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www designelektronik de DESIGN&ELEKTRONIK 13 2020 13 ■ Machine Learning mit Hardware-Unterstützung Außerdem hat NXP im November anlässlich der virtuellen electronica 2020 angekündigt die Neural Processing Unit NPU Ethos-U65 von Arm zu lizenzieren Schon im Frühjahr hatte NXP angekündigt die Ethos-U55-NPU in seine Mikrocontroller zu integrieren wobei bis vor kurzem noch nicht bekannt war um welche Mikrocontroller konkret es sich dabei handelt Fest steht nur dass Ethos-U55 eine Erweiterung für Cortex-M3-Controller darstellt während die Ethos-U65-NPU auch mit Cortex-A-Kernen zusammenarbeitet Doch nun ließ NXP die Katze aus dem Sack und kündigte an dass die EthosU65-NPU in den bereits angekündigten i MX 8M Plus integriert wird Ethos-U-55 und Ethos-U-65 sind sog microNPUs zur Beschleunigung Rechenoperationen mit künstlichen Neuronalen Netzwerken wie sie beim Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen angewendet werden Eine microNPU kann InferenzAufgaben von sie von Tensor Flow oder anderen AI-Frameworks generiert werden besonders schnell und energieeffizient erledigen Gegenüber einem Cortex-M3 ohne diese Erweiterung ist ein Cortex-M3 mit zur Seite gestellter NPU um den Faktor 10 schneller bei diesen Operationen Konkret unterstützt die neue Lösung eine Rechengeschwindigkeit von bis zu 1 TOPS 512 parallele Multiply-Accumulate-Operationen bei 1 GHz ■ Erweiterung der Entwicklungstools Zur Hardware gehört allerdings auch die passenden Software und das ist in diesem Fall das Entwicklungswerkzeug mit dem die ML-Algorithmen für den Applikationsprozessor erzeugt werden Durch eine Investition hat NXP eine exklusive strategische Partnerschaft mit Au-Zone Technologies in Kanada begründet um die NXPeigene eIQ Machine Learning ML Softwareentwicklungsumgebung mit anwenderfreundlichen ML-Tools zu erweitern Mit der DeepView ML Tool Suite von Au-Zone wird eIQ um eine intuitive grafische Benutzeroberfläche GUI und einen Workflow erweitert Damit können Entwickler aller Erfahrungsstufen vom Anfänger bis zum Profi Datensätze und Modelle importieren Prozessor Arm-Cortex-Kerne weitere i MX 8 QuadMax 2× A72 4× A53 4× M4F Tensilica HiFi 4 DSP i MX 8 QuadPlus 1× A72 i MX 8M Dual 2× A53 1× M4F i MX 8M Quad 4× A53 i MX 8M QuadLite i MX 8M Solo 1× A53 i MX 8M Mini 1-4× A53 1× M4F i MX 8M Mini Lite i MX 8 QuadXPlus 4× A53 1× M4F Tensilica HiFi 4 DSP i MX 8 DualXPlus 2× A35 i MX 8 DualX i MX 8 M Plus 2-4× A53 1× M7 NPU Übersicht über die i MX-8-Familie und ihre Derivate Neben den Prozessorkernen unterscheiden sich die Familienmitglieder durch Grafikund Videoleistung sowie Neural-Network-Modelle und MLWorkloads über das gesamte NXP Edge Processing Portfolio hinweg in kürzester Zeit trainieren und bereitstellen Um auch anspruchsvolle Anforderungen heutiger Industrieund IoT-Anwendungen zu erfüllen bietet die DeepViewML Tool Suite Entwicklern erweiterte Funktionen zum Bereinigen Quantisieren Validieren und Bereitstellen öffentlicher oder proprietärer NN-Modelle auf NXP-Geräten Darüber hinaus ermöglicht DeepView mit der zielgerichteten Profilerstellung auf Diagrammebene Entwicklern Einblicke in die Laufzeit um NN-Modellarchitekturen Systemparameter und die Laufzeitleistung weiter zu optimieren Durch die Ergänzung der Open-SourceInferenztechnologien in NXP eIQ um die Au-Zone DeepView Runtime-Inferenzmaschine können Entwickler ML-Workloads und Performance über viele Bausteine von NXP hinweg rasch und mit minimalem Aufwand bereitstellen und bewerten Ein wesentliches Merkmal der DeepView Laufzeit-Inferenzmaschine besteht darin dass sie die Systemspeichernutzung und die Datenbewegungen für die jeweilige SoC-Architektur optimiert Preislich ist der i MX 8M Plus nicht im High-End angesiederlt sondern eher auf dem Niveau eines i MX 6 Mit seiner Bayer-Pattern-Conversion und der AIEinheit ist er ein idealer Chip für Aufgaben der industriellen Bildverarbeitung und von Fahrerassistenzsystemen unter Nutzung von KI-Algorithmen Derzeit befindet sich der i MX 8M Plus im Bemusterungsstadium und soll ab April 2021 in die Serienproduktion gehen jk Die Applikationsprozessoren i MX 8M Plus erweitert NXP mit dem ML-Beschleuniger Arm-EthosU-65 der die Inferenzleistung um den Faktor 10 beschleunigen soll Bild NXP