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恩智浦推出适用于工业和物联网边缘的先进i.MX应用处理器,提供易于部署的安全性、能源效率和可扩展性

2021-03-25
来源:恩智浦

荷兰埃因霍温——2021年3月25日——恩智浦半导体(NXP Semiconductors N.V.,纳斯达克代码:NXPI)日前宣布其EdgeVerse™产品系列新增了跨界应用处理器,包括i.MX 8ULP、经Microsoft Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS(云安全)系列和新一代高性能智能应用处理器i.MX 9系列。新增产品包括EdgeLock安全区域带来的新创新,以提高边缘安全性,以及旨在最大限度提高能源效率的Energy Flex架构。 

恩智浦半导体高级副总裁兼边缘处理业务部总经理Ron Martino表示:“数十亿台设备上的分布式智能推动了边缘的进一步演变,这个时代需要在处理、能源效率和安全性方面实现创新。我们今天推出的新产品,包括经Microsoft Azure Sphere认证的产品,可谓是超低功耗处理和可信云到边缘安全方面的行业里程碑。”

EdgeLock安全区域——自管理式自主片上安全子系统

恩智浦在提供交钥匙网络安全解决方案方面拥有丰富的经验,并以此为基础推出了EdgeLock™安全区域,这是一款经过预配置的安全子系统,可简化复杂安全技术的实施,并帮助设计人员规避代价高昂的错误。它通过对信任根、运行时认证、信任设置、安全启动、密钥管理和加密服务等关键安全功能的自主管理来增强对边缘设备的保护,同时还简化了获得行业标准安全认证的途径。 当最终用户应用运行时,EdgeLock安全区域可智能跟踪电源转换,以防出现新的攻击面。 

安全区域将是i.MX 8ULP、经Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS和i.MX 9应用处理器中的标准集成功能,为开发人员提供广泛的计算可扩展性选项,以便在数千个边缘应用上轻松部署安全性。 

Azure Sphere确保安全无忧 

在初始部署后使边缘设备保持长期安全是一项挑战,这需要不间断的可信管理服务。恩智浦和Microsoft合作,通过i.MX 8ULP-CS(云安全)应用处理器系列中的Azure Sphere芯片到云安全性,将该功能提供给客户。经Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS集成了Microsoft Pluton,Microsoft Pluton作为芯片本身内置的受保护信任根在EdgeLock安全区域上启用,在为大量物联网和工业应用实现高安全性设备安全方面至关重要。除了受保护的硬件,Azure Sphere还包括受保护的Azure Sphere操作系统、基于云的Azure Sphere安全服务以及为期十年的持续操作系统更新和安全改进。i.MX 9系列中的特定产品将支持Azure Sphere芯片到云安全性,为开发人员提供更广泛的处理器选项,以便在更多产品中实施托管设备安全。 

Microsoft Azure Sphere的杰出工程师和管理总监Galen Hunt博士表示:“此次合作将诞生一个全新类别的互联设备,这些设备将获得持续安全改进的支持。经Microsoft Azure Sphere认证的i.MX 8ULP-CS将为合作伙伴提供安全性、生产力和机遇。通过将恩智浦i.MX芯片系列的能力和灵活性与智能的大规模响应式Azure Sphere安全性相结合,客户可以放心地改善产品、服务和体验,因为他们知道Microsoft将为他们提供支持。”

Energy Flex架构支持特定应用的定制电源性能配置文件 

在设计节能的边缘系统时,芯片级能源优化变得越来越重要。恩智浦实施创新的Energy Flex架构,致力于在便携式或插入式设备中延长电池寿命并减少能源浪费。

在i.MX 8ULP和i.MX 8ULP-CS系列中,Energy Flex架构将异构域处理、设计技巧和28nm FD-SOI工艺技术相结合,能源效率比前代产品提高了多达75%。这些处理器中嵌入了可编程电源管理子系统,该子系统能够管理20多种不同的电源模式配置,从而提供出色的能源效率——从全功率到低至30微瓦。通过这种灵活的配置范围,OEM和开发人员可以定制特定应用的电源配置文件,以尽可能提高能源效率。 

用于多传感器数据的高级智能应用处理器

恩智浦以经过市场验证的i.MX 6和i.MX 8系列应用处理器为构建基础,推出了新一代可扩展、高性能处理器i.MX 9系列。可扩展的i.MX 9系列将更高性能的应用内核、类似于MCU的独立实时域、Energy Flex架构、EdgeLock安全区域带来的先进安全性以及专用多传感器数据处理引擎(图形、图像、显示、音频和语音)相结合。i.MX 9系列在整个系列中集成硬件神经处理单元,用于加速机器学习应用。它还标志着恩智浦首次实施Arm Ethos U-65 microNPU,这使得构建低成本的节能边缘机器学习(ML)成为可能。该产品线的首个系列将通过16/12nm FinFET工艺技术制造,并且功耗极低。  

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