ZHDA204 June   2026 MSPM0G5187

 

  1.   1
  2.   摘要
  3.   商标
  4. 1简介
  5. 2带 TinyEngine NPU 的 MSPM0G5187
  6. 3边缘 AI 工具链
    1. 3.1 TI Edge AI Studio
    2. 3.2 TI Tiny ML Tensorlab
    3. 3.3 TI 神经网络编译器
  7. 4边缘 AI 应用领域:数字识别
    1. 4.1 LeNet-5 变体 CNN 模型
    2. 4.2 NPU/CPU 性能比较
  8. 5边缘 AI 应用领域:波形分类器
    1. 5.1 特征提取
    2. 5.2 时序分类模型
    3. 5.3 模型内存注意事项
    4. 5.4 NPU/CPU 性能比较
  9. 6总结
  10. 7参考资料

带 TinyEngine NPU 的 MSPM0G5187

MSPM0G5187 微控制器 (MCU) 属于 MSP 高度集成的超低功耗 32 位 MCU 系列,该 MCU 系列基于增强型 Arm® Cortex®-M0+ 32 位内核平台,工作频率最高可达 80MHz。这些 MCU 为需要采用小型封装或高引脚数封装(高达 64 个引脚)的最高 128KB 闪存存储器的应用同时提供了成本优化和设计灵活性。这些器件配备 USB2.0-FS 接口、数字音频接口和 TinyEngine NPU,可在整个工作温度范围内提供出色的低功耗性能。

硬件 NPU 是一款面向深度卷积神经网络 (CNN) 的高度优化内核,支持使用预先训练的模型进行机器学习推理。这与片上 CPU 结合使用,可为 CNN 推理提供更高的性能和更低的功耗。NPU 具备每秒 640 至 2560 百万次操作 (MOPS) 的性能,相比软件实现的延迟低 90 倍,且在待机模式下功耗低于 2μA。

图 2-1 展示了芯片内模块的顶层视图。

 MSP CPU/NPU 系统结构图 2-1 MSP CPU/NPU 系统结构

MSPM0 与 NPU 系统共享片上内存,包括非易失性闪存存储器和易失性 RAM 存储器。系统 RAM 支持 CPU 或 NPU 进行读写操作。此外,NPU 还拥有专用的 RAM,用于 CNN 推理。边缘 AI 模型必须适配可用闪存存储器的容量范围,且峰值 RAM 需求必须在可用系统 RAM 之内。