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

英飛凌,、瑞薩等國(guó)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(jí)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(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)計(jì)的硬件加速器,，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算，實(shí)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(yùn)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(gè)神經(jīng)處理單元（NPU），專門針對(duì)邊緣AI推理，可提供高能效的AI運(yùn)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(kuò)展單元,，使其具備了更強(qiáng)大的AI功能,。

Arm負(fù)責(zé)人告訴《中國(guó)電子報(bào)》記者，AI+MCU模式正在向小型化輕量化設(shè)備滲透,，未來藍(lán)牙耳機(jī),、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(guó)電子報(bào)》記者表示,，如果只是依靠MCU的有限算力去運(yùn)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(chǎng)景達(dá)不到預(yù)期。而AI加速器可以降低MCU的CPU運(yùn)算負(fù)擔(dān),，并且能有針對(duì)性地完成算法模型計(jì)算,，將復(fù)雜的AI推理過程簡(jiǎn)單化，從而顯著降低功耗,。擁有AI加速單元的MCU,，更容易實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別、語音識(shí)別,、工業(yè)維護(hù)預(yù)測(cè)等功能,，而這原本需要使用MPU或者SoC來實(shí)現(xiàn)。對(duì)比之下,，MCU的方案能簡(jiǎn)化設(shè)計(jì),，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(dòng)化等領(lǐng)域的快速發(fā)展，邊緣端AI芯片的市場(chǎng)需求也在日益增長(zhǎng),。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(shí)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(dá)到GHz級(jí)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(shí)現(xiàn)端側(cè)部署的單芯片解決方案正逐漸成為趨勢(shì),。

在端側(cè)MCU中增加AI功能，能夠有效分擔(dān)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(jì)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(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)算,，從而有效分擔(dān)CPU的工作負(fù)載。

此外,，搭載AI功能的MCU也是能夠?yàn)檫吘壎说臋C(jī)器學(xué)習(xí)節(jié)省能耗,。恩智浦相關(guān)專家向《中國(guó)電子報(bào)》記者介紹，在邊緣設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型往往會(huì)消耗大量能耗,，因此,，邊緣機(jī)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(qiáng)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(jìn)行機(jī)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(shí)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(jìn)一步向邊緣端深入,，實(shí)現(xiàn)更加高效,、智能和自主的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。Gartner預(yù)測(cè),，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(chǎng)主導(dǎo),。到2025年，75%的數(shù)據(jù)將在邊緣側(cè)進(jìn)行處理,。ABI Research預(yù)測(cè),，2021年至2026年，具有邊緣機(jī)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(zhǎng)率(CAGR)增長(zhǎng),?？梢?，未來端側(cè)AI MCU市場(chǎng)潛力巨大。

2021—2026全球主要市場(chǎng)領(lǐng)域中具備邊緣機(jī)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(shí)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(diǎn)是在有限的電源預(yù)算內(nèi)提供高效的計(jì)算能力。因此,，MCU的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間比較有限,，這使得在MCU上實(shí)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(shí)現(xiàn)AI功能的同時(shí),，盡可能地減少對(duì)計(jì)算和存儲(chǔ)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(guó)電子報(bào)》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(shí)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(jì)過程中進(jìn)行權(quán)衡,，確保在滿足用戶需求的同時(shí),，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(shí)際場(chǎng)景中的適用性，真正帶給用戶價(jià)值,?！?/p>

對(duì)此，MCU行業(yè)資深產(chǎn)品經(jīng)理王斌認(rèn)為,，在MCU中加入AI加速器后,，可以從兩方面實(shí)現(xiàn)在低功耗的情況下?lián)碛懈咝У腁I計(jì)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(jìn)入了28nm和22nm,。其次,，針對(duì)不需要持續(xù)執(zhí)行AI的場(chǎng)景，可以在芯片中關(guān)閉AI計(jì)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(jì)算單元將立即打開,，快速完成AI相關(guān)的計(jì)算,，然后重新恢復(fù)到待機(jī)狀態(tài),。對(duì)于需要持續(xù)運(yùn)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(jìn)硬件效率來實(shí)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?cái)?shù)據(jù)的留存和處理成為了一個(gè)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(hù)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(duì)AI功能進(jìn)行充分的驗(yàn)證和測(cè)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(dāng)AI融入MCU……

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