1 简介

TI 支持全面的工具链，可帮助用户在 AM13x、C2000、AM26x、MSPM0 等不同 TI MCU 系列中部署 AI 应用。在系统级别，AI 模型必须产生低延迟且精度良好的结果，或者延迟可能造成命中但保持更高的精度。这是系统架构师通常会遇到的权衡问题。

在速度至关重要的场景中，AI 模型是“轻量”模型，这些模型只需要数十 KB 的闪存和 SRAM。NPU 引擎可以加速 AI 模型过程，以实时输出结果；在模型大小至关重要的情况下，模型部署受到 MCU 片上内存的限制，甚至 CPU 足以用于模型处理。由于这个限制，用户必须选择处理器级器件，但由于成本和功耗较高，这使得实际应用不可行。

TI AM13x MCU 通过使用外部外设接口 (EPI) 解决了这个问题，EPI 接口可连接外部 SDRAM、ASRAM、SRAM 或者闪存内存，从而减轻外部 SDRAM 中的 AI 模型负载。此功能为 AI 模型执行提供了最大 64MB 的外部 SDRAM；采用此结构时，系统成本和功耗也显著降低。

除了优点外，这种设计也有两个缺点。第一个缺点是尺寸。EPI 连接需要 32 个引脚。支持 32 引脚 EPI 信号的 AM13E230x 的最低封装是 LQFP100。该封装的外形为 15.5mm× 15.5mm，因此还必须考虑 SRAM 尺寸。因此，对于需要小尺寸的应用，这种设计不切实际。

第二个缺点是速度。AM13E230x 片上 NPU 不支持访问外部 SRAM，因此转移到外部 SDRAM 上的模型必须由在 200MHz 上运行的 ARM® Cortex®-M33 执行。指令访问速度也受 EPI 总线的限制，这使得此设计对于高速应用（例如需要实时 AI 输出且延迟极低的应用）不切实际。

本手册中讨论的技术不限于 EdgeAI 应用，但可以扩展类似的方法，以在 AM13x MCU 上存储和执行各种应用。