 M Key 接口，需要安装到主板的 M.2 M Key 接口上
+:::
+
+## 安装硬件
+
+安装智核 DX-M1 / DX-M1M 需要在断开电源的情况下进行，不可以在连接电源的情况下安装智核 DX-M1 / DX-M1M。
+
+### 预安装智核 DX-M1 / DX-M1M
+
+<Tabs queryString="Product">
+
+<TabItem value="DX-M1">
+
+将智核 DX-M1 的 M.2 M Key 端倾斜一定角度（约 15 度），对准主板的 M.2 M Key 接口轻轻插入。
+
+<div style={{textAlign: 'center'}}>
+   <img src="/img/aicore-dx-m1/dx_m1_preinstall.webp" style={{width: '75%', maxWidth: '800px'}} />
+</div>
+
+</TabItem>
+
+<TabItem value="DX-M1M">
+
+将智核 DX-M1M 的 M.2 M Key 端倾斜一定角度（约 15 度），对准主板的 M.2 M Key 接口轻轻插入。
+
+说明：若 M.2 M Key 接口是 2280 尺寸，可以使用 2242 转 2280 转接板延长
+
+<div style={{textAlign: 'center'}}>
+   <img src="/img/aicore-dx-m1/dx_m1m_preinstall.webp" style={{width: '75%', maxWidth: '800px'}} />
+</div>
+
+</TabItem>
+
+</Tabs>
+
+### 固定智核 DX-M1
+
+<Tabs queryString="Product">
+
+<TabItem value="DX-M1">
+
+确认智核 DX-M1 预安装到位后，将智核 DX-M1 的另一端向下压，使用螺丝固定在主板上。
+
+<div style={{textAlign: 'center'}}>
+   <img src="/img/aicore-dx-m1/dx_m1_install.webp" style={{width: '75%', maxWidth: '800px'}} />
+</div>
+
+</TabItem>
+
+<TabItem value="DX-M1M">
+
+确认智核 DX-M1M 预安装到位后，将智核 DX-M1M 的另一端向下压，使用螺丝固定在主板上。
+
+<div style={{textAlign: 'center'}}>
+   <img src="/img/aicore-dx-m1/dx_m1m_install.webp" style={{width: '75%', maxWidth: '800px'}} />
+</div>
+
+</TabItem>
+
+</Tabs>
+
+## 散热说明
+
+瑞莎智核 DX-M1 / DX-M1M 在工作中发热较大，为确保散热效果，我们推荐使用主动散热或者使用金属外壳的被动散热方法（主动散热器参见2.1）。
+
+### 安装示例
+
+瑞莎智核 DX-M1 搭配金属外壳：请确保两侧散热硅胶安装位置对称，避免模块受力不均导致变形。
+
+<div style={{textAlign: 'center'}}>
+   <img src="/img/aicore-dx-m1/aicore_dx_m1_heat.webp" style={{width: '100%', maxWidth: '800px'}} />
+</div>