随着边缘计算变得更加智能化，如何在不显著增加能耗的前提下提升机器学习（ML）和推理能力成为了一个挑战——针对边缘AI应用进行优化的微控制器（MCU）是解决这一问题的关键。
英飞凌技术公司推出的PSOC Edge MCU系列，旨在帮助开发者将机器学习（ML）功能融入到物联网（IoT）、消费电子和工业应用中，以推动这些应用的市场化。该系列中的E81、E83和E84型号都着重于提升用户体验。英飞凌消费者、工业和物联网MCU、物联网、计算和无线业务的高级副总裁提到：“未来将有更多的AI功能部署在网络边缘。”
业内人士解释说，这种方法可以减少因将所有数据发送回云端而产生的延迟，并且由于不需要将整个数据流上传至云端，因此也增强了数据的安全性。对于涉及物体识别的应用，可以在本地立即采取适当的行动，这同样有助于减少对带宽的需求。
在PSOC MCU系列的技术核心，它采用了Arm Cortex-M55架构，并集成了Helium DSP技术、Arm Ethos-U55和Cortex-M33处理器。此外，该系列还整合了英飞凌独有的硬件加速器NNLite，这一加速器专为神经网络计算而设计，以提升其性能。
PSOC系列中的三款微控制器（MCU）可以根据应用的具体需求提供灵活性，这包括了对电源的限制和“始终开启”的需求。与消费者智能手机不同，这些边缘设备可能在数周甚至数月内都不需要充电或更换电池。在该系列的高端型号中，E84专为图形处理应用而设计，例如健身可穿戴设备、高端智能恒温器或智能门锁。并且，许多应用都是基于传感器的，这有助于在工业环境中进行异常检测和预测性维护，以及在人们进入房间时进行安全或环境控制的检测。
图一：英飞凌的MCU支撑在边缘地完成更多机器学习
在硬件层面之上，通过英飞凌的Modus Toolbox提供机器学习工具和支持，该工具箱通过收购Imagimob公司而获得了相关能力。业内人士表示，这些工具使得客户能够进行端到端的机器学习开发，即使是初学者也能利用现成的模型快速上手。PSOC MCU系列配备了连接性、中间件和语音机器学习支持，这有助于加速开发进程，并能够快速集成高级机器学习功能，而无需专业知识。
与英飞凌类似，Ambiq也在寻求在不增加能耗的情况下使边缘设备变得更智能。该公司最近推出了Apollo510，这是其Apollo5 SoC系列的首款产品，旨在支持电池供电设备上的端点人工智能，包括语音、视觉、健康和工业AI模型。
Apollo510的硬件和软件采用了Arm Cortex-M55 CPU和Arm Helium技术，能够达到最高250 MHz的处理速度，并比其前代产品Apollo4实现高达10倍的更低延迟。Ambiq的AI副总裁Carlos Morales在接受EE Times采访时表示，与英飞凌一样，Ambiq也在注重能源效率，以便在电池供电设备上支持复杂的语音、视觉、健康和工业AI模型。
Morales说，Apollo510能够运行当今大多数端点AI计算任务，包括低功耗的传感器监控、始终开启的语音命令以及电信级的音频增强功能，这意味着这款MCU有潜力被应用于下一代可穿戴设备、数字健康设备、AR/VR眼镜、工厂自动化和远程监控设备中。
