Фокус на периферийных вычислениях искусственного интеллекта
Укрепление сотрудничества с китайским рынком
«Искусственный интеллект позволяет машинам воспринимать окружающую среду и позволяет им лучше реагировать на человеческие команды. По мере развития технологии процессора искусственный интеллект переходит от облачных вычислений к встроенным приложениям, все еще быстро развиваясь. NXP очень обеспокоен развитием искусственного интеллекта и надеется внедрить технологию искусственного интеллекта в интеллектуальный Интернет вещей », - отметил Джефф Лис.
По словам Джеффа Лиза, NXP подчеркивает стоимость и применение в развитии искусственного интеллекта: «Никто не будет делать AI для AI. Технология искусственного интеллекта в конечном итоге приведет к разработке продукта. Ключом к посадке является стоимость, а во-вторых, Приложения. Продукты и решения NXP используются в широком спектре приложений в периферийных вычислениях Интернета вещей. По мере роста спроса на технологию ИИ мы выберем подходящее ядро ИИ для присоединения к существующим продуктам, и пользователям не придется разрабатывать их самостоятельно. Прикладное программное обеспечение. Общее решение «под ключ» - это направление нашего развития и наша сила », - сказал Джефф Лис.
В то же время Джефф Лиз очень оптимистично относится к развитию искусственного интеллекта в Китае: «Я думаю, что рынок искусственного интеллекта и машинного обучения в Китае лидирует в мире. Хотя американские компании впервые начали развивать технологию ИИ, теперь широкая китайская компания, занимающаяся разработкой продуктов ИИ, - это другие страны. Китайские продукты ИИ разнообразны, в том числе игрушки, которые начали подчеркивать концепцию ИИ. Китай является наиболее активной областью применения ИИ.
Таким образом, NXP будет укреплять свое сотрудничество с китайскими компаниями в области искусственного интеллекта в области граничных вычислений. Согласно концепции Джеффа Лиза, сотрудничество можно разделить на три этапа: первый этап - сотрудничество с компанией искусственного интеллекта в сфере голосовой связи Китая. Система и экосистема переносятся на продукты NXP не только в i.MX 7ULP, i.MX 8M и других процессорах приложений, i.MX RT и других трансграничных процессорах, даже в младших микропроцессорах. , соответствующая экологическая среда и операционная система будут пересажены, второй этап - оптимизация. NXP будет работать с китайскими университетами и научно-исследовательскими институтами, чтобы перевести соответствующие результаты исследований в продукты, включая инструменты, языковые алгоритмы и т. д. Не все Операции обработки данных должны выполняться в облаке, многие алгоритмы машинного обучения могут быть оптимизированы локально и более эффективно и безопасно. Третий этап - передача более совершенного машинного обучения, алгоритмов для недорогих микро- На процессоре, на микроконтроллере, область применения машинного обучения дополнительно расширяется в области краевых вычислений.
Фокус NXP на искусственный интеллект сосредоточен на краевых вычислениях, подчеркивая при этом стоимость, применение и сотрудничество с китайским рынком.
Оптимистичный процесс FD-SOI
Применимо для интеллектуального интернет-рынка Things
Разработка и преобразование интернет-технологий «Искусственный интеллект» стимулируется сочетанием микропроцессорной технологии и технологической технологии. С точки зрения производственного процесса маршрут FD-SOI становится в центре внимания интеллектуального интернет-макета NXP.
В медиа-мероприятии 2017 года Джефф Лис сказал, что встроенный процессор приложений NXP будет сосредоточен на технологии FD-SOI. Есть две причины для принятия FD-SOI: во-первых, с развитием технологии, чипами Сложность становится все выше и выше, например, интегральные аналоговые схемы, радиочастотные цепи и т. Д., А также требует более низкого энергопотребления. В некоторых приложениях требуется быстрая функция пробуждения для связи с облачным облаком в реальном времени ». Я лично считаю, что FD- SOI - наиболее подходящий процесс производства чипов для приложений IoT », - сказал Джефф Лис.
В качестве полупроводникового процесса производства FD-SOI обладает многими техническими преимуществами, такими как уменьшение паразитной емкости и увеличение частоты устройства. По сравнению с объемным кремнием частота устройств SOI увеличивается на 20-35%. Из-за уменьшения паразитной емкости утечка уменьшается. Ток, потребляемая мощность устройств SOI снижается на 35% ~ 70%, устраняется эффект запирания, подавление импульсного тока субстрата подавляется, а появление мягких ошибок уменьшается, а процесс совместим с кремниевым процессом, который может уменьшить процесс на 13% ~ 20% и т. Д. В низкопроизводительных чипах IoT технология FD-SOI имеет свои особенности.
Понятно, что i.MX 7ULP NXP серийно выпускается с 28-дюймовым FD-SOI от Samsung, и готовится шесть чипов, включая i.MX 8 и i.MX 8X, а также iMX RT. К процессу FD-SOI.
В настоящее время в мире есть две крупные OEM-компании с производственными линиями FD-SOI - Samsung и Grofund. В дополнение к разработке процесса 12FDX в Дрездене, Германия, Grofund, как ожидается, будет запущен в массовое производство в 2019 году. Он также строит производственную линию FD-SOI в Чэнду, Сычуань, Китай. Shanghai Huali Microelectronics, литейная компания в Китае, также сообщила о разработке процесса производства FD-SOI.
Джефф Лис сказал, что, когда технология зрелая, она не исключает сотрудничества с другими литейными заводами.