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30倍机器学习效能提升!恩智浦全新MCU家族首秀

时间:2022-06-21 15:18:02 作者:邵乐峰 阅读:
MCX微控制器,是恩智浦面向智能家居、智能工厂、智慧城市以及新兴工业和物联网边缘应用领域推出的全新产品组合。该系列产品首次集成了用于加快边缘推理的神经处理单元(NPU),与单独的CPU内核相比,可提供高达30倍的机器学习吞吐量。
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6月14日,IC Insights在最新一期《麦克林报告》(2022 McClean Report)中指出,2021年,全球5大MCU供应商的销售排名与2020年相比保持不变,但占全球MCU销售额的份额却从2016年的72.2%上升至2021年的82.1%。其中,恩智浦(NXP)以37.95亿美元的销售额排名第一,领先第二名Microchip公司1.03亿美元。

图源:IC Insights

该报告同时指出,MCU销售额曾在2019年因全球经济疲软而下跌7%,2020年因新冠疫情危机而下跌2%,但在2021年全球缺芯大背景之下迎来反弹,同比增长27%,达到创纪录的202亿美元,是自2000年以来的最高百分比增长,且最新增量主要由嵌入式自动化和传感器的普及所推动。

有意思的是,一天后的6月15日,恩智浦面向智能家居、智能工厂、智慧城市以及新兴工业和物联网边缘应用领域,推出了全新的MCX微控制器产品组合。该产品组合首次集成了用于加快边缘推理的神经处理单元(NPU),与单独的CPU内核相比,可提供高达30倍的机器学习吞吐量。

赋能智能边缘

先简单回顾一下恩智浦通用MCU产品的发展历程:2007年,NXP推出首款基于Arm集成闪存的LPC系列;2010年,基于Cortex-M4的Kinetis系列和M4/M0双核异构LPC MCU同年面世;2012年,Kinetis家族新增Sub-GHz无线MCU和M0+MCU产品;2018年,推出基于Cortex-M33内核的LPC系列;2021年,LPC出货量达到10亿颗,Kinetis已超过1000多个品种。

而之所以要在此基础之上继续推出MCX,恩智浦大中华区工业与物联网市场高级总监金宇杰解释说,随着人工智能和智能边缘计算的发展,业界所面临的挑战也越来越多。第一,需要快速发展的技术格局;第二,随着数据的大量传输、运算和处理,对信息安全保护的需求也越来越重要;第三,手持设备、电池应用等领域对低功耗的要求也越来越严苛。为此,恩智浦希望基于以往核心技术组合,集合LPC、Kinetis两大系列产品优势,形成新的产品系列。

MCX依然基于Arm Cortex-M33系列打造,隶属于NXP通用MCU家族,同时也沿用了恩智浦被广泛使用的MCUXpresso开发软件及开发工具。实现更高的可扩展性、创新型产品功能、简化系统设计、向开发人员提供友好的体验、以及持续强化片上安全性,是MCX系列的核心诉求。

MCX产品组合包括四大系列:

  • MCX N系列高性能微控制器,运行频率为150MHz-250MHz,致力于提供安全性,智能化的应用,系列包含集成EdgeLock安全子系统和专用NPU与DSP,该NPU具有高效的计算架构,可实现实时推理。
  • MCX A系列基准微控制器为电机控制等广泛应用提供关键功能,工作频率为48MHz~96MHz,是一款入门级MCU系列,内置定时器、低引脚数、单引脚电源,主要针对成本受限应用进行了优化。
  • MCX W系列无线连接微控制器提供低功耗窄带连接,包括低功耗蓝牙,工作频率为32MHz~150MHz。该系列旨在简化物联网设备的无线连接,通过高能效的无线连接技术,帮助延长小型互联系统的电池续航时间。
  • MCX L系列超低功耗微控制器为具有低功耗要求的应用而设计,工作频率为50MHz~100MHz。与传统的MCU相比,这些器件提供业界领先的低静态和动态功耗,将有助于显著延长电池续航时间。

当通用MCU遇见NPU

“旧时王谢堂前燕,飞入寻常百姓家”,恩智浦边缘处理事业部系统工程高级总监王朋朋表示,人工智能持续火热了几年时间,市面上以专用的神经处理器居多,不论是神经网络处理器还是专用的人工智能处理芯片,但将真正的硬件级神经处理单元集成在普通的通用MCU上却并不多见。

“MCU集成神经处理单元可以说是迎合了时代需求。”王朋朋认为,在CPU旁边增加的NPU协处理器,由于其内部拥有计算通道,可以实现出色的计算性能和能效。当在NPU上进行例如二维卷积神经网络、点卷积或深度卷积等机器学习运算加速时,性能会比Cortex-M33内核加速30倍以上。今后,在恩智浦的整个产品家族中,以及未来的其他跨界处理器和应用处理器中,都会采用统一的架构,提供更高性能的NPU加速器。

她同时指出,与专门针对某一个或某一类应用进行了特别处理,与场景适配性非常强的AI SoC芯片不同的是,通用MCU的覆盖范围更广,从消费类电子、游戏设备,到智能家居、无人机,再到医疗、工业、IoT等领域,无处不在,而在广泛应用的基础上增加AI特性,可以为更广泛、更通用的市场赋能。因此,从专用和通用的角度来看,二者各有分工。

NPU加速器支持基于eIQ的机器学习软件开发环境,这与恩智浦MCU/MPU基于CPU的开发环境和开发工具保持一致,为用户增加机器学习功能和智能元素提供了便捷。性能层面,可以覆盖32次运算/周期到2000次运算/周期,未来还可以扩展到更高性能或更小单元。

32次运算/周期至超过2000次运算/周期,这其实是一个很大的跨度,不过在此基础上还要乘以CPU主频,才能得到真正的算力。因此在实际的开发部署中,还需要考虑NPU与MCU的组合关系,比如MCU的主频是多少?需要几个NPU单元?通常在入门级的MCX系列中,并不追求很高的算力,就不需要太多NPU单元;而在应用处理器中,频率更高,可能会内置更多NPU,达到几个TOPS的算力。

这样一来,MCX的应用场景也得到了相应的拓展:一方面,可以针对现有的应用场景进行提升,比如在传统的医疗设备、无人机或者工业控制中加上智能识别、故障检测、语音控制等AI元素;另一方面,增加新的应用场景:开发可以识别物体的秤,消费者只需把物体放在秤上就可以直接结账;在医学检测中,可以用于检测含疟疾的红细胞;在交通出行中,可以帮助智能车识别障碍,自动做出判断和处理等等。

MCX是恩智浦集成NPU的第一个产品家族,之前利用CPU处理的事项,现在可以由NPU来完成,而不占用CPU资源。通过CPU和NPU的并行处理,可同时做到控制和外界的交互,因此,人工智能处理和通用的输入输出控制可以并行实现。由此在一颗通用MCU上,既实现了传统MCU功能,也实现了人工智能的运算加速。

在回应“恩智浦如何看待越来越多的MCU厂商在MCU中集成AI功能这一趋势?”时,金宇杰表示,AI的应用最开始都是在云端,而现在出现了一个非常明显的趋势:就是从PC端到嵌入式端的需求越来越大。在落地的项目中,比如人脸/语音识别门锁、以及包括语音识别、物体识别等在内的各种识别装置,都提出了“在本地实现更多推理”的需求,这样就提高了对边缘计算能力的要求。

“以往我们对一款好微控制器的标准是,按下按钮就有很快的反应,但现在远不止这样。人们希望处理器本身有预知性,这就需要引入人工智能要素。可以预见,今后会有越来越多的边缘计算平台支持AI功能。”金宇杰补充说。

总体而言,MCX既是恩智浦推出的全新MCU家族,也是一个崭新的、承上启下的产品系列。N、L、W、A四个不同的系列,可以在跨界处理器和应用处理器之间进行无缝衔接,具有比较好的拓展性;安全功能方面,MCX集成了EdgeLock安全处理单元,继承了恩智浦一贯高安全性特点和可靠的性能;在系统设计上,仍受到恩智浦MCUXpresso软件套件和开发工具的广泛支持;在开发过程中,不论是从之前的LPC、Kinetis移植,还是设计未来的产品,都会是简单、无缝的衔接过程。

责编:Lefeng.shao
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邵乐峰
ASPENCORE 中国区首席分析师。
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