Nuvoton heeft zijn nieuwe Endpoint AI Platform aangekondigd om de ontwikkeling van volledig uitgeruste microcontroller (MCU) AI-producten te versnellen. Deze oplossingen worden mogelijk gemaakt door Nuvoton's krachtige nieuwe MCU- en MPU-silicium, waaronder de NuMicro® M55M1 uitgerust met Ethos U55 NPU, NuMicro® MA35D1 en NuMicro® M467-serie. Deze MCU's vormen een waardevolle aanvulling op de moderne AI-centrische computing toolkit en laten zien hoe Nuvoton nauw blijft samenwerken met Arm en andere bedrijven om een gebruiksvriendelijk en compleet Endpoint AI Ecosysteem te ontwikkelen.

Ontwikkeling op deze platformen wordt gemakkelijk gemaakt door Nuvoton's NuEdgeWise: een veelzijdige, eenvoudig te gebruiken tool voor machine learning (ML) ontwikkeling, die toch geschikt is voor geavanceerde taken. Deze krachtige kernhardware, gecombineerd met unieke, rijke ontwikkeltools, bevestigt Nuvoton's reputatie als toonaangevende leverancier van microcontrollerplatformen. Deze nieuwe, op één chip gebaseerde platforms zijn ideaal voor toepassingen zoals slimme huishoudelijke apparaten en beveiliging, slimme stadsdiensten, industrie, landbouw, entertainment, milieubescherming, onderwijs, zeer nauwkeurige spraakbesturingstaken en sport, gezondheid en fitness.

Nieuwe ML-gerichte hardware met NPU: NuMicro M55M1: De NuMicro M55M1-serie microcontroller is gericht op toepassingen voor machinaal leren, geholpen door de Ethos-U55 NPU (Neural Processing Unit) en on-device AI-functies die geschikt zijn voor ingebedde toepassingen. Met deze MCU kan het systeem op gebeurtenissen letten ? op basis van beeldsensor, microfoon en sensoren ?

in de spaarstand, zonder de centrale processor wakker te maken. De M55M1 MCU bevat een ML-modelbeschermingsmechanisme dat de beveiliging verbetert door het intellectuele eigendom van ML te beschermen tegen mogelijke kwaadwillige hackpogingen. Dit zijn enkele van de eerste processors die Arm Helium-technologie ondersteunen, die een aanzienlijke prestatieverbetering biedt voor machine learning (ML) en digitale signaalverwerking (DSP) toepassingen in kleine, laagvermogen embedded systemen. De MA35D1-serie is een heterogene multi-core microprocessor voor high-end Edge IIoT Gateway, gebaseerd op een dual-core 64-bit Arm Cortex-A35 kern op 800 MHz en een 180 MHz Arm Cortex-M4.

Deze krachtige kernen vergemakkelijken Tiny AI/ML edge computing. De M467-serie is een 32-bits microcontroller gebaseerd op de Arm Cortex-M4F kern met een ingebouwde DSP-instructieset en een single precision floating point unit (FPU). Hij is ideaal voor een groot aantal toepassingen: slimme huishoudelijke apparaten, IoT-gateways, industriële besturing, telecommunicatie en datacenters.

Bij IoT-taken kan de M467 worden uitgebreid met een rijke set connectiviteits-, I/O- en beveiligingsrandapparaten, van Ethernet 10/100 MAC tot hardware-encryptie, decryptie en sleutelopslag. Met de brede ingebouwde I/O-ondersteuning van de M467 kunnen gebruikers alleen de exacte hardware-uitbreidingen kiezen die ze nodig hebben voor hun specifieke toepassingen. De M467 ondersteunt ook HyperRAM.

In AI/ML-toepassingen biedt de 64 MB HyperRAM de flexibiliteit om verschillende ML-modellen met verschillende geheugengrootte- of dichtheidsvereisten te verwerken. HyperRAM biedt ook energiebesparing, geschiktheid voor beschikbare bandbreedte, gebruiksgemak en flexibele uitbreiding van geheugenopties. Voor alle bovengenoemde hardwaretoepassingen zijn volledig uitgeruste ontwikkelkaarten verkrijgbaar.

Deze worden ondersteund door Nuvoton's diepgaande ontwikkeltools, ontwikkelomgeving en enthousiaste ondersteuning. De ontwikkeling van AI-toepassingen met de NuMaker MA35D1 maakt bijvoorbeeld niet alleen efficiënte machine-learningprojecten mogelijk, zoals beeldclassificatie, maar presenteert de analyse ook intuïtief aan de gebruiker via de Human Machine Interface (HMI). Ondertussen is het NuMaker-IoT-M467-ontwikkelbord speciaal ontworpen voor IoT-toepassingen van de M467 MCU.

Nuvoton's NuEdgeWise IDE (Integrated Development Environment) is een machine-learning tool ontworpen voor TinyML-ontwikkeling. De IDE ondersteunt de vier belangrijkste stadia van de ontwikkeling van ML-toepassingen: labelen, trainen, valideren en testen. NuEdgeWise maakt gebruik van het populaire Jupyter Notebook-platform, zodat ontwikkelaars modellen op Nuvoton-chips kunnen trainen en implementeren met behulp van TensorFlow Lite.

Dit maakt TinyML-toepassingen toegankelijker en gemakkelijker te implementeren.