高級處理能力和機器學習能力對于下一波邊緣應用至關重要。機器學習用例在不同的市場和應用領域大不相同，因而需要不同的加速計算性能，在功耗和整體解決方案成本方面也差別迥異。

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機器學習應用提升計算性能和能效可通過多種方式，其中最有效的是將專門構建的專用神經處理單元 (NPU)，或稱為機器學習加速器 (MLA) 或深度學習加速器 (DLA) 集成到器件中，以補充CPU計算核心。

恩智浦提供廣泛的產品組合，從傳統的Kinetis MCU、LPC系列以及最近的MCX產品系列，到我們的i.MX RT跨界MCU和i.MX應用處理器，我們服務的每一個市場領域，對高效的機器學習計算能力的需求都在增長。

為了向我們的用戶提供高度優化的器件，我們開發了eIQ Neutron神經處理單元 (NPU)。eIQ Neutron神經處理單元架構可從我們產品組合中最高效的MCU擴展到功能最強大的i.MX應用處理器。它具有較高的可擴展性，每周期運算頻次為數十億 (Giga) 到數萬億 (Tera)，還支持多種神經網絡類型 (如CNN、RNN、TCN和Transformer網絡等)，這些要素是成功的秘訣。

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圖1: eIQ Neutron神經處理單元框圖

eIQ Neutron神經處理單元提供了一套豐富的選項，用戶可根據內核集成的恩智浦邊緣處理器件和產品系列要滿足的市場需求加以選擇。

• 專用的控制器內核

• 內聯去量化、激活和池化

• 內置微緩存，可降低功耗并減少對系統內存速度的依賴性

• 重量減壓引擎

• 用于輸入和輸出的多維DMA，包括跨步、批處理、交織、級聯

• 可配置耦合存儲器

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除硬件功能和特性外，eIQ Neutron神經處理單元內核還完全受屢獲殊榮的eIQ機器學習軟件開發環境的支持。

將恩智浦開發的硬件加速和軟件支持相結合，用戶能夠利用恩智浦邊緣處理產品組合的優勢，并保證即使在部署了設備并投入實地使用之后，也能更高效地支持新興機器學習神經網絡、模型和操作員。

歡迎使用eIQ Neutron神經處理單元、MCX-N系列MCU、i.MX 95應用處理器及未來推出的更多器件等開發智能解決方案！

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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，為機器學習和視覺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工作。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曾擔任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。