Добро пожаловать в Shenzhen Mingjiada Electronics Co., Ltd.

Недавно компания NXP анонсировала новое семейство кроссоверных MCU i.MX RT700 для поддержки интеллектуального искусственного интеллекта в устройствах на грани, таких как носимые устройства, бытовые медицинские приборы, устройства «умного дома» и платформы HMI. По словам официальных представителей компании, новые MCU призваны обеспечить значительную экономию электроэнергии и ускорение искусственного интеллекта до 172 раз на граничных устройствах.

Интегрированный в MCU NPU поддерживает функции искусственного интеллекта

Компания NXP запустила в i.MX RT700 встроенную интеграцию NPU собственной разработки eIQ Neutron, масштабируемой архитектуры аппаратного ускорителя, предназначенного для приложений ИИ и ML. Внедрение NPU значительно повышает производительность и энергоэффективность рабочих нагрузок ИИ в устройстве, делая возможным локальное развертывание моделей ИИ.

Интеграция NPU в MCU - важная тенденция в современном развитии технологий. С ростом популярности технологий ИИ и увеличением спроса на пограничные вычисления традиционные MCU с трудом справляются с задачей эффективной обработки сложных задач ИИ. Поэтому интеграция NPU в MCU стала одной из ключевых технологий для повышения уровня интеллектуальности устройства и скорости реакции.

NPU, предназначенные для нейросетевых вычислений, могут значительно повысить скорость и эффективность работы MCU при обработке алгоритмов ИИ. Это позволяет MCU выполнять более сложные задачи ИИ, такие как распознавание изображений, распознавание речи, обработка естественного языка и так далее.

По сравнению с традиционными CPU или GPU, NPU имеют более низкое энергопотребление при обработке операций нейронных сетей. Это особенно важно для устройств, которые должны работать в течение длительного времени, таких как носимые устройства и устройства «умного дома».

В сфере «умного дома» MCU с интегрированными NPU способны обрабатывать данные датчиков в реальном времени для достижения интеллектуальной связи и управления сценами устройств «умного дома». Например, с помощью технологии распознавания изображений интеллектуальные дверные замки могут идентифицировать черты лица владельца для обеспечения бесключевого доступа; интеллектуальные системы освещения могут автоматически регулировать яркость и цветовую температуру в зависимости от освещенности помещения и активности персонала.

В области промышленной автоматизации MCU с интегрированными NPU могут выполнять более сложные задачи машинного зрения и машинного обучения, такие как проверка качества продукции и мониторинг производственных процессов. Это помогает повысить производительность, снизить трудозатраты и улучшить качество продукции.

В области медицинских устройств MCU с интегрированными NPU могут обрабатывать данные медицинских изображений в режиме реального времени, чтобы помочь врачам в диагностике заболеваний и принятии решений о лечении. Например, в интеллектуальных диагностических системах NPU могут быстро анализировать данные изображений пациента и выдавать предварительные диагностические рекомендации.

В области автомобильной электроники MCU с интегрированными NPU могут реализовывать передовые системы помощи водителю (ADAS) и функции автономного вождения. Например, благодаря технологии распознавания изображений и слияния датчиков, автомобили могут воспринимать окружающую обстановку в режиме реального времени и принимать соответствующие решения.

В настоящее время ряд производителей MCU выпустили продукты с интегрированными NPU: помимо NXP, STMicroelectronics и Infineon выпустили MCU с интегрированными NPU, такие как серия STM32N6 компании STMicroelectronics, которая является первым MCU, оснащенным NPU, что позволяет этой серии MCU выполнять сложные алгоритмы ИИ на грани, значительно повышая вычислительную мощность и эффективность.

По словам Реми Эль-Уаззана, президента подразделения микроконтроллеров, цифровых микросхем и радиочастотных устройств ST, STM32N6 обеспечивает такую же производительность в области искусственного интеллекта, как и четырехъядерный процессор, оснащенный ускорителем искусственного интеллекта, но при этом имеет на одну десятую меньшую стоимость и на одну двенадцатую меньшее энергопотребление. Во многом это обусловлено эффективным архитектурным дизайном и оптимизированным управлением питанием.

Серия STM32N6, благодаря своим мощным возможностям обработки ИИ и низким энергопотреблением, хорошо подходит для сценариев пограничных вычислений с жесткими требованиями к энергопотреблению и производительности, например, в «умных городах» и промышленных IoT, STM32N6 может использоваться в качестве основного процессора «умных» датчиков для реализации сбора, обработки и передачи данных в реальном времени.

Используя встроенный NPU, STM32N6 может выполнять задачи машинного зрения, такие как распознавание изображений, обнаружение объектов и т. д., обеспечивая техническую поддержку интеллектуальной безопасности, автономного вождения и других областей. Во встраиваемых системах STM32N6 может значительно повысить интеллектуальность устройств и оснастить их более мощными возможностями обработки данных и принятия решений.

В апреле этого года компания Infineon выпустила новые микроконтроллеры PSOC Edge E81, E83 и E84, оснащенные высокопроизводительным ядром Arm Cortex-M55, поддерживающим DSP Arm Helium и сопряженным с нейросетевым процессором Arm Ethos-U55, а также ядром Cortex-M33 в паре с ультранизкопотребляющим NNLite от Infineon. NNLite. NNLite - это фирменный аппаратный ускоритель для ускорения нейронных сетей.

Эти полностью интегрированные системы-на-кристалле, оптимизированные для приложений машинного обучения, работающих на взаимосвязанных системах на границе сети, позволяют разработчикам внедрить передовые возможности ИИ в IoT и приложения потребительского класса.

Целевые области применения микроконтроллеров PSOC Edge включают человеко-машинные интерфейсы (HMI) в бытовой технике и промышленном оборудовании, системы «умного дома» и безопасности, робототехнику и носимые устройства. Эти устройства требуют высокой производительности, низкого энергопотребления и надежной защиты для поддержки сложных приложений машинного обучения и взаимодействия с пользователем.

Главная страница компании: http://www.hkmjd.com/