作者：Ali Ors

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高級處理能力和機器學習能力對于下一波邊緣應用至關重要。機器學習用例在不同的市場和應用領域大不相同，因而需要不同的加速計算性能，在功耗和整體解決方案成本方面也差別迥異。

機器學習應用提升計算性能和能效可通過多種方式，其中最有效的是將專門構建的專用神經(jīng)處理單元（NPU），或稱為機器學習加速器（MLA）或深度學習加速器（DLA）集成到器件中，以補充CPU計算核心。

恩智浦提供廣泛的產(chǎn)品組合，從傳統(tǒng)的Kinetis MCU、LPC系列以及最近的MCX產(chǎn)品系列，到我們的i.MX RT跨界MCU和i.MX應用處理器，我們服務的每一個市場領域，對高效的機器學習計算能力的需求都在增長。為了向我們的用戶提供高度優(yōu)化的器件，我們開發(fā)了eIQ Neutron神經(jīng)處理單元（NPU）。eIQ Neutron神經(jīng)處理單元架構可從我們產(chǎn)品組合中最高效的MCU擴展到功能最強大的i.MX應用處理器。它具有較高的可擴展性，每周期運算頻次為數(shù)十億（Giga）到數(shù)萬億（Tera），還支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡類型（如CNN、RNN、TCN和Transformer網(wǎng)絡等），這些要素是成功的秘訣。

eIQ Neutron神經(jīng)處理單元框圖

eIQ Neutron神經(jīng)處理單元提供了一套豐富的選項，用戶可根據(jù)內(nèi)核集成的恩智浦邊緣處理器件和產(chǎn)品系列要滿足的市場需求加以選擇。

專用的控制器內(nèi)核

內(nèi)聯(lián)去量化、激活和池化

內(nèi)置微緩存，可降低功耗并減少對系統(tǒng)內(nèi)存速度的依賴性

重量減壓引擎

用于輸入和輸出的多維DMA，包括跨步、批處理、交織、級聯(lián)

可配置耦合存儲器

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除硬件功能和特性外，eIQ Neutron神經(jīng)處理單元內(nèi)核還完全受屢獲殊榮的eIQ^?機器學習軟件開發(fā)環(huán)境的支持。

將恩智浦開發(fā)的硬件加速和軟件支持相結合，用戶能夠利用恩智浦邊緣處理產(chǎn)品組合的優(yōu)勢，并保證即使在部署了設備并投入實地使用之后，也能更高效地支持新興機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡、模型和操作員。

歡迎使用eIQ Neutron神經(jīng)處理單元、MCX-N系列MCU、i.MX 95應用處理器及未來推出的更多器件等開發(fā)智能解決方案。

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作者：

Ali Ors

恩智浦半導體邊緣處理AI機器學習戰(zhàn)略技術主管

Ali專門負責領導各跨職能團隊，為機器學習和視覺處理領域提供創(chuàng)新產(chǎn)品和平臺。他目前在恩智浦負責全球AI機器學習戰(zhàn)略和技術工作。Ali曾在恩智浦汽車業(yè)務部負責ADAS和自主產(chǎn)品的AI戰(zhàn)略、戰(zhàn)略伙伴關系和平臺設計。加入恩智浦之前，Ali曾擔任CogniVue公司的工程副總裁，負責開發(fā)視覺SoC解決方案和認知處理器IP內(nèi)核。Ali持有加拿大渥太華卡爾頓大學的工程學學位。

關鍵詞： 處理單元 機器學習 解決方案 產(chǎn)品系列 計算性能