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NXP:邊緣運算最大挑戰在於軟硬體的協同開發
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】   2020年05月18日 星期一

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AI正逐步深入生活的各層面,許多裝置都漸漸需求更高的運算效能。事實上,智慧生活相關的裝置,越來越多普遍都必須依賴AI演算法。這些應用場景對低功耗和安全性都有很高的要求,這就展現出了邊緣運算的重要性。邊緣運算裝置有許多是採用電池供電,因此對於系統的功耗有很高的要求,用來延長系統的工作時間。此外,這些裝置往往需要處理個人隱私數據,比如臉部特徵、聲音特徵等,因此必須對隱私數據進行充分的保護,讓核心運算在邊緣端可以更安全的實現。

恩智浦半導體大中華區邊緣運算事業部產品行銷經理弋方
恩智浦半導體大中華區邊緣運算事業部產品行銷經理弋方

恩智浦半導體大中華區邊緣運算事業部產品行銷經理弋方指出,目前邊緣運算最大的挑戰是在於軟體與硬體的協同開發。邊緣運算需要充分利用嵌入式設備來完成,因此需要對軟體演算法進行充分的優化,更高效的利用硬體的特殊結構,如DSP、GPU、與神經網路加速器等。

而此時,客戶將會需要整套完整的解決方案,包含軟體開發環境、高效的推理引擎、用來快速地將演算法移植到嵌入式平台,以實現邊緣運算。

面對這樣的需求,NXP從硬體和軟體兩個方面來提高智慧終端應用裝置的效能。NXP推出了eIQ這一種開發工具,包含了常用的推理引擎,可以讓客戶應用在設計的快速部署上。在人臉辨識應用中,NXP推出基於MCU和MPU的不同方案,可覆蓋多種不同的應用場景。

例如i.MX RT106L和i.MX RT106F,這是兩款專門針對特定解決方案設計的EdgeReady裝置,搭載高階的Arm Cortex-M7核心,運作時脈可達600MHz,分別適用於在各種物聯網(IoT)和智慧型工業設計中,執行進階的本地化語音指令動作和即時臉部辨識回應。

i.MX RT106L分頻處理器能讓開發人員以輕鬆、低成本的方式,將遠場本地化的指令語音控制功能加入到各種IoT、智慧型零售業和智慧型工業裝置之中。i.MX RT106L處理器採用NXP用於自動語音辨識的統包式解決方案組合,內含類比前端DSP、媒體播放器和串流器,以及用於本地化指令和喚醒詞的自動語音辨識引擎。這款處理器整合於適用本地化語音控制的SLN-LOCAL-IOT解決方案,這套方案是全整合式的軟硬體解決方案,能讓OEM快速開發具備低延遲私人語音控制功能的產品。

隨著5G興起與AI的擴大應用,弋方也認為,5G帶來更大的頻寬、更低的延遲,同時也帶來更多的應用場景,如AR/VR、工業乙太網、智慧交通等,而AI的擴大應用,對邊緣運算的安全性和時效性也提出了更高的要求。這些需求的產生,未來NXP也將會持續開發新一代的產品線,來應對市場所需。

關鍵字: 恩智浦(NXP, NXP
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