恩智浦带来了“跨界处理器”新品,坦言“中国市场一直是战略重点”
专栏:科技资讯
发布日期:2019-07-05
阅读量:3899
作者:资讯小卡车

每年6月底,恩智浦都会举行一个例行媒体交流会。在今年的交流会上,恩智浦资深副总裁、微控制器(MCU)事业部总经理Geoff Lees以及他的团队分享了对微控制器、边缘计算和机器学习等领域的看法,并介绍了恩智浦微控制器业务发展战略、研发成果与最新i.MX处理器产品。

恩智浦

图:恩智浦资深副总裁、微控制器(MCU)事业部总经理Geoff Lees

一开场,Geoff Lees便简单聊了聊恩智浦过去一年的动向。

过去一年里,恩智浦扩大了北京的软件部门,扩增了软件工程师队伍,目前在北京部门已有超过200名工程师;在原有北京部门所持能力的基础上,增加了机器学习、人工智能和边缘计算的能力;在北京设立实验室,方便与客户直接就特定项目进行合作;同时,恩智浦继续与中国大学进行合作,比如其与苏州大学成立了一个实验室,且与天津大学计划打造的物联网实验室也将于明年正式启用等等。

Geoff Lees强调,中国市场一直是恩智浦的战略重点,面向中国市场进行产品定义、设计和制造是过去恩智浦一直强调的主题。

“2019年,我们的行动比以往任何一年都要密集”,Geoff Lees说。

两年前,恩智浦首次推出“跨界处理器”概念,这一概念不仅仅对恩智浦,而且对嵌入式市场也有了一定转变。

“跨界处理器”概念一出,恩智浦随即推出了多款产品,包括i.MX RT;i.MX 7ULP;还有“世界上第一款跑到1GHz的微控制器,其比市场上现有的微控制器快至少一倍”;以及去年,恩智浦推出的i.MX 6ULZ,是当时市场上价位最好的Linux处理器。

值得一提的是,上述产品有两款成为了此次交流会的重点。

一款是i.MX 7ULP:

i.MX 7ULP是一个新的“跨界处理器”概念,Geoff Lees形容它是“恩智浦应用处理器中功耗最低的一款,可以达到以往的微控制器级别的功耗”。

恩智浦副总裁、LPC和低功耗微控制器产品线总经理于修杰介绍,i.MX 7ULP最重要的特点是拥有两个核,一个Cortex-A7核,一个Cortex-M4核,特色是两个核处于完全独立的两个域。Cortex-A7可以跑Linux操作系统,Cortex-M4则是非常低功耗的一个核。绝大多数情况下,Cortex-A7核处于关闭状态,此时Cortex-M4会处理一些基本的任务,保证设备低功耗运行。

i.MX 7ULP一个很好的应用场景是智能手表,保证其超低功耗运行,以实现更长时间的续航能力。

于修杰透露,i.MX 7ULP的客户,有一些共性需求,要么需要很好的显示能力,要么需要很强的计算能力,要么与网络、云端不停通讯,却又要求低功耗。“目前i.MX 7ULP已经开始生产,并且在很短时间内,已经卖出了超过100万颗,已经非常成功。”

还有一款i.MX RT1010:

这是一款真正在中国设计、中国生产的芯片,是恩智浦第一款在中芯国际北京亦庄厂生产的产品,采用40纳米制程工艺。

对于这款“6块8毛8”产品,恩智浦微控制器事业部全球产品总监曾劲涛解释到,“这个不是传统意义上的1元钱以下的微控制器,这款微控制器可以达到500MHz”,以英特尔“奔腾”为例,i.MX RT1010的运算能力高于「奔腾」,而“6块8毛8”价格的产品可以达到如此性能,性价比不容小觑。

对于恩智浦将来跨界处理器是否会有更多新的系列,于修杰给出了肯定回答,“恩智浦是世界上唯一一个微控制器和应用处理器两种都做的芯片企业,因此对我们来说,做跨界处理器是很自然的,如我刚刚所说,在i.MX RT、i.MX 7ULP之后还会有其他系列推出,这些系列均属于‘跨界处理器’,但会有很多不同的特色”。

除了一些硬件产品,恩智浦方面还介绍了诸多软件解决方案,专门针对边缘计算和机器学习。

就拿边缘计算来说,这是一种分布式计算范式,可在靠近数据生成的位置处理数据。如今,物联网、互联汽车和工业应用数量日益增多,延迟、隐私和带宽成为关键限制因素,而边缘计算可通过让智能更贴近数据来源,来解决这些问题。随着设备端人工智能(on-device AI)能够实现实时决策,整个行业转向边缘计算也变得愈加重要。

6月底,恩智浦研发出一个机器学习开发环境“eIQ”,并成功推向市场。据Geoff Lees介绍,eIQ环境可以与市场上几乎所有的开源训练工具、建模、编辑器兼容,正因为有这样的软件平台,恩智浦可以把机器学习应用到所有的产品线上,从低端的微控制器到高端的微处理器。

这套eIQ平台还有一个优势,可以帮助客户优化算法,客户可以根据自己对功耗或性能的需求选择一款适合其应用的硬件,从而开发应用,甚至在很低端的微控制器上都可以运行高达10倍、20倍或更高的性能。

此外,eIQ作为一个开发环境,里面有一个对应的EdgeScale软件架构,这是从云到端支持安全设备管理的架构,可以提供更有效的机器学习运算能力。其通过在PaaS层上建立一个优质的开发工具,为大量运算提供系统级支持。目前国内的一些手机制造商、工厂、网络运营商等,都已经在使用此平台优化其管理环境,和加强对其安全设备的管理。

还有,恩智浦可以提供完整的解决方案(即“一站式服务”),以支持边缘计算和机器学习。该公司与国内人脸识别算法公司合作,把人脸识别技术运行在一个单核处理器上,而原本这是一个在云端的巨大模型,现在已经成功被移到了边缘。

另外,恩智浦还开发了一些行业应用方案,赋能消费行业、汽车行业、工业等等。在消费品领域,有「条形音箱」;在汽车领域,恩智浦与汽车厂商合作,打造疲劳识别、语音识别解决方案,比如基于i.MX RT平台完成语音消噪系统,帮助车主在车内环境中指挥汽车变得更有效;工业级应用,包括采用单核i.MX 7ULP平台研发的人脸识别解决方案等

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