边缘AI | MCU厂商的兵家必争之地

重点内容速览：

| ADI MAX7800X：集成了硬件CNN加速器

| STM32N6与MCX N系列MCU：集成了NPU

| RA8M1：高性能MCU

所谓的边缘AI（Edge AI）就是将AI算法直接部署到边缘设备上，在靠近数据生成源的地方进行处理和推理，从而不需要依赖云端计算。其好处是延迟低、数据隐私保护好，以及效能高，可广泛应用于智能制造、自动驾驶，以及物联网等领域。

边缘AI芯片作为边缘AI的核心组件，将迎来高速发展。作为专为在边缘设备上执行AI算法而设计的边缘AI芯片，其主要的任务是在数据来源端侧解决问题，能够满足实时的决策和处理需求。与传统的CPU或GPU相比，边缘AI芯片通常具有更低的功耗、更小的体积，以及更高的能效比，能够减轻云端AI 的带宽压力。

据市场调研机构ABI Research的数据显示，预计到2025年，边缘AI芯片市场的收入将达到122亿美元。作为嵌入式设备中常用的MCU将在边缘AI中扮演重要的角色。

近几年来，相关厂商已经在布局边缘AI领域了。比如：

ST在2019年发布了STM32Cube.AI工具，并在2021年收购NanoEdge AI Studio，降低边缘AI开发门槛；
NXP在2018年就推出机器学习软件eIQ机器学习(ML)软件，并不断加大在AI/ML上的投入；
Microchip在2020年就将Cartesiam（现已被ST收购）、Edge Impulse和Motion Gestures的软件和解决方案接口引入其设计环境；
Renesas在2022年完成对美国从事机器学习模型开发的初创企业Reality AI的收购；
TI最近几年推出的MCU也强调了其在边缘AI领域的优势，包括高集成可扩展的边缘AI处理器组合；
英飞凌在2023年5月收购瑞典的TinyML和AutoML领域初创公司Imagimob AB。

可见，这些MCU公司已经将边缘AI作为了必争之地。接下来，请跟随芯查查，看看目前市面上有哪些MCU产品已经可以支持边缘AI应用了。

ADI MAX7800X：集成了硬件CNN加速器

在2023年1月份，ADI就推出其AI MCU产品系列MAX7800X，该系列产品具备两个微控制器内核（Arm Cortex-M4F和RISC-V）和一个卷积神经网络（CNN）加速器，有MAX78000和MAX78002两个型号。其基本特性可以从芯查查查询到，如下图。

从区别来看，MAX78002有更高频率的微控制器内核、更大存储空间、更快的卷积神经网络加速器，模型维度达到MAX78000的4倍，支持视频处理，可以说是MAX78000的升级版。
ADI的AI MCU特色就是可以将AI推理从云端推向边缘端，从而助力电池供电的人工智能和物联网设备，比如说智能家居、人脸打卡、语音控制等等。

STM32N6与MCX N系列MCU：集成了NPU

前面有提到ST早在2018年就开始布局边缘AI了，到了2022年推出了首款集成NPU的MCU产品STM32N6系列MCU。该系列MCU采用Arm Cortex-M55内核，集成ISP和NPU以提供机器视觉处理能力和AI算法部署。

ST还为该产品添加了新IP和外设，如MIPI CSI摄像机、机器视觉图像信号处理器（ISP）、H.264视频编码器和支持时间敏感网络（TSN）端点的千兆以太网控制器。此外，STM32N6是一款通用STM32产品，符合工业客户的所有要求，包括在高温环境中工作。

软件生态方面，ST开发了Cube.MX，该工具能够打破AI算法与MCU应用之间的壁垒，让边缘AI应用更加多样化。通过Cube.AI，开发者可以根据自身需求进行模型搭建，将标准AI工具创建的深度神经网络模型优化到适合MCU资源级别的C代码，从而使开发者的边缘AI算法得以执行和落地。

恩智浦在2022年6月也推出了集成NPU的MCU产品系列——MCX N MCU。MCX 是在 CPU 的旁边增加一个 NPU 协处理器，在 NPU 的协处理器内部拥有计算的通道。每个计算通道里有四个计算单元。恩智浦MCX N 系列的前两个成员包括 MCX N94x和MCX N54x。这两款设备都是通用 MCU，集成了双Arm Cortex-M33内核，时钟频率高达150MHz。其他特性包括2MB闪存、可选的完整ECC RAM，以及用于音频和语音处理的DSP协处理器。

据恩智浦官网介绍，MCX 的性能和能效都十分出色，在 NPU 上进行机器学习的运算加速时，与仅使用 CPU 的核心解决方案相比，这种集成 NPU 的机器学习吞吐量最高可提高 30 倍，整体功耗更低。

虽然 N94x 和 N54x 具有许多相同的功能，但 MCX N94x 侧重于高级模拟和电机控制外设，而MCX N54x包括外设，从高速USB PHY到SD或智能卡接口，适合物联网和消费应用。N94x 拥有一个 CoolFlux DSP、4个嵌入式运算放大器和2个 CAN-FD 总线链路。相比之下，N54x 没有 DSP 和运算放大器，只有一个 CAN-FD 接口。

RA8M 1：高性能MCU

瑞萨电子在2023年12月推出了其RA家族系列高算力MCU产品RA8M1，该系列产品采用了Arm Cortex-M85内核，主频高达480MHz，具有1MB SRAM、2MB Flash等，通信接口支持以太网、USB、CAN-FD等，还有Octal SPI可扩展Octal Flash或HyperRAM。

据其官网资料，新型RA8M1系列MCU部署了Arm Helium技术，即Arm的M型向量扩展单元。相比基于Arm Cortex-M7处理器的MCU，该技术可将实现数字信号处理器（DSP）和机器学习（ML）的性能提高4倍。

结语

其实边缘AI与MCU有着很强的契合度，因为MCU具有低功耗、低成本，以及开发周期短等特点，很适合边缘端智能设备，再加上AI算法的加持，让边缘AI有了更大的发展空间。
相信在边缘AI应用方面，还有大量的创新机会存在，未来边缘AI将会成为我们生活的一部分，比如个性化学习助手、自动驾驶汽车、AI伴侣、数字孪生等等。