2017年,恩智浦第一次提出了“跨界處理器”的概念,在嵌入式市場引起了很大關注。僅兩年的時間,已經陸續推出了i.MX RT1050、增強版i.MX RT1060、高性價比版i.MX RT1020等一系列產品。在去年的發布會上,恩智浦就表示,i.MX RT系列已經收回了成本,并且生態系統合作伙伴已經達到2500多家。
“2019年,我們的行動比以往任何一年都要密集。” 在近期的媒體發布會上,恩智浦資深副總裁兼微控制器事業部總經理Geoff Lees表示,“中國市場一直是恩智浦的戰略重點,面向中國市場進行產品定義、設計和制造一直是恩智浦過去強調的主題。20年前,我們在蘇州設立了中國區第一家芯片設計研發中心;2018年,我們和蘇州大學一起合作成立了聯合實驗室,為其工程部的學生提供技術培訓;還與天津大學一起打造物聯網聯合實驗室,計劃明年正式啟用;同時,我們還會與上海、廣州和深圳等地的大學進行合作。此外,我們與中芯國際進一步加深了合作,今年在北京亦莊的產線也開始生產。”
“2019年,也是恩智浦微控制器部門發布新品最多的一年。”Geoff Lees介紹,“今天,我們的i.MX RT系列處理器繼續向兩端延伸,推出i.MX RT1010和i.MX 7ULP。其中i.MX 7ULP的主頻可以達到1GHz,而i.MX RT1010的單價只有1美元。”
恩智浦資深副總裁兼微控制器事業部總經理Geoff Lees
1美元的“跨界MCU”是如何打造的?
1美元的i.MX RT1010在發布會現場引起了媒體的關注,這款價格如此“美麗”的MCU是如何打造的?恩智浦微控制器事業部全球產品總監曾勁濤介紹,“i.MX RT1010并非傳統意義上的MCU,因為通常情況下,不到1美元的價格只能獲得100MHz或以下的性能;而要想得到500MHz的性能,MCU產品價格通常會在5美元之上,能在這個價位上提供如此高性能的產品,RT1010是第一款。”
面對媒體對i.MX RT1010價格的好奇,恩智浦LPC和低功耗微控制器產品線總經理于修杰的解釋是,“第一,我們在應用處理器中采用40納米工藝已經多年,從熟悉程度和產量上都有優勢,現在很容易將i.MX RT系列加入,而且量越大價格越便宜;第二,普通MCU的閃存很復雜,在i.MX RT系列的設計早期,我們就考慮了如何越過閃存進行交互和加密,再加上一些緩存和加速,這個問題得到解決,后面我們去掉閃存,成本也隨之下降。”由此看來,能做到1美元的價格,也是得益于恩智浦多年的技術優勢和龐大的出貨量。
關于為什么做跨界處理器?于修杰向與非網記者表示,這是因為我們之前既做微控制器,也做應用處理器,有能力將技術往下壓,從而改變了整個微控制器市場的價格。我們主要想告訴用戶以后微控制器到底是什么樣子,并不是要把價錢抬高高。我們從高端向下設計產品成本可以控制,我們想讓更多的客戶都來試一下跨界處理器。
基于i.MX RT1010的音樂播放器
基于于i.MX RT1010的無位置傳感器PMS控制
目標是給用戶提供高性能,不是打價格戰
在本次發布會上,i.MX 7ULP的高性能低功耗同樣是一大亮點,其采用Cortex-A7和Cortex-M4雙核架構,主打超低功耗。在i.MX 7ULP中,Cortex-A7和Cortex-M4處于完全獨立的兩個域中,其中A7用來運行Linux操作系統,大部分時間處于關閉狀態,M4則用于處理基本任務,保證設備低功耗運行。
i.MX 7ULP一個很好的應用場景就是智能手表,因為智能手表絕大部分時間是處于休眠狀態,一天中真正需要接電話的時間不到半個小時,i.MX 7ULP可以保證其超低功耗運行,實現更長的續航能力。目前,i.MX 7ULP已經開始生產,并且在很短時間內,已經賣出了超過100萬顆。
“跨界處理器”的低價是否會引起價格大戰?于修杰表示,“i.MX RT1050已經具有很高的性價比,后面又延伸出了i.MX RT1010、i.MX 7ULP等一系列產品,價格有高有低。我們不是要打價格戰,而是多方面滿足市場的需求。現在很多地方都需要智能,但是受成本的限制無法全面推廣,所以我們的目的是把價錢做到一個合理的位置,讓更多用戶用上高性能的跨界處理器。”
基于i.MX 7ULP的智能工廠門樓,帶有人臉識別功能
eIQ兼容各種工具,幫助用戶選擇合適的硬件平臺
“在現有眾多MCU方案供應商的競爭中,恩智浦往往以方案贏得客戶,而方案中最重要的一環就是軟件。”Geoff Lees強調,“在過去的一年中,恩智浦大幅擴張了其位于北京的軟件部門規模,除原有項目外,新增的機器學習、人工智能和邊緣計算研發成為重點,目前工程師人數已經突破200名。并同時設立了云端基礎架構實驗室,以便與客戶就特定項目直接進行合作。”
現在,機器學習早已不再是幻想或噱頭,尤其在中國,機器學習已經進入智能家庭、智能汽車、智能辦公室等實際應用中。當前市場上有各種各樣的模型,根據不同的模型所配置的硬件也不同,有的用CPU運行,有的用DSP運行,有的用機器學習的協處理器來運行。因此,恩智浦研發了機器學習開發環境eIQ,可以根據不同的硬件來優化機器學習的模型。
恩智浦系統工程師兼副總Maulin Patel介紹,“eIQ是一個開發環境,它可以與市場上幾乎所有的開源訓練工具、建模、編輯器兼容,市場上現有的幾乎所有公開的標準或者客戶定制的標準,都可以在eIQ中進行開發。目前,TensorFlow、Caffe2,甚至騰訊等客戶,都在做自己的模型。eIQ可以幫助客戶將訓練好的模型轉換到嵌入式平臺中;另外,客戶自己產生的模型,會用到各種資源,甚至很多開源資源。當用戶實現模型時,需要通過eIQ環境快速地轉換到用戶的平臺上。”
對于eIQ環境的使用,修杰表示,“恩智浦有很多硬件平臺,如果客戶盲目地選擇一個平臺,可能會發現性能不夠或者價格太貴,切換起來費時費力。客戶可以在eIQ環境中運行各種平臺,判斷微控制器、DSP等的性能夠不夠?是否需要嘗試四核的產品?針對從簡單到復雜的機器學習模型,eIQ可以幫助客戶優化算法,客戶可以根據應用對功耗和性能的需求,選擇一款合適的硬件,而不一定只有高性能的處理器才是最適合機器學習的。這套開發平臺可以幫助客戶在低端的MCU上運行高達10倍、20倍、甚至更高的性能。
高性能MCU可以運行AI算法
一般用戶都認為,MCU相對于CPU、GPU的處理能力要弱,因此無法處理AI算法,但是eIQ環境讓MCU實現AI功能成為可能。恩智浦大中華區微控制器事業部市場總監金宇杰介紹,除了eIQ、EdgeVerse,之外,恩智浦還推出了更多方面的方案支持邊緣計算和機器學習。
eIQ里面有一個對應的EdgeScale軟件架構,這是從云到端支持安全設備管理的架構,可以提供更有效的機器學習運算能力。其通過在PaaS層上建立一個優質的開發工具,為大量運算提供系統級支持。目前國內的一些手機制造商、工廠、網絡運營商等都已經在使用此平臺優化其管理環境,加強對其安全設備的管理。
另外,恩智浦可以提供“一站式服務” 式的完整解決方案,與國內人臉識別算法公司合作,把人臉識別技術運行在一個單核處理器上,將原來在云端運營的大模型成功移到了邊緣。這是恩智浦與合作伙伴在其完整的解決方案的基礎上進行優化的結果。
恩智浦與國內語音識別、人臉識別等方面的頂級算法公司,都有非常廣泛的合作,其中跟科大訊飛的語音識別演示,便是基于恩智浦高性能MCU來完成的。
基于i.MX RT 1060-EVK的智能面板,集成了科大訊飛的語音處理算法