适用于下一代边缘应用的 NXP eIQ：高度可扩展、节省面积和功耗的机器学习加速器内核架构。
下一波边缘应用需要先进的处理和机器学习能力。不同市场和应用领域的机器学习用例千差万别，需要不同数量的加速计算性能、不同数量的功耗和整体解决方案成本。
为机器学习应用提供更高的计算性能和功率效率的最有效方法之一是将专门构建的专用神经处理单元 (NPU)（有时也称为机器学习加速器 (MLA) 或深度学习加速器 (DLA)）集成到设备中以补充 CPU 计算核心。
NXP 提供非常广泛的设备组合，从 Kinetis、LPC 系列中的传统 MCU 以及最近的 MCX 设备组合，到我们的 i.MX RT 交叉 MCU 和我们的 i.MX 应用处理器，并且在我们服务的每个市场领域，我们都看到对高效机器学习计算能力的需求不断增加。为了向我们产品组合中的用户提供高度优化的设备，我们开发了 eIQ Neutron 神经处理单元 (NPU)。eIQ Neutron NPU 架构可从最高效的 MCU 扩展到我们产品组合中最强大的 i.MX 应用处理器。这种每周期数十亿 (Giga) 到数万亿 (Tera) 次操作的可扩展性，结合对各种神经网络类型（如 CNN、RNN、TCN 和 Transformer 网络等）的支持，是成功的秘诀。
eIQ Neutron NPU 提供丰富的选项，可根据内核所集成的恩智浦边缘处理设备以及该设备系列要满足的市场需求加以利用。
- 专用控制器核心
- 在线去量化、激活和池化
- 内置微型缓存，以降低功耗并减少对系统内存速度的依赖
- 重量解压缩引擎
- 适用于输入和输出格式的高级多维 DMA，包括跨步、批处理、交错、连接
- 可配置耦合存储器
正在为下一代安全、互联的边缘设备进行设计？
除了硬件功能和特性之外，eIQ Neutron NPU 内核还完全受到屡获殊荣的 eIQ® 机器学习 (ML) 软件 (SW) 开发环境的支持。NXP 开发的硬件加速和软件支持相结合，使我们的用户能够充分利用他们在 NXP 边缘处理产品组合中的经验，并确保即使在设备部署和投入使用后，也能更有效地支持新兴的机器学习神经网络、模型和运算器。
您可以开始使用 eIQ Neutron NPU、MCX-N 系列 MCU 和 i.MX 95 应用处理器以及未来更多的设备来开发智能解决方案。
探索 MCX N MCU 上的 eIQ Neutron NPU：
MCX N 系列产品
MCX N94x/54x
i.MX 95 系列应用处理器
eIQ ML SW 开发环境支持的更多器件，提供 NPU 内核：
i.MX 8M PLUS
- 4x 或 2x Cortex-A53，最高可达 1.8 GHz
- Cortex-M7 频率高达 800 MHz
- 32 位 DDR4 和 LPDDR4，最高可达 4.0GT/s
- 神经处理单元 (NPU)：提供高达 2.3 TOPS
- 双图像信号处理器 (ISP)：分辨率高达 12MP，输入速率高达 375MPixels/s
- 摄像头接口：2x MIPI CSI
i.MX 93
- 1-2x Arm® Cortex®-A55 @ 1.7 GHz
- Arm Cortex-M33 @ 250Mhz
- Arm® Ethos™ U-65 microNPU
- EdgeLock® 安全区域