· 新唐宣布推出新的 AI 和機器學習單芯片產(chǎn)品
· 緊湊設計和低功耗適用于機器學習
· 為今日和未來的機器學習應用而設計
· 應用包括 TinyML、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧家居、智慧城市等等
· 擁有深度開發(fā)環(huán)境和開發(fā)工具的支持
· 新唐 NuEdgeWise IDE提供強大而簡單的機器學習開發(fā)環(huán)境
· 提供功能完整的開發(fā)板
臺灣新竹 - 2024 年 1 月 5 日 - 新唐宣布推出新的端點 AI 平臺，以加速完整功能微控制器 AI 產(chǎn)品的開發(fā)。這些解決方案是基于新唐新架構(gòu)設計的微控制器和微處理器，包括NuMicro® MA35D1、NuMicro® M467和配備 Ethos U55 NPU 的 NuMicro® M55M1系列。這些系列展示了新唐如何繼續(xù)與 Arm 和其他公司緊密合作，開發(fā)用戶友好和完整的端點 AI 生態(tài)系統(tǒng)。
新唐 NuEdgeWise使開發(fā)過程更輕松：這是一個全面且易于采用的機器學習開發(fā)工具，此外也適用于尖端任務。新唐作為領先的微控制器平臺供貨商，提供強大的核心硬件加上獨特豐富的開發(fā)工具。
這些新的平臺適用于智慧家居、安全、智慧城市服務、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、娛樂、環(huán)境保護、教育、高度準確的語音控制任務，以及運動、健康和健身等應用。
全新以機器學習為焦點的硬件，搭載 NPU：NuMicro M55M1
NuMicro M55M1 系列微控制器針對機器學習應用而設計，搭載 Ethos-U55 NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元)和適用于嵌入式應用的設備 AI 功能。M55M1允許系統(tǒng)在低功耗模式下監(jiān)控事件，基于影像傳感器、麥克風和傳感器，而無需喚醒中央處理器。M55M1包含一個機器學習模型保護機制，通過防范潛在的惡意入侵意圖，提升了機器學習知識產(chǎn)權(quán)的安全性。M55M1是首批支持 Arm Helium 技術(shù)的微控制器之一，該技術(shù)能夠為小型、低功耗的嵌入式系統(tǒng)中的機器學習和數(shù)字訊號處理(DSP)應用提供顯著的性能提升。
邊緣工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關解決方案：NuMicro MA35D1
MA35D1 系列是用于高階邊緣工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關的異核同構(gòu)微處理器，基于雙核心 64 位 Arm Cortex-A35 核心，頻率為 800 MHz，和一個 180 MHz Arm Cortex-M4。這些高性能核心有助于Tiny AI/ML 邊緣運算。
多用途 NuMicro M467，具有 IoT 應用和優(yōu)異連接性
M467 系列是基于 Arm Cortex-M4F 核心的 32 位微控制器，具有內(nèi)建 DSP 指令集和單精度浮點運算單元(FPU)。適用于多種應用場景：智慧家居電器、物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關、工業(yè)控制、電信和數(shù)據(jù)中心。
在物聯(lián)網(wǎng)任務中，M467 可以通過豐富的連接性、I/O 和安全外設進行擴展，從以太網(wǎng) 10/100 MAC 到硬件加解密和密鑰儲存。借助 M467 廣泛的內(nèi)建 I/O，用戶可以根據(jù)特定應用需求選擇所需的硬件擴充。M467 同時支持 HyperRAM，在 AI/ML 應用中，64 MB HyperRAM 提供了處理不同內(nèi)存大小或封裝需求的靈活性。HyperRAM 也具有節(jié)能、適應可用帶寬、易用性以及靈活擴展內(nèi)存選項的特性。
強大的開發(fā)支持
所有上述硬件應用都提供了功能完整的開發(fā)板。使用者可獲得新唐深度開發(fā)工具和開發(fā)環(huán)境的支持。例如，使用 NuMaker MA35D1 進行的 AI 應用開發(fā)不僅能夠?qū)崿F(xiàn)高效的機器學習項目，比如通過人機接口直觀地向用戶呈現(xiàn)圖像分類結(jié)果。與此同時，NuMaker-IoT-M467 開發(fā)板專門設計用于 M467 微控制器的物聯(lián)網(wǎng)應用。
NuEdgeWise 機器學習 IDE 簡化 TinyML 開發(fā)
新唐 NuEdgeWise IDE(集成開發(fā)環(huán)境)是專為 TinyML 開發(fā)設計的機器學習工具。此 IDE 支持機器學習應用開發(fā)的四個關鍵階段：標記、訓練、驗證和測試。NuEdgeWise 利用常見的 Jupyter Notebook 平臺，允許開發(fā)人員使用 TensorFlow Lite 在 新唐芯片上進行模型的訓練和部署。這使得 TinyML 應用更易于接觸和實施。
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