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AI大潮下MCU/MPU“何為”“如何為”?透過一款具體方案找答案

Felix分析 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:吳子鵬 ? 2023-09-27 00:13 ? 次閱讀
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電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/吳子鵬)當(dāng)前,以生成式AI為代表的新一輪AI浪潮正在給各行各業(yè)帶來翻天覆地的變化。與此同時(shí),人們也在重新思考邊緣AI的定義和部署。比如,如何將目前大熱的AI模型部署到終端,如何在現(xiàn)有方案的基礎(chǔ)上加入AI的能力。筆者認(rèn)為,在第二十三屆中國國際工業(yè)博覽會(以下簡稱:工博會)上,瑞薩電子的一款方案具有很好的借鑒意義。

基于Arm? Cortex?-M85內(nèi)核MCU嵌入式AI

本次工博會上,瑞薩電子圍繞“智慧、創(chuàng)新、融合,瑞薩MCU/MPU引領(lǐng)工業(yè)‘芯’未來”的主題,一共帶來了12款方案,包括:
·交流伺服解決方案
·面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)
·大功率BLDC電機(jī)控制方案
·多協(xié)議工業(yè)以太網(wǎng)解決方案
·RX72M單芯片工業(yè)以太網(wǎng)伺服驅(qū)動解決方案
·RA6T2 AI電機(jī)無傳感器異常檢測
·基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI
·RX23E-A工業(yè)秤實(shí)現(xiàn)高精度測量
·IO-Link 通信從站&主站整體解決方案
·SLG47105 DC及步進(jìn)馬達(dá)控制
·HVPAK? SLG47105助推啟動和按壓停止的玩具車
·符合EtherCAT規(guī)范的FSoE網(wǎng)絡(luò)功能安全協(xié)議套件

在和記者交流時(shí),瑞薩電子嵌入式處理器事業(yè)部總監(jiān)沈清表示,“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”和“面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)”是此次工博會上瑞薩電子特別想推薦給行業(yè)終端用戶的,它們各有側(cè)重。

其中,在“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”方案中,憑借瑞薩電子Reality AI工具,實(shí)現(xiàn)了對電機(jī)的不平衡負(fù)荷/負(fù)載的檢測。

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基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI方案


2022年7月,瑞薩電子完成對Reality AI的收購,出發(fā)點(diǎn)就是為了滿足端點(diǎn)工作復(fù)雜度增加之后,嵌入式產(chǎn)品對于AI賦予更多的期待沈清指出,Reality AI工具是一個(gè)基于非視覺類信號處理算法,針對系統(tǒng)預(yù)測性維護(hù)和系統(tǒng)效能提升的全自動AI建模工具,它和其他AI工具有兩個(gè)明顯的不同:

·提供硬件分析服務(wù)

Reality AI工具不僅對模型算法有分析的能力,同時(shí)對客戶硬件系統(tǒng)也具備分析能力,能夠幫助用戶完成傳感器選型、布設(shè)和調(diào)優(yōu)等相關(guān)工作。

·提供可解釋的AI

Reality AI工具能夠讓用戶讀懂這個(gè)模型,知道各個(gè)工作部署的原因,通過可視化和圖形化的界面讓相關(guān)AI模型具有可解釋的特性。

提供如此領(lǐng)先的嵌入式AI性能,并不意味著Reality AI工具的部署需要耗費(fèi)大量的系統(tǒng)硬件資源。沈清稱,Reality AI是一個(gè)精準(zhǔn)、高效的AI工具,占用的資源非常小。在“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”方案里,系統(tǒng)里MCU本身有512KB的Flash,Reality AI只占用了20KB的Flash,對于CPU系統(tǒng)資源的消耗大概在1%到1.5%,是一個(gè)非常輕量級的負(fù)荷檢測。

瑞薩電子工業(yè)自動化事業(yè)部高級總監(jiān)徐征在介紹Reality AI應(yīng)用時(shí)表示,Reality AI主要面向預(yù)測性維護(hù)應(yīng)用,將傳統(tǒng)運(yùn)維工程師的經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)內(nèi)部的“know how”。并且,傳統(tǒng)運(yùn)維做定期校對主要靠相關(guān)人員的經(jīng)驗(yàn),通過部署Reality AI,就可以基于不同設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀態(tài),判斷設(shè)備狀態(tài)是否在可控范圍,是否需要去維護(hù)。

Reality AI的部署非常簡單,在具體的應(yīng)用場景下提取特征變量,然后將融合的算法部署到MCU/MPU上即可,由于有特征變量的加入,這便是一種定制性的算法。用戶并不需要為了部署Reality AI去更換自己的硬件平臺,因此相當(dāng)于是對現(xiàn)有硬件價(jià)值量的提升。

對于Reality AI的部署價(jià)值,沈清特別提到了一個(gè)客戶案例:某用戶為了部署嵌入式AI,將CPU、Memory配置擴(kuò)充到了很高的水平,更換了原來的MCU,并且配置了13個(gè)傳感器用以支撐系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)。通過在瑞薩MCU上部署Reality AI,用戶MCU成本顯著降低,并且傳感器數(shù)量從13個(gè)降為3個(gè)就解決了相關(guān)需求。

通過瑞薩電子“基于Arm Cortex-M85內(nèi)核MCU的嵌入式AI”這款方案可以發(fā)現(xiàn),嵌入式設(shè)備對于AI技術(shù)的運(yùn)用需要注意以下幾點(diǎn):
·首先是通過部署嵌入式AI方案要能夠給系統(tǒng)性能帶來明顯的改變,并且這些改變是清晰的、可解釋的;
·其次是嵌入式AI方案要具備輕量化AI的屬性,不給系統(tǒng)硬件造成過大的負(fù)擔(dān);
·第三點(diǎn)是這個(gè)嵌入式AI方案要便于部署,既要能夠快速和軟件系統(tǒng)融合,也要能夠和硬件系統(tǒng)做適配;
·第四點(diǎn)是這個(gè)嵌入式AI方案要解決實(shí)際問題,通過特征變量的加入能夠快速成為一種定制化的方案。

面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)

“面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)”方案是一個(gè)非常契合當(dāng)下熱點(diǎn)的方案。從能源轉(zhuǎn)型的角度來看,新能源市場具有廣闊的發(fā)展?jié)摿?。傳統(tǒng)化石燃料資源的日益枯竭,以及其產(chǎn)生的環(huán)境問題逐漸凸顯,都在促進(jìn)全球主要國家和地區(qū)積極部署自己的新能源產(chǎn)業(yè)。

“面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)”基于瑞薩高性能RA6T2 Arm核MCU, 采用圖騰柱無橋PFC+雙有源全橋(DAB)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)雙向能量流動控制,非常適合用于儲能、并網(wǎng)可再生能源發(fā)電、電池化成和OBC(On-board charger)等方向的應(yīng)用。

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面向新能源的全數(shù)字電源系統(tǒng)


通過在方案中使用過零點(diǎn)的電流抑制控制算法,該方案可以讓系統(tǒng)電流的總諧波失真有效降低,可以讓系統(tǒng)整體效率達(dá)到99.94%的水平,彌補(bǔ)一些傳統(tǒng)控制算法效率的不足。

此外,瑞薩電子展示的大功率BLDC電機(jī)控制方案涵蓋了高速和低速/高扭矩電機(jī)控制的廣泛使用場景;符合EtherCAT規(guī)范的FSoE網(wǎng)絡(luò)功能安全協(xié)議套件,分別由RX72M作為EtherCAT從站通訊以及RX23T兩顆MCU搭建的硬件冗余架構(gòu)組成,可以在EtherCAT的同一網(wǎng)絡(luò)中并行傳輸標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)以及安全相關(guān)數(shù)據(jù),是現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和通信系統(tǒng)不可或缺的一部分。

小結(jié)

本次工博會,瑞薩電子展示了兩個(gè)方面的能力。其一是領(lǐng)先的方案實(shí)現(xiàn)能力,這是一種對行業(yè)有深刻理解的表現(xiàn)。圍繞核心的MCU和MPU,面向重點(diǎn)領(lǐng)域,瑞薩電子展出的相關(guān)方案極具參考性。

其二是瑞薩電子對嵌入式AI的領(lǐng)先理解,Reality AI絕對可以說是現(xiàn)階段小型化嵌入式AI部署的典范,對于后續(xù)這一領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展有很好的借鑒意義。

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