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20 www markttechnik de Nr 24 2021 Schwerpunkt|MCUs CPUs DSPs NXP Semiconductors Zwei 16-nm-FinFET-Prozessoren gehen in Serie Infineon Technologies ModusToolbox Machine Learning ermöglicht TinyML für sicheres AIoT NXP Semiconductors startet die Serienproduktion seiner S32G2-Networking-Prozessoren und S32R294-Radarprozessoren Beide Automotive-Prozessoren werden mithilfe einer 16-nm-FinFET-Prozesstechnologie von TSMC gefertigt Die S32G2-Networking-Prozessoren adressieren die Anforderungen von serviceorientierten Gateways Sie binden das Fahrzeug sicher an die Cloud an und ermöglichen somit OvertheAir Updates und eine Vielzahl weiterer datengestützter Dienste Beispiele sind nutzungsbasierte Versicherungsmodelle oder sichere Fahrzeugdiagnostik Der S32G2 kann zudem als Domainund Zonal-Controller eingesetzt werden für Fahrzeugarchitekturen der nächsten Generation Als leistungsstarker ASIL-DSicherheitsprozessor eignet er sich außerdem bestens für Fahrerassistenzsysteme bis hin zu autonomen Fahrzeugen Der Radarprozessor S32R294 in 16 nm bietet Automobilherstellern ausreichend Leistung um skalierbare Lösungen für NCAP zu realisieren oder sowohl fortschrittliche Corner-Radar-Anwendungen wie auch Fernbereichsradar Darüber hinaus kann der Prozessor für multimodale Anwendungen genutzt werden wie die gleichzeitige Assistenz für Totwinkel Spurwechsel oder Höhenerfassung »Fahrzeuge entwickeln sich immer mehr zu intelligenten sicher vernetzten Robotern auf Rädern NXPs Radarund Networkingprozessoren in 16 nm sind ein weiterer Entwicklungsschritt in diese Richtung Beide Prozessoren sind bereit für die Serienproduktion« erläutert Kurt Sievers President & CEO von NXP Semiconductors Und weiter »Wir blicken auf eine langjährige Partnerschaft mit TSMC zurück und bedanken uns für die Unterstützung in dieser außergewöhnlichen Phase von Lieferengpässen und für die gute Zusammenarbeit bei der Technologieentwicklung und der Volumenproduktion Wir konnten damit unser 16-nm-FinFET-Portfolio erweitern und kommen unserem Ziel näher in Zukunft eine hochleistungsfähige S32-Prozessorplattform mit einheitlicher Software-Infrastruktur in 5 nm bei TSMC zu fertigen « st ■ Die Kombination von KI und IoT oft als künstliche Intelligenz der Dinge AIoT bezeichnet erweitert vernetzte Geräte um Machine-Learning-Funktionen und ermöglicht die Ausführung intelligenter Prozesse Markets and Markets geht davon aus dass der AIoTMarkt von 5 1 Mrd Dollar im Jahr 2019 bis 2024 auf 16 2 Mrd Dollar ansteigen wird und das mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 26 Prozent Um die Entwicklung von komplexen AIoT-Produkten zu unterstützen stellt Infineon Technologies seine ModusToolbox Machine Learning ML zur Verfügung Damit werden Deep-Learningbasierte Funktionen auf PSoC-Mikrocontrollern MCUs von Infineon unterstützt Die ModusToolbox ML erweitert die ModusToolbox Suite und bietet spezielle Tools Middleware und Software-Bibliotheken Diese ermöglichen es Entwicklern Deep-Learningbasierte ML-Modelle zu evaluieren und einzusetzen Zusätzlich erlaubt die Funktion eine nahtlose Integration mit bestehenden Frameworks die im ModusToolbox-Ökosystem verfügbar sind Dadurch können ML-Workloads leicht in bestehende und neue gesicherte AIoTSysteme integriert werden Die zahlreichen Werkzeuge bieten optimierte Arbeitsabläufe für die Bereitstellung von Machine-LearningModellen sodass Entwickler effizienter arbeiten und Qualitätsprodukte schneller auf den Markt bringen können ModusToolbox ML ermöglicht es Entwicklern ihr bevorzugtes Deep Learning Framework wie beispielsweise TensorFlow zu verwenden und direkt auf PSoC-MCUs einzusetzen Darüber hinaus hilft diese Funktion dabei das Modell für Embedded-Plattformen zu optimieren um Größe und Komplexität zu reduzieren sowie die Leistung anhand von Testdaten zu validieren AIoT-Anwendungen erfordern eine nahtlose Integration von Machine Learning Workloads zusammen mit Compute-Connectivityund Cloud-Domänen eine Aufgabe die die ModusToolbox ML bewältigt st ■ NXP und TSMC starten mit der Serienproduktion von NXPs S32G2-Networking-Prozessoren und S32R294-Radarprozessoren Die ModusToolbox Machine Learning von Infineon reduziert die Komplexität mit der Systementwickler bei der Entwicklung von AIoT-Anwendungen konfrontiert sind Bild Infineon Technologies