作為眾多MCU芯片廠商的內(nèi)在賦能者，Arm近年來(lái)連續(xù)發(fā)布了帶有算力的內(nèi)核MicroNPU Ethos U55、U65等系列，標(biāo)志著MCU市場(chǎng)對(duì)AI加速器開(kāi)始提出更強(qiáng)需求。
 
    如今在MCU中加入AI加速器逐漸變得流行起來(lái)，使用Tiny ML/Embedded ML把算法部署在MCU上，還可以根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景輕巧靈活地部署在不同架構(gòu)和資源的通用MCU上。
 
    Arm在短時(shí)間內(nèi)連續(xù)發(fā)布兩代針對(duì)MCU的microNPU，一方面說(shuō)明MCU市場(chǎng)對(duì)于AI和AI加速器確實(shí)有很強(qiáng)的需求；另一方面也表明MCU和MPU甚至CPU之間的性能差距正在縮小，這將為未來(lái)智能MCU生態(tài)帶來(lái)新的變化。
 
    AI和MCU的融合或?qū)⒔怄i一個(gè)龐大的市場(chǎng)，或成為未來(lái)萬(wàn)物互聯(lián)的基石。
 
    同時(shí)也看到，除了在MCU中集成硬件加速器，在MCU中解決邊緣AI的更流行的趨勢(shì)在于算法的發(fā)展，ML算法可以使用更小的工具來(lái)開(kāi)發(fā)，如TinyML和TensorFlow Lite，使其能夠在MCU等受限硬件中開(kāi)發(fā)AI應(yīng)用。


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