物聯網的不斷擴展,推動了新一輪大規模的智能化升級浪潮。智能化正在從云端向具有機器學習(ML)能力的邊緣設備轉移,這些設備能夠在本地處理傳感器數據流,與基于云的AI系統相比,延遲更低,安全性更高,提供更好的用戶隱私保護。為了將邊緣設備從單純的數據采集轉換為具有自主操作能力的邊緣智能,開發人員需要具有多核性能并內置加速器的新型低功耗微控制器(MCU)來執行ML任務,同時最小化功耗預算以保持節能的系統設計。
面向未來的邊緣智能,恩智浦發布了MCX產品組合,該平臺可提供可擴展性能、并行性、安全性、高能效和豐富外設,針對廣泛的物聯網、邊緣ML和工業應用場景進行了優化。MCX產品組合結合了恩智浦LPC和Kinetis MCU系列的DNA,為智能互聯設備重新定義下一代通用MCU。
在MCX產品組合下,恩智浦首先推出的是MCX N高性能系列,專為安全、智能的邊緣應用而設計。N系列中首先登場的是MCX N94x和MCX N54x MCU系列,具有高效的多核架構、內置EdgeLock?安全子系統和用于實時推理的專用內置神經處理單元(NPU)。MCX N94x系列適用于工業應用,具有更廣泛的模擬和電機控制外設,而MCX N54x系列針對消費和物聯網應用,集成了眾多外設,包括帶PHY的高速USB,SD和智能卡接口等。
150MHz的MCU能帶來什么?答案遠超想象
使用低功耗的150MHz MCU實現多任務處理性能、高級神經網絡和ML功能聽起來似乎非常困難,但MCX N94x和MCX N54x并不是普通的MCU,而是多核設計和豐富外設的偉大結晶。
MCX N94x和MCX N54x基于高性能雙核Arm? Cortex?-M33,運行頻率高達150 MHz,片內集成高達2MB的閃存,可配置的帶ECC檢測的RAM、智能DMA、DSP協處理器、安全子系統和恩智浦設計的一體化NPU。開發人員可以使用這些內核和加速器的任意組合來完成具體任務,而無需提高MCU的時鐘速度或增加功耗。
MCX N94x框圖
片內多種加速器使MCX N系列MCU能夠以低功耗預算高效地處理多個復雜任務,同時保證系統的安全性。多核設計通過智能、高效地將工作負載分配到模擬和數字外設,提高了系統性能并降低了功耗。因此,MCU的工作電流消耗小于45μA/MHz,如果啟用實時時鐘(RTC)和保持8KB SRAM,掉電模式下消耗的電流不到2.5μA,如果在啟用RTC和8KB SRAM的深度掉電模式下,消耗的電流不到1μA。
雙核架構將功能全面的Cortex-M33內核與M33從核相結合來管理控制功能,使開發人員能夠并行運行應用程序,或根據需要關閉單個內核來降低總體功耗。例如,在物聯網設備的安全無線(OTA)更新期間,主M33內核可以處理系統安全,而第二個從核執行控制功能。
隨著MCX N系列發布,恩智浦自主研發的NPU初次亮相,以實現邊緣的高性能和低功耗智能。與只使用CPU內核相比,內置NPU的ML吞吐量提高了30倍。
NPU的相對加速度
如此的ML性能表現在MCU領域堪稱頂級,使得TinyML在資源和功率受限的邊緣設備上展現超凡的算力。突破性能邊界,暢想如下的應用可能,例如實現復雜的深度學習模型、為門禁控制添加人臉和語音識別功能、為家庭安全系統創建電池供電的玻璃破碎探測器、為電機控制預測維護開發振動傳感器和設計配備生物傳感器的智能可穿戴設備等等。
設計靈活安全
MCX N系列具有豐富的外設,就像開發人員的百寶箱。高精度混合信號模擬外設具備更強的自主性,可以減少CPU中斷并節省電力。例如,ADC具備智能化設計,可以持續收集數據并在本地對存儲的數據進行分配。MCU的兩個16位ADC都可以用作兩個單端輸入ADC(有效地用作四個ADC)或用作單個差分輸入ADC。
工業級通信外設包括以太網、CAN-FD、BLDC/PMSM電機控制支持、高速和全速USB以及內置傳感器接口(MIPI-I3C、I2C、UART和SPI)。為了提高靈活性,恩智浦的低功耗Flexcomm接口允許十個串行外設(包括SPI、UART和I2C)任意組合。
MCX N系列MCU遵循恩智浦設計確保安全方案構建,集成了EdgeLock?安全子系統,可以安全啟動不可變的信任根、實現硬件加速加密、主動和被動入侵檢測以及電壓和溫度篡改檢測。這種一流的安全架構為現場更新和在線傳輸提供支持,并防止遠程原始設計制造商(ODM)過度生產。
MCUXpresso和eIQ?軟件快速入門
為了幫助簡化和加速系統開發,MCX N系列MCU由恩智浦廣受歡迎的MCUXpresso軟件套件(包括用于簡單設備配置和安全編程的工具)支持。開發人員可以選擇使用功能全面的MCUXpresso IDE或IAR和Keil的IDE。恩智浦為驅動程序和中間件提供了大量示例并支持一系列RTOS選項,恩智浦的合作伙伴生態體系也提供了一系列兼容中間件,這樣可以實現大量應用程序的快速開發。恩智浦的eIQ?ML軟件開發環境還提供了易于使用的工具來訓練和支持運行在內置NPU上的ML模型。
審核編輯:郭婷
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