恩智浦丨算力高达40 eTOPS,边缘AI加速神器!Ara240独立神经处理单元全解析

Release time:2026-05-15
author:AMEYA360
source:恩智浦
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恩智浦丨算力高达40 eTOPS,边缘AI加速神器!Ara240独立神经处理单元全解析

  如今模型越来越大并走向多模态,还出现了设备端生成式AI和智能体AI,AI工作负载不断增长,边缘系统需要的已不仅仅是渐进式的算力提升,而是专门的加速能力,以实现实时性能、更低功耗、强大的数据隐私保护以及可扩展性。Ara240独立神经处理单元 (DNPU) 正是为了满足这些边缘AI需求而构建。

  作为恩智浦首个独立神经处理单元 (DPNU),Ara240提供了AI优化的架构,拥有高达40 eTOPS的算力、大容量片上存储器和高片外带宽。总而言之,它专为运行先进AI、大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM)、多模态语言模型以及下一代边缘推理而打造。

  借助Ara240 DNPU带来的更高性能和效率,将边缘AI提升至全新高度。探索Ara240 DNPU,并利用Ara生态合作体系规划您的下一个设计。

  无论是设计工业自动化系统、自主机器人、智能基础设施、先进的人机接口 (HMI) 平台还是边缘服务器,Ara240 DNPU都能提供所需的性能余量,直接在边缘运行现代AI工作负载。

恩智浦丨算力高达40 eTOPS,边缘AI加速神器!Ara240独立神经处理单元全解析

  图1:Ara240 DPNU为先进的AI应用实现实时、设备端推理

  Ara240 DNPU:专为边缘先进AI而设计

  Ara240 DNPU专为高需求的设备端AI应用而设计,在这些应用中,延迟、隐私和能效至关重要。Ara240 DNPU支持广泛使用的AI模型架构——包括卷积神经网络 (CNN)、Transformer、大语言模型 (LLM)、视觉语言模型 (VLM) 和多模态模型——使开发人员能够将生成式AI和高性能AI引入嵌入式系统和边缘系统,而无需依赖云端计算。

  该DNPU的关键技术能力包括:

  高达40 eTOPS的等效算力:为主机处理器分流复杂的并行AI工作负载提供高吞吐量

  大容量片上存储器+专用LPDDR4接口 (高达16GB):支持更大模型和更高带宽处理,同时不增加对主机内存的争用

  PCIe G4x4和USB 3.2 G1主机接口:提供灵活、高速的集成

  安全启动和硬件信任根:实现安全的AI管道和受保护的部署

  支持Linux和Windows运行时:为边缘系统提供广泛的兼容性

  框架支持:包括TensorFlow、PyTorch和ONNX

  作为可扩展的AI配套处理器,Ara240 DNPU为那些需要在本地执行复杂推理的系统带来强大的AI加速能力——从而提供更低的延迟、更低的云成本以及更强的数据隐私保护。

  Ara240 16GB M.2模块加速原型设计

  为帮助开发人员更快地评估Ara240 DNPU,恩智浦提供了Ara240 16GB M.2模块,该模块可无缝集成到任何带有MKey PCIe接口的主机平台而设计。

  模块亮点包括:

  高达40 eTOPS的AI性能

  专有神经网络处理器,运行频率高达900MHz

  16GB LPDDR4存储器

  M.2 2280 MKey外形尺寸

  PCIe G4x1/x2/x4配置

  目前支持i.MX 8M Plus和i.MX 95应用处理器

  该模块为评估Ara240性能、加速概念验证开发以及将高性能AI集成到现有设计提供了一条简化路径。Ara240 16GB M.2模块将于2026年6月开始供货,您可在恩智浦官网nxp.com和代理商处购买。

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  图2:Ara240 16GB M.2模块让开发人员能够更快地基于Ara240进行原型设计

  相得益彰:Ara + i.MX

  Ara240 M.2模块可用作我们i.MX应用处理器的AI协处理器:

  i.MX 95应用处理器:高性能边缘计算平台,集成了eIQ Neutron NPU

  i.MX 8M Plus应用处理器:Arm CortexA53平台,内置了机器学习和视觉加速能力

  未来支持M-Key PCIe的恩智浦平台

  这种适配性使得目前使用恩智浦MPU的开发人员能够轻松地将Ara240 DNPU作为配套加速器,显著扩展AI性能。

  紧凑、可扩展的Ara240加速器模块

  除了恩智浦Ara240 M.2模块外,我们的生态系统合作伙伴也在推出各自基于Ara240的模块。

恩智浦丨算力高达40 eTOPS,边缘AI加速神器!Ara240独立神经处理单元全解析

  这些模块使客户能够在不同的散热、机械和性能配置下轻松评估Ara240 DNPU——支持工业PC、机器人系统和紧凑型嵌入式边缘设备等应用。这些板共同为客户提供了一条从早期评估到完整系统设计流程的顺畅开发路径。

  赋能物理世界AI的专用软件

  恩智浦eIQ Agentic AI框架扩展了eIQ AI软件开发环境,增加了专门设计的功能,在边缘充分利用其DNPU的加速能力。该框架通过协调多个模型 (例如视觉、语言和控制模型),同时将推理和决策高效地映射到硬件加速器而非通用CPU上,从而实现智能体AI工作负载的确定性、实时执行。

  通过结合硬件感知型模型准备、优化的编排以及安全的设备端执行,我们的eIQ Agentic AI框架使DNPU能够为自主式和生成式AI工作负载维持低延迟和可预测的性能,在减少对云端依赖的同时,简化复杂的多模态边缘AI系统的部署。

  借助Ara240 DNPU以及不断壮大的M.2模块生态系统,开发人员可以获得:

  可扩展的AI性能

  实时推理能力

  通过本地处理提升隐私保护

  更低的运营成本和云成本

  支持不断演进的模型架构的灵活性

  借助Ara240加速边缘实时、设备端AI处理。Ara240是恩智浦首款DNPU,提供高达40 eTOPS的算力,配备可扩展的内存和带宽。

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2026-07-13 10:32 reading:298
i.MX RT1180荣获2026 ICA金控奖:引领工业控制IT&OT融合新突破!
  日前,在苏州举办的2026年度ICA工业控制产业年度大奖颁奖典礼上,恩智浦半导体旗舰产品i.MX RT1180脱颖而出,荣获“年度IT&OT融合技术突破奖”。作为工业控制领域权威评选之一,ICA金控奖面向工业自动化与智能制造全产业链,重点表彰在技术创新、应用落地及产业推动方面具备标杆意义的产品与企业。  恩智浦大中华区市场经理罗嘉翔 (左)  代表恩智浦领奖  本次获奖,充分体现了i.MX RT1180在工业网络与运动控制领域的领先优势。这一殊荣彰显了i.MX RT1180在工业网络与电机控制领域的卓越价值,特别是其高度集成的架构,实现了实时处理、TSN网络以及丰富电机控制能力的深度融合,高度概括了i.MX RT1180在融合实时控制、确定性网络与高性能运动控制方面的核心价值。  作为恩智浦跨界MCU旗舰产品系列之一,i.MX RT1180在架构设计上实现了创新。其采用异构双核架构,一方面通过高性能内核承载复杂控制与数据处理任务,另一方面通过专用通信内核保障工业实时通信的确定性执行,从底层实现控制与通信的高效解耦。同时,芯片原生集成多端口TSN交换能力,并广泛支持EtherCAT、PROFINET、EtherNet/IP及OPC UA等主流工业协议,使其能够在同一系统中兼顾IT侧数据互通与OT侧实时控制需求,真正打通工业现场与上层系统之间的数据壁垒。  在运动控制领域,i.MX RT1180同样展现出卓越性能。其面向伺服驱动、多轴控制及工业机器人等复杂应用场景,能够支持微秒级控制周期,并通过软硬件协同优化实现高精度、高同步性的控制效果。此外,通过在边缘侧引入智能算法能力,i.MX RT1180还可支持电机调参与控制优化的自动化与智能化,进一步提升系统性能与开发效率。  除了芯片本身的技术优势,i.MX RT1180还构建了完整的生态体系。依托FRDM开发平台及成熟参考设计,该方案已广泛面向工厂自动化、机器人等关键行业场景落地,为客户提供从评估验证到量产导入的完整路径支持,有效缩短产品开发周期,加速创新应用部署。  随着工业数字化转型持续深入,IT与OT的融合正成为未来制造体系升级的关键方向。i.MX RT1180通过高度集成的实时控制能力、先进的TSN网络架构以及丰富的工业接口资源,为构建更加开放、智能与高效的工业系统提供了坚实基础。  此次荣获ICA金控奖,不仅是行业对i.MX RT1180技术实力与应用价值的高度认可,也进一步印证了恩智浦在工业控制领域的持续创新能力与生态建设成果。未来,恩智浦将继续携手产业伙伴,推动工业控制技术向更加智能化、网络化与高性能方向演进,共同赋能新一代智能制造体系的发展。
2026-07-07 11:31 reading:431
恩智浦x英伟达:提升物理AI安全,推动机器人规模化应用
  恩智浦与英伟达携手合作,致力于提升物理AI与机器人的安全性、可扩展性,并使机器人准备好在现实环境中部署。随着机器人逐步进入工厂、医院及公共场所,安全已成为规模化应用的前提条件。这类系统必须具备环境感知、自主决策与实时行动的能力,并始终保持一致且安全的行为表现。  多年来,AI主要活跃于数字世界——分析数据、生成洞察、提供建议。然而,随着机器人迈向日常应用场景,AI所承担的不仅是思考的职能,还需要感知、预判和行动。这便是物理AI——将智能真正嵌入现实世界的设备中。  这一转变需要整个生态合作体系的协作。恩智浦正与英伟达携手构建统一的安全概念,并为机器人平台制定一套“设计安全”策略。尤为值得关注的是,恩智浦已加入NVIDIA Halos for Robotics不断壮大的合作伙伴生态系统——这是业界首个面向机器人与物理AI的综合性功能安全系统。  恩智浦已加入英伟达Halos AI系统检验实验室,该实验室为ANAB认证的物理AI功能安全项目,旨在协助合作伙伴为Halos集成方案准备第三方认证,认证机构包括TÜV Rheinland、UL Solutions、TÜV SÜD、exida、SGS及CertX等国际领先机构。  通过该实验室,恩智浦的安全处理器能够更好地与AI算力形成互补,并满足工业级且安全至上的NVIDIA IGX Thor平台在安全集成方面的各项假设与要求。  为什么安全决定物理AI的发展规模?  在物理环境中,智能系统必须在严格的延迟、功耗和可靠性限制下实时运行。系统需要准确理解复杂的周围环境,即时响应,并灵活应对各种不可预测的情况,不仅要准确,还要具备高度的可靠性。  正因如此,安全至关重要。若要让机器人与人协同工作,安全是首要前提。安全,也因此成为构建物理AI系统的基础。  在受控环境中保障安全相对容易,潜在风险可以提前评估,机器人也可以通过编程规避风险。然而,一旦机器人在人群中自由活动,情况便大为不同。人类行为难以预测,风险必须实时评估并加以应对。  在此类环境下,机器人必须值得信赖。每一个动作都应是可预测的,每一次交互都应是可信的。安全无法在系统建成之后补加,而必须从设计之初就融入其中。  当AI应用于现实世界系统时,容不得半点差错。了解要打造一个能安全、可靠地感知、决策和行动的物理AI系统,需要具备哪些条件  如何确保机器人在公共场所安全运行?  在这一新的现实环境中,安全已成为一项系统层面的挑战,取决于以下四个方面:  01  了解世界  安全行为始于准确的感知。机器人必须能够感知并解读周围环境,同时了解所处场景。这要求将“由内而外”的感知 (机器人自身对世界的感受) 与“由外而内”的感知 (机器人与外部世界的交互方式) 结合起来。  02  独立安全监测  将独立安全监测引入机器人,可提供必要的监督机制,有助于确保其行为始终处于安全范围内,并能及早发现任何异常状况。这种监测应分布在不同的层级,各层级之间相互监督、相互稳定,从而消除单点故障,增强整体韧性。  03  在实际环境中可信运行  在物理世界中,时机至关重要。机器人不仅要作出正确的决策,还要在瞬间完成。这种智能需要类似条件反射般的响应速度,使感知、处理与行动在紧密衔接的确定性闭环中完成,同时具备极低延迟和极高可靠性。  04  检验与认证就绪  安全必须能够被验证和证明。这就要求机器人系统在设计之初就具备接受检验、验证和认证的能力。这些环节是确保系统在承受压力或出现故障时仍能按预期运行的必要保障。一个无法被验证的系统,很难赢得人们的信任。  如何为机器人构建信任与安全基础?  恩智浦提供一系列可直接部署的集成解决方案,适用于基于NVIDIA Holoscan Sensor Bridge的机器人和人形机器人平台。这些解决方案构成了一个兼具可扩展性和安全性的平台,能够支持边缘侧感知、运动控制和自主运行。  这些方案同时也依托恩智浦在任务关键型系统功能安全与信息安全领域长期积累的技术专长。凭借超过10年的汽车信息安全领域专业经验,恩智浦提供成熟可靠的构建模块,助力汽车制造商确保未来车辆的功能安全与信息安全。这一专长也使恩智浦能够在定义机器人应用的安全要求和解决方案方面发挥战略性作用。  功能安全的实现,依赖于功能安全组件与安全IP的有机结合,并通过系统级安全特性加以增强。内置的冗余设计可防止单一故障引发危险行为,而“检查方-执行方”的监督模式将动作执行与监测分离开来,确保安全不依赖于任何一个单独的组件。  这一理念背后,是经过大规模验证和实际部署的丰富经验。恩智浦在功能安全解决方案领域拥有超过13年的经验,拥有700余名通过TÜV SÜD认证的ISO 26262安全工程师,以及170余名通过TÜV SÜD认证的IEC 61508安全工程师,目前已有100余种符合安全要求的硬件组件和24种软件组件投入量产。这些能力显著增强了恩智浦为下一代机器人平台定义和实现安全解决方案的实力。  这一技术优势与英伟达Halos AI系统检验实验室的方向高度契合,该实验室同样致力于协助合作伙伴为TÜV SÜD认证做好准备——这进一步体现了恩智浦与英伟达在合作中对可验证、符合标准的安全体系的共同承诺。  为防范潜在的网络攻击,该平台提供基于安全芯片和EdgeLock安全区域的可扩展硬件安全机制。这些机制能够随着时间推移不断演进,以应对不断变化的网络威胁形势。例如,平台支持EdgeLock 2GO生命周期更新,将AI融入信息安全机制,并已具备实施后量子加密技术 (PQC) 的能力。  为简化安全机器人系统的开发流程,恩智浦通过SafeAssure计划提供功能安全、可靠性和信息安全方面的支持。我们的机器人解决方案同样符合SIL 2和SIL 3等相关的认证标准要求,有助于客户证明其产品的安全性并构建信任。  构建信任,推动机器人规模化应用  机器人的规模化应用,离不开具备卓越能力且安全、可信、适应现实世界的系统。在物理AI领域,信任并非随时间积累而成,而是源于即使在出现问题时仍能预判结果的确定性。安全必须从设计之初就扎根于系统之中,并在部署之前得到充分验证。功能安全、信息安全与验证三者协同发力,才能推动规模化应用。  机器人的规模化应用,离不开具备卓越能力且安全、可信、适应现实世界的系统。在物理AI领域,信任并非随时间积累而成,而是源于即使在出现问题时仍能预判结果的确定性。安全必须从设计之初就扎根于系统之中,并在部署之前得到充分验证。功能安全、信息安全与验证三者协同发力,才能推动规模化应用。  这正是恩智浦致力于构建的基石——让机器人系统能够走出受控环境,以更充足的信心迈向更为广泛的现实应用场景。
2026-07-07 11:27 reading:382
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