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从嵌入式扩至边缘处理,恩智浦开启新战略

作者:王莹时间:2020-11-09来源:电子产品世界收藏

在数字化变革的大潮下,边缘计算正展露出巨大的价值。作为MCU和MPU技术的领头羊恩智浦半导体是如何看待和应对边缘挑战的?不久前,在京举办的“恩智浦边缘处理业务2020媒体沟通会”边缘处理事业部的高管们悉数上线,向电子产品世界等媒体介绍了他们的看法

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/202011/420094.htm

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1   业务改组:从微控制器扩展到边缘处理

大家可能注意到了,经过业务梳理后,恩智浦成立了边缘处理事业部。另外,今年恩智浦的领导层也有大变动。首先是CEO的变更,前CEO Rick Clemmer退休后,总裁Kurt Sievers接任了CEO职位;此前负责微控制器业务的Geoff Lees退休后,Ron Martino被任命为边缘处理事业部总经理,并进入恩智浦管理团队。

那么,为何成立边缘处理事业部?因为边缘计算是第五代计算潮流(如下图),其市场潜力巨大,据Gartner预计,到2023年,网络边缘的智能设备数量可能是传统IT领域的20倍以上。另外,边缘计算可以体现在生活中的方方面面,包括居家、办公、城市、工厂等,使智能/电子生活更加安全、高效。

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边缘计算的驱动因素非常简单。①能降低总拥有成本,因为不用总是进行云接入,从而降低本地成本。②可以保护数字隐私,提高安全性。③能减少应用延迟,更加支持实时应用,增强本地体验质量。

基于此,恩智浦不断投资、发展并欲引领边缘计算的潮流。

恩智浦通过EdgeVerse产品组合来满足市场的需求(如下图),包括嵌入式计算、安全连接等,并能提供产品可扩展性和低功耗的性能,实现丰富的人机交互体验。

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恩智浦的边缘处理应用主要分三类:①网络边缘,②工业边缘,③物联网边缘。

●   嵌入式计算&机器学习

众所周知,恩智浦的传统优势是嵌入计算,拥有广泛的产品组合,包括低端MCU、跨界处理器、应用处理器(如下图),以及高端微处理器,从单一的DMIPS一直到20万级以上的DMIPS。此外,恩智浦在软件方面投资也很大,其软件能循环使用并提供易用的产品,以帮助客户迅速地将产品推向市场。

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在机器学习方面,据调查,现在55%的开发者表示他们当前或未来工作需要机器学习(如下图)。一些早期的采纳者已经开始探索有意义的用例,如视觉方面的智能在提升消费者体验的同时保持效率,包括在工业和其他领域的器械安装,通过反馈的方式来提升产品性能,改善用户体验。

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为此,恩智浦已经有许多合作伙伴,例如在实现面向所有人的机器学习方面,与加拿大Au-zone的DeepViewTM技术建立战略合作伙伴关系,一起开发机器学习的工具包。并与Arm进行合作,使用Arm Ethos-U65 microNPU实现机器学习加速。

恩智浦的策略是:不仅能实现可扩展的高性能计算,且可以把它一直延伸到MCU。

媒体记者的问题是:边缘侧有很多关于AI/机器学习的芯片架构,下一步,嵌入式计算架构会如何演进?

Ron Martino在这个行业已经有32年,期间看到了很多变化,例如从追求频率、单线程性能,一直到具有很多计算模块的异构计算。恩智浦的i.MX产品里就有DSP、CPU、视觉处理、图像处理、机器学习等不同的计算模块,也会继续优化解决方案。

机器学习在这方面的功能也会不断进化,很多初创企业也都推出了自己的加速器,相信未来不会只有单一的加速器,但随着时间推移,品种会慢慢变少。此外,硬件加速器在市场中也已存在很长时间,会不断演化以适应客户和相关用例对效率和计算性能的要求。

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图 现场演示的恩智浦AI解决方案,分别是机器视觉,智能门锁,智能门铃,本地语音识别   

媒体的另一个问题是:如果要在MCU上进行深度学习的开发,除了TOPS(处理器每秒钟可进行一万亿次操作)指标之外,还有哪些是开发者或工程师更应该关注的?

对此,恩智浦边缘处理事业部高级总监兼工业业务线总经理Jeff Steinheider认为,随着机器学习应用的发展,在应用领域会出现更多的新标杆,这些将作为衡量机器学习性能的一些关键指标,另外还要看机器学习的类型,包括是人脸识别还是物体识别。Ron Martino做了进一步补充,他认为,在开发嵌入式计算产品方面不仅要结合各种计算模块实现互联,也需要进行软件的优化赋能和硬件的用例优化,所以机器学习和传统的CPU的工作负载有不同的方面,比如内存的接入可能会成为一个潜在的瓶颈。另外还需要优化它的尺寸,将其作为计算部件的一部分,实现与CPU功能及其他功能的协同,这是一个涉及到系统性优化的复杂过程,需要熟练的制造流程作用于软件和硬件应用,以便真正优化应用的性能并降低功耗。

对于微控制器加入机器学习功能所面临的资源受限,以及功耗、带宽、尺寸等改变的情况,恩智浦边缘处理事业部副总裁兼IoT业务线总经理于修杰表示,之所以说机器学习和AI是让人感到非常振奋的领域,是因为恩智浦在选择IoT应用的处理器方面不可能做到一刀切。无论GPU还是FPGA,都能找到擅长的领域,这取决于市场对于应用功耗的容忍度,有时需要优化的内容也是不同的,具体要看是语音还是视频,是要在边缘还是云上做推断或训练,以及市场对成本的容忍度等。

现在已经有客户在关心有没有可能做免费的AI和机器学习,其实指的就是使用CPU来做机器学习。现在恩智浦的eIQ工具可以部署类似这种模式,例如在家居场景中,由于人是交互对象,因此在推断方面需求不高,在机器学习方面就无需购买加速的产品以便大大降低成本。现在恩智浦也在与合作伙伴和客户不断地做这种微调。实际上,在发展的早期会有很多的迭代和战略微调。

恩智浦支持广泛的从简单到复杂的机器学习用例,简单的诸如异常的数据震动监测,复杂的如视觉的监测和分类等。恩智浦的战略是支持可扩展的计算,包括CPU图像、机器学习、DSP还有内存等。

 ●   安全

尽管此前安全在很多应用中相当重要,但从来都不是产生购买行为的决定性因素。现在随着接入点的增多,产生了很多关键数据,数据的价值也越来越高,安全性和不断集成的功能已经成为极为重要的因素,而这也是嵌入式计算不断演进的关键性因素。

恩智浦在安全领导方面拥有悠久的历史,在银行业、电子政务以及金融交易方面有出色的安全性。恩智浦的安全性能现已达到非常高的水平,如达到了PSA Level2、经过CC等安全认证。

●   无线连接

2019年底,恩智浦完成了对Marvell Wi-Fi业务的并购,丰富了其在无线连接领域的产品组合(如下图)。此外,恩智浦的MCU Xpresso SDK与平台有更好的连接,很多的固件和驱动能更加易于使用,包括Wi-Fi、triband以及仅适用于窄带的应用方案都可以帮助恩智浦实现更加可扩展的边缘计算。再有,恩智浦还在推进开放标准,如很多器件和无线的交互、可操作性、以及CHIP计划(Connected Home over IP,用于开发和实施新的统一连接协议的开源方法),恩智浦正和很多业界领袖合作,支持多样性器件之间在边缘计算时代更好地交互。

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2   物联网边缘:MCU、MPU全覆盖

物联网(IoT)设备已经被广泛应用于世界上大部分地区,尽管不同的IoT设备会存在一些共性,例如,IoT设备都是通过一些技术实现电子和电气元器件的监测和控制,但不同的IoT应用有不同的要求,所以需要不同数量的、多样化的MCU和MPU进行控制和支持。

恩智浦的产品组合非常丰富和全面,既有基于Arm架构的MCU,也有具备连接性、高集成且高性能、低功耗的MCU,甚至还有大型、高性能的MPU。

恩智浦的IoT业务主要关注于四个关键领域,包括个人设备、智能家居、智能家电以及新兴消费类和零售。“恩智浦的特色是可以分享很多软件及数据,帮助IoT客户更快地启动产品研发。”于修杰指出,“以i.MX RT106跨界MCU为例,恩智浦进一步加强了本地语音控制、人脸识别以及Alexa语音服务。”

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3   工业边缘:满足应用三要素

恩智浦边缘处理事业部高级总监兼工业业务线总经理Jeff Steinheider称,恩智浦的重点应用市场主要分布在四个方向:工厂与流程自动化、建筑与能源、医疗保健以及交通运输。

在这些市场中,有很多关键的性能对于客户的应用至关重要。①通用软件的可扩展性,恩智浦已有广泛的产品可以支持这一重要性能,能帮助客户扩展产品。②安全性也非常重要,如果没有安全性,工业互联便无法实现。③一些新的应用希望能支持机器学习和机器视觉的处理器。

恩智浦在TSN(时间敏感网络)技术上具有优势:应用层的通用软件API可以支持不同的产品(如下图),包括跨界MCU和高性能的应用处理器等。在TSN市场有很多的应用,例如工厂与流程自动化、交通运输、建筑与基础设施,恩智浦已经把TSN技术融入到三款产品当中,包括i.MX RT1170跨界MCU,i.MX 8M Plus以及LS1028A处理器。面向未来,TSN技术将会在更多产品中获得更多应用。

边缘处理在智能电网和电气化方面也有广泛的应用。恩智浦在绿色能源领域推出了太阳能逆变器;另外还通过推出智能电表、智能电源网关等来提升电网的效率;在电动汽车领域,恩智浦的产品主要用于支持电动汽车的充电。

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4   网络边缘:5G和数据中心是关键

恩智浦产品管理高级总监Nikolay Guenov认为,5G、网络边缘与恩智浦的边缘计算部门有很大关系。如果要满足从云端到边缘的多种应用需求,就需要高带宽、低延迟和覆盖的能力。恩智浦从天线到处理器都有相应产品提供给客户,以支持他们的需求。

其中,恩智浦的Layerscape Access可以支持4个应用,从CPE(客户前置设备)开始,恩智浦有固定无线接入平台、分布式单元、无线电单元和整合的小基站,这4个平台可以满足无论是运营商还是客户对于覆盖的需求。同时,恩智浦在软硬件方面都注重与伙伴的合作。

恩智浦的产品线可以满足从单核到4核到16核的处理器需求。Layerscape Access满足可编程基带的需求,结合合作伙伴的射频芯片,能全面支持客户所需。此外,恩智浦的产品线支持sub-6G和毫米波天线这两个5G标准。

从满足市场需求的角度来看,恩智浦支持5G开放式生态系统(如下图)。在射频方面,为了满足小基站或CPE方面的需求,恩智浦提供给合作伙伴基带的接口。同时,O-RAN联盟非常重要,提供可互操作的第三方解决方案。另一个重要的方面是恩智浦与ODM、OEM合作伙伴提供广泛的系统级解决方案。

关于数据中心,效率非常重要,并要考虑如何在服务器上达到最高的密度来支持应用软件的性能。因此服务器需要关注网络接口、网络处理或加密处理、网络基础架构,并满足最近五六年的虚拟化的需求,而客户的应用软件同样重要。恩智浦提供多核处理器,将网络方面的功能融入Smart NIC(智能网卡)加速卡,使服务器的处理器能满足应用软件的更高密度。总之,恩智浦在Smart NIC上支持数据压缩、加密等功能,并满足非常重要的虚拟化方面的要求。

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5   新冠疫情下,增长好于预期

当前全球正面临新冠肺炎疫情的挑战。恩智浦在全球有很多设施和工厂,正以高标准来保护员工的安全和健康,目前全球生产都在正常进行。同时,围绕边缘计算等业务的开展,恩智浦也取得了积极强劲的增长。从发布的第三季度财报上,可以看到无论是汽车、移动还是在工业和通信领域,恩智浦都取得了好于预期的增长。

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6   在中国的发展

恩智浦EdgeVerse产品能够满足中国提出的数字化网络建设的7个重点领域中的6个:分别是AI,工业互联网,城际交通,5G网络,数据中心,新能源汽车充电。

恩智浦目前在华有1000多名研发工程师,200多项产品开发,与中国进行研发方面的创新合作,以及与天津大学、苏州大学、上海交通大学建立合作伙伴关系。此外,恩智浦还和中国政府进行合作,包括在天津建立AIoT实验室(如下图)。恩智浦在中国拥有合资企业,开发在中国使用的安全IP。



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