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06-21
在今年德国纽伦堡的SENSOR + TEST大会上，与会者有幸看到了ISMIS——首款内置智能传感器处理单元(ISPU) ) 传感器。
意法半导体在年初发布了这项技术。
简单来说，ISPU是一个支持C语言、能够运行机器学习和深度学习算法的可编程嵌入式数字信号处理器（DSP）。
因此，这是边缘人工智能的下一个演进，或者 ST 所说的“Onlife 时代”。
ISMIS 拥有单精度计算浮点单元，这是第一个用于运动传感器的单精度计算浮点单元。
从一个想法到新一代传感器，ST克服了哪些挑战？ 在这项研究启动期间，ST发表了一篇论文，研究将机器学习核心集成到惯性传感器中的可行性。
过去，传感器的作用是收集数据，所有计算任务都必须在微控制器上完成。
这种架构背后的原因相对简单。
惯性传感器是小型、低功耗设备。
添加强大的处理器不仅违反了这些设计限制，而且还带来了重大的系统集成和制造挑战。
尽管ST将DSP、加速度计和陀螺仪集成在一个模块中，但它并没有降低处理性能、内存容量和传感器精度。
第一个配备机器学习核心的传感器有什么特别之处？ ST在2017年发表的论文具有开创性，因为它是第一个包含八个运行机器学习算法的并行决策树的惯性传感器。
LSM6DSOX 解决了营销问题。
在本地运行应用程序同时消耗极低的功耗已从不可能变为可能。
产品推出后，特别是将该模块集成到SensorTile.box后，新的应用开始出现。
例如，它开发的婴儿哭声探测器可以在婴儿被遗忘在车内时向驾驶员发出警报。
同样，伦敦大学学院的两个项目基于此开发了自动化站立/坐姿监测以及更方便的数字听诊器，受到了市场的好评。
还有哪些传感器配备了机器学习核心？ LSM6DSOX 还标志着新开发者社区的出现。
ST在GitHub网站上提供了机器学习核心库，并提高了Unico GUI软件工具的可访问性，以帮助更多想要使用LSM6DSOX机器学习核心的程序员。
此外，我们还发布了性能更强大的传感器。
LSM6DSRX具有更好的性能，适合虚拟现实耳机等要求更高的应用。
ST还推出了LSM6DSV16X，它具有增强的机器学习内核和更好的性能功耗比，适用于功率限制更严格的系统。
因此，以机器学习为核心的ST传感器在一定程度上加速了下一个自动化时代的到来，而ISMIS则开启了这一传奇的重要新篇章。
从新处理核心到新应用 ISPU由什么组成？ ISMIS的ISPU提供8KB数据RAM和32KB应用RAM，运行频率为10MHz，采用32位RISC哈佛架构、四级流水线、浮点单元和针对神经网络处理优化的 16 位长度指令集。
此外，虽然处理器发出中断请求只需要4个时钟周期（Arm Cortex内核通常需要15个时钟周期），但16位乘法运算也可以在1个时钟周期内完成。
它使用SPI或I2C与主机MCU通信，开发人员只需在主机处理器启动时将C代码加载到ISPU的易失性存储器中。
FPU 为应用程序提供了更大的灵活性，可以在边缘设备上运行推理算法。
一旦满足条件，程序就向微控制器发出中断请求。
同样，与上一代内核相比，该架构允许 ISPU 提高性能，同时将功耗保持在微瓦级。
因此，与之前以机器学习为核心的决策树相比，新产品是一个重大飞跃，也是一个更高效的系统。
此外，尽管ISMIS具有强大的计算能力，但仍然适合市场标准的3毫米x 2.5毫米x 0.83毫米LGA封装。
因此，设计人员无需大幅修改 PCB 布局即可使用新传感器。
ISMIS 如何脱颖而出？ 机器学习应用程序变得越来越流行。
当许多人想到机器学习时，他们会想到高存储容量、云计算服务器或高度并行的 GPU 架构。
有很多程序对于计算性能要求确实很高，这使得它们与边缘处理不兼容。
然而，一些公司也知道，并非所有深度学习系统都需要这种级别的计算能力。
因此，在手机或工业设备等移动产品上本地运行推理算法的应用程序越来越受欢迎。
图像识别、异常检测和预测性维护都需要低功耗条件下可靠的 AI 性能。
同样，家庭无线安全系统摄像头可以使用人工智能来识别人脸或宠物，ISPU 内核可以为移动系统中的常亮显示器提供智能。
针对性能和功耗的挑战，ISMIS是一种新的解决方案，因为其高性能模式功耗仅为0.59 mA。
同等条件下，ISMDHCX高达1.5mA。
IMDHCX功耗较高的部分原因是该模块集成了更强大的陀螺仪等功能。
不过，这些数字也显示了新产品的优化以及处理器核心的能效。
事实上，低功耗微控制器很少有 FPU，因为它们通常需要大量功耗。
然而，ISMIS 成功地将功耗控制在适合电池供电系统的水平。
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