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[导读]Edge AI将成为物联网发展不可或缺的技术,通过在设备本地处理数据,提高了响应速度和操作效率,同时还增强了数据安全和用户隐私保护。根据ABI Research关于TinyML市场的研究,预计从2023年到2028年,边缘人工智能的市场将以32%的复合年增长率增长,设备数量将从10亿台增长至约41亿台,这反映了边缘人工智能技术的巨大潜力和未来五年内的快速发展趋势。而全新的英飞凌PSOC Edge系列将会加速这一趋势的发展,延续PSoC在IoT领域的传奇,助力边缘AI的在物联网新时代实现大规模落地。

早年间PSoC在一众MCU产品中是一份独特的存在。作为可编程片上系统,PSoC有着丰富灵活的模拟和数字资源、双核异构的高性能架构、以及来自CapSense和Wiced的强大IP,提供了出色的HMI和无线连接能力。可以说,这些特质完美地契合并诠释了一个真正的物联网终端的计算和控制大脑应该是什么样的。作为PSoC系列的集大成者,PSoC6在彼时被视为是IoT MCU中的性能王者。

而来到今时今日,对于IoT MCU的技术需求不仅停留在计算、控制和连接层面上,随着边缘AI的下沉,如何在端侧设备的功耗水平之内,实现高效ML计算并提供更高等级的信息安全,成为了新IoT时代的MCU制胜的关键。

英飞凌为此推出了全新的PSOC产品平台:PSOC Edge、PSOC Control和PSOC Connect。这是全新的PSOC产品平台,和之前的PSoC家族并无直接关系。其中最新的PSOC Edge专门针对ML类工作负载进行了架构优化,英飞凌旨在通过这一全新的MCU产品系列来塑造物联网的未来。

英飞凌科技股份公司物联网、计算及无线事业线执行副总裁Sam Geha在新品发布会中提到,“要让物联网取得成功,有四个关键因素:生态系统开发、从产品到系统的创新、瞄准广阔的市场,让更多人成为用户并提出解决方案。对于我们来说,重点是微控制器、连接性和安全性,这三者的结合是取得成功的关键。”


为边缘ML而生的PSOC Edge:硬件ML加速、低功耗、更安全

顾名思义,PSOC Edge是具备HMI功能、并专门针对ML进行优化的MCU系列产品,PSOC Control则是针对电机控制和电力转换而生的MCU系列,PSOC Connect是结合了英飞凌领先的无线连接能力的MCU产品系列。

边缘AI为物联网注入了新的活力,其关键优势在于“极低延迟”和“确定性响应”。在具备足够ML计算能力的边缘设备上,无需再将全部数据发送到云端进行分析和返回,而是可以直接在本地设备上运行并获得即刻响应。PSOC Edge是此类应用的完美选择,主要优势在于优化的ML硬件加速能力、极低的功耗水平、增强的HMI能力以及更高的信息安全性。

PSOC Edge中设置了两个计算子系统,其中高性能计算子系统中采用了Arm Cortex-M55内核、Ethos-U55和与之配对的Helium DSP,提供高性能的计算和DSP硬件加速能力;而低功耗计算子系统中采用了Arm Cortex-M33内核、以及来自英飞凌的名为NNLite的神经网络加速器,为always-on设备在极低功耗水平上提供足够的控制和ML能力。采用这样的异构计算架构,能够针对物联网设备的不同工作负载,实现更细粒度的系统功耗模式配置和多种资源调度,实现在各种工作状态下的PPA进一步优化。

据Sam Geha介绍:PSOC Edge MCU不仅有自研的加速器(NNLite),同时也采用了Arm U55神经网络加速器(NPU)。这两个加速器的性能跟功耗也都是不一样的,所以会方便用户在不同的场景下来使用。U55的性能会更强。NNlite的功耗会更低,这是我们差异化的设计,所以它可以设计成“始终在线”模式下,在一些低功耗场景下,例如“关键词唤醒”这种语音的识别场景都是可以用的。

通常市面上的MPU(应用处理器)能够提供更强的计算能力,但在功耗水平方面则面临着更多的限制。而PSOC Edge是在MCU的功耗水平上达到了MPU的性能。在PSOC Edge中设计了一个“always-on”的电源域,在这其中包含了很多必备外设资源,即使在设备进入休眠状态仍可以极低功耗持续工作。只有当外部特殊事件触发时,才会唤醒更多的资源进行工作。

在HMI方面,PSOC Edge集成了2.5D的GPU引擎和最高1024x768的MIPI显示接口,能够帮助客户实现绚丽的交互界面设计。在信息安全方面,PSOC Edge更是毫不妥协。

结合丰富的安全产品经验,英飞凌提供了适用于物联网的安全解决方案Infineon Edge Protect,包含四个等级(EPC),分别对应了从PSA Level1到Level 3+SE的不同安全配置。其中PSOC E84支持最高的EPC4,对应能够达到PSA Level4的级别。特别值得一提的是,PSA Level4也是Arm与英飞凌一同重新更新的最高安全等级。“我们可以通过这样的认证让用户在涉及到IoT产品的时候确保他们用户的数据安全,所以这也是我们跟目前其他安全类MCU相比较大的差异。”Sam Geha补充道。

除了PSOC Edge之外,PSOC Control系列同样也可以为一些传统工业应用注入ML的能力。尤其是像电机控制的用例中,可以通过机器学习来实现预测性维护,减少产线运维成本和停机风险。不仅是一颗专注于控制功能的MCU,PSoC Control更是一个具有完整软件解决方案的可扩展系列。结合英飞凌领先的驱动器IC、电源开关、传感器和模拟等相关器件,能够为客户提供一站式的电源转换和电机控制设计服务。而PSOC Connect系列则是将英飞凌领先的Wi-Fi和蓝牙IP与MCU将结合,提供高效可靠的无缝连接。


ML MCU制胜的关键:端到端的机器学习开发

AI下沉之势会更多在边缘侧的ML应用上体现,在MCU中集成NPU实现硬件加速能力,也已不鲜见。但此类MCU制胜的关键,不只是停留在硬件架构的设计层面,更多是体现在软件层面上,能否给工程师提供更好地无缝的开发流程,为他们提供足够的资源,将模型转换、优化和部署在端侧设备上,帮助他们真正将AI的能力发挥出来。

Sam Geha表示,他相信未来大多数产品都会具备机器学习的能力,因此所有的MCU厂商都会在其中集成ML的能力,而现在仅仅只是这段旅程的一个开始。PSOC Edge不仅具有领先于同类竞品的低功耗和安全特性,而且英飞凌提供了端到端的机器学习开发资源,这对于目标工程师用户很关键。同时依靠着英飞凌超级宽广的模拟、数字等产品阵营,将其与MCU产品结合起来,帮助客户找到关键应用场景推动实现边缘AI的大规模落地,才是真正的意义所在。

英飞凌已经在一年前实现了对于TinyML开发软件Iamgimob的收购,并将其与自家的开发平台ModusToolbox整合在了一起,为客户提供无缝的端侧ML开发体验。

据悉,Imagimob提供了端到端的机器学习开发能力,覆盖了从数据处理与采集到模型选择、训练以及最终部署到微控制器(MCU)的全过程。具体来说,Imagimob支持用户利用其平台在PSOC上进行更高效快捷的机器学习应用开发,这包括但不限于:数据处理与采集:用户可以通过Imagimob平台处理和采集数据,为后续的模型训练做准备。模型选择与训练:平台提供多种机器学习模型的选择,用户可以根据自己的具体需求选择最适合的模型进行训练。模型部署:训练完成的模型可以直接部署到MCU上,使其能在设备端独立运行,这对于需要快速响应或在网络连接受限的环境中尤其重要。

此外,Imagimob还提供了一些预训练好的模型,特别是在音频识别领域,如婴儿啼哭声和咳嗽声的检测,这些都是现成可用的模型,可以直接应用于相关的AI项目中。用户还可以根据自己的需求,使用自己的数据来训练个性化的模型。总之,Imagimob提供了一个强大而灵活的工具集,使得开发者能够快速有效地开发和部署边缘AI应用,极大地提高了开发效率和应用的实用性。

“对于边缘人工智能的场景的应用开发来说,很多工程师其实是遇到很多困难的,因为没有一套非常完善的工具链,所以我们意识到‘端到端工具链’的重要性,这也是我们收购Imagimob、整合Imagimob的一个重要原因。”Sam Geha解释道。

简言之,Imagimob Studio和ModusToolbox的无缝整合能够帮助开发人员在PSOC Edge上构建和部署机器学习模型,同时优化能源消耗并为产品增添更多智能功能。对于MCU应用工程师而言,学习AI算法、优化模型参数、实现代码转换和部署并不应该成为其负担,专注于构建差异化的产品特色才是其真正应该着力的地方,而选择PSOC Edge就能够帮助他们实现这一目的。

“软件和生态系统是我们产品的核心。这与10年或20年前不同,那时候你只需要制造芯片。现在,你需要提供一个完整的解决方案,这正是今天半导体世界的变化。”Sam Geha分享道。


全新PSOC系列,延续IoT MCU传奇

Edge AI将成为物联网发展不可或缺的技术,通过在设备本地处理数据,提高了响应速度和操作效率,同时还增强了数据安全和用户隐私保护。根据ABI Research关于TinyML市场的研究,预计从2023年到2028年,边缘人工智能的市场将以32%的复合年增长率增长,设备数量将从10亿台增长至约41亿台,这反映了边缘人工智能技术的巨大潜力和未来五年内的快速发展趋势。而全新的英飞凌PSOC Edge系列将会加速这一趋势的发展,延续PSoC在IoT领域的传奇,助力边缘AI的在物联网新时代实现大规模落地。

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