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NXP:功耗是选择元件最重要的标准
 

【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 报导】   2020年08月27日 星期四

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由於人工智慧物联网等高效能运算技术,得益於神经网路技术的进步,机器学习不再局限於超级电脑的世界了。如今智慧型手机应用处理器可以执行AI推论,用於实现影像处理和其他复杂的功能。这些边缘运算装置有许多是采用电池供电,因此对於系统的功耗有很高的要求,用来延长系统的工作时间。

对现今许多设计而言,功耗是选择元件最重要的标准,因为可携式产品的电池寿命越长,对消费者越有吸引力。在基础设备应用中,低功耗也是一项重要规格,因为较低功耗代表晶片将产生较少热量,过高的热量可能会限制系统产品的通道密度,或使得设计团队无法增加新的功能。此外,有些较着重电源成本的设计,例如以通用序列汇流排(USB)供电的产品,或由汽车电瓶供电的汽车修配零件产品等,其电力预算亦相对有限。

以恩智浦半导体(NXP)为例,其在打造更低功耗的运算解决方案时,除了在晶片设计上有许多创新,电源管理软体的精密度亦大幅提升外,晶片制程方面也采用更先进制程生产。目标是让系统设计人员不用於设计系统时为任一项功能迁就妥协。然而,没有装置十全十美,设计人员必须仔细考量系统需求,检视目前不断推出的低功耗处理器,以了解哪一项产品最符合应用需求。

恩智浦在2017年推出i.MX RT系列跨界处理器,兼顾功耗与性能。如今,不只推出i.MX RT1170突破GHz主频限制,为更多应用开启边缘运算的大门。

恩智浦在近期也发表eIQ机器学习(ML)软体对Glow神经网路(Neural Network;NN)编译器的支援功能,针对恩智浦的i.MX RT跨界处理器,实现占用较低记忆体并更高效能的神经网路编译器应用。Glow编译器由Facebook开发,能整合特定目标的最隹化,恩智浦利用这种能力,使用适用於Arm Cortex-M核心和Cadence Tensilica HiFi 4 DSP的神经网路运算元库(NN operator libraries),最大化提升处理器的推论效能。

NXP的先进的半导体制程技术能塞下更多的电晶体,不仅可以提升工作频率,缩减元件之间的间距之後,电晶体之间的电容也会降低,电晶体的开关频率也得以提升,进而提升整个晶片效率。

關鍵字: MCU  NXP 
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