エッジ推論を意識、組み込みプロセッサ「i.MX 8M Nano」：14nm FinFETを採用した第2弾（1/2 ページ）

NXP Semiconductorsは、組み込み技術の展示会「embedded world 2019」で、14nm FinFETプロセスを採用した第2弾組み込みプロセッサ「i.MX 8M Nano」や、車載用ゲートウェイに向けたチップセットを発表した。

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

NXP Semiconductorsのブース

　NXP Semiconductors（以下、NXP）は組み込み技術の国際展示会「embedded world 2019」（2019年2月26〜28日、ドイツ・ニュルンベルク）で、組み込み向けのマルチコアアプリケーションプロセッサ「i.MX 8Mファミリー」として、「i.MX 8M Nano」を発表した。

　i.MX 8M Nanoは、2018年に発表した「i.MX 8M Mini」に続き、14nm FinFETプロセスを採用したプロセッサとなる。

　i.MX 8M Miniは量産を開始していて、NXPのi.MXアプリケーション・プロセッサ担当プロダクトマーケティングマネジャーのAmanda McGregor氏は、「FinFETプロセスによって、高性能化と低消費電力化を実現できたi.MX 8M Miniに対する顧客の反応は大きかった」と話す。「そのため、すぐにi.MX 8Mファミリーを拡大し、異なる機能を追加した新しいファミリーをすぐに投入する必要があると考えた」（McGregor氏）

　i.MX 8M Nanoは、同Miniに比べ、ビデオ機能を省くことでコストの最適化を図り、電力効率を向上したバージョンとなる。最大1.5GHzで動作する最大4コアのArm Cortex-A53と、最大600MHzで動作するArm Cortex-M7コアを搭載している。主に、スマートスピーカー、音声コントロール機能を備えた照明スイッチなど、ビデオの機能が不要なエッジデバイスでの用途を想定している。

　また、OpenCL 1.2をサポートするグラフィックスコアを搭載していて、機械学習アルゴリズムを動作させることができる。「i.MX 8M Nanoによって、エッジデバイスに、インテリジェンスをもたらすことができるようになる」とMcGregor氏は強調する。NXPのi.MXアプリケーション・プロセッサ担当バイスプレジデント兼ゼネラルマネジャーのMartyn Humphries氏は、「i.MX 8M Nanoでは、Cortex-M7とCortex-A53、そしてグラフィックスコアで機械学習の推論アルゴリズムを、低消費電力で動作できる。低消費電力化を実現できるのは、FinFETプロセスを採用しているからだ」と強調する。

NXP SemiconductorsのAmanda McGregor氏（左）と、Martyn Humphries氏

　i.MX 8M Nanoのサンプル出荷は2019年第2四半期に、量産出荷は2019年末までに開始する予定だ。

　McGregor氏とHumphries氏によれば、エッジデバイスで推論を行うエッジコンピューティングへの関心とニーズが高まっているという。i.MX 8M Mini、同Nanoとも、エッジでの推論が可能な性能を備えているとMcGregor氏は述べる。Humphries氏は、「推論が可能なだけでなく、“速く”推論ができることがi.MX 8M MiniやNanoの特長だ。既存のチップでもある程度の性能さえあれば、学習や推論はできる。だが、実際のアプリケーションで最も重要になるのが、推論をいかに速く、ほぼ遅延なくできるかだ。i.MX 8M MiniとNanoならそれが可能だ」と付け加えた。

　NXPのブースには、i.MX 8M Mini（Nanoは、まだチップがないので）をコンピュータボードなどに採用したパートナー各社のデモが並んだ。

左＝SECOが展示した、ポンプの故障や不具合を検知するデモ。i.MX 8M Miniを搭載した同社の組み込み向けコンピュータボード「SBC-C61」にセンサーを接続し、水位などをモニタリングしている／中央＝監視カメラなどに使えるTechNexionのデモ。エッジでの推論をイメージしていたデモでは、同社従業員の名刺をカメラで撮影し、それにひもづけて登録されている画像をディスプレイに表示した（デモでは、楽しんでもらうためにフクロウなどの画像を表示していた）／右＝家電（画像は洗濯機の模型）にi.MX 8M Miniを採用した時のイメージをデモで展示した。i.MX 8M Miniがディスプレイを駆動している。McGregor氏によれば、例えば冷蔵庫内をカメラで撮影し、i.MX 8M Miniに画像分析をさせて、食材の在庫のデータをクラウドにアップする、などの使い方もできるという（クリックで拡大）