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NXP:两大发展趋势 让MCU跟上AI物联的脚步
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 报导】   2021年03月12日 星期五

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由於人工智慧物联网等高效能运算技术,得益於神经网路技术的进步,机器学习(Machine Learning;ML)不再局限於超级电脑的世界了。如今智慧型手机应用处理器可以执行AI推论,用於实现影像处理和其他复杂的功能。这些边缘运算装置有许多是采用电池供电,因此对於系统的功耗有很高的要求,用来延长系统的工作时间。

恩智浦半导体大中华区资深行销经理 黄健洲
恩智浦半导体大中华区资深行销经理 黄健洲

恩智浦半导体大中华区资深行销经理黄健洲指出,对现今许多设计而言,功耗是选择元件最重要的标准,因为可携式产品的电池寿命越长,对消费者越有吸引力。在基础设备应用中,低功耗也是一项重要规格,因为较低功耗代表晶片将产生较少热量,过高的热量可能会限制系统产品的通道密度,或使得设计团队无法增加新的功能。此外,有些较着重电源成本的设计,例如以通用序列汇流排(USB)供电的产品,或由汽车电瓶供电的汽车修配零件产品等,其电力预算亦相对有限。

NXP在打造更低功耗的运算解决方案时除了在晶片设计上有许多创新,电源管理软体的精密度亦大幅提升外,晶片制程方面也采用更先进制程生产。目标是系统设计人员不用於设计系统时为任一项功能迁就妥协。然而,没有装置十全十美,设计人员必须仔细考量系统需求,检视目前不断推出的低功耗处理器,以了解哪一项产品最符合应用需求。

我们看到市场继续保持积极的成长趋势,并期待有更多的人工智慧物联网设备在市场上,如消费性物联网设备、工业应用和网路、还有与视觉、语音和声音影关的边缘应用。

黄健洲认为,MCU解决方案的发展有两大趋势,来支援机器学习计算能力。一是提高 MCU本身计算性能及能力,如从 Cortex ARM M0+到M4、M33和M7。另一种是透过在MCU中整合机器学习加速器和DSP来增强整体的ML运算能力。

目前NXP提供了eIQ边缘智慧平台,该平台是使用NXP MCU和MPU(应用程式处理器)建构ML应用的图书馆和开发工具。对於MCU来说,此eIQ是开源推理引擎,如Tensorflow Lite。此外,eIQ边缘智慧平台支援新兴的神经网路编译器,如Glow。不仅如此,eIQ也整合於MCUXpresso SDK middleware当中。

關鍵字: MCU  NXP 
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