恩智浦最新的应用处理器 i.MX 95 使用恩智浦专有的 NPU IP 进行片上 AI 加速，这与之前使用第三方 IP 的 i.MX 系列新产品有所不同。实际上，慢慢的变多的嵌入式处理器公司正在使用自己的AI加速器，以显著提升产品的差异化。

  i.MX 95 系列专为汽车、工业和物联网市场中支持人工智能的应用而开发，具有符合 ISO 26262 ASIL-B 和 IEC 61508 SIL-2 功能安全标准的安全特性，其中也包括安全岛。典型应用包括工厂机器视觉和车辆语音警告、仪器仪表和摄像头系统。

  恩智浦全球人工智能战略和边缘处理首席技术官 Ali Ors 告诉 EE Times，扩大规模也带来了自身的挑战。

  “当你开始在计算能力方面变得更强大时，你必须处理更多的数据移动、分段、权重管理、DMA 缓冲等。”他说。

  “这是我们自己战略的一部分，独立于 ARM AI加速器的产品和业务战略。”Ors 说。 “我们在市场上看到的以及我们决定执行的是，机器学习加速是我们在嵌入式处理器节点大量参与的所有三个市场的基本组成部分。因此，我们拥有独立技术是有意义的。”

  他说，如果恩智浦拥有硬件 IP，这在某种程度上预示着恩智浦的 eIQ 软件开发环境可当作当今和未来芯片上 AI 加速部件的统一因素。

  Ors 还指出，AI 工作负载仍然非常动态； 模型仍在加快速度进行发展，它们使用的原语和数据类型也是如此。

  “不断依赖软件，能够匹配硬件来运行这样的领域的新事物，这是一个挑战。”他说。 “我们大家都认为我们大家可以更好地支持我们的客户——特别是考虑到恩智浦有 15 年的供应可用性保证——我们一定要维护、支持并确保这些组件部署到市场。”

  “与 i.MX 95 相比，我们在 8M+ 上运行的性能与 i.MX 95 相比，原始性能大致相同，但有很大提升，至少提高 2 倍到 4 倍，具体取决于型号。”Ors 说。 “这是机器学习模型如何进化以及架构如何进化以匹配市场需求的函数。I.MX 95的 NPU 在某些工作负载方面比 8M+ 的 NPU 更有效，这些工作负载在今天比8M+更普遍。”

  “我们制定了针对可能使用相同 2-TOPS 更具体垂直市场器件的计划，但即使在该变体中，咱们提供的内部缓冲区数量或咱们提供的内部接口也可能不一样，比如给 DDR 等。”Ors 说。

  恩智浦的人工智能 eIQ 软件开发环境包括用于数据收集和数据集管理的工具，以及为恩智浦目标和部署选择模型、训练和分析的工具。

  “eIQ 工具包是一个完整的流程，但在任何阶段，您都可以再一次进行选择您想要使用多少恩智浦工具，以及您想要从您自己的脚本或您自己的工具偏好中利用什么。”Ors 说。

  恩智浦的 API 目前对合作伙伴开放访问基础； 这允许第三方为特定用例和工具引入他们的数据集或模型，例如专有量化工具。Ors 表示，NXP 正在努力扩大此 API 的可用性。

  也就是说，NXP 不会依赖第三方为 eIQ 带来差异化功能。 恩智浦自己添加的最新功能是水印防盗，旨在减轻 IP 盗窃，因为它允许客户判断他们部署的模型是否已被盗。

  Ors 描述了怎么样去使用蛮力从最终工作模型重新创建 AI 模型——使用某些输入、收集输出并从那里对权重进行逆向工程。 这将允许某人在他们自己的产品中有效地复制该模型。 恩智浦的水印工具旨在检测何时发生这样的一种情况，并证明被盗 IP 的合法所有者。

  水印工具将水印插入到训练数据中——在这种情况下，人眼可能会或可能不会看到变化。 结果是该模型会对某些带有水印的测试图像进行错误分类，因此使用带有水印的测试图像测试竞争对象的产品将证明知识产权的所有权。 此水印不会影响模型的性能或准确性。

  今天有人会不厌其烦地对图像处理模型进行逆向工程而不是开发自己的模型，这现实吗？

  “与收集使模型真正强大的特定训练数据相比，逆向工程可以更省力。”Ors 说。 “当图像很容易收集时，这毫无意义，但当你进入很具体的工业应用或医疗应用时，训练数据比你从公开可用的图像数据集中获得的数据更有价值。”

  水印工具并不是为了明确防止 IP 盗窃而设计的； 它仅限于证明盗窃已发生。 Ors 说，恩智浦与知识产权法专家合作，以确定在潜在诉讼中能够正常的使用什么样的证据，从而包括用于记录所有权合法证明所需的水印和人工制品的设施，以及准确的时间戳。

  该水印工具现已作为恩智浦 eIQ 开发环境的一部分提供。 i.MX 95 应用处理器预计将于 2023 年下半年开始发布样片。关键字：恩智浦引用地址：恩智浦新款i.MX 95应用处理器将采用自家NPU IP

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