工业级四核NPU：MIMX8ML8CVNKZAB
一、概述
i.MX8M Plus系列专注于机器学习和视觉、高级多媒体以及具有高可靠性的工业自动化。它旨在满足智慧家庭、楼宇、城市和工业4.0，机器学习，视觉，多媒体和工业物联网应用的需求。 强大的4核或双核Arm® Cortex®-A53处理器，带有神经处理单元(NPU)，最高运行速率可达2.3TOPS。两个图像信号处理器(ISP)和两个摄像头输入，打造高效的先进视觉系统。 多媒体功能包括视频编码(包括h.265)和解码、3D/2D图形加速以及多种音频和语音功能。通过Cortex-M7进行实时控制。采用CAN FD和双千兆以太网的强大控制网络，具有时间敏感网络(TSN)。DRAM串联ECC具有较高的工业可靠性。
二、特征
2.1多核处理和内存接口
4个或2个Cortex-A53，主频高达1.8 GHzCortex-M7高达800 MHz32位DDR4和LPDDR4，高达4.0GT/s
2.2机器学习与视觉
神经处理单元(NPU)：最多提供2.3 TOPS 双图像信号处理器(ISP)：分辨率高达12MP，输入速率高达375M像素/s摄像头接口：2个MIPI CSI
2.3先进的多媒体和显示器
视频解码：1080p60、h.265 / 4、VP9、VP8视频编码：1080p60、h.265/4GPU: 16 GFLOPS (高精度) OpenGL®ES 3.1/3.0、Vulkan®、Open CL™ 1.2 FP、OpenVG™ 1.1音频：18x I2S TDM、DSD512、S/PDIF Tx + Rx、8通道PDM麦克风输入、eARC、ASRC 低功耗语音加速器: Cadence®Tensilica® HiFi 4 DSP @ 800 MHz显示：MIPI-DSI、HDMI 2.0a Tx、LVDS (4/8-lane) Tx
2.4高速接口
2个千兆以太网，具有AVB、IEEE 1588、EEE和1个w/ TSN2个两用USB 3.0/2.0，带C型PHYPCIe Gen 33个SDIO 3.02个CAN FD
2.5工业可靠性
DDR串联ECC，用于LPDDR4和DDR414 FinFET工艺，软错误率低(SER)
2.6操作系统
Linux®、Android® 、FreeRTOS
2.7封装和温度
FCBGA，15x15 0.5 mm间距消费电子(0 °C至95 °C Tj)工业控制(-40 °C至105 °C Tj)
三，常用型号
1、工业级四核 MIMX8ML8CVNKZAB ／NPU, ISP , VPU, HiFi 4, CAN-FD
2、工业级二核 MIMX8ML3CVNKZAB ／NPU, ISP , VPU, HiFi 4, CAN-FD
3、工业级四核 MIMX8ML6CVNKZAB ／ISP, VPU, CAN-FD
4、工业级四核 MIMX8ML4CVNKZAB ／CAN-FD
5、商业级四核 MIMX8ML8DVNLZAB ／NPU, ISP , VPU, HiFi 4, CAN
6、商业级二核 MIMX8ML3DVNLZAB ／NPU, ISP , VPU, HiFi 4, CAN
7、商业级四核 MIMX8ML6DVNLZAB ／ISP, VPU, CAN
8、工业级四核 MIMX8ML4DVNLZAB ／CAN
四、应用场景
iMX8M Plus为边缘计算赋能
月异的当今社会，人工智能 (AI) 的研究工作已取得惊人进展，计算机的用途也在不断拓宽。 机器在执行某些任务时比起人类更快、更精准。当然，AI发展的如此迅速，也与人类智慧的不断进步是密不可分的。 利用机器学习(ML)等方面的技术，开发人员可以创建更丰富多样的应用，比如工业机器视觉、图像分类、对象检测、语音识别、自然语言处理、手势和情绪检测等，这些应用改变了我们生活的方式，提高了我们的住宅、办公室、工厂、城市的安全性、智能化程度和便利性。 什么是机器学习？ 机器学习相当于利用计算引擎来处理复杂的人工任务，但是它的速度更快，甚至能够自主运行，无需人为的直接干预。在运行机器学习应用时，需要执行海量的数学运算，总计可达到每秒数万亿次。
显然，机器学习能够提供给人们提供很多便捷功能，而这些功能对于智能家居、智能零售、智能工厂和智慧城市等应用领域而言是必不可少的。以前，机器学习需要成本昂贵而又复杂的云计算，也就是“基于云的人工智能”。但现在，很多机器学习操作可在网络边缘进行，在这里，智能互连设备提供更快的运行时响应、更低的延迟，可靠性、私密性和安全性更出色。 为什么要基于边缘计算？ 在利用云计算时，用户需要使用本地网络之外的计算资源。而通过边缘计算的话，许多处理工作就可以在本地进行了！因此，一些私密性的数据也可以保存在本地网络中，安全性得到了极大的提升。
边缘设备还可执行多种任务。在云计算流程中，边缘设备通常用于过滤、预处理、存储或缓冲数据。而现在，新技术进步——如集成神经处理单元(NPU)，它为边缘设备的用途开辟了可能性。 凭借可根据各类数据源（如摄像头输入）做出决策的边缘设备，用户能够将重要数据保存在本地网络中。这减少了必须上传到云端的数据量，提高了系统的整体可靠性和安全性。还能够实现更快的实时决策，因为数据传输到云并等待控制响应会增加延迟，导致云计算架构无法处理一些应用。
NXP i.MX8M Plus在AGV小车的应用
在科技日新月异的当今社会，5G和AI都是非常火爆的概念。随着5G的商用，5G技术在社会的普及程度逐步提高。那AI又是什么呢？AI应用又会给人们带来哪些改变？
AI是Artificial Intelligence的缩写，即人工智能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI的研究工作已取得惊人进展，经过学习后，机器在操作某些环节时比人类更快、更精准。
显然，机器学习可以为我们带来一些令人眼前一亮的新功能，这些功能对于智能家居、智能零售、智慧工厂和智慧城市等应用领域必不可少，也被广泛运用于当今众多行业。比如，AGV小车。
AGV(Automated Guided Vehicles)又名无人搬运车，其显著特点是无人驾驶。AGV上装有自动导向系统，可以保障系统在不需要人工引航的情况下就能够沿预定的路线自动行驶，将货物或物料自动从起始点运送到目的地，根据其导航方式的不同，又可以分为电磁导航AGV小车、激光导航AGV小车、磁条导航AGV小车、二维码导航AGV小车、视觉导航AGV小车等。在各种形式中最能将AI技术加以应用的要属视觉导航类的产品了，可通过摄像机动态获取车辆周围环境图像信息并与图像数据库进行比较，并在一次次的比较后进行深入学习，完成当前状态的确定和下一步行驶的决策。
智能医疗设备
不管是依靠图像识别的高速荧光定量PCR设备，还是通过PCIe与FPGA通讯的高速检测设备；其千兆以太网支持巨帧，可连接高速工业相机；PCIe 3.0可实现8GT/s的通信与FPGA实时交互，并且依靠其强大的CPU处理能力，可提高设备的检测速度；
随着微创手术在全球范围内的普及，内窥镜被应用的越来越广泛。利用内窥镜医生可以看到X射线不能显示的病变，对医疗诊断具有非常重要的作用。内窥镜设备凝集了尖端的影像技术，提供极高画像精度诊断极其微小的病变。 在设备智能化的今天，AI人工智能+图形处理分析将是内窥镜设备未来发展的重要方向。
一、内窥镜应用需求:能够支持高清800万像素MIPI摄像头，并且要求独立ISP处理图像，需要做到图像与显示微延迟。并且需要支持高清显示和多屏显示功能。另外具备AI能力，能够进行图像AI分析，辅助诊断病灶。
二、应用面临的挑战
无延迟高清摄像头处理能力
AI算法及算力支持
多屏高清显示
医疗长生命周期供货
三、全新NXP i.MX 8M Plus 高性能Arm平台，支持4*Arm Cortex-A53 主频1.8GHz，拥有1*Arm Cortex-M7内核，可处理实时控制程序，内置NPU （神经网络处理器）可为轻量级AI应用提供2.3TOPS的AI算力。并且ROM-5722支持多屏显示，最高支持4K 分辨率显示。在影像方面，支持1路四通道MIPI-CSI，支持高达1200万像素高清摄像头，提供独立的ISP，更高效的处理图像内容，降低延迟。除此之外，NXP i.MX 8M Plus采用严苛的工业设计，拥有丰富的I/O扩展接口，满足医疗应用的外设需求，产品支持-40~105℃宽温工作环境，提供10年以上的供货生命周期，满足该医疗客户需求。
