TI 的 TinyEngine NPU 为嵌入式系统解锁边缘 AI 加速能力，打破传统设计限制
要点速览
边缘 AI 不仅适用于高端应用。TI 微控制器 (MCU) 集成了 TinyEngine 神经处理单元 (NPU)，可在更多电子产品中实现边缘 AI，从资源受限的器件（包括便携式、电池供电产品）到复杂的工业应用均可适用。
通过访问 TI 免费提供的 CCStudio™ Edge AI Studio（包含 60 多个代码示例），嵌入式系统设计人员可以更快地启动 AI 相关设计，简化开发流程。
什么是 TinyEngine NPU？
TinyEngine NPU 是一款专有硬件加速器，集成于 TI C2000™ 及基于 Arm® Cortex 的 MCU® 中（图 1），专为帮助嵌入式系统设计人员在大规模部署边缘 AI 模型时降低延迟、提升能效而设计。
图 1 集成 TinyEngine NPU 的 TI 边缘 AI MCU 简化框图
TinyEngine NPU 与主 CPU 并行执行机器学习算法，从而能够在资源受限的器件上实时处理神经网络模型。此 NPU 对深度学习推理运算进行优化，降低边缘端处理的延迟与功耗，消除云端推理的往返延迟，提升系统响应速度。
该 NPU 助力将边缘 AI 能力拓展至此前无法承载有效 AI 工作负载的器件中。包括电池供电电子设备、具备实时分析能力的医疗可穿戴设备、个人电子及工业设备。
TinyEngine NPU 的主要优势
TinyEngine NPU 提供以下优势，突破了传统上阻碍嵌入式 AI 广泛应用的关键设计限制：
相比基于软件的 AI 方案，每次推理能耗仅为其 1/120，延迟仅为其 1/90
提供 2.56 GOPS 计算性能，支持深度学习模型实时边缘 AI 推理
支持 8 位、4 位和 2 位以及混合精度配置，可完成量化和就地计算，以解决存储器占用空间限制
支持多种神经网络层类型，如卷积层（常规、深度、逐点、转置）、全连接层和池化层（平均池化和最大池化），并支持批量归一化
通过简化工具链降低开发复杂性，将开发时间从数周缩短至数小时
哪些 TI MCU 采用TinyEngine NPU？
TMS320F28P550SJ
TMS320F28P55x 系列 C2000 MCU 中的 NPU 可从主 CPU 中分担 AI 推理任务。
对于电机驱动应用，该 NPU 支持电机轴承故障检测，以支持预测性维护，帮助设计人员及早发现机械性能下降，从而减少计划外停机时间与维修成本。
对于太阳能和储能应用，NPU 支持电弧故障检测，用于识别危险的电气故障，从而提高系统安全性并减少误报。
在这两种情况下，NPU 在本地运行卷积神经网络，其延迟比实施纯软件方案低 5 到 10 倍。
AM13E230x
这类 Arm Cortex-M33 内核的 MCU 通过集成 NPU 和先进的实时控制架构，可在电器、机器人和工业系统中实现自适应控制和预测性维护。
这种高集成度使设计人员无需外部元件，即可同时实现复杂的电机控制和 AI 功能，并为多达四个电机维持精确的实时控制环路。NPU 可运行自适应控制算法，用于负载检测和能量优化。
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TI AM13E230x MCU 赋能边缘 AI 电机控制，破解人形机器人执行器和智能家电关键难题
MSPM0G5187
这类 80MHz Arm Cortex-M0+ 内核的 MCU 属于 TI MSPM0 MCU 系列，利用 NPU 在具有成本效益的低功耗电子产品中实现边缘 AI 功能。
专用硬件 NPU 可独立于主 CPU 执行深度神经网络模型，延迟时间比实施软件方案低 90 倍，在待机模式下消耗低于 2µA。
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边缘 AI 加速的 Arm® Cortex®‑M0+ MCU 如何为电子产品注入更强智能
TI 支持边缘 AI 功能的 MCU 快速入门
设计人员可以使用 TI 免费且免专利费的 CCStudio Edge AI Studio 更快开展边缘 AI 设计，该工具支持 TI 全系列 MCU 无缝开发，包括通用型、实时控制、无线连接及雷达类 MCU。借助 CCStudio Edge AI Studio，开发人员可通过集成的工作流完成全流程开发，涵盖数据采集与标注、特征提取、神经网络模型选型与调优、模型编译及目标硬件部署。
该平台提供 60 余个代码示例、专用应用参考设计（电弧故障检测、电机故障预测），支持 PyTorch 等行业标准框架，同时提供无代码设计方案。经过训练的模型自动转换为经过优化的软件库，无需手动编码。
TI 的量化工具和神经网络编译器还可为使用专有 AI 框架的开发人员实现快速模型移植，显著缩短开发周期。这些工具还支持多种神经网络层，兼容 ONNX 等行业标准训练模型格式。
关键词： TI TinyEngine NPU 嵌入式系统 边缘AI
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