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最近、NXPは、ウェアラブル、民生用医療機器、スマートホーム機器、HMIプラットフォームなどのエッジ側機器のスマートAIをサポートする新しいi.MX RT700クロスオーバーMCUファミリーを発表した。 関係者によると、新しいMCUは大幅な省電力を実現するよう設計されており、エッジ側で最大172倍のAIアクセラレーションを提供できる。

AI機能をサポートするMCU内蔵NPU

NXPは、このi.MX RT700に、AIおよびMLアプリケーション向けに設計されたスケーラブルなハードウェア・アクセラレータ・アーキテクチャであるNXP自社開発のeIQ Neutron NPUを内蔵した。NPUの導入により、デバイスのAIワークロードの性能とエネルギー効率が劇的に向上し、AIモデルをローカルに展開することが可能になる。

NPUのMCU統合は、現在の技術開発における重要なトレンドである。 AI技術の普及とエッジ・コンピューティングの需要増加に伴い、従来のMCUは複雑なAIタスクを効率的に処理する需要を満たすのに苦労してきた。 そのため、NPUをMCUに統合することは、デバイスのインテリジェンスレベルと応答速度を向上させる重要な技術の1つとなっている。

ニューラルネットワーク・コンピューティング向けに設計されたNPUは、AIアルゴリズムを処理する際のMCUの演算速度と効率を大幅に向上させることができる。 これによりMCUは、画像認識、音声認識、自然言語処理など、より複雑なAIタスクを実行できるようになる。

従来のCPUやGPUに比べ、NPUはニューラルネットワーク演算を処理する際の消費電力が低い。 これは、ウェアラブル機器やスマートホーム機器など、長時間動作が必要な機器にとって特に重要である。

スマートホームの分野では、NPUを内蔵したMCUがセンサーデータをリアルタイムで処理し、スマートホーム機器のインテリジェントな連携やシーン制御を実現できる。 例えば、画像認識技術により、スマート・ドア・ロックは所有者の顔の特徴を識別してキーレス・エントリーを実現し、インテリジェント照明システムは室内の明るさや人の活動に応じて明るさや色温度を自動的に調整することができる。

産業オートメーションの分野では、NPUを統合したMCUが、製品の品質検査や生産工程の監視など、より複雑なマシンビジョンや機械学習タスクを実行できる。 これにより、生産性の向上、人件費の削減、製品品質の向上が可能になります。

医療機器の分野では、NPUを統合したMCUが医療画像データをリアルタイムで処理し、医師による病気の診断や治療方針の決定を支援します。 例えば、インテリジェント診断システムでは、NPUが患者の画像データを迅速に分析し、予備的な診断推奨事項を提供することができます。

カーエレクトロニクスの分野では、NPUを集積したMCUにより、先進運転支援システム（ADAS）や自律走行機能を実装できます。 例えば、画像認識とセンサー・フュージョン技術により、自動車は周囲の環境をリアルタイムで認識し、それに応じて運転判断を下すことができる。

現在、多くのMCUメーカーがNPU内蔵製品を発売しており、NXPのほか、STマイクロエレクトロニクスやインフィニオンがNPU内蔵MCUを発売している。STマイクロエレクトロニクスのSTM32N6シリーズは、同社MCUとしては初めてNPUを搭載しており、同シリーズのMCUはエッジエンドで複雑なAIアルゴリズムを実行できるため、処理能力と効率が大幅に向上する。

STのマイクロコントローラ、デジタルIC、RF製品部門のRemi El-Ouazzane社長によると、STM32N6は、AIアクセラレータを搭載したクアッドコア・プロセッサと同等のAI性能を、10分の1のコストと12分の1の消費電力で実現します。 これは、効率的なアーキテクチャ設計と最適化された電力管理によるところが大きい。

STM32N6シリーズは、その強力なAI処理機能と低消費電力特性により、消費電力と性能に厳しい要件が課されるエッジ・コンピューティング・シナリオに適しています。例えば、スマート・シティや産業用IoTでは、STM32N6をスマート・センサのコア・プロセッシング・ユニットとして使用することで、リアルタイムのデータ取得、処理、伝送を実現できます。

STM32N6は、内蔵のNPUを使用して、画像認識、物体検出などのマシン・ビジョン・タスクを実行することができ、インテリジェント・セキュリティ、自律走行、その他の分野の技術サポートを提供します。 組込みシステムでは、STM32N6はデバイスのインテリジェンスを大幅に向上させ、より強力なデータ処理能力と意思決定能力を備えることができる。

インフィニオンは今年4月、高性能Arm Cortex-M55コアを搭載し、Arm Helium DSPをサポートし、Arm Ethos-U55のニューラルネットワーク・プロセッサと組み合わせた新しいPSOC Edge E81、E83、E84マイクロコントローラと、インフィニオンの超低消費電力NNLiteと組み合わせたCortex-M33コアを発表した。 NNLite。 NNLiteは、ニューラルネットワークを高速化する独自のハードウェア・アクセラレータである。

ネットワークのエッジで相互接続されたシステム上で実行される機械学習アプリケーション向けに最適化されたこれらの完全統合型システムオンチップにより、設計者はIoTやコンシューマーグレードのアプリケーションに高度なAI機能をもたらすことができる。

PSOCエッジMCUのターゲットアプリケーションには、家電製品や産業機器、スマートホーム、セキュリティシステム、ロボット、ウェアラブルなどのヒューマン・マシン・インターフェース（HMI）が含まれます。 これらの機器は、複雑な機械学習アプリケーションやユーザーとのインタラクション体験をサポートするため、高性能、低消費電力、堅牢なセキュリティを必要とします。

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