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[導讀]Edge AI將成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不可或缺的技術(shù),通過(guò)在設備本地處理數據,提高了響應速度和操作效率,同時(shí)還增強了數據安全和用戶(hù)隱私保護。根據ABI Research關(guān)于TinyML市場(chǎng)的研究,預計從2023年到2028年,邊緣人工智能的市場(chǎng)將以32%的復合年增長(cháng)率增長(cháng),設備數量將從10億臺增長(cháng)至約41億臺,這反映了邊緣人工智能技術(shù)的巨大潛力和未來(lái)五年內的快速發(fā)展趨勢。而全新的英飛凌PSOC Edge系列將會(huì )加速這一趨勢的發(fā)展,延續PSoC在IoT領(lǐng)域的傳奇,助力邊緣AI的在物聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代實(shí)現大規模落地。

早年間PSoC在一眾MCU產(chǎn)品中是一份獨特的存在。作為可編程片上系統,PSoC有著(zhù)豐富靈活的模擬和數字資源、雙核異構的高性能架構、以及來(lái)自CapSense和Wiced的強大IP,提供了出色的HMI和無(wú)線(xiàn)連接能力??梢哉f(shuō),這些特質(zhì)完美地契合并詮釋了一個(gè)真正的物聯(lián)網(wǎng)終端的計算和控制大腦應該是什么樣的。作為PSoC系列的集大成者,PSoC6在彼時(shí)被視為是IoT MCU中的性能王者。

而來(lái)到今時(shí)今日,對于IoT MCU的技術(shù)需求不僅停留在計算、控制和連接層面上,隨著(zhù)邊緣AI的下沉,如何在端側設備的功耗水平之內,實(shí)現高效ML計算并提供更高等級的信息安全,成為了新IoT時(shí)代的MCU制勝的關(guān)鍵。

英飛凌為此推出了全新的PSOC產(chǎn)品平臺:PSOC Edge、PSOC Control和PSOC Connect。這是全新的PSOC產(chǎn)品平臺,和之前的PSoC家族并無(wú)直接關(guān)系。其中最新的PSOC Edge專(zhuān)門(mén)針對ML類(lèi)工作負載進(jìn)行了架構優(yōu)化,英飛凌旨在通過(guò)這一全新的MCU產(chǎn)品系列來(lái)塑造物聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)。

英飛凌科技股份公司物聯(lián)網(wǎng)、計算及無(wú)線(xiàn)事業(yè)線(xiàn)執行副總裁Sam Geha在新品發(fā)布會(huì )中提到,“要讓物聯(lián)網(wǎng)取得成功,有四個(gè)關(guān)鍵因素:生態(tài)系統開(kāi)發(fā)、從產(chǎn)品到系統的創(chuàng )新、瞄準廣闊的市場(chǎng),讓更多人成為用戶(hù)并提出解決方案。對于我們來(lái)說(shuō),重點(diǎn)是微控制器、連接性和安全性,這三者的結合是取得成功的關(guān)鍵?!?


為邊緣ML而生的PSOC Edge:硬件ML加速、低功耗、更安全

顧名思義,PSOC Edge是具備HMI功能、并專(zhuān)門(mén)針對ML進(jìn)行優(yōu)化的MCU系列產(chǎn)品,PSOC Control則是針對電機控制和電力轉換而生的MCU系列,PSOC Connect是結合了英飛凌領(lǐng)先的無(wú)線(xiàn)連接能力的MCU產(chǎn)品系列。

邊緣AI為物聯(lián)網(wǎng)注入了新的活力,其關(guān)鍵優(yōu)勢在于“極低延遲”和“確定性響應”。在具備足夠ML計算能力的邊緣設備上,無(wú)需再將全部數據發(fā)送到云端進(jìn)行分析和返回,而是可以直接在本地設備上運行并獲得即刻響應。PSOC Edge是此類(lèi)應用的完美選擇,主要優(yōu)勢在于優(yōu)化的ML硬件加速能力、極低的功耗水平、增強的HMI能力以及更高的信息安全性。

PSOC Edge中設置了兩個(gè)計算子系統,其中高性能計算子系統中采用了Arm Cortex-M55內核、Ethos-U55和與之配對的Helium DSP,提供高性能的計算和DSP硬件加速能力;而低功耗計算子系統中采用了Arm Cortex-M33內核、以及來(lái)自英飛凌的名為NNLite的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器,為always-on設備在極低功耗水平上提供足夠的控制和ML能力。采用這樣的異構計算架構,能夠針對物聯(lián)網(wǎng)設備的不同工作負載,實(shí)現更細粒度的系統功耗模式配置和多種資源調度,實(shí)現在各種工作狀態(tài)下的PPA進(jìn)一步優(yōu)化。

據Sam Geha介紹:PSOC Edge MCU不僅有自研的加速器(NNLite),同時(shí)也采用了Arm U55神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速器(NPU)。這兩個(gè)加速器的性能跟功耗也都是不一樣的,所以會(huì )方便用戶(hù)在不同的場(chǎng)景下來(lái)使用。U55的性能會(huì )更強。NNlite的功耗會(huì )更低,這是我們差異化的設計,所以它可以設計成“始終在線(xiàn)”模式下,在一些低功耗場(chǎng)景下,例如“關(guān)鍵詞喚醒”這種語(yǔ)音的識別場(chǎng)景都是可以用的。

通常市面上的MPU(應用處理器)能夠提供更強的計算能力,但在功耗水平方面則面臨著(zhù)更多的限制。而PSOC Edge是在MCU的功耗水平上達到了MPU的性能。在PSOC Edge中設計了一個(gè)“always-on”的電源域,在這其中包含了很多必備外設資源,即使在設備進(jìn)入休眠狀態(tài)仍可以極低功耗持續工作。只有當外部特殊事件觸發(fā)時(shí),才會(huì )喚醒更多的資源進(jìn)行工作。

在HMI方面,PSOC Edge集成了2.5D的GPU引擎和最高1024x768的MIPI顯示接口,能夠幫助客戶(hù)實(shí)現絢麗的交互界面設計。在信息安全方面,PSOC Edge更是毫不妥協(xié)。

結合豐富的安全產(chǎn)品經(jīng)驗,英飛凌提供了適用于物聯(lián)網(wǎng)的安全解決方案Infineon Edge Protect,包含四個(gè)等級(EPC),分別對應了從PSA Level1到Level 3+SE的不同安全配置。其中PSOC E84支持最高的EPC4,對應能夠達到PSA Level4的級別。特別值得一提的是,PSA Level4也是Arm與英飛凌一同重新更新的最高安全等級?!拔覀兛梢酝ㄟ^(guò)這樣的認證讓用戶(hù)在涉及到IoT產(chǎn)品的時(shí)候確保他們用戶(hù)的數據安全,所以這也是我們跟目前其他安全類(lèi)MCU相比較大的差異?!盨am Geha補充道。

除了PSOC Edge之外,PSOC Control系列同樣也可以為一些傳統工業(yè)應用注入ML的能力。尤其是像電機控制的用例中,可以通過(guò)機器學(xué)習來(lái)實(shí)現預測性維護,減少產(chǎn)線(xiàn)運維成本和停機風(fēng)險。不僅是一顆專(zhuān)注于控制功能的MCU,PSoC Control更是一個(gè)具有完整軟件解決方案的可擴展系列。結合英飛凌領(lǐng)先的驅動(dòng)器IC、電源開(kāi)關(guān)、傳感器和模擬等相關(guān)器件,能夠為客戶(hù)提供一站式的電源轉換和電機控制設計服務(wù)。而PSOC Connect系列則是將英飛凌領(lǐng)先的Wi-Fi和藍牙IP與MCU將結合,提供高效可靠的無(wú)縫連接。


ML MCU制勝的關(guān)鍵:端到端的機器學(xué)習開(kāi)發(fā)

AI下沉之勢會(huì )更多在邊緣側的ML應用上體現,在MCU中集成NPU實(shí)現硬件加速能力,也已不鮮見(jiàn)。但此類(lèi)MCU制勝的關(guān)鍵,不只是停留在硬件架構的設計層面,更多是體現在軟件層面上,能否給工程師提供更好地無(wú)縫的開(kāi)發(fā)流程,為他們提供足夠的資源,將模型轉換、優(yōu)化和部署在端側設備上,幫助他們真正將AI的能力發(fā)揮出來(lái)。

Sam Geha表示,他相信未來(lái)大多數產(chǎn)品都會(huì )具備機器學(xué)習的能力,因此所有的MCU廠(chǎng)商都會(huì )在其中集成ML的能力,而現在僅僅只是這段旅程的一個(gè)開(kāi)始。PSOC Edge不僅具有領(lǐng)先于同類(lèi)競品的低功耗和安全特性,而且英飛凌提供了端到端的機器學(xué)習開(kāi)發(fā)資源,這對于目標工程師用戶(hù)很關(guān)鍵。同時(shí)依靠著(zhù)英飛凌超級寬廣的模擬、數字等產(chǎn)品陣營(yíng),將其與MCU產(chǎn)品結合起來(lái),幫助客戶(hù)找到關(guān)鍵應用場(chǎng)景推動(dòng)實(shí)現邊緣AI的大規模落地,才是真正的意義所在。

英飛凌已經(jīng)在一年前實(shí)現了對于TinyML開(kāi)發(fā)軟件Iamgimob的收購,并將其與自家的開(kāi)發(fā)平臺ModusToolbox整合在了一起,為客戶(hù)提供無(wú)縫的端側ML開(kāi)發(fā)體驗。

據悉,Imagimob提供了端到端的機器學(xué)習開(kāi)發(fā)能力,覆蓋了從數據處理與采集到模型選擇、訓練以及最終部署到微控制器(MCU)的全過(guò)程。具體來(lái)說(shuō),Imagimob支持用戶(hù)利用其平臺在PSOC上進(jìn)行更高效快捷的機器學(xué)習應用開(kāi)發(fā),這包括但不限于:數據處理與采集:用戶(hù)可以通過(guò)Imagimob平臺處理和采集數據,為后續的模型訓練做準備。模型選擇與訓練:平臺提供多種機器學(xué)習模型的選擇,用戶(hù)可以根據自己的具體需求選擇最適合的模型進(jìn)行訓練。模型部署:訓練完成的模型可以直接部署到MCU上,使其能在設備端獨立運行,這對于需要快速響應或在網(wǎng)絡(luò )連接受限的環(huán)境中尤其重要。

此外,Imagimob還提供了一些預訓練好的模型,特別是在音頻識別領(lǐng)域,如嬰兒啼哭聲和咳嗽聲的檢測,這些都是現成可用的模型,可以直接應用于相關(guān)的AI項目中。用戶(hù)還可以根據自己的需求,使用自己的數據來(lái)訓練個(gè)性化的模型??傊?,Imagimob提供了一個(gè)強大而靈活的工具集,使得開(kāi)發(fā)者能夠快速有效地開(kāi)發(fā)和部署邊緣AI應用,極大地提高了開(kāi)發(fā)效率和應用的實(shí)用性。

“對于邊緣人工智能的場(chǎng)景的應用開(kāi)發(fā)來(lái)說(shuō),很多工程師其實(shí)是遇到很多困難的,因為沒(méi)有一套非常完善的工具鏈,所以我們意識到‘端到端工具鏈’的重要性,這也是我們收購Imagimob、整合Imagimob的一個(gè)重要原因?!盨am Geha解釋道。

簡(jiǎn)言之,Imagimob Studio和ModusToolbox的無(wú)縫整合能夠幫助開(kāi)發(fā)人員在PSOC Edge上構建和部署機器學(xué)習模型,同時(shí)優(yōu)化能源消耗并為產(chǎn)品增添更多智能功能。對于MCU應用工程師而言,學(xué)習AI算法、優(yōu)化模型參數、實(shí)現代碼轉換和部署并不應該成為其負擔,專(zhuān)注于構建差異化的產(chǎn)品特色才是其真正應該著(zhù)力的地方,而選擇PSOC Edge就能夠幫助他們實(shí)現這一目的。

“軟件和生態(tài)系統是我們產(chǎn)品的核心。這與10年或20年前不同,那時(shí)候你只需要制造芯片?,F在,你需要提供一個(gè)完整的解決方案,這正是今天半導體世界的變化?!盨am Geha分享道。


全新PSOC系列,延續IoT MCU傳奇

Edge AI將成為物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不可或缺的技術(shù),通過(guò)在設備本地處理數據,提高了響應速度和操作效率,同時(shí)還增強了數據安全和用戶(hù)隱私保護。根據ABI Research關(guān)于TinyML市場(chǎng)的研究,預計從2023年到2028年,邊緣人工智能的市場(chǎng)將以32%的復合年增長(cháng)率增長(cháng),設備數量將從10億臺增長(cháng)至約41億臺,這反映了邊緣人工智能技術(shù)的巨大潛力和未來(lái)五年內的快速發(fā)展趨勢。而全新的英飛凌PSOC Edge系列將會(huì )加速這一趨勢的發(fā)展,延續PSoC在IoT領(lǐng)域的傳奇,助力邊緣AI的在物聯(lián)網(wǎng)新時(shí)代實(shí)現大規模落地。

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