2021年03月25日 | 从云到边缘，NXP软硬结合，构建完整生态

据悉，到2025年，全球物联网设备数量将达到1000亿台且超过70%的数据和应用在边缘产生和处理。得益于智能边缘计算技术的最新进展，物联网和智能制造等产业的智能变革也将实现。除此之外，始于2020年的新冠疫情促使各类在线应用涌现，进而助推对智能边缘计算需求的大幅增长。然而智能边缘计算需求复杂、应用多样，这也给MCU、MPU的设计提出了更高要求。

不过，迎难而上是科技厂商的一贯作风。近日，恩智浦半导体（NXP）宣布其EdgeVerse™产品系列新增了跨界应用处理器，包括i.MX 8ULP、经Microsoft Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS（云安全）系列和新一代高性能智能应用处理器i.MX 9系列。

i.MX 8ULP和i.MX 9系列均在边缘计算和机器学习方面做了很大改进。来自NXP大中华区工业与物联网市场高级总监金宇杰向我们介绍了二者的亮点。由于在边缘上，除了算力、功耗的考虑以外，现在越来越注重安全，此外，功耗一直是市场的痛点，为此NXP在8ULP和i.MX 9系列上面集中体现了这两大技术优势。

8ULP是NXP 7ULP产品的延伸，特点是超低功耗。它引入了NXP先进的安全技术和高效能功耗架构。另外通过融入DSP提升了语音处理能力，使得8ULP能够支持一些手持和穿戴设备。在图像方面，8ULP拥有强大的2D、3D的图像处理能力，完全可以支持图形、语音等安全节点的应用芯片。在i.MX 8ULP和i.MX 8ULP-CS系列中，Energy Flex架构将异构域处理、设计技巧和28nm FD-SOI工艺技术相结合，能源效率比前代产品提高了75%。这些处理器中嵌入了可编程电源管理子系统，该子系统基于NXP构建的RISC-V内核，能够管理20多种不同的电源模式配置，从而提供出色的能源效率——从全功率到低至30微瓦。通过这种灵活的配置范围，OEM和开发人员可以自定义特定应用的电源配置文件，以最大限度提高能源效率。

i.MX 9系列以i.MX 6和i.MX 8系列应用处理器为构建基础。可扩展的i.MX 9系列将更高性能的应用内核、类似于MCU的独立实时域、Energy Flex架构、EdgeLock安全区域带来的先进安全性以及专用多传感器数据处理引擎（图形、图像、显示、音频和语音）相结合。

i.MX 9系列在整个系列中集成硬件神经处理单元，用于加速机器学习应用。它还标志着NXP首次实施Arm Ethos U-65 microNPU，这使得构建低成本的节能边缘机器学习(ML)成为可能。该产品线的首个系列将通过16/12nm FinFET工艺技术制造，并且功耗极低。  

此前在i.MX 8M Plus上也配置了NPU，这与9系列的NPU有何区别？NXP边缘处理事业部软件研发总监翁铁成解释，两个NPU从能力上来说有些差异，8 Plus的NPU在做单纯AI运算的时候能够到2.3TOPS，而i.MX 9系列的这颗NPU其实延续了从MCU的跨界处理器继承过来的NPU——Ethos-U65。它是U55的延续，从算力角度看，它追求能耗和算力的平衡，为了接续从边缘计算的低端到高端中间的一块领域，算力相当于0.5TOPS。

EdgeLock：构建全面的安全堡垒

NXP的EdgeLock™安全区域是一款经过预配置的安全子系统，可简化复杂安全技术的实施，并帮助设计人员规避代价高昂的错误。它通过对信任根、运行时认证、信任设置、安全启动、密钥管理和加密服务等关键安全功能的自主管理来增强对边缘设备的保护，同时还简化了获得行业标准安全认证的途径。当最终用户应用运行时，EdgeLock安全区域可智能跟踪电源转换，以防出现新的攻击面。 

翁铁成介绍NXP在安全管理上的最新优势：

1.安全策略启动和信任根，NXP提供了EdgeLock2Go技术，该技术的信任根包含在EdgeLock里面，可以通过信任根与EdgeLock的云服务做交互，能够保证它安全地做认证。此外，NXP把微软的AZURE SPHERE信任根结合到EdgeLock里，从而享受到AZURE SPHERE提供的安全的云服务。

2. 创新的高效节能技术，基于ENERGY FLEX架构处理时，NXP提供了丰富的可选配置，比如可以针对Cortex-M进行处理，也可以针对Cortex-M+A核进行处理，还可以将GPU、DSP加到里面形成一个统一能耗管理，这样总共加起来有20多种能耗配置，对于多样化的物联网和工业领域需求可以有多种选择。

eIQ Toolkit让机器学习变简单

NXP除了做底层芯片设计和参考电路板设计以外，还为客户提供软件方面的支持。NXP提供了一个通用、容易上手且能提升用户体验的一套工具集eIQ Toolkit，并针对工具集最大化的发挥NXP的硬件能力。据介绍，借助这个工具集，只要有了数据，NXP就可以提供更多的模型选项。

即便是在非NXP平台操作，也可以与NXP很好的衔接。翁铁成表示：“如果用户想知道是否最大化使用NXP芯片的能力，我们的BYOM（Bring Your Own Model）可以告诉你。只需要提供原始数据，BYOM就能训练出针对NXP芯片和平台更优的推理模型。这样就能快速有效地运行，并且最大化地利用NXP的加速引擎，发挥推理能力。”

i.MX RT系列前景大好

去年12月，NXP发布了第二代跨界处理器——i.MX RT1170。自从2017年11月份NXP推出了业界第一颗跨界处理器产品i.MX RT1050以来，三年中相继在市场上发布了RT1050、RT1020、RT1060、RT1064、RT1015、RT1010和RT1024等第一代产品家族，它们已在市场上证明跨界处理器是未来高性能MCU的发展方向，并改变了终端用户的产品定义，加速产品创新升级。

NXP边缘处理事业部系统工程总监王朋朋表示，跨界处理器上需要很多软件的支持，但同时因为它如此强大的处理能力和丰富的外设集成，也给很多的软件带来了新可能。以前一些不敢想象的事情，现在成为了可能。

此次推出的i.MX RT1170产品首次将Arm Cortex-M7的主频提升到1GHz，并辅以高达400MHz Cortex-M4内核、金融级别的信息安全、丰富的外设资源和低运行/待机功耗，给市场提供了一颗360度无死角的最强劲MCU。

高端处理器能做的MCU也能做

从步骤上讲，二者采用的流程一致。王朋朋介绍，区别只在于采用的工具上，MCU需要采用更加适合它的模型或者框架。“MPU上采用Tensorflow，在MCU上就需要Tensorflow Lite Micro，因为它更加适合在MCU上做实时的处理，相对来说更简化，这也能更好地配合 MCU的输入和输出以及接口控制。同时，MCU的功耗和成本较低，可以在边缘侧做一些AI应用。”

工艺不断精进

据了解，NXP高端MCU和中端MPU大致采用28nm FD-SOI，特别是偏向工业和消费类对低功耗要求较高的应用。未来，12nm和16nm FinFET将会是应用在高端MCU和MPU上的主力。