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

摘要

本应用手册介绍了在 MSPM0G5187 微控制器上实现边缘人工智能 (AI) 应用的方法。该微控制器集成了 TinyEngine™ 神经处理单元 (NPU)，这是一种专为资源受限嵌入式系统中高效神经网络推理而设计的专用硬件加速器。本文档首先概述 MSPM0G5187 硬件架构和 NPU 的关键特性，随后全面介绍 TI 的边缘 AI 软件生态系统，包括 TI Edge AI Studio、Tiny ML Tensorlab 和神经网络编译器 (NNC)。接着，通过两个代表性应用示例展示 MSPM0G5187 的边缘 AI 功能：基于 LeNet-5 CNN 模型的手写数字识别设计，以及基于时间序列 CNN 模型的波形分类器设计。文中提供了基于 NPU 与基于 CPU 推理实现的量化性能基准对比，充分展示了 NPU 硬件加速在推理延迟和能效方面的显著优势。这些结果为在嵌入式平台上进行边缘 AI 设计的工程师提供了实用指导和设计参考。