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近日，Arm發(fā)布了專為AI應(yīng)用設(shè)計的Cortex-M52處理器,，其目標是取代現(xiàn)有的M33或M3/M4處理器,在MCU芯片中融入更強大的AI技術(shù),。

英飛凌,、瑞薩等國際大廠，也在近期推出了融入AI能力的MCU產(chǎn)品,，掀起了MCU新一輪的升級換代,。

多家龍頭探索MCU+AI新模式

英飛凌于近期公布了PSoC Edge系列MCU，配備了專門為機器學(xué)習(xí)設(shè)計的硬件加速器,，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算,，實現(xiàn)AI功能；恩智浦推出了融入AI功能的MCU產(chǎn)品組合——MCX,，該組合嵌入了NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）,，專門用于加速邊緣通用的AI運算；意法半導(dǎo)體（ST）于5月推出了其最新的64位微控制器STM32MP2,，其中融入了一個神經(jīng)處理單元（NPU）,，專門針對邊緣AI推理，可提供高能效的AI運算,；瑞薩電子近日發(fā)布的新型RA8系列MCU,，引入了Arm Helium技術(shù)，即Arm的M型向量擴展單元,，使其具備了更強大的AI功能,。

Arm負責(zé)人告訴《中國電子報》記者,，AI+MCU模式正在向小型化輕量化設(shè)備滲透，未來藍牙耳機,、智能手表等產(chǎn)品,，也能擁抱AI。

小華半導(dǎo)體副總經(jīng)理曾光明向《中國電子報》記者表示,，如果只是依靠MCU的有限算力去運行AI算法,，其處理數(shù)據(jù)效率低、能耗高,，并且很多應(yīng)用場景達不到預(yù)期,。而AI加速器可以降低MCU的CPU運算負擔，并且能有針對性地完成算法模型計算,，將復(fù)雜的AI推理過程簡單化,，從而顯著降低功耗。擁有AI加速單元的MCU,，更容易實現(xiàn)圖像識別,、語音識別、工業(yè)維護預(yù)測等功能,，而這原本需要使用MPU或者SoC來實現(xiàn),。對比之下，MCU的方案能簡化設(shè)計,，并且更節(jié)能環(huán)保,。

75%的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)處理

隨著物聯(lián)網(wǎng)、智能家居,、工業(yè)自動化等領(lǐng)域的快速發(fā)展,，邊緣端AI芯片的市場需求也在日益增長。邊緣端AI芯片需要具備低功耗,、高性能,、安全可靠等能力,，同時要易于集成和部署,。將AI集成在MCU上，可以更好地滿足這些需求,。

在邊緣端使用搭載AI功能的MCU芯片,，能夠有效減少成本。在邊緣端使用FPGA或GPU成本較高,，并且無法使用電池供電,。隨著MCU的算力持續(xù)提升，高頻MCU的主頻已達到GHz級別,，已經(jīng)能夠滿足邊緣端低算力人工智能的需求,。因此，將AI集成在MCU上,，實現(xiàn)端側(cè)部署的單芯片解決方案正逐漸成為趨勢,。

在端側(cè)MCU中增加AI功能，能夠有效分擔CPU的壓力,。物聯(lián)網(wǎng)連接的萬物都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),，這給CPU帶來了巨大的計算壓力。在邊緣端MCU中添加AI加速器,，可以通過專用算力來進行機器學(xué)習(xí)的運算,，從而有效分擔CPU的工作負載。

此外,，搭載AI功能的MCU也是能夠為邊緣端的機器學(xué)習(xí)節(jié)省能耗,。恩智浦相關(guān)專家向《中國電子報》記者介紹，在邊緣設(shè)備上運行機器學(xué)習(xí)模型往往會消耗大量能耗,，因此,，邊緣機器學(xué)習(xí)處理器供應(yīng)商需要具備廣泛的產(chǎn)品組合和強大的能源管理工具套件來支持該系統(tǒng),。因此，在邊緣端采用具備低能耗特征的MCU以及MCU+其他芯片的組合來進行機器學(xué)習(xí),，能夠有效減少能耗損失,，提升能效。

采用MCU以及MCU+其他芯片的組合來實現(xiàn)高能效的能源管理方法（資料來源：恩智浦）

未來,，隨著更多AI+MCU產(chǎn)品出現(xiàn),，AI技術(shù)將進一步向邊緣端深入，實現(xiàn)更加高效,、智能和自主的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,。Gartner預(yù)測，未來2—5年內(nèi),，具備人工智能功能的嵌入式產(chǎn)品有望成為市場主導(dǎo),。到2025年,，75%的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)進行處理。ABI Research預(yù)測,，2021年至2026年,，具有邊緣機器學(xué)習(xí)功能的設(shè)備出貨量將以24.5%的平均復(fù)合增長率(CAGR)增長?？梢?，未來端側(cè)AI MCU市場潛力巨大。

2021—2026全球主要市場領(lǐng)域中具備邊緣機器學(xué)習(xí)能力的設(shè)備總出貨量

數(shù)據(jù)來源：ABIResearch

技術(shù)平衡與數(shù)據(jù)安全成為挑戰(zhàn)

然而,，在MCU中引入AI功能也具有一定的挑戰(zhàn)性,，需要芯片廠商在技術(shù)上做出平衡和優(yōu)化，同時需要充分考慮用戶需求和數(shù)據(jù)安全。

據(jù)了解,，MCU的一大特點是在有限的電源預(yù)算內(nèi)提供高效的計算能力,。因此，MCU的計算資源和存儲空間比較有限,，這使得在MCU上實現(xiàn)高算力的AI功能具有一定挑戰(zhàn)性,。芯片廠商需要在保證MCU實現(xiàn)AI功能的同時，盡可能地減少對計算和存儲資源的需求,，從而減少功耗過高帶來的影響,。

至頂科技分析師李祥敬向《中國電子報》記者表示：“在MCU中加入AI功能可以提升其性能和智能化水平，但同時也可能增加芯片的復(fù)雜性和成本,，甚至出現(xiàn)功耗問題,。芯片廠商需要在設(shè)計過程中進行權(quán)衡，確保在滿足用戶需求的同時,，使MCU的復(fù)雜性和成本在可接受的范圍內(nèi),，并平衡功耗帶來的影響。此外,，MCU廠商還需要考慮AI功能在實際場景中的適用性,，真正帶給用戶價值?！?/p>

對此,，MCU行業(yè)資深產(chǎn)品經(jīng)理王斌認為,，在MCU中加入AI加速器后,，可以從兩方面實現(xiàn)在低功耗的情況下?lián)碛懈咝У腁I計算能力。首先,，可通過提升制造工藝來減少功耗,，如今MCU的制程已逐漸集中到40nm，而MCU+AI的芯片則逐漸進入了28nm和22nm,。其次,，針對不需要持續(xù)執(zhí)行AI的場景，可以在芯片中關(guān)閉AI計算單元,，僅保留可以維持觸發(fā)條件的外設(shè),。一旦觸發(fā)條件滿足，AI計算單元將立即打開,，快速完成AI相關(guān)的計算,，然后重新恢復(fù)到待機狀態(tài)。對于需要持續(xù)運行AI的邊緣設(shè)備,，則保持正常供電,，通過優(yōu)化算法或改進硬件效率來實現(xiàn)功耗降低。

還需要考慮數(shù)據(jù)的安全性問題。李祥敬表示,，在MCU中引入AI功能后,，本地數(shù)據(jù)的留存和處理成為了一個重要問題。這些數(shù)據(jù)可能涉及到用戶的隱私或設(shè)備的核心信息,，因此需要采取有效的加密和保護措施,。此外，如果MCU接入其他設(shè)備或網(wǎng)絡(luò),，還需要考慮如何防止核心數(shù)據(jù)被非法讀取,、收集或利用。這也需要MCU芯片供應(yīng)商對AI功能進行充分的驗證和測試,，以確保MCU的可靠和安全,。

作者丨沈叢

編輯丨張心怡

美編丨馬利亞

監(jiān)制丨連曉東

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當AI融入MCU……

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