MRAM 微型运动人工智能加速器

作者：时间：2026-01-21 来源：

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微控制器来自众多渠道，具备越来越多的外设和内存组合。偶尔会有一位在人群中脱颖而出的作品。瑞萨的RA8P1就是这种情况（见图1）。这款低功耗双核微控制器，包括最新的1 GHz Cortex-M85和250 MHz的Cortex-M33，基于22纳米的ULL工艺节点构建。

1. RA8P1 基于 1 GHz Cortex-M85 和 250 MHz Cortex-M33 以及 500 MHz Ethos-U55 NPU。

两个关键特点是使用MRAM代替闪存，以及采用500 MHz Arm Ethos-U55神经处理单元（NPU）（见图2）。该人工智能（AI）加速器可提供高达256 GOPS（gigaoperations/s）的响应。这意味着每周期256个MACs。

2. Ethos-U55 NPU 为大多数流行机器学习模型提供超过十倍的速度提升。

MRAM对微量监测器的重要性

MRAM最近逐渐崭露头角。它存在了相当长的时间，但在微控制器中的应用有限。它被用于数据存储，是因为其低功耗、可寻址性以及相比闪存或其他技术更快的写入速度。

与闪存类似，MRAM有许多变体，但它们通常共享相同的特性，包括低功耗写入、快速读写速度以及长期非挥发性存储。MRAM的泄漏率也低于闪存，这一点随着硅片生产节点的缩小而变得更加重要。

用MRAM替代闪存的一部分需要获得主要硅晶圆厂的支持，因为许多微芯片来自无晶圆半导体公司。另一个因素是缩放性，MRAM在缩放性方面实际上比闪存更好，因为晶体管越来越小。其日益受欢迎的另一个好处是成本更低。

RA8P1 的工作存储依赖其 1 MB 的 MRAM 和 2 MB 支持 ECC 的 SRAM。它支持使用八进制SPI接口和32位内存接口的eXecute-in-Place（XIP）。为了安全，片外存储可以实时加密和解密。并且支持最高8MB的片上闪存存储。

为什么RA8P1组合是必备工具

RA8P1 可以本地处理各种 AI 任务。Ethos-U55 NPU 承担了主要任务，而 Cortex-M85 和 Cortex-M33 则采用了与 AI 相关的指令和数据类型进行优化。Cortex-M33 可以单独运行，功耗显著降低。同样，Cortex-M85 是 NPU 的互补，在某些神经网络方面管理得比 NPU 更好。

该组合支持常用的机器学习（ML）网络，如“DS-CNN、ResNet、Mobilenetv1/2/3、Inception、RNNoise、HAR-Github、Wav2Letter 和 DeepSpeechet”。

瑞萨基于Windows的e2Studio支持该公司针对其芯片（包括RA8P1）的AI框架。这包括许多应用的预训练模型。有本地工具支持机器学习框架，比如TensorFlow Lite。它们也支持开放神经网络交换（ONNX）格式。

片上安全是谜题的另一部分，因为这些设备很可能在某个时刻与云端相连（见图3）。这使得芯片能够拥有自身的信任根以及加速的安全支持。瑞萨的安全能力还延伸至MRAM块保护。安全调试也是标准配置。第一阶段引导加载程序包含在ROM中。