随着构成物联网 (IoT) 的连接节点数量每天都在增长,人们普遍认为机器学习 (ML) 推理的执行方式必须改变。对实时响应的需求意味着费力地来回传输数据只会花费太长时间,而需要在更短的时间内做出决策。另一个考虑因素是安全性,因为这种安排会增加网络攻击的风险。
因此,物联网节点传感器获取的大部分数据将需要在源头进行处理,而不是在云端或集中式数据中心站点完成所有工作。通过这种方法,可以提供安全、低延迟的操作。
通过更智能的边缘,系统将有可能对不断变化的情况做出更快的反应,例如,在有严重成本影响或安全关键的情况下,以及允许更好的用户体验而不会产生任何烦人的滞后。 能够访问基于边缘的 ML 推理将有利于广泛的应用场景。 其中包括工厂自动化、机器监控、预测性维护、对象识别/分类、访问控制和智能家居/建筑。
在某种程度上,用在边缘赋予更多自主权的分布式策略取代集中式智能将需要本地处理能力。 这就是微控制器单元 (MCU) 现在开始出现的原因,它们可以提供所需的强大 ML 推理性能,同时支持低功耗操作。
改变拓扑
对于基于云的计算活动,通常会有充足的处理资产可用,所消耗的功率通常不会被视为主要问题。 但是,当此类活动将在网络边缘进行时,情况就大不相同了。 在这里,位于远程的物联网节点将耗尽电池供电——这意味着为了尽可能延长使用寿命,保持电量至关重要。 因此,集成到这些节点中的处理能力需要在高性能与最低功耗之间取得平衡。 此外,形成分布式物联网网络的大量节点使得具有成本效益的处理技术变得必不可少,以降低整体基础设施投资。
NXP 的新型 MCX N系列MCU 现在可通过 Avnet Silica获得,非常适合解决现代基于边缘的计算任务。 这些设备是半导体供应商扩展的 EdgeVerse 边缘计算平台的一部分,结合了更高的性能和运行频率高达 150MHz 的内核,以及强大的安全性和超低功耗预算。 通过利用其片上加速器,他们可以高效地执行 ML 工作负载。它们采用 9 毫米 x 9 毫米 BGA 封装,非常紧凑,可以装入空间最有限的物联网硬件中。它们还集成多种外围设备,从而提高了设计的通用性。
MCX N Advanced 系列中的器件均采用创新的多核处理架构,专门针对智能边缘实施。 它们每个都有一个片上神经处理单元 (NPU),通过它可以进行实时 ML 推理。 得益于 NPU,ML 任务的完成速度比使用同等大小的传统处理资源快 30 倍。 由于处理周期大大缩短,这些 MCU 不必长时间保持清醒状态,这意味着它们的电池储备消耗更少。
NXP MCX N 系列 MCU
基本 MCU 结构由一对具有 32 位指令集的 Arm® Cortex®-M33 内核、2MB 集成闪存、一个精密电压基准和一个实时时钟 (RTC) 以及具有数个数据转换器(包括16位ADC和不同DAC)构成。 LP FlexComm 接口的技术可根据应用要求配置为用作 SPI、I2C 或 UART。 此外,EdgeLock安全子系统确保防范各种形式的预期攻击。 这提供了一种安全启动机制,具有不可变的信任根 (RoT) 和硬件加速加密,以及主动和被动入侵检测。
这些 MCU 的双核架构由一个功能齐全的 Cortex-M33 内核组成,该内核负责处理所有繁重的负载,并配有一个精简的 M33 内核,该内核负责管理所有控制功能。 这种安排意味着操作可以并行进行。
MCU 的活动电流消耗约为 45μA/MHz。 在睡眠模式下,它们消耗的电流低于 2.5μA,而在深度睡眠模式下则低于 1μA。 这使得它们针对电池供电的物联网使用进行了高度优化。 MCUXpresso 软件和开发套件工具可用于帮助工程师将这些 MCU 实施到他们的物联网硬件中。
作为 NXP MCU 系列的一部分,MCX N94x 系列专门针对工业用例。 它包含许多模拟外设,例如内置运算放大器功能、两个 12 位 DAC 和一个 14 位 DAC。 除此之外还有以太网、CAN 2.0 和 CAN-FD 接口,以及电机控制 (BLDC/PMSM) 支持。 除了其 2MB 闪存外,该设备还拥有 416kB 带纠错码 (ECC) 的 SRAM。 它还具有 CoolFlux DSP 协处理功能。
MCX N54x系列适用于消费电子和家庭自动化相关应用。 其外围设备包括高速 USB 连接、安全数字 (SD) 和智能卡接口,以及 512kB 的 SRAM。 它包含一个 12 位 DAC。
总结
NXP MCX N Advanced 系列将使 ML 工作负载能够在边缘处理,从而增强已部署的物联网基础设施的有效性。 该平台为工程团队提供了便于设计重用的 MCU,这意味着无需过多分配时间和精力即可实现连续开发项目的目标。
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推荐阅读最新更新时间:2024-11-08 04:12
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