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NXP:边缘运算最大挑战在於软硬体的协同开发
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 报导】   2020年05月18日 星期一

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AI正逐步深入生活的各层面,许多装置都渐渐需求更高的运算效能。事实上,智慧生活相关的装置,越来越多普遍都必须依赖AI演算法。这些应用场景对低功耗和安全性都有很高的要求,这就展现出了边缘运算的重要性。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。此外,这些装置往往需要处理个人隐私数据,比如脸部特徵、声音特徵等,因此必须对隐私数据进行充分的保护,让核心运算在边缘端可以更安全的实现。

恩智浦半导体大中华区边缘运算事业部产品行销经理弋方
恩智浦半导体大中华区边缘运算事业部产品行销经理弋方

恩智浦半导体大中华区边缘运算事业部产品行销经理弋方指出,目前边缘运算最大的挑战是在於软体与硬体的协同开发。边缘运算需要充分利用嵌入式设备来完成,因此需要对软体演算法进行充分的优化,更高效的利用硬体的特殊结构,如DSP、GPU、与神经网路加速器等。

而此时,客户将会需要整套完整的解决方案,包含软体开发环境、高效的推理引擎、用来快速地将演算法移植到嵌入式平台,以实现边缘运算。

面对这样的需求,NXP从硬体和软体两个方面来提高智慧终端应用装置的效能。NXP推出了eIQ这一种开发工具,包含了常用的推理引擎,可以让客户应用在设计的快速部署上。在人脸辨识应用中,NXP推出基於MCU和MPU的不同方案,可覆盖多种不同的应用场景。

例如i.MX RT106L和i.MX RT106F,这是两款专门针对特定解决方案设计的EdgeReady装置,搭载高阶的Arm Cortex-M7核心,运作时脉可达600MHz,分别适用於在各种物联网(IoT)和智慧型工业设计中,执行进阶的本地化语音指令动作和即时脸部辨识回应。

i.MX RT106L分频处理器能让开发人员以轻松、低成本的方式,将远场本地化的指令语音控制功能加入到各种IoT、智慧型零售业和智慧型工业装置之中。i.MX RT106L处理器采用NXP用於自动语音辨识的统包式解决方案组合,内含类比前端DSP、媒体播放器和串流器,以及用於本地化指令和唤醒词的自动语音辨识引擎。这款处理器整合於适用本地化语音控制的SLN-LOCAL-IOT解决方案,这套方案是全整合式的软硬体解决方案,能让OEM快速开发具备低延迟私人语音控制功能的产品。

随着5G兴起与AI的扩大应用,弋方也认为,5G带来更大的频宽、更低的延迟,同时也带来更多的应用场景,如AR/VR、工业乙太网、智慧交通等,而AI的扩大应用,对边缘运算的安全性和时效性也提出了更高的要求。这些需求的产生,未来NXP也将会持续开发新一代的产品线,来应对市场所需。

關鍵字: NXP 
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