攜手恩智浦的生態體系合作伙伴，借助i.MX應用處理器獲得更多優勢。

內容提要>>

恩智浦精心打造了i.MX應用處理器、i.MX RT跨界微控制器（MCU）產品組合和芯片系列，可滿足廣泛的市場需求。從需要極低功耗的垂直產品，到需要配有多個CPU、2D-3D GPU、DSP和NPU機器學習加速器的復雜異構計算平臺的其他終端產品，我們的產品團隊需要解決多維優化問題。最終目標是提供各種應用和產品所需的所有計算能力和連接，同時最大限度地減少未使用的功能，從而滿足設備的占用空間面積、功耗和成本要求。

說到機器學習，有一些最終用途，例如自動駕駛車輛和自然語言處理，將邊緣設備的計算要求推高到每秒數十萬和數百萬億次運算（TOP）的高極限。隨著業界日益重視開發專門面向邊緣的高效的ML模型，并使用量化和修剪等技術，許多邊緣機器學習應用適用于從Giga-Ops到較低的個位數TOPs的ML計算性能。恩智浦解決方案本身便可滿足這大部分AI處理需求。

?

按細分市場劃分的ML應用和 TOPs計算需求

如今，軟件投資主導著硬件選擇，在考慮產品路線圖和多代產品時尤為如此。在開發一系列終端產品時，選擇相同或類似的應用處理器顯然有很大的優勢，這樣開發工作就可以轉化為更高的成熟度和質量，還可以重復使用。不同的細分市場對應用的某些部分要求的性能不同，但不同版本和各級產品的基本功能保持不變。

可擴展的處理器系列（如i.MX應用處理器）使開發人員能夠在各種高級功能和性能中靈活選擇，同時還可提供通用的基本計算架構和功能集供產品組合中的成員使用，還提供通用的軟件使能單元。恩智浦提供GStreamer和NNStreamer框架，通過ML簡化視覺應用的部署。GStreamer被用作創建流媒體應用的框架，抽象出硬件層，允許使用任何i.MX SoC而無需改變底層的視覺pipeline軟件。

即使產品在市場上推出后，應用要求和市場需求也會不斷變化。那么，當您需要所選擇的應用處理器提供更多功能時，您會怎么做？返回選擇流程并尋找更高性能的處理器通常不是首選。在需要時添加另一個器件來提供額外的加速是可行的途徑，特別是具有高速高帶寬、低延遲的芯片到芯片連接選項（如PCIe）。恩智浦的生態體系合作伙伴通過專用的ML加速器芯片助您一臂之力。

Kinara是恩智浦的一個生態體系合作伙伴，開發面向專用ML加速的Ara-1 Edge AI處理器。恩智浦提供基于Gstreamer和NNStreamer的視覺pipeline支持，Kinara開發了Gstreamer兼容插件集，在這兩者的加持下，可無縫地將Ara-1集成到恩智浦推理pipeline，并且還能夠在功能需求改變時輕松地將設計遷移到不同的i.MX應用處理器。

Kinara和恩智浦如何協作提升嵌入式平臺的AI性能，使其超越原生功能？了解詳情，請閱讀白皮書>>

將恩智浦i.MX應用處理器的原生ML處理能力與恩智浦生態體系合作伙伴（如Kinara）提供的專用ML加速器相結合，在恩智浦原有可擴展性的基礎上進一步提高，同時仍然可以使用相同的軟件。

本文作者

Ali Ors，恩智浦半導體邊緣處理AI機器學習戰略技術主管。Ali專門負責領導跨職能團隊，為機器學習和愿景處理領域提供創新產品和平臺。他目前在恩智浦負責全球AI機器學習戰略和技術。Ali曾在恩智浦汽車業務部負責ADAS和自主產品的AI戰略、戰略伙伴關系和平臺設計。加入恩智浦之前，Ali是CogniVue公司的工程副總裁，負責開發視覺SoC解決方案和認知處理器IP內核。Ali持有加拿大渥太華卡爾頓大學的工程學學位。

?

恩智浦

微招聘

關注我們

① 選擇公眾號菜單【用戶中心 | 招賢納士】

② 掃描消息中的二維碼，關注恩智浦微招聘

?

打造安全的連接和

基礎設施解決方案

為智慧生活保駕護航

關注NXP客棧