自物聯(lián)網(wǎng)（IoT）問世以來出現(xiàn)了多項頗具顛覆性的創(chuàng)新，邊緣智能便是其中之一。物聯(lián)網(wǎng)帶來了數(shù)十億智能互聯(lián)設(shè)備，這些設(shè)備傳輸TB級海量傳感器數(shù)據(jù)，用于執(zhí)行基于人工智能的云計算。除此之外，另一項革命正在進行：邊緣設(shè)備上的機器學習（ML）。隨著越來越多的智能設(shè)備遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，恩智浦緊跟趨勢，提供成本、性能和功率優(yōu)越的處理解決方案，在多個市場和應用推動機器學習技術(shù)，讓最終用戶享受到更強安全性、更高隱私性、更少延遲等優(yōu)勢。

以前，機器學習、深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用一直是數(shù)據(jù)科學家和人工智能專家的專屬領(lǐng)域。但是，越來越多的機器學習工具和技術(shù)問世，消除了機器學習應用開發(fā)方面的一些復雜性，這種情況逐漸改變。恩智浦的eIQ（“邊緣智能”）機器學習開發(fā)環(huán)境就是一個很好的例子。eIQ提供一套全面的工作流程工具、推理引擎、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）編譯器，以及經(jīng)過優(yōu)化的庫和技術(shù)，幫助簡化并加快機器學習開發(fā)。從剛開始第一個深度學習項目的嵌入式開發(fā)人員，到專注研究高級目標識別、分類、異常檢測或語音識別解決方案的專家，各種技能水平的用戶都可以使用eIQ。

eIQ機器學習軟件于2018年推出，經(jīng)過不斷開發(fā)，可支持系統(tǒng)級應用和機器學習算法實現(xiàn)，適用于恩智浦i.MX系列從低功耗i.MX RT跨界微控制器（MCU），到基于Arm? Cortex?-M和Cortex?-A內(nèi)核的多核i.MX 8和i.MX 8M應用處理器。

今日重大更新

為幫助機器學習開發(fā)人員更熟練高效地運用恩智浦i.MX 8處理平臺，我們大力擴展了eIQ軟件環(huán)境，添加了全新eIQ Toolkit工作流程工具、基于GUI的eIQ門戶開發(fā)環(huán)境，以及針對i.MX和i.MX RT設(shè)備進行優(yōu)化的DeepViewRT?推理引擎。

圖1. eIQ Toolkit和eIQ門戶特性與工作流程的簡要展示

下面詳細介紹eIQ軟件環(huán)境中，這些強大的新增工具如何幫助簡化機器學習開發(fā)，提高工作效率并為開發(fā)人員提供更多選項和更大的靈活性。

eIQ Toolkit：實現(xiàn)“機器學習人人可用”

考慮到機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習應用的潛在復雜性以及機器學習開發(fā)人員的不同需求，簡單的“萬能”工具并不能實現(xiàn)“人人可用”。更好的方法是提供靈活的綜合工具套件，該套件應該能夠擴展，以滿足不同技能水平和經(jīng)驗水平的機器學習開發(fā)人員。為此，我們在eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境中添加了強大而易用的eIQ Toolkit，使開發(fā)人員能夠?qū)霐?shù)據(jù)集和模型，并跨恩智浦i.MX 8M應用處理器系列和i.MX RT跨界MCU產(chǎn)品組合進行訓練、量化、驗證和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與機器學習工作負載。無論您是剛剛開始第一個機器學習項目的嵌入式開發(fā)人員，還是熟練的數(shù)據(jù)科學家或人工智能專家，都能在該工具套件中找到與您的技能水平相對應的功能，來幫助簡化機器學習項目。

圖2. eIQ門戶提供數(shù)據(jù)集管理工具，幫助您注釋并整理所有訓練數(shù)據(jù)

eIQ Toolkit提供簡單的工作流程和機器學習應用示例。此外，該工具套件在eIQ門戶中提供一個基于GUI直觀開發(fā)選項，您也可以根據(jù)自己的喜好選擇使用命令行主機工具。如果您想要使用現(xiàn)成的開發(fā)解決方案，或是需要恩智浦及我們值得信賴的合作伙伴提供的專業(yè)服務與支持，您可以通過該工具套件在eIQ市場中輕松訪問Au-Zone Technologies等公司提供的選項列表，該列表將不斷更新。

圖3. eIQ門戶提供便捷的模型驗證和精度測量方法

通過eIQ門戶，您可以輕松創(chuàng)建、優(yōu)化、調(diào)試、轉(zhuǎn)換并導出機器學習模型，也可以從TensorFlow、ONNX和PyTorch機器學習框架中導入數(shù)據(jù)集和模型。您可以通過“自帶數(shù)據(jù)” （BYOD）流程，使用自己的數(shù)據(jù)訓練模型，從預訓練模型數(shù)據(jù)庫中選擇模型，或通過“自帶模型”（BYOM）流程導入預訓練模型，例如來自Au-Zone Technologies的高級檢測模型。通過遵循簡單的BYOM流程，您可以使用基于公共云或私有云的工具構(gòu)建經(jīng)過訓練的模型，然后將模型傳輸?shù)絜IQ Toolkit中，以便在適當?shù)男酒瑑?yōu)化推理引擎上運行。

圖4. eIQ門戶提供靈活的BYOM和BYOD方法

針對目標的圖形級別分析功能讓開發(fā)人員能夠在運行時深入了解運行情況，以便微調(diào)和優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)、運行時性能、內(nèi)存使用和在i.MX設(shè)備上執(zhí)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

最新eIQ推理引擎，實現(xiàn)恩智浦提速發(fā)展

推理引擎是機器學習開發(fā)項目的核心，也是機器學習應用的運行時組件。eIQ機器學習軟件開發(fā)環(huán)境支持使用針對Glow、ONNX和TensorFlow Lite等i.MX設(shè)備和MCU進行優(yōu)化的各種基于社區(qū)的開源推理引擎進行推理，除此之外，我們還為其添加了DeepViewRT推理引擎。

DeepViewRT是恩智浦與合作伙伴Au-Zone Technologies聯(lián)合開發(fā)的專有推理引擎，該引擎提供了長期穩(wěn)定的解決方案，由供應商進行維護，用于補充基于社區(qū)的開源引擎。

圖5. DeepViewRT為機器學習應用提供穩(wěn)定靈活的生產(chǎn)就緒型推理引擎

在恩智浦MCUXpresso SDK和Yocto BSP版本中，DeepViewRT推理引擎可作為基于Linux?操作系統(tǒng)的開發(fā)的中間件。

關(guān)于eIQ的更多優(yōu)勢

eIQ機器學習開發(fā)環(huán)境及所有必要的基準支持，包括全新eIQ Toolkit、eIQ門戶和通過DeepViewRT實現(xiàn)的eIQ推理，均無許可費。

在恩智浦機器學習/人工智能培訓學院磨練技能

恩智浦的機器學習/人工智能培訓學院針對與機器學習開發(fā)相關(guān)的各個主題提供自主學習模塊，并提供有關(guān)結(jié)合使用eIQ工具與恩智浦i.MX和i.MX RT設(shè)備的最佳實踐。機器學習/人工智能培訓學院面向所有恩智浦客戶開放，提供一系列不斷擴展的培訓模塊，幫助您開始進行機器學習應用開發(fā)。

立即開始使用eIQ機器學習軟件和工具

現(xiàn)在，單擊eIQ Toolkit即可下載包括eIQ門戶在內(nèi)的eIQ Toolkit。

當前的Yocto Linux版本支持eIQ機器學習軟件，包括適用于i.MX應用處理器的DeepView RT推理引擎。適用于i.MX RT跨界MCU的eIQ機器學習軟件已完成集成到恩智浦的MCUXpresso SDK版本中。

作者介紹：

Ali Ors

恩智浦半導體邊緣處理部門人工智能機器學習戰(zhàn)略技術(shù)總監(jiān)

Ali在半導體行業(yè)擁有超過23年的經(jīng)驗，擅長領(lǐng)導跨職能團隊來打造機器學習和視覺處理領(lǐng)域的創(chuàng)新產(chǎn)品和平臺。他目前主要負責全球人工智能機器學習戰(zhàn)略。