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透过软硬集成方案快速打造边缘运算节点

台湾恩智浦半导体(NXP Semiconductors)大中华区微处理器及微控制器产品营销经理黄健洲。

台湾恩智浦半导体(NXP Semiconductors)大中华区微处理器及微控制器产品营销经理黄健洲指出,面向物联网(IoT),NXP聚焦耕耘汽车、工业控制、行动装置、通讯暨基础建设等四大领域;NXP切进这四块应用,并非仅以单一产品做考虑,而加入连结性、安全性与感知能力等通盘考量,藉由半导体芯片的运算能力,让智能服务从云端逐渐推向终端节点。

针对人工智能主题,主要内含AI、机器学习(ML)与深度学习(DL)等三个层次。AI泛指模拟人的想法、触觉与感觉;ML意指加入人的感觉,针对不同资料进行学习;DL更进一步模拟人脑神经、强化对事务的判断与决定。NXP以AI与ML为著力重点,在云端上完成训练的模型,可放入NXP的i.MX、i.MX RT、i.MX 8X/8M、i.MX 8等产品,于边缘端执行推论,形成端到端完整ML方案。

黄健洲说,若以应用类型来区分,比方说物件识别、手势侦测,适合由i.MX或i.MX RT来执行;论及3D人脸辨识,可由i.MX 8X/8M加以执行;假使到了多摄影机协同侦测等高阶应用,则以i.MX 8为首选平台。举凡楼宇自动化、车队管理、工业分析、医疗保健,乃至零售场域的存货管理、个性化营销,皆是边缘运算的适合应用场景,只因这些应用情境讲究实时反应,不可能等待5~10秒才获得运算结果。

打造软件基础架构,助用户加速发展ML应用

值得一提的,除了Processor处理器外,NXP也致力发展ML软件,内含一组ML SDK,用以承载完成训练的模型,再视应用需求结合Vision或Sensor SDK,接著经由恩智浦边缘智能环境(eIQ),再送入NXP MCU或MPU,据此协助用户简化ML应用开发过程。

前述提及的eIQ,是一套完整的ML工具包,可支持TensorFlow Lite、Caffe2或其它神经网络架构,以及非神经ML算法,已然涵盖建立与优化云端训练ML模型所需之工具,确保模型可在汽车、工业或其它物联网应用场景中资源受限的边缘设备中高效运行,完成语音、视觉或异常检测等各式应用方案的产生。

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