AI和ML的運算正在從云端向邊緣端遷移，計算重心的前置帶來的好處不言而喻。而這種邊緣AI，并不會止步于手機、電腦這些具備SoC級別算力的終端，而是會繼續(xù)向著數百億的MCU為主控的物聯網設備蔓延。除此外，無線連接、安全性等特性也愈發(fā)重要，通用MCU平臺的新紀元即將到來。NXP敏銳捕捉到這一機遇，于近日推出了其通用MCU平臺下的新系列產品——MCX微控制器產品組合。

“以前提到好控制器的標準就是：按下按鈕就有很快的反應，但現在遠不止這樣，我們希望處理器本身有預知性，這就需要引入人工智能的要素。所以，我相信越來越多的落地的項目會要求邊緣計算平臺擁有越來越多的AI功能支持?！倍髦瞧执笾腥A區(qū)工業(yè)與物聯網市場高級總監(jiān)金宇杰在媒體會上分享到。

MCX MCU：集合LPC、Kinetis傳統優(yōu)勢，聚集邊緣計算未來需求

NXP有三大類邊緣計算平臺，分別是通用MCU平臺（LPC、Kinetis），跨界MCU i.MX RT系列，以及i.MX和Layerscape系列應用處理器；這三大類產品構筑了NXP廣闊而豐富的可拓展的邊緣計算平臺。近年來新推出的跨界MCU，填補了MPU和MCU之間的市場空隙，獲得了非常好的市場反響。

而在通用MCU市場，一個新的紀元也即將開啟。據IHS預測2030年將會有750億個聯網設備，這帶來了新的MCU應用需求。低功耗、無線連接、安全、高性能和AI能力的追求，成為了新的通用MCU的必備能力。而且同一MCU平臺需要具有靈活的可遷移性，方便開發(fā)者進行設計的遷移。

基于以上關于智能邊緣的種種趨勢，NXP推出了全新的通用MCU平臺——MCX微控制器產品組合。這一平臺融合了LPC、Kinetis傳統優(yōu)勢，從它們手中接過了接力棒，將會開啟下一段智能邊緣的征程。

四大系列

據悉MCX將首先基于Arm Cortex-M33內核來進行設計，此次發(fā)布為MCX平臺的首次曝光，因此并沒有實際出貨型號，但非常清晰地給大家展示了其四大產品布局。

MCX N高性能系列：工作頻率為150～250MHz，首次將NPU和DSP這兩個元素放到了MCU中。此外，也嵌入了恩智浦特有的安全系統——EdgeLock。

MCX A基準系列：工作頻率在48～96MHz，內置定時器、低引腳數、單引腳電源，針對成本受限應用進行了優(yōu)化。

MCX W無線連接系列：工作頻率在32～150MHz，集成低功耗的藍牙無線模塊，另外也將會盡量高度集成一些外圍的器件，使得關聯的整個BOM減少、整體板集成度降低。

MCX L超低功耗系列，工作頻率在50～100MHz，該系列針對低功耗需求應用進行了優(yōu)化，并且集成了原來的LPC里成功的低功耗，力求超低的動態(tài)功耗和非常低的泄漏功耗。

一個平臺，更容易的設計擴展和遷移

因為采用了同一個平臺，擁有眾多寬廣的產品型號，所以開發(fā)者在不同MCU之間進行設計拓展和遷移時的難度會更低。

“MCX是恩智浦推出的全新MCU家族，也是一個嶄新的、發(fā)揮了承上啟下作用的品牌?！倍髦瞧诌吘壧幚硎聵I(yè)部系統工程高級總監(jiān)王朋朋分享到，“恩智浦在MCU家族中提供了N、L、W、A四個不同的系列。它可以在跨界處理器和應用處理器之間進行無縫銜接，具有比較好的拓展性；安全功能方面，MCX集成了EdgeLock安全處理單元，繼承了恩智浦一貫高安全性特點和可靠的性能；在系統設計上，新的產品系列受到恩智浦MCUXpresso軟件套件和開發(fā)工具的廣泛支持，在開發(fā)過程中，不論是從之前的LPC、Kinetis移植，還是設計未來的產品，都會是一個很簡單、無縫地銜接過程。”

NPU集成進通用MCU：適合的核、適合的任務、適合的時機

在傳統的通用MCU上做AI和ML的應用，并不新鮮，但困難并不小，而且從整個系統的評估角度而言，并不是那么“合適”。

要將一些成熟的算法部署到MCU的CPU核上，大模型是不現實的，算法的適配需要花費極大的工作，而這對于長于做控制的MCU開發(fā)者而言，是頗為不易的。所以其實目前MCU廠商都有推出相應的AI開發(fā)工具包，或者是例程，供開發(fā)者使用。

但另一個不能克服的問題在于，MCU的CPU核并不適合做AI和ML的運算，這將會極大地占用其計算資源。高度依賴CPU核和FPU等硬件資源，也會帶來功耗的上升，從系統角度來看并不是合適的做法。

從成本角度考慮，一個簡單的AI任務，可能就需要非常高主頻的M7的核心來處理，才會達到符合實際應用響應速度的結果，這也有點違背我們在邊緣側的設計追求。

因此，在通用MCU中添加一個硬件NPU，來為一些邊緣側通用的AI運算進行專門的加速，成為了解決問題最好的答案。CPU核可以專注于自己擅長的計算任務，將AI ML的運算交給NPU。

MCX N系列恰恰就是在合適的時機推出、讓適合的核去做適合的任務，從而幫助開發(fā)者實現未來智能邊緣更好的設計。

恩智浦NPU加速器

據王朋朋介紹，該NPU為NXP的自研硬件IP，在MCU領域中，集成神經處理單元應該說是迎合了這個時代。

NPU作為CPU的AI運算協處理器，其內部最主要是擁有專門的計算通道。如上圖所示為NXP的NPU的最小示例，這是一個4×4的計算處理單元，其中就包含四個計算管道，每個計算管道里有四個計算單元。

在性能層面，該NPU可以覆蓋從32次運算/周期到2000次運算/周期，并且未來還可以擴展到更高的性能或更小的單元。NXP的整個MCU、MPU家族里，都會采用統一的NPU架構，提供更高性能的NPU的加速器。通過一致的NPU架構，同樣的算法也更容易從MPU遷移到MCU平臺上。

集成NPU的意義

“人工智能、機器學習的運算非常集中也非常簡單，就是做卷積，但用CPU來做將會特別耗CPU資源，因為花了大量的CPU帶寬卻只做一件事情，這些任務特別適合用一個專用的神經網絡的單元來做。內嵌的DSP的高端MCU，DSP和CPU一樣能夠做一定的人工智能，但并不擅長，因此會白白浪費掉很多的資源，不像NPU專門用來做卷積和累加這么合適?！蓖跖笈蠓窒淼?。

“一個專用的NPU處理器會事半功倍，IP做得很巧妙并不會很復雜，且不用占MCU上很大的成本，做人工智能又非常合適，然后能夠讓CPU解放出來去做應該做的控制或者是實時處理的控制。在NPU上進行機器學習的運算加速時，比如做二維卷積神經網絡、點卷積，或者深度卷積，其性能會比Cortex-M33的內核有至少30倍以上或更高的加速。”

因此在MCX N的MCU上，可以實現CPU和NPU的并行處理，即同時做到控制和外界的交互，機器學習的卷積處理本身是由NPU來完成，不占用CPU的資源。因此人工智能處理和一般通用的輸入輸出控制可以并行實現。在一顆通用的MCU上，既實現了傳統MCU做的事情，同時又實現了人工智能的運算加速。

清晰的定位和場景

NXP在跨界處理器i.MX RT推出時，是在模糊的邊界上，捕捉到了清晰的市場空白，足見其產品定義的功力。而此次推出的帶硬件NPU模塊的MCU，可謂是NXP又捕捉到了一個廣闊前景的市場空白和清晰的應用前景。

相比一些AI SoC，NXP N的通用性更好，能夠覆蓋到更多的基礎應用的AI特性升級；而對于一些AI更加前置、在傳感器中添加加速器的產品而言，其加速器往往功能比較單一，僅適用于其傳感器的數據篩選，并不具備更靈活的通用性，不能支持更多算法模型。

據悉，MCX的應用場景是針對MCU現有的應用場景進行的拓展，在傳統的控制應用基礎上增加元素：比如在醫(yī)療設備、無人機，或者工業(yè)控制中加上智能識別、故障檢測、語音控制等?；贜PU的出現，也會有很多新應用出現，例如在日常生活場景中，有開發(fā)者在做識別物體的秤，目的是為了做到把東西放在秤上就可以直接結賬；在醫(yī)學檢測中，可以應用于檢測含瘧疾的紅細胞；在交通出行中，可以幫助智能車識別障礙，自動地做出判斷和處理等等。

據金宇杰介紹，例如在電梯的運營優(yōu)化中，NPU也可以發(fā)揮巨大的作用。“電梯會對人數進行一定的限制，一般大概在12-15個人左右。恩智浦的MCU產品加上NPU可以幫助智能電梯做人數統計，并另外對電梯本身進行流量計算。我們的產品對算力提供了支持的同時，也對模型進行了優(yōu)化，尤其是嵌入式平臺的優(yōu)化?！?

總結

高性能、無線、安全和AI特性，具備所有這些特性的通用MCU平臺是大勢所趨。業(yè)界很多廠商其實也已經有非常完備的平臺，但在通用MCU中添加硬件NPU的，MCX尚屬首例，可謂再次搶得了市場先機。不過通用MCU市場卷的嚴重，其他廠商的類似產品預計也會很快推出，