首页 > 极客资料 博客日记
痞子衡嵌入式:为下一代AI智能边缘设备而生 - i.MXRT700
2024-09-24 11:30:04极客资料围观22次
大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦i.MX RTxxx系列MCU的新品i.MXRT700。
四年前恩智浦官宣了面向下一代智能穿戴设备的 i.MXRT500 系列,这个系列在智能手表领域大获成功,无数大小品牌智能手表制造商(谷歌、佳明Garmin、华米Amazfit、博能Polar...)都选择了 RT500 作为主控。如果你目前正戴着智能手表,那么很大可能它就是由 RT500 驱动的。
暌违四年之后,就在昨天,恩智浦官网上线了一款新型号 i.MXRT700,看名字就知道它是 RTxxx 家族新一代旗舰,性能炸裂自不必说,据说功耗表现竟然能比 RT500 最大降低 70%,让我们一起来看看它究竟什么来头:
一、i.MXRT700简介
先来一睹 i.MXRT700 内部模块框图,它搭载的依旧是 Arm Cortex-M33 内核(这次是双核哦,Main 域核主频 325MHz,Sense 域核主频 250MHz),此外两个 CM33 均配备了协处理器(Main 域是 325MHz 的 HiFi4 DSP,Sense 域是 250MHz 的 HiFi1 DSP),内核主频和协处理器性能相比 RT500 均有较大提升。
图像处理方面,2.5D GPU 也从 Vivante GCNanoLiteV 升级到了 GC555,能够支持完整的 openVG 1.1 标准,在片内 RAM 里跑 720p@60FPS 无压力,此外还首次集成了 JPEG 和 PNG 硬件解码单元,再也不用 CPU 软解啦。
内存支持方面,标配了 7.5MB SRAM,中小规模的 AI 模型通通放到碗里来。虽然没有集成内部 Flash,但是可通过高效的 xSPI 外扩串行 Flash(当然也可以是 PSRAM),速度提升到最大 400MHz DDR / 200MHz SDR,位宽最高能支持到十六线哦(说实话都十六线了,再提串行似乎也不太合适了)。
AI/ML 方面,搭载的是恩智浦自研的 NPU N3-64(它的小兄弟 N1-16 被用在了 MCXN947 上,老大哥 N3-1024 被用在了 i.MX95 上)。
其余接口上面也是应有尽有(重点新增了 1.2V 低功耗 eUSB 和 I3C),安全设计上也引入了全新 EdgeLock 平台(与 RT1180 接轨)。
二、缘何为AI边缘处理而生
为了支持人工智能和机器学习模型的加速,RT700 内部集成了 eIQ®Neutron NPU。它是一种可扩展的硬件加速器架构,存在于各种恩智浦产品中,专为人工智能和机器学习应用而构建。
NPU 已针对深度嵌入式低功耗应用进行了调整,与通用处理器相比,可以实现 172 倍的性能提升,同时将每次推理的功耗降低高达 119 倍。
eIQ Neutron NPU 支持 AI/ML 应用程序开发,eIQ ML 软件开发环境支持 AI/ML 应用程序开发。该工具集为开发人员提供了一个工作流,可以将代码从常见的 ML 框架(如 TensorFlow Lite )转换为可以在 NPU 上加速的等效计算图。
至此,恩智浦i.MX RTxxx系列MCU的新品i.MXRT700痞子衡便介绍完毕了,掌声在哪里~~~
欢迎订阅
文章会同时发布到我的 博客园主页、CSDN主页、知乎主页、微信公众号 平台上。
微信搜索"痞子衡嵌入式"或者扫描下面二维码,就可以在手机上第一时间看了哦。
标签:
相关文章
最新发布
- Nuxt.js 应用中的 prerender:routes 事件钩子详解
- 【问题解决】Tomcat由低于8版本升级到高版本使用Tomcat自带连接池报错无法找到表空间的问题
- 【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 —Vision Kit
- 六、Spring Boot集成Spring Security之前后分离认证流程最佳方案
- 《JVM第7课》堆区
- .NET 8 高性能跨平台图像处理库 ImageSharp
- 还在为慢速数据传输苦恼?Linux 零拷贝技术来帮你!
- 刚毕业,去做边缘业务,还有救吗?
- 如何避免 HttpClient 丢失请求头:通过 HttpRequestMessage 解决并优化
- 让性能提升56%的Vue3.5响应式重构之“版本计数”