大联大。大联大世的边世平 (W 。平推PI。出根产品) 根据恩智浦i.MX 95系列运用。据恩际AI加处理器。智浦推出边际。快计AI 。大联大世的边加快计划，平推该计划结合了多项中心技能，出根产品包含神经处理单元
、据恩际AI加图形处理单元和图画信号处理器，智浦在。快计人工智能  。大联大世的边和图画处理运用中具有超卓体现
。平推

跟着AI场景的出根产品继续拓宽，传统
 。云核算 。在实时性、隐私维护与带宽等方面逐步面对瓶颈。特别是在。自动驾驶 。、才智医疗 、 。工业自动化
。等。高精度。场景中，毫秒级的推迟可能会导致要害决议计划的过错。因而 ，边际核算（Edge Compu  。ti。ng）应运而生
，它让数据处理更挨近来历端，然后可以完成更低推迟、更高安全性与更高功率的AI核算形式。

在此布景下，大联大世平根据恩智浦i.MX 95系列运用处理器推出边际AI加快计划 。该计划结合了多项中心技能 ，包含神经处理单元（NPU）、图形处理单元（。GPU 。）和图画信号处理器（ISP），在人工智能和图画处理运用中具有超卓体现。

根据i.MX 95系列运用处理器的边际AI加快计划的展现板。

i.MX 95实力赋能  。

i.MX 95系列运用处理器以强壮的多中心架构，为高功用和实时运用供给坚实的根底。该处理器装备六个
。Arm。Cortex-A55中心
、一个Arm Cortex-M7中心，以及一个Arm Cortex-M33中心，这使体系可以在运用层、体系层和实时处理等多个范畴完成杰出的功用。

为了进一步进步AI运用的功率 ，i.MX 95系列整合了恩智浦的eIQ Neutron神经处理单元 (NPU)，供给高达2 TOPS的运算才能 ，可使推理核算的时刻大幅缩短。

恩智浦i.MX95 EVK 。深度学习。运用示意图。

此外 ，i.MX 95系列还装备先进的图画处理单元（ISP）和2D/3D图形处理器（GPU） ，支撑4K分辨率下每秒60帧的编解码才能，这些功用使得传统的图画缩放、格局转化和。视频。解码等使命得以高效处理，保证图画流的优化。

加快边际AI落地。

不仅如此 ，恩智浦和大联大世平集团也为。开发者。供给强壮的东西，包含由恩智浦供给的elQ东西包、elO模型水印技能、elQ示例、elQ模型库 、。NXP。-nnstreamer-示例 、GUI攻略 ，以及世平供给的AI演示和ATU模型库，可以进一步助力用户在各种立异运用中快速完成AI才能  。

根据恩智浦产品的边际AI加快计划的框图。

除i.MX 95系列运用处理器系列外，本计划还搭载LP。DDR
。5 、eMMC、Octal闪存、 。SD。3.0等产品
 ，以及恩智浦的。PMIC。 、无线连接模块和适用于 。USB 。PD的PHY IC。得益于这些产品的超卓功用
，本计划可广泛运用于
。物联网 。
、工业4.0 、自动驾驶等范畴。

恩智浦致力于为边际AI运用供给强壮而高效的核算渠道，从i.MX 8M Plus、i.MX 93到最新的i.MX 95系列 ，恩智浦在处理器功用上完成了明显跃升 。特别是在物体检测、图画识别等常见的AI运用场景中，i.MX 95运算速度大幅进步。

比较于i.MX 8M Plus
，即便在物理标准附近的情况下
，i.MX 95的神经处理单元（NPU）运算速度也进步了近四倍。

未来，跟着技能的不断演进和市场需求的继续增长，边际AI将愈加广泛地浸透至各个职业，在这个过程中，大联大将与恩智浦携手，一起推进边际
。AI技能。的立异与落地 。

计划四大优势。

1 。调配算力2 TOPS的eIQ Neutron神经处理单元 (NPU)，具有强壮的。机器学习 。推理才能 。比较广为人知的图形处理器 (GPU)
，NPU更省电 、功率更高，是专门为深度学习和人工智能规划的处理器 。

2。独立SOM开发板规划 ，并调配强壮的恩智浦i.MX 95芯片，可根据需求自在装备I/O。接口。，与SOM调配运用。这种灵活性使开发者可以针对特定运用场景规划契合需求的硬件渠道 ，充分发挥i.MX 95芯片的功用和功用。

3 。结合I/O开发板可以供给完全的周边装备 。例如高清多媒体接口 ( 。HDMI。) 、低压差分 。信号
。技能接口 (LVDS)、 。以太网。(。Ethernet。)、。控制器 。局域网 (。CAN。bus)、异步收发传输器 (。UART。)、通用串行总线接口 (USB Type A/C) 、3.5mm耳机 。音频接口。、摄像头数据传输接口 (MIPI-。CSI。)
、显现数据传输接口 (MIPI-。DSI。)、M.2 - PCIe 3.0传输接口 。

4可快速上手运用eIQ / PyeIQ机器学习开发环境，供给
 。TensorFlow。 、。Te。nsorFlow Lite、ONNX
、Keras 、Pytorch等多种深度学习结构的运用示例。

首要技能标准。

MPU中心功用
。

强壮的六核 Arm Cortex-A55处理器 ，主频高达1.8GHz；

eIQ Neutron神经处理单元，功用高达2 TOPS；

双图画信号处理器 (ISP)，支撑RGB-IR格局；

两个MIPI-CSI摄像头接口，用于视觉处理运用；

强壮的3D/2D图形加快 (Arm Mali-G310)；

强壮的视频 。编码器
。和解码器，支撑高达4Kp60帧率 (包含JPEG 、H.264和H.265)；

高清显现 ：MIPI-DSI支撑4Kp30
，LVDS支撑1080p；

内置eMMC 5.1，存储容量为6 
。4G。B；

支撑外部内存 
，数据速率高达6.4 GT/s，具有32位接口 ，支撑LPDDR5/LPDDR4X。

MPU I/O标准。

1个10GbE＋2个Gb以太网 ，支撑TSN 、AVB和IEEE 1588同步；

1个带PHY的USB 3.0Type C＋1个带PHY的USB 2.0 Type C；

5个CAN FD接口；

8个UART、8个
。I2C
。、8个SPI 、2个I3C；

1个8通道 、12位。ADC 。；

2个32针FlexIO接口；

2个PCIe Gen 3单通道接口。

来历：本文内容和图片摘编自「大联大世平集团」大众号。