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    专访ADI:探究AI MCU运用界限,集成CNN硬件减速器将是边沿AI处置的技术趋向

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    2023-1-20 12:18:39 28 0

    原标题:专访ADI:探究AI MCU运用界限,集成CNN硬件减速器将是边沿AI处置的技术趋向  
    作者|韦世玮  
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    得益于近些年来市场供需瓜葛的激烈变动,以及物联网、汽车电子市场的新增长,MCU(微管制单元)已逐步成为一块香饽饽。  
    MCU即“单片机”,也被称为电子零碎的“大脑”,它既能根据一定顺序对零碎的其余部件进行管制,也能经过采集外界或外部数据做出处置、计算和决策,可普遍运用于消费、工业、医疗和汽车等畛域。  
    简略来讲,不论是汽车内车窗的升降管制、空调温度调理,仍是如今炽热的血氧、心率乃至是血压丈量产品,其功用的完成都离不开MCU。它早已浸透至人们糊口的各个方面,与人们的衣食住行非亲非故。  
    据IC Insights数据,2021年因供给链紧张,MCU均匀售价下跌10%,销售范围完成创纪录的196亿美元,预计2022年寰球MCU销售额将增长10%至215亿美元,其中汽车MCU市场增长将超过大少数终端市场。  
    在摹拟芯片市场,只管ADI以其高精度的信号链芯片产品起家,并与其电源产品一起开辟出弱小的商业帝国,但它在MCU畛域也有着不成小觑的技术实力。从1995年至今,ADI的MCU产品出货量已超过10亿片。同时从2020年起,AID开始在传统MCU的根底上,开辟了边沿AI MCU产品线,可以帮忙电池供电装备更轻松地完成人工智能及物联网运用。  
    总体来看,ADI MCU产品拥有功耗低、接口丰硕、通信模块新、评价计划和开发示例齐全、产品开发繁难化、平安性初等特征。按照功用运用,ADI的MCU产品可分为三大类:  
    低功耗MCU:拥有小体积、低功耗、大存储特征,可运用于工业、物联网、医疗、可穿着等畛域;  平安MCU:具备平安的零碎架构,拥有较强的抗攻打加密才能,可运用于对平安机能要求较高的智能机或终端上,如POS机、读卡器等;  人工智能MCU:脱胎于第一类低功耗MCU,特色是可以将AI推理从云端推向边沿端,可运用于智能家居、人脸打卡、语音管制等运用。   

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    ADI微管制器产品概览  
    环抱MCU产品,ADI还提供了一系列反对资源便利简化用户的设计,包罗专业反对团队、轻松集成的驱动例程、小气简洁的机械设计、稳健牢靠的评价套件以及明晰易读的手册指南,大大简化客户的研发流程。  
    展开全文    同时在硬件方面,ADI亦公布了多种评价套件、开发版与参考设计,还有丰硕的软件库和设计文档、编译与调试IDE等,还反对KEIL、IAR、mbed、eclipse等专门平台,并组建了线上线下技术反对FAE/ADI中国技术反对核心,可以及时回应客户需要。  
    谈及MCU在边沿畛域的运用,ADI中国技术反对核心初级工程师辛毅以为,因为物与物之间的互联发生了海量的数据处置需要,只要弱小的算力能力够胜任,因此IoT技术正在与AI发生深度融会,催生了AIoT的概念,其中IoT就至关于遍布的人身上的神经网络,AI至关于人的大脑,若要达到相似于人类的智能,装备必需要进行少量的矩阵运算,这对装备的存储空间、计算才能、数据交互速度和本钱都提出了更高要求,只要部署在云真个大型办事器能力胜任。  
    但IoT装备之间的互联需求电池供电,装备之间数据的流通也不克不及彻底依赖云端,因此IoT运用亦需求低功耗和低本钱,这也为AI技术和IoT技术的融会带来了应战。  
    针对这些痛点,ADI将AI和IoT二者优点相结合,完成在IoT装备的边沿端履行AI推理工作,让装备可以在当地自行做出运算和决策,纷歧定非要衔接互联网。与云端AI比拟,边沿AI具备实时性好、带宽资源要求低、隐衷性初等特征,同时也具备与云端AI相反的AI个性特点。  

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    ADI边沿AI微管制器技术劣势  
    例如,ADI的边沿AI解决计划MAX7800X系列,由两个微管制器内核(ARM Cortex M4F和RISC-V)与一个卷积神经网络(CNN)减速器构成,该架构针对边沿进行了高度优化,数据的加载和启动由微管制器内核担任,而AI推理由卷积神经网络减速器专门担任。基于两个硬件的分工协作,MAX7800X系列既不需联网,也反对电池供电,大大知足了边沿AI的要求。  
    除此以外,在低功耗MCU方面,ADI经过繁多芯片集成为了传统上多片MCU才具备的功用,并内置电源办理模块,拥有超低功耗、高机能、资源丰硕等劣势,同时部份产品还内置了蓝牙模块,可大大放大零碎尺寸。  
    为了进一步理解ADI的MCU产品系列规划,近期36氪等媒体与ADI MCU产品线资深业务经理李勇进行了一次深化交流,他们在具体分享ADI MCU产品及业务停顿的同时,也从产业层面对MCU的智能化和市场趋向进行了观念分享。  
    下列为36氪等媒体与ADI专访的对话,经编纂:   
    Q:比来这段时间血氧仪十分火爆,请问ADI如何对待这个市场?  
    李勇:血氧仪火爆多是由于新冠疫情,但其真实新冠产生以前,ADI就曾经有专门的血氧测试计划,以及测试血氧饱和度的芯片,同时有专门面向此测试开发的算法,将专属算法下载到ADI芯片里便可提供应客户。客户间接采取ADI芯片,加之ADI的ADC和算法,就能构建本人的产品。所以针对这个运用畛域,ADI其实规划很早,咱们十分看好医疗安康畛域。  
    Q:集成CNN硬件减速器的劣势是甚么?这会是将来边沿AI处置的一个技术趋向吗?  
    李勇:目前看这是一个技术趋向标的目的。ADI为何要集成CNN?坦率说是由于功耗。由于有得多客户原来用的是通用途理器,好比说Cortex-M7,它的速度对比快,主频200MHz,但运转起来功耗对比高,假如要用Cortex-M7来运算CNN算法,如方才提到CNN的算法是得多矩阵的乘法还有加法,运算的时间就很长。  
    MCU需求长期全力运转,功耗就对比高,但若面向一个监控装备的话,当初集成为了CNN就能很快计算出来,之后就能进入眠眠形态。CNN其实很大水平升高了它的功耗,咱们以为,在将来边沿的运用中,特别是一些特殊的运用中这是一个十分首要的特点,这就是咱们为何微处置器要做一个CNN。  
    Q:神经网络减速器和MCU之间需不需求斟酌组合或者婚配的瓜葛?在面对不同算力需要的场景时,CNN减速器的机能是不是能够完成拓展?  
    李勇:ADI的AI MCU不单单是集成为了硬件的CNN,也集成为了两个微管制器,一个是Arm的Cortex-M4F,另外一个是RISC-V的。它们之间的配合,M4F次要是做一些运用和通讯,这是曾经调配好的,同时外部还配有FLASH和SRAM。而RISC-V则是一颗小内核,采取32位精简指令集,它次要是配合CNN来任务。因为CNN任务时需求输出一些原始数据,好比图片、声响、波形等数据经过通讯接口或者图象camera接口输出进来后,会由RISC-V内核将这些数据搬运至存储空间,再让CNN来用。CNN通过硬件计算,将原始的数据经过矩阵的乘法和加法失掉一些特点值,再放到内存里来进行比对。就是这么一个进程,因此配合确定是需求的,不外ADI曾经布局好了,同时还有一些成熟案例,让客户开发动来十分简略。  
    Q:MAX78000是一颗集成AI功用的通用MCU,您如何对待它与专门针对某一类运用或与某一类运用场景高度适配的AI SoC芯片之间的瓜葛?  
    李勇:ADI的MAX78000也是一颗对比小的SoC,由于它不单单集成为了处置器内核,还集成为了memory(内存),包罗FLASH和SRAM,所以无需外扩。全部运用用到的memory都集成为了,同时还集成为了电源模块、通讯模块,还有一些camera接口。因此它能够运转一些Free的RTOS,不外它不克不及运转安卓和Linux,但它能够运转一些对比简略的RTOS,所以它也算一个SoC。  
    至于区分,我感觉MAX78000更合适做一些边沿的监测与管制,它能够将原始数据迅速剖析出来,而且履行一些管制。而传统意义上的AI芯片则功率对比大,尺寸对比大,算力可能强,但也很贵。它们针对的更多的是计算速度较高、算力较强的运用。这类个别如传统意义上的GPU可能会用在办事器端,而ADI则面向边沿端。  
    所以要将很大的像FPGA或者GPU用到边沿端,一个是本钱受不了,二是没有方法用电池进行供电,并且也没有须要。好比说一个camera安防摄像头,往往只拍摄一幅图片剖析一次,再拍摄一次图片再剖析一次,所以不需求很高的算力。因此MAX78000十分合适边沿AI运用。  
    Q:您如何对待来自新兴边沿语音和图象AI芯片给ADI MCU带来的竞争?ADI为何不间接用边沿AI芯片来深耕这些市场,而是采取AI MCU这个概念?  
    李勇:边沿AI更强调的是低功耗、尺寸、价钱,还有平安性,算力只是一个方面。但好比做一个摄像头往往但愿一个CPU就够了,这个CPU既要有管制功用,也要有CNN功用,这就是目前的市场需要,而ADI能够知足它。假如用传统的一些AI芯片来做,可能里面要加得多的货色,包罗PMIC即电源办理IC,还有一些memory、存储、MCU,通通加之后,一是本钱对比高,二是功耗也对比高。因此针对边沿智能化市场,ADI MCU将是十分合适的选择。  
    Q:ADI多个产品的低功耗的劣势是经过甚么样的伎俩来完成?将来是不是还有持续升高低功耗的空间?  
    李勇:我感觉可穿着级别的低功耗应该是最低的低功耗。怎么完成呢?  
    首先,每个产品采取的内核Cortex-M4F或者是RISC-V自身就是低功耗的,每个芯片有不同的任务模式、功耗模式。好比在活泼模式下,芯片需求全速运转,内核、时钟、memory、GPIO、集成器整个都要任务;在睡眠模式下,内核不任务了,停在那,然而我的时钟、memory、GPIO或者是集成器仍是在任务;在深度睡眠模式下,次要的时钟曾经不任务了,内核也关掉了,有一部份memory是带电的,由于一部份数据是需求保存的,此外一部份不需求保存数据的就也关掉了,还可能有一些GPIO根本上也都关掉了,剩下的一些多是为了激活的,这些各个方面组合起来也是为了升高功耗。  
    其次,ADI的设计是有多个时钟源,咱们的芯片里不只有100MHz,还有7MHz和4MHz的,通过咱们测试,用低频率的时钟源的功耗有明显升高。其实,一个芯片的功耗分为静态功耗和动态功耗,静态功耗是CPU跑起来,跑的频率多少就是它的静态功耗。关掉的时分,还有一个漏电流,这就是动态功耗。采取低频率时钟源的时分,动态功耗也能升高。  
    第三是进步集成度,ADI将电源办理、通讯接口、对比大的memory、乃至是电频转换芯片也集成在芯片外面。好比,当初有两种传感器,一种是1.8V的,一种是3.3V的,个别的MCU需求加一个转换芯片,但ADI不需求,由于已集成在芯片外部,能够用软件进行配置,这一个端口1.8V,此外一个端口3.3V,所以集成在一同后,不需求的时分,客户均可以关掉配置,所以集成度高也有助于完成低功耗。咱们把这些放在一同使得ADI低功耗MCU可以达到可穿着级的低功耗。

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