AI下沉,MCU能做什么?
作為電子設備的主控制芯片,MCU對于邊緣計算設備的數據處理和決策能力提升有著(zhù)重要作用,將在邊緣AI的浪潮中迎來(lái)新的發(fā)展機遇,同時(shí)也面臨著(zhù)更多的挑戰。
2024-06-05 09:50:43
來(lái)源:中國電子報、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng) 王信豪??

在人工智能和機器學(xué)習的推動(dòng)下,邊緣計算的需求正在逐漸增加。相關(guān)機構預測,全球被創(chuàng )建、采集和復制的數據將急劇擴張,至2025年達到175ZB(澤字節)。為減輕數據在云端處理的負荷,越來(lái)越多的數據也將被置入邊緣側進(jìn)行運算。作為電子設備的主控制芯片,MCU對于邊緣計算設備的數據處理和決策能力提升有著(zhù)重要作用,將在邊緣AI的浪潮中迎來(lái)新的發(fā)展機遇,同時(shí)也面臨著(zhù)更多的挑戰。

邊緣AI浪潮來(lái)襲 拓展MCU市場(chǎng)空間

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備、工控、智能家居和智能穿戴等領(lǐng)域的需求,正在帶動(dòng)MCU市場(chǎng)的增長(cháng)。從長(cháng)期來(lái)看,在保證低功耗、強實(shí)時(shí)性的前提下,讓MCU具備更強的邊緣側計算和智能決策能力成為了下游市場(chǎng)的期許。 

在這個(gè)過(guò)程中,邊緣AI成為智能設備發(fā)展的重點(diǎn)。邊緣AI是在物理世界的設備中部署AI應用程序。之所以稱(chēng)其為“邊緣AI”,是因為這種AI計算在靠近數據的位置完成。對比云端運算,邊緣AI具備強實(shí)時(shí)性,數據處理不會(huì )因為長(cháng)途通信而產(chǎn)生延遲,而是能更快響應終端用戶(hù)的需求,同時(shí)也可保證數據的隱私和安全。對比傳統邊緣計算只能響應預先完成的程序輸入這一特性,邊緣AI又具備更強的靈活性,從而允許更多樣的信號輸入(包括文本、語(yǔ)音及多種聲光信號等)和針對特定類(lèi)型任務(wù)的智能解決方案。

邊緣AI的以上特性,與MCU有著(zhù)較強的契合度。一方面,MCU具備低功耗、低成本、實(shí)時(shí)性、開(kāi)發(fā)周期短等特性,適合對成本和功耗敏感的邊緣智能設備。另一方面,人工智能算法的融入也能補強MCU,使其兼顧更高性能的數據處理任務(wù)。因此,“MCU+邊緣AI”正在圖像監控、語(yǔ)音識別、健康狀況監測等越來(lái)越多的領(lǐng)域得到應用。此外,在IoT的基礎之上,MCU和邊緣AI的結合也將推動(dòng)AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))的發(fā)展,使各種設備能夠更加智能地互聯(lián)互通。數據機構Mordor Intelligence預測,邊緣人工智能硬件市場(chǎng)在2024至2029年間將以19.85%的年復合增長(cháng)率增長(cháng),2029年將達到75.2億美元。    

“未來(lái)的MCU將面向專(zhuān)業(yè)化、智能化方向發(fā)展?!北本┺人箓ビ嬎慵夹g(shù)股份有限公司首席市場(chǎng)官劉帥告訴《中國電子報》記者,“其中智能化體現在兩方面,一是強化對AI算法和機器學(xué)習模型的支持,使得MCU擁有一定智能決策能力;二是性能提升,高端產(chǎn)品將采用多核設計以提升處理能力,滿(mǎn)足高性能的需求?!?/p>

集成AI加速器 強化MCU性能

邊緣AI為MCU帶來(lái)了諸多市場(chǎng)機遇,而想要滿(mǎn)足智能設備在邊緣側進(jìn)行人工智能的運算需求,強化MCU的AI性能是重中之重。

“面向邊緣AI和端側AI需求,MCU需要做出以下調整以增強AI計算能力?!闭滓讋?chuàng )新MCU事業(yè)部產(chǎn)品市場(chǎng)總監陳思偉表示,“一是集成AI加速器,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器或者專(zhuān)用的向量處理器,以加速AI推斷和訓練任務(wù);二是優(yōu)化能效比,在保持性能的同時(shí)降低功耗,延長(cháng)設備續航時(shí)間;三是增強安全性,包括數據加密、安全引導和安全存儲,以保護用戶(hù)數據不受攻擊;四是支持多模態(tài)感知;五是優(yōu)化系統集成,提供更多的硬件接口和軟件支持,使得開(kāi)發(fā)人員能夠更輕松地將AI功能集成到邊緣設備中?!?/p>

在A(yíng)I加速器方面,數字信號處理器(DSP)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器(NPU)都成為在MCU中集成的重要加速組件,讓MCU能夠在邊緣運行AI算法。具體而言,DSP更適合信號處理任務(wù),包括音頻、視頻、通信等,而NPU則更聚焦于高效處理大量的矩陣運算和并行計算任務(wù)。

為此,各大廠(chǎng)商積極布局。意法半導體于2023年推出STM32N6,采用Arm Cortex-M55內核,集成ISP和NPU以提供機器視覺(jué)處理能力和AI算法部署。恩智浦推出MCX N系列MCU,具有雙核Arm Cortex-M33,并集成了eIQ Neutron NPU,據了解,該NPU可將機器學(xué)習推理性能提升約40倍。

作為大多數MCU內核的供應方,Arm也在邊緣側NPU上發(fā)力。4月,Arm推出Ethos-U85 NPU,作為一款AI微加速器,其支持Transformer架構和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )),配合Armv9 Cortex-A CPU可提供4TOPS的端側算力,助力AI推理。

Arm Ethos-U85 NPU(圖片來(lái)源:Arm)    

“許多不同的處理器都可以實(shí)現人工智能。AI可以在A(yíng)rm核中運行,也可以在NPU、DSP當中,不同處理器將會(huì )運行不同算法,那么功耗也會(huì )不同?!倍髦瞧謭绦懈笨偛眉姘踩B接邊緣業(yè)務(wù)總經(jīng)理Rafael Sotomayor表示,“是否在A(yíng)rm核或者DSP中實(shí)現AI功能,這取決于工程團隊的技術(shù)專(zhuān)長(cháng)。我們使用NPU來(lái)做,是因為(從我們的技術(shù)出發(fā))速度更快,而且能耗更小。當然,如果客戶(hù)對特定機器學(xué)習算法有要求,也可以繼續使用DSP?!?/p>

實(shí)現性能功耗成本平衡 構建平臺化方案

盡管可以通過(guò)集成NPU等AI加速器使MCU支持AI算法,但是高性能往往會(huì )帶來(lái)更高的功耗。因此在提升性能的同時(shí),也要保證MCU在功耗和成本等諸多要素之間達到平衡。這不僅考驗MCU廠(chǎng)商的芯片設計能力,也對公司整體成本和功耗優(yōu)化提出了更高要求。

使用自研NPU成為廠(chǎng)商平衡成本與效能的選擇之一。據悉,意法半導體所發(fā)布的STM32N6采用了自研的Neural-Art加速器,恩智浦MCX N系列所集成的eIQ Neutron NPU同樣為自研。這既有利于降低授權成本,也能保證在自身技術(shù)路徑下對NPU迭代節奏的合理把控。   

eIQ Neutron神經(jīng)處理單元框圖(圖片來(lái)源:恩智浦)

同時(shí),內核架構的選項也在增加。當前在MCU市場(chǎng)中,除少部分8位MCU使用CISC架構,Arm架構的Cortex-M系列核由于功耗表現較好占據主流,而隨著(zhù)RISC-V架構逐漸發(fā)展,這一新興架構也逐漸獲得廠(chǎng)商的青睞。據悉,ADI推出的MAX78000/2在集成專(zhuān)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器的基礎上,提供了Arm核與RISC-V核兩種方案,可在本地以低功耗執行AI處理,最大程度地降低CNN運算的能耗和延遲。

劉帥向記者表示,采用RISC-V架構能夠為MCU廠(chǎng)商帶來(lái)更多優(yōu)勢,一方面,RISC-V內核靈活可裁剪,可根據具體應用需求進(jìn)行定制;另一方面,由于RISC-V架構更加簡(jiǎn)潔,功耗也更低。此外,相比ARM架構,作為開(kāi)源架構的RISC-V也能降低授權費用和開(kāi)發(fā)成本。

而站在客戶(hù)的視角,除了需要MCU產(chǎn)品在高性能、低功耗、低成本等多方面達成平衡,也希望MCU廠(chǎng)商能夠提供平臺化的整套解決方案。

“過(guò)去客戶(hù)的選擇是自下而上的——先選擇芯片,再思考需要何種軟件、應用等?,F在則是從應用層開(kāi)始,自上而下到芯片,以獲取技術(shù)支撐?!盧afael Sotomayor指出,“這些技術(shù)非常復雜,不僅涉及人工智能,還涉及信息安全、功能安全、視覺(jué)、音頻等。因此,幫助客戶(hù)簡(jiǎn)化技術(shù)的復雜性,成為廠(chǎng)商為客戶(hù)提供產(chǎn)品和服務(wù)的核心價(jià)值?!苯衲?月,恩智浦宣布與英偉達合作,將英偉達TAO工作組件集成在恩智浦eIQ機器學(xué)習開(kāi)發(fā)環(huán)境中,以便開(kāi)發(fā)者加速開(kāi)發(fā),并部署經(jīng)過(guò)訓練的AI模型。

ADI基于MAX78000/2,提供了開(kāi)發(fā)工具M(jìn)AX78000EVKIT#,以幫助開(kāi)發(fā)者實(shí)現平穩的評估和開(kāi)發(fā)體驗。意法半導體同樣推出云端開(kāi)發(fā)者平臺STM32Cube.AI,支持使用者在云端對已有資源進(jìn)行配置,進(jìn)一步降低邊緣人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)的復雜度。

綜合來(lái)看,面對邊緣AI浪潮所帶來(lái)的挑戰,MCU廠(chǎng)商正在積極探索,并展示出多樣化的發(fā)展路徑。盡管架構及AI加速器等方案的“最優(yōu)解”目前還未有定數,但是對于MCU而言,在保證低功耗和低成本等基本特性的前提下,不斷提升計算能力和安全性能來(lái)適應越發(fā)復雜的邊緣計算環(huán)境,已是大勢所趨。

責任編輯:趙強

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