kaiyun官方注册
您所在的位置:首页 > 嵌入式技术 > 开云公司官方网站 > 布局产业生态,恩智浦i.MX助力边缘应用遍地开花

布局产业生态,恩智浦i.MX助力边缘应用遍地开花

2021-04-02
作者:王洁
来源:电子技术应用

“处理器市场经历了几代变化,从1999年的笔记本电脑、台式电脑、手机、游戏机等,进入到智能手机、云计算,这是2009年-2019年十年的主题。而从2019年-2020年开始,我们进入了一个新的领域,其特征是强大的边缘,这对安全、计算力都有很高的要求。”在恩智浦近日举办的i.MX应用处理器媒体沟通会上,恩智浦大中华区工业与物联网市场高级总监金宇杰表示。

随着5G技术、互联网技术和边缘计算的发展,全球的智能互联设备开始飞速成长。据悉,到2025年,全球智能互联设备数量将达到500亿,在未来的几年里会翻倍增长。这个增长需要每个节点和边缘有处理能力,也需要融入人工智能和机器学习技术。恩智浦早已看到了这个机会,从去年改组成立边缘处理事业部就可见端倪,这是要在边缘处理上大展拳脚了呢!

根据金宇杰的介绍,恩智浦针对边缘技术产业划分了多个层次,包括硬件部分的SoC芯片、针对不同边缘应用的云平台、软件服务以及中间件的应用程序代码,形成产业生态完整布局。

作为嵌入式控制器领域的领先供应商,恩智浦在工业和消费电子市场都拥有深厚的根基,在8位、16位和32位平台上拥有广泛的MCU产品组合,具有领先的低功耗、模拟、控制和通信IP功能。恩智浦在近两年一直加大投入,产业推进非常迅速,从原来的处理工艺到现在的纳米级工艺都在迅速推广。

1.jpg

全面的边缘处理产品组合,集成了安全功能

i.MX推陈出新

恩智浦推向市场的产品包括:高市场占有率的i.MX系列,通讯领域的MPU,跨界处理器、跨界的设备与技术,传统的支持节点的MCU和处理器。

近日,恩智浦宣布其EdgeLock™产品系列新增了跨界应用处理器,包括i.MX 8ULP、经Microsoft Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS(云安全)系列和新一代高性能智能应用处理器i.MX 9系列,适用于工业和物联网边缘。

2.jpg

8ULP是7ULP产品的延伸,主打超低功耗。在边缘上,除了算力、功耗的考虑以外,现在越来越注重安全;并且在边缘计算时,功耗一直是市场的痛点,都希望算力更强的同时降低能耗。因此恩智浦在8ULP上还融合了两个新的技术:EdgeLock™安全区域和创新Energy Flex架构。

另外,恩智浦还通过融入DSP提升语音处理能力,使得8ULP能够支持手持和穿戴等便携设备;此外,8ULP还有强大的3D、2D的图像处理能力,整个架构超低功耗、强计算能力可以来支持图形、语音等安全节点的应用芯片。

恩智浦还通过和第三方合作来加强其产品的技术突破性。在初始部署后使边缘设备保持长期安全是一项挑战,这需要不间断的可信管理服务。恩智浦和Microsoft合作,通过i.MX 8ULP-CS(云安全)应用处理器系列中的Azure Sphere芯片到云安全,将该功能提供给客户。除了受保护的硬件,Azure Sphere还包括受保护的Azure Sphere操作系统、基于云的Azure Sphere安全服务以及为期十年的持续操作系统更新和安全改进。

3.jpg

i.MX 9应用处理器以i.MX 6和i.MX 8系列为构建基础,为智能边缘带来先进的性能效率、安全性和可扩展性。同时集成专用的神经处理单元(NPU),用于加速机器学习应用。另外内置的MCU能够帮助实时响应,并对整个功耗进行控制。

i.MX 9系列还标志着恩智浦Arm Ethos U-65 microNPU的首次实现,这使得在广泛的嵌入式设备中构建高效的低成本人工智能解决方案成为可能。该产品线的首个系列将通过特殊低功耗优化的16/12nm FinFET工艺技术制造。Energy Flex架构将异构域处理、设计技巧和工艺技术相结合,最大限度提高运行效率。

据金宇杰介绍,接下来恩智浦的很多产品是基于i.MX的单核到多核(如16核),去支持不同的应用。

“恩智浦非常强调可扩展性,我们产品的算力从初级到高端,让大家能够在应用领域有更多的选择。在芯片的选择方面,我们拥有从比较简单的Cortex系列到A系列,从单核到多核,以及不同种类的DSP、GPU等,所以可扩展性是恩智浦产品组合一个非常大的特点。” 金宇杰指出。

EdgeLock让安全更简单

恩智浦在整套安全解决方案方面拥有丰富的经验和悠久的历史,并以此为基础推出了EdgeLock™安全区域,安全区域是i.MX 8ULP、经Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS和i.MX 9应用处理器中的标准集成功能,能为边缘应用提供更为轻松的安全性部署。

4.jpg 

恩智浦边缘处理事业部软件研发总监翁铁成介绍,EdgeLock™安全区域是一款经过预配置的安全子系统,简化了复杂安全加密技术的实现,并帮助设计人员避免代价高昂的错误。它通过对信任根、运行时认证、信任设置、安全启动、密钥管理和加密服务等关键安全功能的自主管理来增强对边缘设备的保护,同时还简化了获得行业标准安全认证的途径。当最终用户应用运行时,EdgeLock™安全区域可智能跟踪电源转换,以防出现新的攻击面。

Energy Flex架构提供高效节能技术

在设计节能的边缘系统时,芯片级能源优化变得越来越重要。恩智浦Energy Flex架构能实现高效节能,帮助在便携式或插入式设备中延长电池寿命并减少能源浪费。

在i.MX 8ULP和i.MX 8ULP-CS系列中,Energy Flex架构将异构域处理、设计技巧和28nm FD-SOI工艺技术相结合,能源效率比前代产品提高了75%。这些处理器中嵌入了可编程电源管理子系统,该子系统基于恩智浦构建的RISC-V内核。

5.jpg

该子系统能够管理20多种不同的电源模式配置,针对多样化的物联网和工业领域需求提供多种选择。如可以针对Cortex-M进行处理,也可以针对Cortex-M+A核进行处理,还可以加入GPU、DSP形成一个统一的能耗管理,从而提供出色的能源效率——从全功率到低至30微瓦。通过这种灵活的配置范围,OEM和开发人员可以自定义特定应用的电源配置文件,以最大限度提高能源效率。

eIQ Toolkit工具集降低AI落地门槛

除了做底层的芯片设计和参考电路板的设计,恩智浦还提供软件支持。“该做法的目的有两个,一是提升用户体验,客户拿到我们的芯片以后能更快地针对特定应用场景开发自己的产品;二是能最大化发挥芯片的能力。”翁铁成解释道。

针对热门的AI和ML,恩智浦了解到客户的痛点之一是在不同的物联网环境里,AI和ML如何落地到产品中。针对物联网和工业,为了实现在特定的场景(如物体识别、人脸识别或者是故障检测等)将产品和技术快速落地,恩智浦提供了一个通用的、容易上手且能提升用户体验的一套工具集eIQ Toolkit,并针对工具集最大地发挥硬件的能力。

客户拥有数据并且希望能建立想要的模型,借助这个工具集,恩智浦就可以提供很多的模型选项,可以安装在强大的PC和服务器上,其提供的界面可以做自动化的训练。训练完以后会产生针对恩智浦的MCU或MPU的最适用的训练模型,通过工具下载到SoC上并满足客户的需求。

另外一些客户,已经有模型但不知道是否最优,或者不知道是否最大化使用了恩智浦芯片的能力,可以使用工具BYOM(Bring Your Own Model),基于其原始模型和一部分比较有价值的数据,该工具就能训练出针对恩智浦芯片和平台更优的推理模型。

除了AI和ML,恩智浦针对广泛的工业领域也提供了一些工具集,能够让客户更容易打造自己的产品,其中包括特别针对国内市场工业协议的支持,例如针对EtherCAT、IGH整个协议提供完整的解决方案;还有CAN总线,恩智浦针对MPU基于CANOpen也做了一套完整的支持。随着TSN市场越来越大,工业领域正在向TSN转型,恩智浦在提供的工业协议里还推出了对EtherCAT、CAN、Modbus等Over TSN的支持。

i.MX RT还有很大潜力

恩智浦自2017年11月份推出业界第一颗跨界处理器产品i.MX RT1050以来,i.MX RT系列取得了优秀的市场表现。第二代跨界处理器产品i.MX RT1170将卓越的运算能力和多媒体功能与易用性和实时处理相结合,开创性地实现了业界首款GHz级别的微控制器,并且是M7+M4双核的MCU产品,DMIPS数量在MCU领域远远超出了其它同类产品。

与此同时,恩智浦还在应用扩展领域研发了一些对应用针对性更强的处理器。“如i.MX RT600就集成了HiFi4的DSP,增强了音频处理;即将发布的i.MX RT500集成FUSION的DSP做了更多传感处理,因此更适合低功耗的应用。”恩智浦边缘处理事业部系统工程总监王朋朋介绍道。

为了配合这些强大的产品,更需要强大的软件、工具或者生态系统的支持。恩智浦提供了核心软件和工具,包括SDK的软件开发包、MCU的Xpresso IDE开发环境以及常用的一些配置工具。此外,恩智浦还联合业界的合作伙伴做了很多的工具和软件的开发板发布和支持,其生态如今已经非常丰富。

王朋朋重点介绍了恩智浦在软件赋能方面的进展,包括AI机器学习、机器视觉,语音和音频的处理,以及图形图像视频的处理技术、电机控制、操作系统等。

“从大致方向看,MCU能做的事情和高端的处理器没有区别,它们采用的流程也是一致的,区别只是在采用的工具上。MCU需要采用更加适合MCU的模型或者是框架,如,MPU上可以采用Tensorflow,在MCU上就需要采用Tensorflow Lite Micro,它更加适合在MCU上做一些实时的处理,少一点的算力模型,比较适合MCU的输入和输出以及接口控制。同时,MCU的功耗和成本比较低,所以可以在边缘侧做一些比较适合它的AI应用。”王朋朋分析。

在音频上,在i.MX RT支持多个麦克风、PDM解调以及多个低麦克音频的输入;RT600集成了HiFi4 DSP的处理,并且有非常多的Flex的接口和比较高精度的定时器,能配合实现转换。不仅是做音频处理,音效器上显示当前音量或者震动效果的功能用一颗芯片也可完成。

据王朋朋介绍,在M7内核或HiFi4的DSP上进行语音解码,CPU的占用率只有百分之零点几或者是百分之几,可以省出很多带宽去做其它的事情。在语音识别方面,主要依靠软件的配合,在安静的情况下,可以达到99%的识别率,在嘈杂的环境下也有80%的识别率。

视频也是在i.MX RT特别增强之处,之前这在MCU上也很少见到。“例如MIPI的CSI、DSI接MIPI的显示输出,外加并行的LCD的接口可以支持多种色彩,可满足24位、32位色彩的支持;多个硬件涂层可以实现混层、多层效果。原来在MCU上所做的界面比较简单,但现在它显示的效果却非常酷炫,可以实现在手机或者其他高端显示设备上的3D、滑动、模糊背景处理等功能。”王朋朋介绍道。

除了消费类的音频、视频领域,RT在工业和家电领域的电机控制方面表现也非常优秀。因为它有非常多的PWM通道也有非常多的串行接口,可以支持多电机控制;同时,实时性和效率比较高,可以做更加快速的闭环电流环控制。从技术上来看,很多场合已经可以用这一颗芯片替代原来的Arm+FPGA的架构。

由于这颗芯片有强大的处理能力,还可以把人工智能加在里面。据悉,目前已经有客户使用一颗芯片同时做电机控制和异常检测,电机出现异常的时候马上可以报警或者停止其它操作。同时,因为它有网络处理能力,可以做网络连接的功能。

王朋朋表示,RT拥有无限可能,支持很多操作系统、高级语言和丰富的工具,生态也越来越完善,它能做的事情越来越多,客户的应用也越来越丰富。后续RT依然会往高性能发展,但同时会注重横向发展,针对不同的应用,会有更偏向工业应用或者是更低功耗的穿戴设备等产品出现。“我们未来将进一步丰富包括MCU、跨界处理器、应用处理器在内的产品组合,也希望可以与用户共同创造出更多的应用案例。”金宇杰总结道。


此内容为AET网站原创,未经授权禁止转载。
Baidu
map