跨界處理器如何將「深度廣度」進行到底？

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無論是融合AI還是生態鏈打造，恩智浦跨界處理器仍在演繹創新的「跨界」。

文｜艾檬

校對｜樂川

圖源｜集微網

集微網消息，所謂「兵無常勢，水無常形。」 去年6月，恩智浦首次公布面向IoT領域的i.MX RT跨界處理器，兼具MPU高性能和MCU的低功耗優勢，成為過去一年中的爆款。而一年已過，恩智浦不僅交上了一份滿意的答卷，還實現了i.MX RT 的全新「觀感」，無論是融合AI還是生態鏈打造，恩智浦跨界處理器仍在演繹創新的「跨界」。

全面布局

從營收來看，恩智浦2017年全年營業收入高達92.6億美元，其中包括MCU、高性能AP等產品的安全互聯設備事業部營收為25.9億美元，同比增長21%，由此可見恩智浦對AP的倚重。

因而，為進一步適應市場的需求，一方面恩智浦不斷踐行「為中國定義、設計、製造和服務中國」的戰略。恩智浦資深副總裁兼微控制器業務線總經理 Geoff Lees明確指出，恩智浦的研發資源一直在向中國傾斜，在中國共有將近7000名員工，覆蓋設計、硬體、軟體、客戶支持全線的產業鏈。並且恩智浦在蘇州投資設立了中國最大的研發中心，上海也設立了一個大的設計中心，並在天津有設計和生產中心。此外，恩智浦與中國產學研機構等合作緊密。

另一方面，在產品層面不斷加快量產，並加強拓展深度及廣度。Geoff Lees表示，第一款產品RT1050已由SMIC製造於10月量產，據悉RT1050的性能比同類產品高50%。中國已有4大客戶進入量產，在全球已有2500個客戶在進行開發。據恩智浦估算，RT1050的市場潛力已達到5億美元數量級。同時，RT1050還開發了新封裝版本，採用了更適合中國市場的大封裝，可降低PCB成本。

有了市場積極的回饋，恩智浦自然更要加足馬力。恩智浦微控制器業務線全球資深產品經理曾勁濤介紹了三款全新的i.MX RT跨界處理器：作為性價比更高的產品——RT1020，其價格比RT1050低30%，主頻528MHz，還有加密等功能。而RT1060作為RT1050的增強版本，其CPU主頻提升至600MHz，片上RAM增加至1MB、支持高速GPIO、CAN-FD和支持同步並行介面的外擴存儲控制器，可以用作圖形加速、乙太網驅動等。

全線開進

而這只是跨界處理器的一條戰線，為滿足中國本地更多差異化的需求，恩智浦的布局已然向「全線」開進。

曾勁濤提到，恩智浦針對中國市場推出了一款目前全球性價比最高的全操作系統處理器i.MX 6ULZ，包括處理器和整套Linux軟體包。恩智浦預計，高性價比的開源Liunx處理器在中國市場上將會大受歡迎。

而在以往廣受好評的i.MX 6層面，恩智浦也祭出了i.MX 7與i.MX 8的計劃，Geoff Lees 特意強調，以往i.MX6因廣度受到客戶垂青，但 i.MX 7與i.MX 8現有的性能和廣度範圍比i.MX6提升近10倍。

這兩大「利器」均由中國團隊設計。Geoff Lees詳細介紹說，其中i.MX 7ULP使用28nm FD-SOI（全耗盡絕緣硅）工藝製造，不僅功耗接近市場上MCU的最低功耗，同時還有很強的本地語音處理能力，可在智能家居、汽車、醫療等市場上廣泛應用。而i.MX 8M處理器為三星14nm FinFET工藝製造，尺寸和功耗均只有主流手機AP的四分之一，而功耗同比降低75%。i.MX 8M採用了4核Cortex A53，並集成了AI核，擁有32位多頻道語音處理能力。「此產品從設計到流片一共花了7個月，兩個月時就有諸多客戶基於此晶元著手設計，現在已有大客戶在做語音處理應用開發。」 Geoff Lees對這一速度十分認可。

恩智浦的「快准穩」步伐構築了強大的「護城河」優勢，而據曾勁濤表示，恩智浦今年年底還會推出帶有強大DSP核的DSC，支持AI加速、集成WiFi和藍牙功能、RT與快閃記憶體封裝於一體的各類處理器，以及價格只有RT1050一半的入門級RT1010等。

「DSC近幾年連續保持超過50%的增長率，遠遠超過MCU。DSC系列非常契合『中國製造2025『戰略，諸多工業應用包括電源轉換、汽車和電機控制到無線充電等都需要DSC。」 恩智浦半導體大中華區微控制器產品市場總監金宇傑強調，「恩智浦將在90nm基礎上進一步優化DSC，包括更先進的製程、更低的功耗、更大的處理能力等，並擴展產品線，將以超過同類性價比的產品服務中國乃至全球客戶。」

擁抱AI

如果說上述的「增補」走的是尋常路線，那AI的集成則是恩智浦必然也必須要做的戰略選擇。

恩智浦十分看好中國的AI產業，Geoff Lees認為，中國的AI和機器學習市場是引領全球的，現除了語音之外，還有很多視覺的AI，語音+視覺將改變整個產業形態，中國擁有巨大的機會。

而恩智浦對AI的路徑選擇也很「明晰」。Geoff Lees表示，恩智浦不會選擇大型「XPU」AI處理器的路線，而是希望將優化的AI IP核加入到已有的處理器架構上，這樣可以讓用戶能真正地將AI用起來。

為此，恩智浦在積極構建生態鏈。金宇傑詮釋了恩智浦全方位的構建象限，一是將與中國語音演算法公司、雲廠商合作，將演算法、操作系統等移植到產品中來，並通過與第三方合作公司共推demo，展示了40多個AI應用；二是不斷優化，包括科研機構的工具和演算法等，經過優化的機器學習演算法比沒有優化過的性能高10倍以上。三是最終是將先進的機器學習演算法移植到低端的處理器上。

這是恩智浦的「選擇」，而從底層來看，或將改變未來的AI晶元格局。

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