« Nous sommes à l’aube d’une transformation significative dans le domaine des produits embarqués, déclare sans ambages Rémi El-Ouazzane, Président du groupe Microcontrôleurs, Circuits intégrés numériques et Produits RF de STMicroelectronics, en présentant ce jour la série des microcontrôleurs STM32N6, la plus puissante proposée par ST à ce jour, et la première à intégrer un processeur neuronal propriétaire de ST, le cœur “Neural-ART Accelerator” architecturé pour les inférences embarquées. « Cette transformation implique l’augmentation croissante ou le remplacement des charges de travail des utilisateurs de nos microcontrôleurs par des modèles d’IA. Actuellement, ces modèles sont utilisés pour des tâches telles que la segmentation, la classification ou la reconnaissance. À l’avenir, ils seront utilisés pour de nouvelles applications qui sont encore à développer », poursuit M. El-Ouazzane.

Dés 2022, STMicroelectronics avait annoncé cette ligne stratégique d’intégration de sa propre technologie de cœur de calcul neuronal au sein de ses microcontrôleurs, technologie dont le développement avait débuté dès 2016. On notera à ce propos que ST a préféré miser sur sa propre architecture matérielle plutôt que d’utiliser le cœur neuronal Ethos d’Arm alors que les microcontrôleurs de la société sont fondés sur des cœurs Arm, le STM32N6 étant doté d’un cœur Arm Cortex-M55. Une décision liée, selon ST, à la qualité et à la richesse de sa pile logicielle jugée plus performante que celle d’Arm. Toujours selon ST, la combinaison de l'écosystème de logiciels et d'outils associés de la société va ainsi ouvrir la voie à une réduction des barrières d’entrée à la mise en place d’algorithmes d’IA installés sur les systèmes d’exploitation temps réel implantés sur des microcontrôleurs.

Avec cet accélérateur intégré au STM32N6 conçu pour supporter les fonctionnalités d’apprentissage automatique, les ingénieurs pourront développer des fonctionnalités de hautes performances en utilisant, entre autres, des algorithmes de vision, des logiciels de traitement audio et d’analyse du son jusqu’alors hors de portée des petits systèmes embarqués.

Dans le détail, le circuit STM32N6 affiche des performances d’apprentissage automatique jusqu’à 600 fois plus élevées que celles d’un microcontrôleur STM32 haut de gamme classique. Et ce grâce aux caractéristiques du processeur neuronal “Neural-ART Accelerator” qui comprend près de 300 unités de multiplication-accumulation configurables capables d’effectuer jusqu’à 600 GOPS (giga-opérations par seconde).

Le STM32N6 est doté d’un cœur Arm Cortex-M55 cadencé à 800 MHz, offrant un score CoreMark de 3 360. Il est fabriqué en technologie FinFet en 16 nm et possède une mémoire RAM de 4,2 Mo, la plus grande taille jamais intégrée sur un STM32, selon ST. Une mémoire jugée nécessaire par le fabricant de semi conducteurs pour gérer les tâches multimédia et d’IA gourmandes en termes de manipulation de masses de données. Deux interfaces AXI 64 bits assurent en outre un niveau de bande passante élevé pour soutenir un fort taux de calcul et libérer toute la puissance du cœur “Neural-ART Accelerator”.

Enfin, un processeur de signal d’image (ISP, Image Signal Processor) de ST est lui aussi intégré pour la première fois dans un microcontrôleur afin d’assurer le traitement direct du signal, ce qui permet d’utiliser des capteurs d’image simples. Cet ISP peut être configuré à l’aide du logiciel gratuit ISP IQTune de ST (STM32-ISP-IQTune), un outil qui facilite la personnalisation des paramètres de traitement du signal d’image tels que la durée d’exposition, le contraste ou l’équilibre des couleurs.

Côté logiciel, le STM32N6 est pris en charge par la suite Edge AI Suite de ST, un jeu d’outils  pour le développement d’applications d’apprentissage automatique embarquées, avec notamment la possibilité d’intégrer son propre modèle développés dans divers environnement tels que TensorFlow Lite, Keras et la plate-forme en open source ONNX (Open Neural Network Exchange).

Le circuit bénéfice en outre de l’apport des modèles d’IA de ST, rassemblés dans la bibliothèque “model zoo”.

Le microcontrôleur STM32N6 est disponible pour certains utilisateurs depuis octobre 2023 et est à présent proposé en grands volumes. A noter que ces microcontrôleurs sont également disponibles dans une version sans le processeur neuronal, pour des applications qui exigent de la performance sans avoir besoin d’intégrer des algorithmes d’IA avancés.

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