MCX N系列是高性能、低功耗微控制器，配備智能外設和加速器，可提供多任務功能和高能效。部分MCX N系列產品包含恩智浦面向機器學習應用的eIQNeutron神經處理單元(NPU)。低功耗高速緩存增強了系統性能，雙塊Flash存儲器和帶ECC檢測的RAM支持系統功能安全，提供了額外的保護和保證。這些安全MCU包含恩智浦EdgeLock安全區域Core Profile，根據設計安全方法構建，提供具有不可變信任根和硬件加速加密的安全啟動。

MCX N系列微型處理器：MCXN94xMCXN54x基于兩個高性能的Arm Cortex-M33核心構建，核心運行速度可達150 MHz。它配備了2MB的板載閃存（Flash），并可選擇配置完整的ECC（錯誤校正碼）RAM，同時集成了一款專屬的神經處理單元（eIQ Neutron NPU）。該NPU在機器學習（ML）任務處理速度上，比M33核心快出40倍，顯著減少了設備的喚醒時間，并有效降低了總體功耗。

eIQ Neutron NPUs能夠支援包括CNN（卷積神經網絡）、RNN（循環神經網絡）、TCN（時間卷積網絡）以及Transformer等多種類型的神經網絡。利用eIQ Neutron NPU進行機器學習應用的開發，將得到eIQ機器學習軟件開發環境的全方位支持。eIQ Neutron NPU系統框圖如下所示：

NPU由計算單元，權重解碼器，量化器，優化函數加速器，RAM以及DMA快速訪問接口組成，其ML算力可達4.8G。強大的算力給ML推理帶來極大的加速，在TinyML Perf benchmark測試模型上的性能對比如下圖所示：

圖中表示NPU的性能提升倍數，綠色柱體代表M33，藍色柱體代表NPU基于M33的提升倍數。從圖中可以看到Anomaly Detect異常檢測模型NPU提供8倍的性能提升，Keyword spotting關鍵詞檢測模型NPU提供15倍的提升，Resnet圖像分類模型NPU提供38倍的性能提升，VisualWake Word模型NPU提供28倍的性能提升。

對于不同類型的模型，NPU的加速效果略有不同。Resnet主要是由卷積網絡構成，NPU的主要計算單元是乘累加計算器，并且通道間權重是共享的，所以NPU對卷積網絡性能提升是最大的，異常檢測模型主要由全連接網絡組成，全連接網絡的權重無法共享故而無法最大限度的利用NPU，所以全連接網絡的加速是最小的。

推理速度的提升必然會減少核心的運行時間從而降低了整體的功耗，打開NPU會額外增加1.4mA（3.3V）的電流，相比運算速度的提升，這個增量可以忽略不記。

從運行時序圖上看，NPU使能后Core的大部分時間是在休眠狀態，如果不在NPU上推理模型，Core基本一直處于運行狀態，NPU節能效果顯而易見。

審核編輯：劉清