NXP eIQ für die nächste Generation von Edge-Anwendungen: hoch skalierbare, flächen- und energieeffiziente Machine-Learning-Accelerator-Kernarchitektur.
Die nächste Welle von Edge-Anwendungen setzt erweiterte Funktionen in den Bereichen Verarbeitung und Machine Learning voraus. Machine-Learning-Anwendungsfälle unterscheiden sich erheblich nach Märkten und Anwendungsbereichen und erfordern einen unterschiedlichen Grad an Beschleunigung der Rechenleistung bei unterschiedlicher Verlustleistung und unterschiedlichen Gesamtkosten.
Zu den effektivsten Möglichkeiten für die Verbesserung der Rechenleistung und Energieeffizienz von Machine-Learning-Anwendungen gehört die Integration einer speziell entwickelten und dedizierten neuronalen Verarbeitungseinheit (Neural Processing Unit, NPU) in die Geräte, um die CPU-Rechenkerne zu ergänzen. Diese NPU wird manchmal auch als Machine-Learning-Accelerator (MLA) oder Deep-Learning-Accelerator (DLA) bezeichnet.
NXP bietet ein sehr breites Geräteportfolio an, von den herkömmlichen MCUs der Kinetis- und LPC-Familien und seit kurzem auch der MCX-Gerätefamilie bis zu unseren i.MX RT-Crossover-MCUs und i.MX-Anwendungsprozessoren. In allen Marktsegmenten, in denen wir tätig sind, erkennen wir eine erhöhte Nachfrage nach effizienten Machine-Learning-Rechenkapazitäten. Um unseren Benutzern hoch optimierte Geräte im gesamten Portfolio anbieten zu können, haben wir die Neural Processing Unit (NPU) eIQ Neutron entwickelt. Die NPU-Architektur von eIQ Neutron kann von den hoch effizienten MCUs bis zu den äußerst leistungsfähigen i.MX-Anwendungsprozessoren in unserem Portfolio skaliert werden. Diese Skalierbarkeit von Milliarden (Giga) bis Billionen (Tera) von Operationen pro Zyklus in Kombination mit der Unterstützung für zahlreiche verschiedene neuronale Netzwerktypen wie CNN-, RNN-, TCN-, Transformer-Netzwerke und mehr ist ein Erfolgsrezept.
Die NPU eIQ Neutron bietet zahlreiche Optionen, die abhängig vom NXP-Edge-Verarbeitungsgerät, in das der Kern integriert ist, und den Marktanforderungen, die diese Gerätefamilie erfüllt, genutzt werden können.
- Dedizierter Controllerkern
- In-Line-Dequantisierung, -Aktivierung und -Pooling
- Integriertes Tiny-Caching zur Reduzierung des Stromverbrauchs und der Abhängigkeit von der Systemspeichergeschwindigkeit
- Gewichtdekompressionsmotor
- Erweiterter mehrdimensionaler DMA für Eingabe- und Ausgabeformate, einschließlich Striding, Batching, Verzahnung und Verkettung
- Konfigurierbarer gekoppelter Speicher
Entwickeln Sie sichere, vernetzte Edge-Geräte der nächsten Generation?
Weitere Informationen finden Sie im Blog für i.MX 95-Produktankündigungen.
Zusätzlich zu den Hardwarefunktionen und -merkmalen werden die Kerne der NPU eIQ Neutron vollständig durch die preisgekrönte eIQ® Machine Learning (ML) Software (SW)-Entwicklungsumgebung unterstützt. Die Kombination aus NXP-Hardwarebeschleunigung und -Softwareunterstützung ermöglicht unseren Benutzern die Nutzung ihrer Erfahrungen mit dem gesamten Edge-Verarbeitungsportfolio von NXP. Dabei haben sie die Gewissheit, dass die Unterstützung für neue neuronale Machine-Learning-Netzwerke, -Modelle und -Operatoren effizienter erfolgen kann, auch nach der Bereitstellung und während der Verwendung der Geräte.
Sie können mit der NPU eIQ Neutron, der MCU-Serie MCX-N und den Anwendungsprozessoren i.MX 95 mit der Entwicklung intelligenter Lösungen beginnen. Weitere Geräte werden folgen.
Entdecken Sie die NPU eIQ Neutron auf MCX N-MCUs:
Produkte der MCX N-Serie
MCX N94x/54x
- Arm® Cortex®-M33 mit 150 MHz (Dual-Core)
- DSP-Accelerator (PowerQUAD mit Co-Prozessor-Schnittstelle)
- SmartDMA (Co-Prozessor für Anwendungen wie parallele Kameraschnittstellen und Tastaturprüfung)
- eIQ® Neutron N1-16 Neuronale Verarbeitungseinheit
- Power Line Communications (PLC)-Controller
Erfahren Sie, was mit den MCUs der MCX N Advanced Series von NXP möglich ist
i.MX 95-Familie von Anwendungsprozessoren
Zusätzliche Geräte, die von der eIQ ML SW-Entwicklungsumgebung unterstützt werden und NPU-Kerne bieten:
i.MX 8M PLUS
- 4 x oder 2 x Cortex-A53 bis zu 1,8 GHz
- Cortex-M7 bis zu 800 MHz
- 32-Bit-DDR4 und LPDDR4 bis zu 4,0 GT/s
- Neural Processing Unit (NPU): bis zu 2,3 TOPS
- Dual Image Signal Processor (ISP): Auflösung bis zu 12 MP und Eingangsrate bis zu 375 MPixel/s
- Kameraschnittstelle: 2 x MIPI CSI
i.MX 93
- 1–2 x Arm® Cortex®-A55 mit 1,7 GHz
- Arm Cortex-M33 mit 250 MHz
- Arm® Ethos™ U-65 microNPU
- Sichere Enklave EdgeLock®