NXP eIQ® Neutron Neural Processing Unit (NPU)

다음 단계의 엣지 애플리케이션은 고급 처리 및 기계 학습 기능을 요구합니다. 기계 학습 사용 사례는 다양한 시장 및 애플리케이션 도메인에 따라 크게 다르며, 이는 서로 다른 수준의 가속 계산 성능, 전력 소모량 및 전체 솔루션 비용을 필요로 합니다.

기계 학습 애플리케이션에 향상된 컴퓨팅 성능과 전력 효율성을 제공하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 CPU 컴퓨팅 코어를 보완하기 위해 기기 내에 맞춤 제작된 전용 신경 처리 장치(NPU)를 통합하는 것입니다. 이러한 NPU는 종종 기계 학습 가속기(MLA) 또는 딥 러닝 가속기(DLA)라고도 불립니다.

NXP는 Kinetis, LPC 계열의 전통적인 MCU에서부터 최근의 MCX 포트폴리오 장치, i.MX RT 크로스오버 MCU 및 i.MX 애플리케이션 프로세서에 이르기까지 매우 폭넓은 장치 포트폴리오를 제공합니다. NXP가 서비스를 제공하는 각 시장 분야에서 효율적인 머신 러닝 컴퓨팅 기능에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 전체 포트폴리오에서 사용자를 위해 고도로 최적화된 장치를 제공하기 위해, 우리는 eIQ Neutron 신경 처리 유닛(NPU)을 개발했습니다. eIQ Neutron NPU 아키텍처는 포트폴리오 내에서 가장 효율적인 MCU부터 가장 강력한 i.MX 애플리케이션 프로세서에 이르기까지 확장됩니다. CNN, RNN, TCN, Transformer 네트워크 등 다양한 신경망 유형을 지원하며, 수십억(Giga)에서 수조(Tera)에 해당하는 연산수준 확장성을 제공하는 것이 성공의 비결입니다.

eIQ Neutron NPU는 핵심이 통합된 NXP 엣지 처리 장치와 해당 장치 계열이 대상으로 하는 시장 요구에 따라 활용할 수 있는 다양한 옵션을 제공합니다.

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하드웨어 기능과 특징에 더하여, eIQ Neutron NPU 코어는 수상 경력에 빛나는 eIQ® Machine Learning (ML) 소프트웨어 (SW) 개발 환경에 의해 완전히 지원됩니다. NXP에서 개발한 하드웨어 가속과 소프트웨어 지원의 결합은 사용자가 NXP 엣지 프로세싱 포트폴리오 전반에 걸쳐 자신의 경험을 활용할 수 있는 능력을 제공하며, 기기가 배포되고 현장에 있는 후에도 새로운 머신 러닝 신경망, 모델 및 연산자에 대한 지원을 보다 효율적으로 제공할 수 있다는 확신을 제공합니다.

MCX-N 시리즈 MCU와 i.MX 95 애플리케이션 프로세서를 사용하여 eIQ Neutron NPU로 지능형 솔루션 개발을 시작할 수 있으며, 앞으로 더 많은 장치가 추가될 예정입니다.

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