AI驱动的物联网设备的崛起正在推动当今微控制器单元（MCU）领域的极限。随着AI驱动的感知应用——如语音、面部识别、物体检测和手势控制——在从智能家居设备到工业自动化的各个领域变得至关重要，支持它们的硬件却未能跟上步伐。挑战在于，广泛使用的32位传统MCU无法应对AI工作负载带来的要求。
尽管半导体厂商推出了新的解决方案（如AI MCU），但整体体验仍然不理想。架构过于僵化，软件和工具仍然是专有的，解决方案过于复杂。
此外，目前市场上许多支持AI的设备是从原本为其他应用（如移动、云计算、汽车或通用嵌入式计算）设计的芯片重新利用而来。尽管这些架构功能强大，但并未针对物联网设备所需的超低功耗、常开操作进行优化。结果是一个碎片化的AI生态系统，设计者必须在低、中、高AI处理能力之间做出选择，往往导致性能、功率效率和成本之间的折衷。
更加严重的是现有系统架构的低效性。许多AI MCU依赖于僵化、不灵活的设计，无法平衡计算能力和能效。
在物联网环境中，设备必须在一次电池充电后工作数月，这种不匹配导致了不必要的功耗，并限制了边缘AI的潜力。
为了克服这些挑战，行业需要一种新型MCU，将智能传感与AI加速计算相结合。这些下一代MCU必须提供高效的AI处理、可扩展的性能和专门为常开、低功耗应用量身定制的能源优化。
Synaptics通过 Synaptics Astra™ SR-Series 平台的情境感知AI MCU引领行业，为物联网设备提供支持。Astra™平台集成了硬件、开源软件、开发套件和生态系统合作伙伴。
推出适用于智能物联网AI处理的多档位架构
第一代SR100系列高性能MCU引入了一种新颖的三层架构，旨在优化物联网设备的AI处理。与传统的MCU不同，SR110根据实时系统需求动态调整计算能力，而不是始终保持全功率或完全空闲。这种情境感知计算使得设备能够在需要时保持高性能AI能力，同时实现超低功耗（ULP）运行。
该设计的核心是三个不同的计算域或“档位”，它们在不同的功耗级别下工作，以平衡能效和AI处理性能。
ULP常开域: 以超低功耗持续监测活动
常开（Always-On）域负责持续监测环境的变化，即使主处理器处于睡眠模式。这样可以确保系统在不耗尽电池电量的情况下保持响应。
该域设计用于检测基于视觉和音频的事件，如运动、声音模式或光照变化。它可以根据预设的检测参数生成唤醒触发器。
SR100系列的另一个特点是低功耗预滚动。当事件被监测时，它们会存储在设备上。当触发事件发生时，触发事件及其前序事件将被发送到下一个域进行更深入的分析。
效率域: 实时事件检测的低功耗AI处理
效率域负责在事件检测后进行初步的AI推理。它由一个运行在100 MHz的Arm® Cortex®-M4 MCU和一个来自Synaptics的定制微型NPU（神经处理单元）组成，提供高达10 GOPS的AI推理能力。
当发生唤醒事件（如检测到的物体或音频提示）时，效率域中的计算元素使用轻量级AI模型处理数据，以确定事件的性质。这使得实时物体检测、声音事件检测以及其他基本AI任务成为可能，同时保持低功耗。
如果需要进一步处理——如更高分辨率的面部识别或复杂的AI推理——系统将升级到性能域。
性能域: 高计算AI加速，用于高级处理
对于更高要求的AI任务，将激活性能域。该域提供显著更高的处理能力，适用于计算密集型应用，如面部识别、人体姿势估计和高级物体检测与分类。
性能域由一个400 MHz的Arm Cortex-M55 MCU和运行在400 MHz的Arm® Helium™扩展组成，在MCU框架内提供高速AI执行，并配备一个高性能NPU（Arm Ethos U-55），同样以400 MHz运行，提供高达100 GOPS的AI推理能力。
这种新颖的分层处理结构确保在任何给定时刻只使用必要的计算能力，大大提高了能效而不妥协性能。
情景感知AI计算的未来
SR100系列的智能档位算法根据系统需求动态切换计算域。这种情景感知的AI计算提高了可扩展性、能效和标准化开发。该平台方法更具灵活性，并推动了更标准化的开发实践，这是物联网AI领域快速发展的关键。
- 可扩展性：实时调整处理能力，从超低功耗传感到高性能AI推理
- 能效：通过保持高功耗域空闲直到需要时，最大限度地减少不必要的功耗
- 标准化开发：运行在基于RTOS的平台，如FreeRTOS™和Zephyr，确保与现有物联网生态系统的兼容性。
- Astra™ Machina Micro开发套件：将可扩展性、能效和标准化开发以及向量化结合在一起，快速原型开发。
SR100 MCU提供丰富的I/O和外设，包括MIPI-CSI、轻量级ISP、USB、串行接口和安全功能，是多模态、AI启用的物联网设备的多功能、能效高、可高度编程的解决方案。
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