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NXP:兩大發展趨勢 讓MCU跟上AI物聯的腳步
 

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

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由於人工智慧物聯網等高效能運算技術,得益於神經網路技術的進步,機器學習(Machine Learning;ML)不再侷限於超級電腦的世界了。如今智慧型手機應用處理器可以執行AI推論,用於實現影像處理和其他複雜的功能。這些邊緣運算裝置有許多是採用電池供電,因此對於系統的功耗有很高的要求,用來延長系統的工作時間。

恩智浦半導體大中華區資深行銷經理 黃健洲
恩智浦半導體大中華區資深行銷經理 黃健洲

恩智浦半導體大中華區資深行銷經理黃健洲指出,對現今許多設計而言,功耗是選擇元件最重要的標準,因為可攜式產品的電池壽命越長,對消費者越有吸引力。在基礎設備應用中,低功耗也是一項重要規格,因為較低功耗代表晶片將產生較少熱量,過高的熱量可能會限制系統產品的通道密度,或使得設計團隊無法增加新的功能。此外,有些較著重電源成本的設計,例如以通用序列匯流排(USB)供電的產品,或由汽車電瓶供電的汽車修配零件產品等,其電力預算亦相對有限。

NXP在打造更低功耗的運算解決方案時除了在晶片設計上有許多創新,電源管理軟體的精密度亦大幅提升外,晶片製程方面也採用更先進製程生產。目標是系統設計人員不用於設計系統時為任一項功能遷就妥協。然而,沒有裝置十全十美,設計人員必須仔細考量系統需求,檢視目前不斷推出的低功耗處理器,以了解哪一項產品最符合應用需求。

我們看到市場繼續保持積極的成長趨勢,並期待有更多的人工智慧物聯網設備在市場上,如消費性物聯網設備、工業應用和網路、還有與視覺、語音和聲音影關的邊緣應用。

黃健洲認為,MCU解決方案的發展有兩大趨勢,來支援機器學習計算能力。一是提高 MCU本身計算性能及能力,如從 Cortex ARM M0+到M4、M33和M7。另一種是透過在MCU中整合機器學習加速器和DSP來增強整體的ML運算能力。

目前NXP提供了eIQ邊緣智慧平台,該平台是使用NXP MCU和MPU(應用程式處理器)建構ML應用的圖書館和開發工具。對於MCU來說,此eIQ是開源推理引擎,如Tensorflow Lite。此外,eIQ邊緣智慧平台支援新興的神經網路編譯器,如Glow。不僅如此,eIQ也整合於MCUXpresso SDK middleware當中。

關鍵字: MCU  NXP(恩智浦
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