痞子衡嵌入式：Ethos-U55，ARM首款面向Cortex-M的microNPU

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　　大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是ARM Ethos-U55。

　　ARM 前几天刚发布了 Cortex-M 家族最新一款内核 - Cortex-M55 以及首款面向 Cortex-M 系列的 microNPU - Ethos-U55。Cortex-M55 是第一款面向 AI/ML 的 Cortex-M 内核，痞子衡也专门为此写过一篇小文 《为AI/ML而生(Cortex-M55)》，在那篇小文里痞子衡只是一笔带过 Ethos-U55，未作深入探讨，今天痞子衡就跟大家好好聊聊 Ethos-U55。

　　在正式介绍 Ethos-U55 之前，有必要提及一下 ARM 公司的 Project Trillium 项目，这是 ARM 公司于2018年2月推出的一套包括新的高度可扩展处理器的 Arm IP 组合以及相关配套软件的机器学习平台。这个平台里有你肯定不陌生的 Mali 系列 GPU 和 Arm NN 库，以及2019年10月发布的 Ethos-N 系列 NPU，如今 Ethos-U55 也正式加入了 Project Trillium 大军。

　　那么 Ethos-U55 到底是什么？其实它是一种小型的专用的 microNPU 推理加速器，强大的运算能力是其最核心的特点，其性能可达 64 - 512 GOP/s（Giga Operations Per Second，每秒十亿次的运算），这个运算能力秒杀 Cortex-M CPU。不过对比用在 Cortex-A 系列上的大型 NPU - Ethos-N 的 1 - 4 TOP/s 性能 （Trillion Operations Per Second，每秒万亿次的运算）还是要弱一些，因此它只能算 microNPU，适合与 Cortex-M 搭配工作。

　　在神经网络框架上 Ethos-U55 当前仅支持 TensorFlow Lite Micro，这点跟 Ethos-N 能支持的框架全家桶（TensorFlow, TensorFlow Lite, Caffe2, PyTorch, MXNet, ONNX）相比也单调一些，但毕竟是单片机 AI 嘛，第一步是先能玩起来，TensorFlow Lite 够用了。

　　虽然 Ethos-U55 是同 Cortex-M55 一起发布的，但它并不仅仅只能用在 Cortex-M55 上，其还可以搭配 Cortex-M4/M7/M33 一起工作，只不过 Ethos-U55 与 Cortex-M55 搭配起来效果最佳，其组合性能相比 Cortex-M7 单系统要提高 50 倍，而 ML 性能更是提升了令人瞠目结舌的 480 倍。

　　前面介绍了那么多 Ethos-U55 性能，我们再来看看它是如何与 Cortex-M 一起协同工作的，且以它的最佳搭档 Cortex-M55 为例。Ethos-U55 上设计了两个 AXI master 接口(64bit)，其中 AXI-1 是可读可写的，用于访问共享 SRAM；另外 AXI-2 是只读的，专门用于从 NVM(flash) 里获取指令执行。此外 Ethos-U55 上还设计了一个 APB slave 接口，用以提供控制及配置寄存器的访问。

　　所以 Ethos-U55 在系统里的工作流程是，Cortex-M55 通过 APB 接口向 Ethos-U55 发出启动神经网络处理命令，Ethos-U55 收到命令后通过 AXI-2 从 NVM 获取具体命令序列指令，处理完成后 Ethos-U55 通过专门 IRQ 信号线向 Cortex-M55 发出中断事件。

　　让我们以一个典型的智能语音应用再来分析 Ethos-U55 与 Cortex-M55 协同工作机制，默认情况下 Ethos-U55 保持低功耗模式，由 Cortex-M55 来完成语音检测以及唤醒词识别(KWS)，一旦检测到有效唤醒词，这时候便可激活 Ethos-U55 完成后续语音识别(ASR)任务，以及进一步神经网络处理去识别语义。

　　至此 Ethos-U55 痞子衡便介绍完了，不知道哪个 MCU 厂商会率先推出含这款 microNPU 的 MCU，不知道这款 microNPU 会和哪款 Cortex-M 内核初次搭档，留言说出你的答案。

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