今年非常流行一句話，叫做“無AI，不終端”。在MCU領域，也正在進行著邊緣AI和TinyML的革命。

對于MCU來說，跑AI也是非常重點的應用之一。前兩天，就連實時控制派系的MCU TI C2000都開始搭載NPU和64位化。可見，MCU正在加速向AI進化。

付斌｜作者

電子工程世界（ID：EEworldbbs）｜出品

帶NPU的C2000：能干什么

TI在最近推出的兩款MCU，第一款是業界首款具有集成神經處理單元（NPU）的實時微控制器產品組合TMS320F28P55x系列（簡稱F28P55x系列），可實現高精度和低延遲的故障檢測。

F28P55x系列中的NPU從主CPU卸載了神經網絡模型的執行，與軟件實現相比，延遲降低了5～10倍，從而實現更快、更準確的決策。此外，在集成NPU上運行的模型通過訓練學習并適應不同環境，可以幫助系統實現超過99%的故障檢測準確率，從而在邊緣做出更明智的決策。

從官方的Datasheet來看，F28P55x的實時內核采用C28x系列的32位150MHz DSP MCU，通過浮點單元（FPU）、三角函數數學單元（TMU）和VCRC（循環冗余檢查）擴展指令集得到進一步增強，加快了實時控制系統中關鍵的通用算法的速度；擁有獨立的32位浮點加速器150MHZ CLA，其擁有專用內存資源，可以直接訪問典型控制系統中所需的鍵外圍設備；NPU具有600～1200MOPS（每秒百萬操作）的能力（600MOPS at 75MHz on 8bWx8bD，1200MOPS at 75MHz on 4bWx8bD），與僅基于軟件的實現相比，NP最多可提供10倍的NN推理周期改進。

帶NPU有什么用？根據TI官方的介紹，工程師面臨的挑戰是設計能夠實時做出準確、智能決策的系統，以執行太陽能和儲能系統中的電弧故障檢測以及用于預測性維護的電機軸承故障檢測等功能。而TI新型的F28P55x系列通過確保實時處理的一致性能來應對這兩個挑戰。

若要維持電機驅動和太陽能系統的可靠運作，需要快速且可預測的系統故障偵測，以協助減少誤報，同時也需監控電機軸承異常和實際故障。

支持邊緣AI的MCU可監控兩種類型的故障：

• 當電機軸承出現異常狀況或劣化時，就會發生電機軸承故障。檢測這些故障對于防止意外故障、減少停機時間和降低維護成本十分重要。

• 太陽能電弧故障是指當電流流經非預期路徑（如空氣） 時發生的電弧放電。太陽能電弧故障通常是由太陽能系統中出現絕緣崩潰、連接松動或其他故障所引起。放電會產生強烈的熱量，導致火災或損壞電氣系統。監控與偵測太陽能電弧故障有助于預防危險事件的發生，并確保太陽能系統的安全性與可靠性。

上述兩種故障，傳統人工判讀或者分析頻域電流信號再套用閾值式規則來檢測電弧故障信號需要大量系統專業只是，在適應性和靈敏度等方面存在限制。

適用于馬達軸承和電弧故障檢測的CNN模型可從振動信號等原始傳感器數據中學習復雜的模式，然后檢測指示軸承故障的微妙變化。

通過在MCU執行CNN模型，可能有助于提高故障偵測率，進而協助避免誤報，同時提供更佳的預測性維護。透過邊緣AI，這些系統可以學習并適應其環 境，以便優化實時控制，提高整體系統可靠性、安全性和效率，同時減少停機時間。

對于馬達驅動，CNN可以根據振動或電流信號識別故障模式，例如軸承磨損或轉子不平衡。在太陽能系統中，CNN可檢測 DC 電流波形的異常，以進行電弧故障檢測。在電池管理應用中，CNN 模型可以分析電池充電曲線 壽命、電池健康狀況監控和電池充電狀態評估。其適應性可確保在動態條件下準確偵測故障，同時實時處理則能優化效率。

64位C2000：比32位C28強2～5倍

第二款產品為F29H85x系列，它基于TI的新型64位C29 DSP CPU內核構建，提供具有集成功能安全和信息安全功能的高級架構。官方介紹，基于C29內核的MCU，性能是以前TI C28內核產品和市場上其MCU的2～5倍。

官方Datasheet顯示，F29H85x系列實時控制子系統具有多達三個200MHz C29x DSP內核。C29x支持從片上閃存或RAM運行的32位和64位浮點和定點信號處理。器件包含許多功能，以支持系統級ASIL-D功能安全解決方案。C29x CPU1和CPU2內核可以鎖步，用于檢測永久和瞬態故障。

C29核心的創新包括：

• 重新設計的平臺：采用VLIW架構并配備完全保護的流水線，能夠實現多達8條指令的并行執行。

• 新的編譯器：通過基于LLVM/Clang的編譯器提高性能，無需自定義編碼或匯編即可實現性能提升。

• 重新設計的中斷性能：硬件支持快速的自動上下文保存和恢復，以應對實時中斷。新的中斷控制器允許完全用戶配置中斷優先級和閾值。

• 增強的平臺性能：具備低延遲的內存和外設互連設計，內置安全和保護功能，增強保護的同時保持最大實時性能。

F29H85x系列MCU的應用主要瞄準電動汽車實時控制方面。

根據官方文檔，使用F29H85x系列MCU，設計人員可以同步分配MCU三個內核中的兩個，以處理主機MCU所需的關鍵功能，例如AUTOSAR和ASIL-D完整性級別的關鍵安全和安保任務，而其余內核則處理系統中的控制功能。C29核心與安全與防護單元（SSU）的集成，實現了在同一核心上無縫執行多個控制功能，同時防止各功能之間相互干擾。

F29H85x 系列 MCU 通過增強的 EPWM 功能，進一步提升了汽車系統的性能，使得新型控制拓撲和算法的應用成為可能，例如矩陣變換器拓撲。這些功能包括復雜的比較方案，并集成了安全檢查，如保證最小死區和非法組合邏輯。此外，這些 MCU 中集成的 ADC 幫助實現精確的傳感功能，具備硬件過采樣和結果安全檢查等特性，從而減少了執行常見任務所需的軟開銷。

邊緣NPU火了，但有些廠商更為保守

過去MCU中一直都存在的DSP和FPU，一定程度上都能對AI進行、加速。但AI模型愈發復雜化，僅依靠DPS和FPU算力無疑是不足的。所以廠商都開始向MCU中塞入NPU，像手機SoC、AI PC那樣，大幅度降低MCU在AI上的功耗。

恩智浦在上個月推出了擁有NPU的跨界MCU i.MX RT700，至此，恩智浦MCU、跨界MCU、應用處理器三大系列均擁有了NPU。也就是說，恩智浦整個產品線都內置了AI/ML加速器功能，算力覆蓋從10G到幾T TOPS。

R700相比于前代產品，提升幅度非常之大，可以說是“降維打擊”，早在發布之前就引發了工程師群體的討論。相比上一代產品，其在邊緣提供高達172倍的速度提升和119倍的節能，同時功耗比上一代產品降低了30～70%。

今年4月，英飛凌發布新一代PSOC Edge產品組合。從具體產品來看，有用Arm NPU的，也有自家神經網絡加速器：PSOC Edge E83和E84內置Arm Ethos -U55 NPU處理器，E81采用Arm Helium DSP技術和英飛凌NNLite神經網絡（NN）加速器。

瑞薩一直也布局AI，其曾在去年發布內置瑞薩電子獨家硬件加速器 “DRP，動態可配置處理器-AI”的RZ/V2MA系列產品，實現了精確圖像識別和多攝像頭圖像支持功能。據了解，DRP-AI專為嵌入式機器視覺類AI/ML應用優化設計，可提供實時AI推理和圖像處理功能，兼具高AI推理性能和低功耗特性，家族化產品支持0.4~80TOPS不等的可擴展AI算力，為資源有限的嵌入式端側AI應用提供差異化有競爭力的解決方案。

ADI也在自己的產品中加入了卷積神經網絡（CNN）加速器，其推出的邊緣AI解決方案MAX7800X系列MCU，由兩個微控制器內核（ARM Cortex M4F和RISC-V）加上一個卷積神經網絡（CNN）加速器構成。

ST也看好NPU在MCU或者MPU中的表現，但是不知道為什么產品姍姍來遲。2022年，報道稱ST將推出其首款配備完整神經處理單元 (NPU) 的微控制器STM32N6。而后，又在Embedded World 2023上搶先展示了STM32N6。筆者猜測，可能ST對于NPU的態度上比較保守。

目前來說，市場上MCU都在陸續利用NPU或是自己研發的神經處理加速器布局邊緣AI，Arm、Cadence、Synopsys、Verisilicon、Ceva等IP廠商的NPU IP也在逐漸滲透至MCU中。

但總體來說，MCU廠商走得并沒有其他領域那么快。因為市面上跑的邊緣AI，其實絕大多數情況下，無論是Arm核，還是用DSP、FPU，不帶NPU的通用MCU已經能夠滿足基本要求。與AI PC或者AI手機不同，MCU領域給產品中增加NPU需要實打實的應用，否則容易缺乏市場。AI PC或者AI手機就不一樣了，因為這些領域可以隨時增加一些AI軟件之類的，消費者可以提前買單。

縱觀幾家加入NPU的廠商，都在市場上擁有了應用的驗證，初步形成了良好的循環。等到下游的所有產品都加入了AI功能，并且滲入到了生活，相信邊緣AI和NPU MCU會發展的比現在更加迅速。

也許是真正意義的64位MCU

事實上，在過去多年，似乎還沒有真正意義上的64位MCU。雖然有些搭載RISC-V CPU的產品，偶爾還叫MCU，但也可以算作SoC。而TI的C2000，作為一款DSP MCU，跨越64位很明顯可以快速拉升性能。

64位MCU主要解決的問題是4GB物理尋址的瓶頸，顯然，目前MCU領域使用64位還并不具備很強的意義。因為，現在32位的性能足夠了，64位在絕大的場景下沒有必要。

一位工程師表示，歷史上也出現過一些所謂的645位產品，比如K210是64位的，而且是雙核64位的，但是絕大多數場合下64位沒有必要，一些特殊場合會出現64位，比如AI。也許，邊緣AI如果能繼續火下去，而且模型變得更大時，也許64位MCU就會逐漸流行起來。

參考文獻

[1]https://www.ti.com/about-ti/newsroom/news-releases/2024/2024-11-11-new-ti-mcus-enable-edge-ai-and-industry-leading-real-time-control-to-advance-system-efficiency--safety-and-sustainability.html

[2]https://www.ti.com/lit/ds/symlink/f29h850tu.pdf?ts=1731401489469&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.ti.com%252Fproduct%252FF29H850TU

[3]https://www.ti.com/lit/ab/spradn6/spradn6.pdf?hqs=epd-asm-cd-rtc_f29xxx-pr-ta-electronicanews-wwe&ts=1731478773238&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.ti.com%252Fabout-ti%252Fnewsroom%252Fnews-releases%252F2024%252F2024-11-11-new-ti-mcus-enable-edge-ai-and-industry-leading-real-time-control-to-advance-system-efficiency--safety-and-sustainability.html

[4]https://www.ti.com/lit/ta/nest132/nest132.pdf?ts=1731459244792&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.ti.com%252Fproduct%252FTMS320F28P550SJ

[5]https://www.ti.com/lit/ds/symlink/tms320f28p550sj.pdf?ts=1731463855496&ref_url=https%253A%252F%252Fwww.ti.com%252Ftool%252FTIDA-010933

[6]https://blog.st.com/stm32n6/

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