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恩智浦推出適用于工業和物聯網邊緣的先進i.MX應用處理器,提供易于部署的安全性、能源效率和可擴展性

2021-03-25
來源:恩智浦

荷蘭埃因霍溫——2021年3月25日——恩智浦半導體(NXP Semiconductors N.V.,納斯達克代碼:NXPI)日前宣布其EdgeVerse?產品系列新增了跨界應用處理器,包括i.MX 8ULP、經Microsoft Azure Sphere認證的i.MX 8ULP-CS(云安全)系列和新一代高性能智能應用處理器i.MX 9系列。新增產品包括EdgeLock安全區域帶來的新創新,以提高邊緣安全性,以及旨在最大限度提高能源效率的Energy Flex架構。 

恩智浦半導體高級副總裁兼邊緣處理業務部總經理Ron Martino表示:“數十億臺設備上的分布式智能推動了邊緣的進一步演變,這個時代需要在處理、能源效率和安全性方面實現創新。我們今天推出的新產品,包括經Microsoft Azure Sphere認證的產品,可謂是超低功耗處理和可信云到邊緣安全方面的行業里程碑。”

EdgeLock安全區域——自管理式自主片上安全子系統

恩智浦在提供交鑰匙網絡安全解決方案方面擁有豐富的經驗,并以此為基礎推出了EdgeLock?安全區域,這是一款經過預配置的安全子系統,可簡化復雜安全技術的實施,并幫助設計人員規避代價高昂的錯誤。它通過對信任根、運行時認證、信任設置、安全啟動、密鑰管理和加密服務等關鍵安全功能的自主管理來增強對邊緣設備的保護,同時還簡化了獲得行業標準安全認證的途徑。 當最終用戶應用運行時,EdgeLock安全區域可智能跟蹤電源轉換,以防出現新的攻擊面。 

安全區域將是i.MX 8ULP、經Azure Sphere認證的i.MX 8ULP-CS和i.MX 9應用處理器中的標準集成功能,為開發人員提供廣泛的計算可擴展性選項,以便在數千個邊緣應用上輕松部署安全性。 

Azure Sphere確保安全無憂 

在初始部署后使邊緣設備保持長期安全是一項挑戰,這需要不間斷的可信管理服務。恩智浦和Microsoft合作,通過i.MX 8ULP-CS(云安全)應用處理器系列中的Azure Sphere芯片到云安全性,將該功能提供給客戶。經Azure Sphere認證的i.MX 8ULP-CS集成了Microsoft Pluton,Microsoft Pluton作為芯片本身內置的受保護信任根在EdgeLock安全區域上啟用,在為大量物聯網和工業應用實現高安全性設備安全方面至關重要。除了受保護的硬件,Azure Sphere還包括受保護的Azure Sphere操作系統、基于云的Azure Sphere安全服務以及為期十年的持續操作系統更新和安全改進。i.MX 9系列中的特定產品將支持Azure Sphere芯片到云安全性,為開發人員提供更廣泛的處理器選項,以便在更多產品中實施托管設備安全。 

Microsoft Azure Sphere的杰出工程師和管理總監Galen Hunt博士表示:“此次合作將誕生一個全新類別的互聯設備,這些設備將獲得持續安全改進的支持。經Microsoft Azure Sphere認證的i.MX 8ULP-CS將為合作伙伴提供安全性、生產力和機遇。通過將恩智浦i.MX芯片系列的能力和靈活性與智能的大規模響應式Azure Sphere安全性相結合,客戶可以放心地改善產品、服務和體驗,因為他們知道Microsoft將為他們提供支持。”

Energy Flex架構支持特定應用的定制電源性能配置文件 

在設計節能的邊緣系統時,芯片級能源優化變得越來越重要。恩智浦實施創新的Energy Flex架構,致力于在便攜式或插入式設備中延長電池壽命并減少能源浪費。

在i.MX 8ULP和i.MX 8ULP-CS系列中,Energy Flex架構將異構域處理、設計技巧和28nm FD-SOI工藝技術相結合,能源效率比前代產品提高了多達75%。這些處理器中嵌入了可編程電源管理子系統,該子系統能夠管理20多種不同的電源模式配置,從而提供出色的能源效率——從全功率到低至30微瓦。通過這種靈活的配置范圍,OEM和開發人員可以定制特定應用的電源配置文件,以盡可能提高能源效率。 

用于多傳感器數據的高級智能應用處理器

恩智浦以經過市場驗證的i.MX 6和i.MX 8系列應用處理器為構建基礎,推出了新一代可擴展、高性能處理器i.MX 9系列。可擴展的i.MX 9系列將更高性能的應用內核、類似于MCU的獨立實時域、Energy Flex架構、EdgeLock安全區域帶來的先進安全性以及專用多傳感器數據處理引擎(圖形、圖像、顯示、音頻和語音)相結合。i.MX 9系列在整個系列中集成硬件神經處理單元,用于加速機器學習應用。它還標志著恩智浦首次實施Arm Ethos U-65 microNPU,這使得構建低成本的節能邊緣機器學習(ML)成為可能。該產品線的首個系列將通過16/12nm FinFET工藝技術制造,并且功耗極低。  

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