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NXP Connects 2020

Neuer KI-Core von Arm in Kooperation mit NXP

27. Oktober 2020, 10:04 Uhr   |  Gerhard Stelzer

Neuer KI-Core von Arm in Kooperation mit NXP
© NXP

KI am Edge ist das Ziel der Kooperationen von NXP mit Arm und Au-Zone Technologies.

NXP treibt in Zusammenarbeit mit Arm die Entwicklung eines Neuronalen Netzes für den Einsatz am Edge voran und plant seine i.MX-Applikationsprozessoren im Rahmen dessen mit der 1 TOPS starken Arm »Ethos-U65 microNPU« auszurüsten.

Der niederländische Halbleiterkonzern NXP Semiconductors hat auf der eigenen Entwicklerkonferenz NXP Connects 2020 den weiteren Ausbau seiner Entwicklungsumgebung und seines Produktportfolios für Maschinelles Lernen (ML) angekündigt. Dazu haben die Holländer in eine exklusive strategische Partnerschaft mit Au-Zone Technologies in Kanada investiert, um die eigene »eIQ Machine Learning«-Softwareentwicklungsumgebung mit anwenderfreundlichen ML-Tools zu erweitern.

Darüber hinaus arbeitet NXP mit der britischen Prozessorschmiede Arm als führendem Technologiepartner bei der Entwicklung der »Ethos-U microNPU«-Architektur (Neural Processing Unit) zur Unterstützung von Applikationsprozessoren zusammen, woraus nun die »Ethos-U65 microNPU« resultiert. Die Holländer werden die Ethos-U microNPU-Architektur in die nächste Generation von i.MX-Applikationsprozessoren integrieren, um energieeffiziente und kostengünstige ML-Lösungen für die rasch wachsenden IoT-Anwendungen im Industrie- und Edge-Bereich bereitzustellen. Konkret erreicht die neue Lösung eine Rechenleistung von bis zu 1 TOPS (512 parallele multiply-accumulate Operationen bei 1 GHz).

»Durch die Partnerschaften mit Arm und Au-Zone sowie durch technologische Entwicklungen im eigenen Hause möchten wir die Effizienz unserer Prozessoren kontinuierlich steigern und gleichzeitig unseren Kunden zu mehr Produktivität und kürzeren Markteinführungszeiten verhelfen«, erklärt Ron Martino, Senior Vice President und General Manager des Geschäftsbereichs Edge Processing bei NXP Semiconductors.

NXP und Arm mit gemeinsamer NPU-Entwicklung

Die »eIQ ML« Entwicklungsumgebung von Au-Zone Technologies lässt sich per GUI oder per Kommandozeile bedienen.
Bei der DeepView ML Tool Suite von Au-Zone lassen sich sowohl eigene Trainingsdaten als auch eigene Modelle verwenden.
Inferenz-Datenverarbeitung am Edge mit verschiedenen Prozessortypen.

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Maschinelles Lernen für den Einsatz in der Breite

Mit der »DeepView ML« Tool Suite von Au-Zone wird eIQ um eine intuitive grafische Benutzeroberfläche (GUI) und einen Workflow erweitert. Damit können Entwickler vom Anfänger bis zum Profi Datensätze und Modelle importieren, sowie NN-Modelle (Neural Networking) und ML-Workloads über das gesamte NXP Edge Processing Portfolio hinweg in kürzester Zeit trainieren und bereitstellen. Um selbst die anspruchsvollsten Anforderungen heutiger Industrie- und IoT-Anwendungen zu erfüllen, bietet die DeepView ML Tool Suite Entwicklern erweiterte Funktionen zum Bereinigen, Quantisieren, Validieren und Bereitstellen öffentlicher oder proprietärer NN-Modelle auf NXP-Bausteinen. Darüber hinaus ermöglicht DeepView mit der zielgerichteten Profilerstellung auf Diagrammebene Entwicklern Einblicke in die Laufzeit, um NN-Modellarchitekturen, Systemparameter und die Laufzeitleistung weiter zu optimieren. Durch die Ergänzung der Open-Source-Inferenz-Technik in NXP eIQ um die Au-Zone DeepView-Laufzeit-Inferenzmaschine können Anwender ML-Workloads und Leistungsdaten über viele Bausteine von NXP hinweg mit minimalem Aufwand bewerten. Ein wesentliches Merkmal der DeepView-Laufzeit-Inferenzmaschine besteht darin, dass sie die Systemspeichernutzung und die Datenbewegungen für die jeweilige SoC-Architektur optimiert.

»Wir von Au-Zone freuen uns, die Investition und die strategische Partnerschaft mit NXP, dem führenden Anbieter von Edge-Processing, bekannt geben zu können, insbesondere mit Blick auf die faszinierende Roadmap für zusätzliche Bausteine mit ML-Beschleunigung«, kommentiert Brad Scott, CEO von Au-Zone. »Wir haben DeepView entwickelt, um Entwicklern intuitive Tools und Inferenztechnologien an die Hand zu geben. Diese Partnerschaft baut auf einer jahrzehntelangen technischen Zusammenarbeit mit NXP auf und wird als Katalysator für die Bereitstellung von Maschinellen Lernverfahren dienen, da unsere Kunden auch für Edge-Anwendungen zunehmend auf Inferenzmaschinen umsteigen.«

Arm Ethos-U65 NPU in künftigen i.MX-Prozessoren verfügbar

Um Maschinelles Lernen in einer Vielzahl von Edge-Anwendungen, in denen ML nur auf CPUs ausgeführt werden kann, verfügbar zu machen, wird NXP seine i.MX-Applikationsprozessoren (Teil des EdgeVerse-Portfolios) mit Ethos-U65-ML-Beschleunigern ausrüsten und damit den bereits angekündigten i.MX-8M-Plus-Anwendungsprozessor um eine integrierte NPU ergänzen.

Die Technologiepartnerschaft zwischen NXP und Arm konzentriert sich auf die Definition der System-Level-Aspekte der microNPU, die bis zu 1 TOPS unterstützt. Der Ethos-U65 liegt von der leistungsbezogenen  Energieeffizienz in der Klasse seines Vorgängers Ethos-U55. Die microNPU Ethos-U65 arbeitet mit dem Cortex-M-Kern zusammen, der bereits in den i.MX-Familien heterogener SoCs von NXP vorhanden ist.

»Es gab einen Anstieg von KI und ML bei Industrie- und IoT-Anwendungen, der die Nachfrage nach mehr geräteinternen ML-Funktionen ankurbelte«, stellt Dennis Laudick, Vizepräsident für Marketing der Machine Learning Group von Arm, fest.

Die Arm Ethos-U65 NPU wird in künftigen Applikationsprozessoren von NXP erhältlich sein. Die DeepView ML Tool Suite und die DeepView Laufzeit-Inferenzmaschine von Au-Zone – beide in eIQ integriert – stehen ab dem ersten Quartal 2021 kostenlos zur Verfügung. Der Zugang zu den systemübergreifenden Softwaretools wird über die eIQ Machine Learning Softwareentwicklungsumgebung von NXP möglich sein. Die Tools sollen von der Schulung bis hin zur Validierung und Bereitstellung vorhandener oder neuer neuronaler Netzwerkmodelle für NXP-Chips mit integrierter Ethos-U55 bzw. -U65 microNPU alle erforderlichen Funktionen abdecken.

Für Einsteiger bieten NXP und Arm ein kostenloses Webseminar am 10. November 2020 an.

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