30倍机器学习效能提升！恩智浦全新MCU家族首秀

6月14日，IC Insights在最新一期《麦克林报告》(2022 McClean Report)中指出，2021年，全球5大MCU供应商的销售排名与2020年相比保持不变，但占全球MCU销售额的份额却从2016年的72.2%上升至2021年的82.1%。其中，恩智浦(NXP)以37.95亿美元的销售额排名第一，领先第二名Microchip公司1.03亿美元。

图源：IC Insights

该报告同时指出，MCU销售额曾在2019年因全球经济疲软而下跌7%，2020年因新冠疫情危机而下跌2%，但在2021年全球缺芯大背景之下迎来反弹，同比增长27%，达到创纪录的202亿美元，是自2000年以来的最高百分比增长，且最新增量主要由嵌入式自动化和传感器的普及所推动。

有意思的是，一天后的6月15日，恩智浦面向智能家居、智能工厂、智慧城市以及新兴工业和物联网边缘应用领域，推出了全新的MCX微控制器产品组合。该产品组合首次集成了用于加快边缘推理的神经处理单元(NPU)，与单独的CPU内核相比，可提供高达30倍的机器学习吞吐量。

赋能智能边缘

先简单回顾一下恩智浦通用MCU产品的发展历程：2007年，NXP推出首款基于Arm集成闪存的LPC系列；2010年，基于Cortex-M4的Kinetis系列和M4/M0双核异构LPC MCU同年面世；2012年，Kinetis家族新增Sub-GHz无线MCU和M0+MCU产品；2018年，推出基于Cortex-M33内核的LPC系列；2021年，LPC出货量达到10亿颗，Kinetis已超过1000多个品种。

而之所以要在此基础之上继续推出MCX，恩智浦大中华区工业与物联网市场高级总监金宇杰解释说，随着人工智能和智能边缘计算的发展，业界所面临的挑战也越来越多。第一，需要快速发展的技术格局；第二，随着数据的大量传输、运算和处理，对信息安全保护的需求也越来越重要；第三，手持设备、电池应用等领域对低功耗的要求也越来越严苛。为此，恩智浦希望基于以往核心技术组合，集合LPC、Kinetis两大系列产品优势，形成新的产品系列。

MCX依然基于Arm Cortex-M33系列打造，隶属于NXP通用MCU家族，同时也沿用了恩智浦被广泛使用的MCUXpresso开发软件及开发工具。实现更高的可扩展性、创新型产品功能、简化系统设计、向开发人员提供友好的体验、以及持续强化片上安全性，是MCX系列的核心诉求。

MCX产品组合包括四大系列：

• MCX N系列高性能微控制器，运行频率为150MHz-250MHz，致力于提供安全性，智能化的应用，系列包含集成EdgeLock安全子系统和专用NPU与DSP，该NPU具有高效的计算架构，可实现实时推理。

• MCX A系列基准微控制器为电机控制等广泛应用提供关键功能，工作频率为48MHz~96MHz，是一款入门级MCU系列，内置定时器、低引脚数、单引脚电源，主要针对成本受限应用进行了优化。

• MCX W系列无线连接微控制器提供低功耗窄带连接，包括低功耗蓝牙，工作频率为32MHz~150MHz。该系列旨在简化物联网设备的无线连接，通过高能效的无线连接技术，帮助延长小型互联系统的电池续航时间。

• MCX L系列超低功耗微控制器为具有低功耗要求的应用而设计，工作频率为50MHz~100MHz。与传统的MCU相比，这些器件提供业界领先的低静态和动态功耗，将有助于显著延长电池续航时间。

当通用MCU遇见NPU

“旧时王谢堂前燕，飞入寻常百姓家”，恩智浦边缘处理事业部系统工程高级总监王朋朋表示，人工智能持续火热了几年时间，市面上以专用的神经处理器居多，不论是神经网络处理器还是专用的人工智能处理芯片，但将真正的硬件级神经处理单元集成在普通的通用MCU上却并不多见。

“MCU集成神经处理单元可以说是迎合了时代需求。”王朋朋认为，在CPU旁边增加的NPU协处理器，由于其内部拥有计算通道，可以实现出色的计算性能和能效。当在NPU上进行例如二维卷积神经网络、点卷积或深度卷积等机器学习运算加速时，性能会比Cortex-M33内核加速30倍以上。今后，在恩智浦的整个产品家族中，以及未来的其他跨界处理器和应用处理器中，都会采用统一的架构，提供更高性能的NPU加速器。

她同时指出，与专门针对某一个或某一类应用进行了特别处理，与场景适配性非常强的AI SoC芯片不同的是，通用MCU的覆盖范围更广，从消费类电子、游戏设备，到智能家居、无人机，再到医疗、工业、IoT等领域，无处不在，而在广泛应用的基础上增加AI特性，可以为更广泛、更通用的市场赋能。因此，从专用和通用的角度来看，二者各有分工。

NPU加速器支持基于eIQ的机器学习软件开发环境，这与恩智浦MCU/MPU基于CPU的开发环境和开发工具保持一致，为用户增加机器学习功能和智能元素提供了便捷。性能层面，可以覆盖32次运算/周期到2000次运算/周期，未来还可以扩展到更高性能或更小单元。

32次运算/周期至超过2000次运算/周期，这其实是一个很大的跨度，不过在此基础上还要乘以CPU主频，才能得到真正的算力。因此在实际的开发部署中，还需要考虑NPU与MCU的组合关系，比如MCU的主频是多少？需要几个NPU单元？通常在入门级的MCX系列中，并不追求很高的算力，就不需要太多NPU单元；而在应用处理器中，频率更高，可能会内置更多NPU，达到几个TOPS的算力。

这样一来，MCX的应用场景也得到了相应的拓展：一方面，可以针对现有的应用场景进行提升，比如在传统的医疗设备、无人机或者工业控制中加上智能识别、故障检测、语音控制等AI元素；另一方面，增加新的应用场景：开发可以识别物体的秤，消费者只需把物体放在秤上就可以直接结账；在医学检测中，可以用于检测含疟疾的红细胞；在交通出行中，可以帮助智能车识别障碍，自动做出判断和处理等等。

MCX是恩智浦集成NPU的第一个产品家族，之前利用CPU处理的事项，现在可以由NPU来完成，而不占用CPU资源。通过CPU和NPU的并行处理，可同时做到控制和外界的交互，因此，人工智能处理和通用的输入输出控制可以并行实现。由此在一颗通用MCU上，既实现了传统MCU功能，也实现了人工智能的运算加速。

在回应“恩智浦如何看待越来越多的MCU厂商在MCU中集成AI功能这一趋势？”时，金宇杰表示，AI的应用最开始都是在云端，而现在出现了一个非常明显的趋势：就是从PC端到嵌入式端的需求越来越大。在落地的项目中，比如人脸/语音识别门锁、以及包括语音识别、物体识别等在内的各种识别装置，都提出了“在本地实现更多推理”的需求，这样就提高了对边缘计算能力的要求。

“以往我们对一款好微控制器的标准是，按下按钮就有很快的反应，但现在远不止这样。人们希望处理器本身有预知性，这就需要引入人工智能要素。可以预见，今后会有越来越多的边缘计算平台支持AI功能。”金宇杰补充说。

总体而言，MCX既是恩智浦推出的全新MCU家族，也是一个崭新的、承上启下的产品系列。N、L、W、A四个不同的系列，可以在跨界处理器和应用处理器之间进行无缝衔接，具有比较好的拓展性；安全功能方面，MCX集成了EdgeLock安全处理单元，继承了恩智浦一贯高安全性特点和可靠的性能；在系统设计上，仍受到恩智浦MCUXpresso软件套件和开发工具的广泛支持；在开发过程中，不论是从之前的LPC、Kinetis移植，还是设计未来的产品，都会是简单、无缝的衔接过程。