本文摘要：语音的体验。

语音的体验。恩智浦还为DSP获取4个32位MAC、矢量浮点功能单元、256位宽采访数据总线，以及类似转录函数（例如Sigmoid等传递函数）的DSP拓展，更进一步强化机器学习性能。

恩智浦在这两款产品上自由选择用于Arm近期的Cortex M33 MCU内核，是Arm v8 M架构的首次全面功能实施方案。与现有的Cortex M3和Cortex M0比起，Cortex M33具备明显的性能和安全性平台优势（分别构建了多达15%至65%的改良）。

Cortex M33的主要特性之一是专用协处理器模块，它构建了紧耦合协处理器的高效构建，从而拓展了CPU的处置能力，同时还维持几乎的生态系统和工具链兼容性。曾劲涛向讲解，恩智浦利用专用协处理器模块相连协处理器，减缓了卷积、关联、矩阵运算、传递函数和滤波等机器学习和DSP功能继续执行速度，与在Cortex M33上继续执行比起，性能提高约10倍。协处理器还更进一步利用少见CMSIS-DSP库调用（API）来修改客户代码重制。

多层维护机制，保证边缘计算出来安全性为了维护物联网边缘设备和云至边缘连接的安全性，恩智浦将增强的安全性子系统和软件构建到安全性继续执行环境（SEE）中，以提高信任、隐私和保密方面的性能标准。在LPC5500微控制器和i.MX RT600跨界处理器中，恩智浦建构了一套通过硬件构建的多层维护机制。这种分层安全性方法对于物理维护和运营时维护至关重要，可通过以下方式来维护嵌入式系统：1.基于硬件的不能逆“信任根”的安全性引领；2.基于证书的安全性调试身份验证；3.加密的片上固件存储，获取动态的无延后解密。这些功能与Arm v8 M TrustZone和内存保护单元（MPU）的Arm Cortex M33强化功能结合，利用基于硬件的存储器同构隔绝来构建基于特权的资源和数据采访，从而构建物理维护和运营时维护。

了解到，安全性引领过程利用设备唯一密钥，创立不能逆的硬件“信任根”。这些密钥现在需要由基于SRAM的物理以防克隆技术（PUF）在本地按须要分解，该技术利用SRAM位单元固有的大自然变异特性。这样就可实现最终用户与完整设备制造商（OEM）之间的封闭式事务处理，从而杜绝在有可能不安全性的环境中展开第三方密钥处置。另外，密钥也可通过基于Fuse的传统方法来流经。

而恩智浦的安全性继续执行环境通过对SRAM PUF的创意利用，分解设备唯一的密钥，从而改良了边缘至边缘、云至边缘通信的平面和非对称加密。通过可信计算的组织（TCG）制订的设备辨识包含引擎（DICE）安全性标准，公钥基础设施（PKI）或非对称加密的安全性以求强化。SRAM PUF根据DICE的拒绝，保证唯一设备密钥（UDS）的保密性。

据理解，新的发售的解决方案反对非对称加密加快（RSA中密钥长度为1024至4096位，ECC），还反对最少256位的平面加密和哈希（AES-256和SHA2-256），获取针对mbedTLS优化的库。曾劲涛称之为，以往我们经常听见的芯片后门，很多都是为调试所留的模块，后被黑客挖出利用展开反击。

恩智浦基于Cortex M33打造出的新产品，通过物理维护和运营时维护，可实现安全性调试和加密调试，大大降低通过后门hack芯片的可能性。还更进一步得知，恩智浦已与Dover Microsystems联手合作，在未来的平台中引进Dover的CoreGuard技术。

CoreGuard是基于硬件的主动式防卫安全性IP技术，可即时截击违反预先创建的安全性规则的指令，从而让嵌入式处理器自身需要防卫软件漏洞和基于网络的反击。终端机器学习是MCU的下一个增长点今年6月时，恩智浦曾发布数款RT系列跨界处理器产品。在当时的专访中，恩智浦资深副总裁兼微控制器业务线总经理Geoff Lees曾回应，恩智浦会自由选择大型“XPU”AI处理器的路线，而是期望将小型人工智能核心重新加入到有数的微处理器和微控制器构架上，并坚信这样的战略可以让客户在最后产品上确实享用到人工智能。

本次产品交流会上，曾劲涛再度指出，恩智浦不会专心于边缘末端推理小说计算出来芯片，会去做到云端AI计算出来产品。“终端机器学习是MCU的下一个增长点”，他向阐述了对未来的辨别，相提并论恩智浦不会在未来1~2年内发售硬件机器学习加快芯片。10月16日，恩智浦在巴塞罗那全球ARMTECHCON和物联网大会上，发售了eIQ边缘智能软件环境和可自定义的系统级解决方案。eIQ软件环境还包括建构和优化云训练机器学习模型所需的工具，可在工业、物联网和汽车应用于等领域资源有限的边缘设备上高效运营。

据理解，eIQ软件环境将于今年11月发售alpha版本。在MCU和应用于处理器产品线的反对下，eIQ软件环境可为开发者获取在边缘设备中实行机器学习所需的构件块，并将持续拓展以还包括下列功能：1.数据采集和管理工具；2.传统机器学习算法（例如反对向量机和随机森林）；3.限于于各种神经网络（NN）框架和推理小说引擎的模型切换功能，例如TensorFlow Lite、Caffe2、CNTK和Arm NN；4.反对GLOW和XLA等新兴的NN公司；5.在恩智浦嵌入式处理器上部署异构处置模型的工具。

此外，恩智浦还发售了取名为EdgeScale的软件基础架构，可通过集中于构建机器学习应用于来统一边缘设备中的数据搜集、管理和处理方式。EdgeScale可与基于云的人工智能/机器学习服务无缝构建，并反对在还包括低成本MCU到高性能i.MX跨界处理器在内的所有恩智浦设备上部署云训练模型和推理小说引擎。

曾劲涛在聊天中多次向特别强调，eIQ和EdgeScale两套产品并非是恩智浦面向云端AI计算出来打造出，而是面向工业掌控、以太网动态传输等领域，目的获取终端设备和云之间的相连服务，解决问题人工智能功能从云向边缘设备移往的问题。“恩智浦很早以前之前就意识到，边缘节点的处置技术可贯彻推展客户使用机器学习”，Geoff Lees对说道，“于是以因此，恩智浦创立了可拓展的机器学习解决方案和eIQ工具，期望协助客户更加精彩的提供和用于从云向边缘设备移往的人工智能功能。”原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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