恩智浦半导体推出新工具，简化AI边缘部署

恩智浦半导体近日宣布在其eIQ AI和机器学习开发软件中新增两款工具，旨在简化在各种边缘处理器上部署和使用AI的过程。

eIQ Time Series Studio

eIQ Time Series Studio提供了一套自动化的机器学习工作流程，使得在MCU级别的芯片上开发和部署基于时间序列的机器学习模型变得更加容易。这款工具特别适用于恩智浦的MCX系列MCU产品组合和i.MX RT跨界MCU产品组合。通过eIQ Time Series Studio，开发人员可以轻松处理多种输入信号，如电压、电流、温度、振动、压力、声音和飞行时间信号，甚至支持多模态传感器融合。自动机器学习功能帮助开发人员从原始时间序列数据中提取有价值的见解，快速构建符合性能、内存、Flash存储大小和精度要求的AI模型。该工具提供了一个完整的开发环境，包括数据管理、可视化和分析，以及模型自动生成、优化、仿真和部署。其简洁直观的界面使得软件开发人员即使没有深厚的数据科学或AI背景，也能轻松创建优化的异常检测、分类和回归库。

GenAI流程

GenAI流程为支持生成式AI解决方案的大语言模型（LLM）提供了构建模块。这些解决方案与恩智浦的i.MX系列应用处理器（MPU）结合使用，通过在特定上下文数据中训练LLM，简化了智能边缘的部署。例如，配备LLM的家电经过用户手册训练后，能够用自然语言与用户交流，指导用户如何使用特定功能、执行特定任务或优化使用和维护。GenAI流程不仅提供了优化生成模型的方法，还支持检索增强生成（RAG），使得客户可以在不向模型或处理器提供商披露敏感信息的情况下，利用领域特定知识和私有数据以安全的方式微调模型。通过将多个模块接入单一流程，客户可以轻松定制LLM，并使用恩智浦i.MX 95应用处理器等MPU进行优化，以便在边缘设备上部署。

重要意义

在边缘部署AI带来了诸多好处，包括降低延迟、加强用户隐私保护和减少能耗。恩智浦eIQ工具包的扩展显著简化并加速了部署流程，开发人员可以访问更广泛的模型类型，包括生成式AI、基于时间序列的模型和基于视觉的模型。此外，用户可以在各种边缘处理器上部署这些模型。

恩智浦半导体资深副总裁兼工业和物联网总经理Charles Dachs表示：“AI是实现基于用户需求进行预测和自动化的关键，但它必须以适用于边缘部署的方式进行开发。恩智浦为MCU（如MCX系列）和i.MX RT700等跨界MCU上的小型AI模型，以及在i.MX 95应用处理器等更强大的设备上运行的大型生成式AI模型提供了即用型工具，为开发人员提供了丰富的选择，涵盖了各类AI模型和支持AI的边缘处理器，使得边缘AI真正适用于各行各业的应用开发人员。”

更多详情

eIQ Time Series Studio通过简化和加速基于时间序列的AI模型的开发与部署，支持多种输入信号和多模态传感器融合。其自动机器学习功能帮助开发人员从原始数据中提取有价值的见解，快速构建优化的AI模型。该工具提供了一个完整的开发环境，包括数据管理、可视化和分析，以及模型自动生成、优化、仿真和部署。

恩智浦的GenAI流程使得生成式AI应用可以在边缘设备上部署。这一软件流程提供了优化生成模型的方法，并支持检索增强生成（RAG），可以在不披露敏感信息的情况下，利用领域特定知识和私有数据以安全的方式微调模型。通过将多个模块接入单一流程，客户可以根据其任务轻松定制LLM，并使用恩智浦i.MX 95应用处理器等MPU进行优化，以便在边缘设备上部署。