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      推理能耗暴降至1/120!德州儀器推新型MCU,集成自研NPU

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      芯東西(公眾號:aichip001)
      作者 ZeR0
      編輯 漠影

      芯東西3月19日報道,近日,德州儀器推出兩款具有邊緣AI功能的新型微控制器(MCU)系列——MSPM0G5187AM13Ex MCU


      兩款全新MCU集成了德州儀器專為MCU設計的TinyEngine神經處理單元(NPU)。該NPU可優化深度學習推理操作,在邊緣進行處理時降低延遲并提高能效,可謂各類神經網絡層提供2.56GOPS的算力。

      德州儀器嵌入式處理產品組合由一個包含CCStudio集成開發環境(IDE)的全面開發生態系統提供支持。其生成式AI特性支持工程師通過行業標準智能體和模型,并配套德州儀器數據,使用簡單的語言加速代碼開發、系統配置和調試。

      這些端到端的創新成果已于3月在德國紐倫堡舉行的2026年國際嵌入式展的德州儀器展位上展出。

      MSPM0G5187 MCU的量產版本已在TI.com上線。AM13E23019 MCU現提供預量產版本。其他封裝和存儲器型號將于2026年底前發布。

      一、MSPM0G5187:單次AI推理能耗可降低1/120

      由于高昂的成本、功耗需求和編程門檻,許多工程師認為AI功能是高端應用的專屬。

      德州儀器新型MSPM0G5187 Arm Cortex-M0+ MSPM0 MCU有效降低了系統和運營成本,使嵌入式設計人員能夠將邊緣AI引入到大量更簡單、更小巧且更具成本效益的應用中。


      通過本地計算,TinyEngine NPU可與運行應用程序代碼的主CPU并行工作,執行神經網絡所需的計算。

      與未配備加速器的同類MCU相比,這種硬件加速能夠:

      • 更大限度地減少閃存占用。
      • 單次AI推理延遲最高降低至1/90
      • 單次AI推理能耗可降低至1/120

      這么高的效率,使便攜式電池供電產品等資源受限的器件也能夠輕松處理AI工作負載。


      二、AM13Ex:面向多電機系統,實現實時控制與AI加速

      在家用電器、機器人和工業系統的電機控制應用中,越來越多的系統需要自適應控制和預測性維護等智能功能,但過去實現這些功能需要復雜的多芯片設計。

      德州儀器在業界率先推出同時將高性能Arm Cortex-M33內核、TinyEngine NPU和先進實時控制架構集成于單芯片的全新AM13Ex MCU。

      這種高度集成設計使設計人員能夠同時實現復雜的電機控制和AI功能,而無需外部組件,從而將物料清單成本降低最高降低30%

      關鍵性能提升包括:

      • 支持最多4個電機維持精確的實時控制環路,同時讓TinyEngine NPU運行自適應控制算法,實現負載檢測和能效優化。
      • 集成三角函數數學加速器,其計算速度比坐標旋轉數字計算機(CORDIC)實現方式快10倍,提供更精確、響應更快的電機控制性能。
      三、支持輕松訓練、優化和部署AI模型

      新推出的兩個MCU系列均支持利用德州儀器免費的CCStudio Edge AI Studio進行開發。

      該開發環境可簡化德州儀器整個嵌入式處理產品組合中的模型選擇、訓練和部署流程。

      這個邊緣AI工具鏈為工程師提供了高度的靈活性,使其能夠通過硬件或軟件實現方式在德州儀器MCU上運行AI模型。

      目前,該工具已提供超過60種模型和應用示例,可幫助開發人員快速在任意器件上部署邊緣AI,未來還將增加更多任務和模型。


      結語:一些更有趣的AI應用可在MCU上實現

      德州儀器正在推動邊緣AI在各類電子器件中的普及,應用范圍涵蓋可穿戴健康監測儀和家用斷路器中的實時監控,乃至人形機器人中的物理AI功能。


      在2026年國際嵌入式展期間,德州儀器展示了其技術如何幫助工程師借助AI加快開發速度、通過邊緣 AI 提升性能,并在工廠、樓宇和汽車的邊緣端部署AI功能,還重點展示了德州儀器的合作伙伴計劃及網絡。

      “大約50年前,德州儀器發明了數字信號處理器(DSP),為當今的邊緣AI處理奠定了基礎。”德州儀器嵌入式處理和DLP產品高級副總裁Amichai Ron說:“如今,德州儀器正引領下一階段的創新,將TinyEngine NPU集成到我們整個微控制器產品組合中,涵蓋通用型和高性能實時MCU。通過在我們的軟件、工具、器件和生態系統中全面賦能AI,我們正致力于讓邊緣AI觸手可及,讓每位客戶和各類應用都能輕松使用邊緣AI功能。”

      在市場研究機構TECHnalysis Research總裁兼首席分析師Bob O’Donnell看來,盡管許多焦點集中在大型SoC的AI加速和NPU上,但事實上,AI領域中一些更有趣、影響更深遠的應用恰恰可以在微控制器這類的小型芯片上實現。

      他認為,邊緣側的AI加速應用能讓消費電子設備更智能,讓工業設備更高效。此外,如果能將這些芯片與同樣借助AI來輔助開發的軟件工具相結合,就能將AI加速的強大優勢帶給更廣泛的工程師和器件設計人員。

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