恩智浦半導體（NXP Semiconductors N.V.; NASDAQ：NXPI）宣佈在其eIQ AI和機器學習開發軟體新增兩款新工具，以便輕鬆地跨各種邊緣處理器在邊緣部署和運用人工智慧。
eIQ Time Series Studio提供自動化機器學習工作流程，可輕鬆在如MCX系列MCU產品組合或i.MX RT跨界MCU產品組合等MCU級裝置，開發和部署基於時間序列（time series-based）的機器學習模型。
GenAI Flow為支援生成式AI解決方案的大型語言模型（Large Language Model；LLM）提供建構模組。此類生成式AI解決方案旨在與恩智浦i.MX系列應用處理器MPU配合使用，透過在特定情境資料中訓練LLM，可以更輕鬆地在邊緣部署智慧應用。例如，配備LLM的電器經過用戶手冊訓練後，能夠用自然語言與使用者交流，告知用戶如何使用特定功能、執行特定任務或最佳化使用和維護。
產品重要性
在邊緣部署AI帶來眾多優勢，包括降低延遲、加強用戶隱私保護及減少能耗。恩智浦eIQ工具套件的擴展能顯著簡化並加速部署流程，幫助開發人員能夠存取更廣泛的模型類型，包括生成式AI、基於時間序列的模型、以及基於視覺的模型。此外，用戶能夠在各類邊緣處理器上部署模型。
恩智浦半導體資深副總裁暨工業與物聯網事業部總經理Charles Dachs表示：「AI是實現根據使用者需求預測和自動化的關鍵，但必須以適合邊緣部署的方式進行開發。恩智浦提供即用型（ready-to-use）工具，適用於MCX系列等MCU以及i.MX RT700等跨界MCU的小型AI模型，以及在i.MX 95應用處理器等功能更強大裝置運行的大型生成式AI模型，為開發人員提供豐富的選擇，涵蓋各類AI模型和支援AI的邊緣處理器，使邊緣AI真正適用於各行各業的應用開發人員。」
更多詳情
eIQ Time Series Studio簡化並加速基於時間序列的AI模型的開發與部署，支援多種輸入訊號，包括電壓、電流、溫度、振動、壓力、聲音、飛行時間（time of flight；ToF）等，以及用於多模態感測器（multi-modal sensor）融合的訊號組合。借助自動機器學習功能，開發人員能夠從原始時間序列（time-sequential）資料中提取有意義的洞察，快速建立可以滿足效能、記憶體、快閃記憶體大小和準確性標準而客製化的AI模型。該工具提供完整的開發環境，包括資料管理、視覺化和分析、以及模型自動生成、最佳化、模擬和部署。介面簡潔直觀，軟體開發人員無需具備深厚的資料科學或AI專業知識，即可創建最佳化的異常檢測、分類和回歸資料庫。
恩智浦GenAI Flow讓生成式AI應用可以在邊緣裝置上運行。此軟體流程提供了最佳化LLM等生成模型的方法。GenAI Flow並提供檢索增強生成（RAG），能夠在不對模型或處理器供應商透露敏感資訊的情況下，運用特定領域（domain-specific）知識和私有資料以安全的方式微調模型。透過將多個模組連結至單一流程，客戶可根據其任務輕鬆定制LLM，並使用恩智浦i.MX 95應用處理器等MPU進行最佳化，以便在邊緣部署。
更多相關訊息或造訪具備這些新增功能的最新版eIQ機器學習開發環境，請參閱NXP.com/eIQ。此外，可以下載GenAI Flow白皮書《安全高效地在邊緣部署生成式 AI：在微處理器上最佳化 LLM 的方法》或閱讀部落格文章《eIQ Time Series Studio簡介：簡化邊緣 AI 開發》。
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