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        恩智浦首次推出帶有專用神經處理引擎的i.MX應用處理器,支持邊緣計算

        2020年01月08日 08:30 ? 次閱讀

          面向邊緣計算應用的全新i.MX 8M Plus異構應用處理器,搭載專用神經網絡加速器、獨立實時子系統、雙攝像頭ISP、高性能DSPGPU。

          美國內華達州拉斯維加斯——(CES 2020)——2020年1月7日——恩智浦半導體(NXP Semiconductors N.V.,納斯達克代碼:NXPI)今日宣布推出i.MX 8M Plus應用處理器,進一步豐富其業界領先的EdgeVerse產品組合。這是恩智浦首個集成了專用神經處理引擎(NPU)的i.MX系列處理器,能夠在工業和物聯網等領域實現邊緣端高級機器學習推理。

          i.MX 8M Plus提供2.3 TOPS算力(每秒兆級操作)的高性能NPU、主頻高達2GHz的四核Arm? Cortex-A53子系統、主頻可達800MHz 的基于Cortex-M7的獨立實時子系統、用于進行語音和自然語言處理的高性能800 MHz音頻DSP、雙攝像頭圖像信號處理器(ISP)和用于豐富圖形渲染的3D GPU。通過將高性能的Cortex-A53內核與NPU相結合,邊緣設備將在少量或無人為干預的情況下支持機器學習和推理輸入,從而在本地端做出明智的決策。經濟高效的i.MX 8M Plus的應用范圍涵蓋人與物體對象識別,通過自然語言處理支持公共安全、工業機器視覺、機器人、手勢與情緒檢測,從而以超快的響應時間和高準確率實現人與設備之間的無縫交互。

        恩智浦首次推出帶有專用神經處理引擎的i.MX應用處理器,支持邊緣計算

          恩智浦消費和工業市場i.MX應用處理器副總裁兼總經理Martyn Humphries表示:“隨著技術進步助力更加準確的本地決策的實現,邊緣端成為部署機器學習應用的理想目標位置。恩智浦與消費和工業物聯網市場中的領先企業建立了良好的合作關系,將基于i.MX 8M Plus設計和開發出創新型的產品。在‘智慧’邊緣轉變為‘智能’邊緣的過程中, i.MX 8M Plus是重要的里程碑式產品,它將成為處理解決方案的潮流引領者?!?/p>

          以沉浸式多媒體功能推動智能邊緣設備發展

          恩智浦i.MX 8M Plus采用先進的14nm LPC FinFET工藝技術,可同時執行多個高度復雜的神經網絡,如多對象識別、超過40000個英語單詞的語音識別和醫療成像。強大的NPU能夠處理Mobilenet,這是一種熱門的圖像分類網絡,分類速度超過每秒500個圖像。

        恩智浦首次推出帶有專用神經處理引擎的i.MX應用處理器,支持邊緣計算

          開發人員可將機器學習推理功能的負載轉移到NPU,讓高性能Cortex-A和Cortex-M內核、DSP和GPU執行其他系統級或用戶應用任務。視覺部分集成了雙ISP,并支持高動態范圍(HDR)和魚眼鏡頭校正。ISP支持兩個用于實現實時立體視覺的高清攝像頭或單個12兆像素分辨率攝像頭。這些功能為監控、智能零售應用、機器人視覺和家居健康監測儀等實時圖像處理應用提供支持。

          為支持語音應用,i.MX 8M Plus集成了高性能HiFi 4 DSP,通過對語音流進行預處理和后處理來增強自然語言處理性能。強大的Cortex-M7內核可用于運行實時操作系統,而應用處理器可以執行復雜的非實時應用,通過關閉應用處理器,同時只讓Cortex-M內核保持運行狀態以進行喚醒詞檢測,可降低總體系統級功耗。憑借可使用H.265或H.264 HD視頻編解碼器(支持云流媒體傳輸或本地存儲)壓縮多個視頻輸入的系統以及由3D/2D圖形、帶有Dolby Atmos?和DTS:X?的Immersiv3D音頻支持的豐富用戶體驗,i.MX 8M Plus能夠擴展支持高級多媒體和視頻處理能力。

          提高工業物聯網的智能程度

          i.MX 8M Plus能夠提高工業生產力和自動化,可檢測、測量、精確識別對象并通過準確檢測機器操作異常情況實現對設備的預測性維護。此外,通過將準確的人臉識別、語音/命令識別和手勢識別相結合,工廠人機界面可以更直觀、更安全。i.MX 8M Plus支持工業4.0 IT/OT融合,將千兆以太網與時間敏感型網絡(TSN)相集成,結合Arm Cortex? M7實時處理功能,提供確定性有線網絡連接和處理。

        恩智浦首次推出帶有專用神經處理引擎的i.MX應用處理器,支持邊緣計算

          為滿足工業應用所需的高質量和可靠性要求,i.MX 8M Plus提供適用于內部存儲器和DDR接口的糾錯碼(ECC)功能。該系列符合嚴格的工業溫度應用范圍(-40℃到105℃環境溫度)和通電配置(100%通電)要求,并計劃納入恩智浦的行業領先持續供應時間承諾(15年)。

          技術規格

          ·計算內核:主頻高達2.0GHz的四核Arm? Cortex-A53和主頻高達800MHz的Cortex-M7

          ·機器學習:高達2.3 TOPS算力的神經處理引擎(NPU)

          ·音頻和語音處理:以800 MHz速度運行的低功耗Tensilica? HiFi4 DSP

          ·雙圖像信號處理器(ISP):分辨率高達12MP,具有2個MIPI-CSI攝像頭接口

          ·視頻處理:1080p視頻編/解碼,支持H.265和H.264標準

          ·GPU:支持OpenGL? ES 3.1、Vulkan?、Open CL 1.2 FP和OpenVG? 1.1的3D/2D圖形

          ·內存支持:在內部存儲器和DDR總線上實現糾錯碼(ECC)功能、高達4.0GT/s的32/16位DDR3L、DDR4、LPDDR4

          ·多個音頻接口:TDM、DSD512、S/PDIF、PDM麥克風輸入、eARC和ASRC。

          ·顯示屏:HDMI 2.0b Tx、MIPI DSI、LVDS(4/8通道)Tx

          ·有線連接:支持AVB、IEEE 1588、EEE的2個千兆以太網、支持TSN的1個千兆以太網、2個CAN- FD、帶有PHY Type C和PCIe Gen3的2個USB 3.0/2.0 OTG

          ·恩智浦系統PMIC電源管理解決方案(PCA9450C),針對i.MX 8M Plus應用處理器進行了定制和優化。

        恩智浦首次推出帶有專用神經處理引擎的i.MX應用處理器,支持邊緣計算

          產品上市時間和演示

          恩智浦預計將于2020年第一季度開始向客戶提供i.MX 8M Plus應用處理器樣品。2020年國際消費電子展(CES 2020)將于1月8日至11日在拉斯維加斯舉辦,公司屆時將在CP-18展臺展示i.MX應用處理器系列。

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        發表于 2019-12-28 09:58? 1043次閱讀
        恩智浦除了汽車電子在5G產品線也實力強勁

        企業的移動性可以利用人工智能來改變嗎

        人工智能/機器學習的另一個改進將是從語音到文本的功能,允許該技術在某些情況下取代智能手機的數據輸入。
        發表于 2019-12-28 09:54? 542次閱讀
        企業的移動性可以利用人工智能來改變嗎

        人工智能,五角大樓的“大考”?

        報告開篇聚焦三個本質性問題。五角大樓目前在人工智能中的現狀如何?五角大樓相關的人工智能處于什么狀態?....
        發表于 2019-12-28 09:24? 811次閱讀
        人工智能,五角大樓的“大考”?

        物聯網安全策略你知道哪一些

        物聯網安全性與IT安全性不同。行業專家有關如何很大程度地減少與物聯網相關的網絡風險的經驗進行了分享。
        發表于 2019-12-28 09:14? 153次閱讀
        物聯網安全策略你知道哪一些

        一站式開發工具RT-Thread Studio發...

        12月21日,RT-Thread開發者大會在深圳舉辦,在本次大會上,RT-Thread正式發布RT-....
        發表于 2019-12-27 18:45? 3518次閱讀
        一站式開發工具RT-Thread Studio發...

        物聯網架構可以利用什么技術來擴展

        由于物聯網設備的激增,企業數據量呈爆炸式增長。傳統上,物聯網設備收集的敏感數據大多存儲在云中。
        發表于 2019-12-27 16:40? 395次閱讀
        物聯網架構可以利用什么技術來擴展

        一篇機器學習綜述,總結了當前機器學習研究的幾個方向,并以統計機器學習為重點梳理了幾個核心原則

        發表于 2019-12-14 00:44? 396次閱讀
        一篇機器學習綜述,總結了當前機器學習研究的幾個方向,并以統計機器學習為重點梳理了幾個核心原則

        機器學習的十大經典算法,附有詳細原理說明,有助于機器學習的學習和運用

        發表于 2019-12-14 00:42? 209次閱讀
        機器學習的十大經典算法,附有詳細原理說明,有助于機器學習的學習和運用

        史上最全AI人工智能入門+進階學習視頻全集(200G)【免費領取】

        近幾年來,人工智能(AI)概念很火熱,幾乎人人都在學習人工智能,AI市場人才的搶奪也非常的激烈。根據百科的解釋...
        發表于 2019-11-27 12:10? 745次閱讀
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        機器學習的回歸任務

        常見線性回歸理論與算法實現
        發表于 2019-10-29 11:09? 121次閱讀
        機器學習的回歸任務

        手把手教學:帶你探討高手打造開源電機的設計奧秘!

        1、電賽必備,IR2104S半橋驅動MOS管電機驅動板(PCB工程文件+磁懸浮代碼) (1)驅動電路方案為經典的半橋驅...
        發表于 2019-10-28 15:18? 803次閱讀
        手把手教學:帶你探討高手打造開源電機的設計奧秘!

        ZCU102,ZCU104和ZCU106有什么區別?

        嗨, 看起來ZCU104是ZCU102和ZCU106的升級版本,具有支持機器學習的額外功能,但更便宜? 最好的祝愿, 花...
        發表于 2019-10-22 09:19? 257次閱讀
        ZCU102,ZCU104和ZCU106有什么區別?

        深入淺出學習機器學習

        萬萬沒想到,枯燥的“機器學習”還可以這樣學!...
        發表于 2019-10-18 14:17? 150次閱讀
        深入淺出學習機器學習

        用機器學習對人臉進行打分

        利用機器學習進行人臉顏值評分
        發表于 2019-10-12 15:11? 124次閱讀
        用機器學習對人臉進行打分

        RFID的應用有哪些?

        作為RFID技術的領導者,恩智浦半導體對RFID的認知來自于20年的芯片設計和無數次參與成功系統級應用實施的經驗...
        發表于 2019-10-10 08:26? 252次閱讀
        RFID的應用有哪些?

        機器學習在即時配送領域的應用

        機器學習在美團配送系統的實踐:用技術還原真實世界...
        發表于 2019-10-09 06:10? 152次閱讀
        機器學習在即時配送領域的應用
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