机器学习的本质是让计算机能够更有效率的模仿人类的行为，特别在图像分类、图像识别、语音识别等领域，机器学习能够在分秒之间，集中处理数以百万计的计算。过去在合理的成本下，这样的处理能力是无法想象的，直到最近几年才能够实现。这主要是因为，如若这些处理不在边缘实现，就要放到云端来进行。数据要被上传到云端，这样的话，我们就会担心谁会看到这些数据。我们相信云端服务期的运营商和负责人吗？显然答案是否定的，因此在本地进行边缘计算，用户隐私就能够更好的被保护，响应速度也会更快，可靠性也会更强，因为即便服务器断电，本地设备依然可以稳定工作，甚至设备可以在没有网络的偏远地区正常工作。
i.MX8M Plus 应用处理器
通过i.MX8M Plus ，NXP将机器学习带到了边缘设备中，这款产品不仅仅是达到了2万亿次每秒这样的强大计算能力。只是做到这样的计算性能并不困难，但NXP所实现的是带来了模型压缩的优化以及针对稀疏性的优化，稀疏指的是机器学习算法参数或者数据中有大量权重为0，进而能够避免在推理时支付这些模型系数的存储费用，计算效率将会大大增加。模型压缩同样也很重要，鉴于计算过程中存在大量的数据交换，如果足够压缩，那么对于系统内存的占用就会降到最低。另外同样牵涉到系统内存的一点是i.MX8M Plus 搭载 DRAM 控制器能够进行每秒4G 处理，是 NXP有史以来 DRAM 速度之最。
i.MX8M Plus 与机器学习、机器视觉
机器学习是基于图像数据的，数据的来源通常是一个系统中的摄像头模块，而摄像头模块需要一个图像处理单元，也就是ISP。谈到 i.MX8M Plus 的ISP 单元，在很多系统中，摄像头可能距离目标非常远，为了得到你需要的细节，其分辨率必须足够高，比如4K分辨率，也就是800万像素。
处理如此高清的影像数据，就需要ISP 的协助。可能对于低分辨率的视频，ISP 并非必需，在很多系统中，用户可能并没有意识到，摄像模块是否集成ISP。但在高分辨率下，就需要 ISP 被集成在处理器中，就像i.MX8M Plus 这样。有趣的是，NXP i.MX8MPlus 中实际上集成了两个 ISP，两路摄像头输入。因而在大多数的应用场景下，将会获得更立体的图像，就像人的两只眼睛一样，可以感知图像的深度。另外一个应用是两路摄像头，其一作为广角或者鱼眼视角，另一路则聚焦某一场景的特写。除此之外，还有其它的应用需要用到这样的功能。
图像处理需要很强的计算能力，ISP的功能理论上也可以由 CPU 或 GPU 来实现，但要将这样的计算量，将这些数据转化为系统可识别的形式和参数再进行计算和处理，涉及到的工作量太大了。因此在这样的系统下，必须使用一个专门处理图像任务的单元，也就是 ISP，就像 i.MX8M Plus所做的那样。
i.MX8M Plus 高动态范围（HDR）支持
i.MX8MPlus还有一个重点是HDR，也就是高动态范围，你可能在很多手机上看到过这个词，但在嵌入式应用以及消费类产品甚至工业应用中HDR 都非常重要。HDR 主要是融合多重曝光的图像，具体表现为拍摄亮度不同的两张图像，一张是长曝光，一张是短曝光，其中一张能够帮助获得更好的高光部分的细节，另一张则获得更好的低亮度区域的细节。甚至可以拍三张或者更多，来融合成为一张图像。这样高光和暗部的细节都可以保留，这在某些特定场景中非常重要，比如在家里，窗户边很亮，有的地方却很暗，有了 HDR，所有的细节你都可以看清楚。
扭曲矫正带来更好的图像
在摄像头相关应用中，扭曲矫正是一个非常重要的功能。摄像头接收到的图像可能是扭曲的，类似观看鱼缸的场景。你可以看到很多的东西，但它们都是扭曲的。扭曲矫正，可以将图像恢复为人类、机器学习可以识别的正常形状，直线曲线区别分明，也没有倒置的现象，这就是扭曲矫正引擎所负责的。但引擎能做的不仅仅是这些，除了能够矫正这些意外的干扰，同时它也可以矫正由于摄像头问题导致的图像不清晰、变形等。
引擎同样可以对像素进行处理，获得更好的图像质量。针对i.MX8MPlus 的 ISP 架构我们的设计保证了所有的处理都以流的形式进行，也就是说ISP直接从摄像头接收图像进行处理，将它们输出到系统内存。ISP 几乎不需要从系统重新构建图像再进行处理输出，这样就可以带来非常低的延迟表现，以及非常高效的针对图像的处理表现。iSP 针对图像增强，进行了非常多的处理，比如降噪处理，这在暗光环境中非常重要。在这样的环境下，很多像素都会被进行涂抹，但你不能对太多区域都进行涂抹，否则你的图像将会变得非常模糊。所以你必须使用 ISP 来分辨，哪里是可以进行涂抹处理的，哪里则是需要清晰呈现的内容。其它的处理任务包括，检测图像传感器的坏点，确保正常工作，以及白平衡的调节，分辨出不同的光照环境，例如日光、灯光等等。还有提供信息，帮助自动曝光以及对焦，所有的这些都是由ISP 来完成的。
H.265视频编码
在许多应用中，摄像头接入系统，数据被送入机器学习算法或是直接被存储在网络中。不管图像被送入何处，它们还是需要被存储在某些地方，比如服务器或者是本地设备。你不可能直接保存原始文件，因为原始的文件实在是太大了，因此必须对数据进行编码，i.MX8M plus 的视频编码是非常高效的。我们支持 h.265编码算法，比起业内广泛使用的 h.264更加先进和高效。
iMX8M Plus在工业应用中的特色
i.MX8M Plus有一些针对工业应用的特色，其一就是 ECC，也就是错误纠正代码。用来在用户无需感知的情况下，检测出内存的错误，甚至进行修复。
这异常的重要，因为在某些应用中内存的错误会带来严重的后果，虽然不会导致硬件的永久损坏，但当读取内存的软件和程序时有可能会崩溃。
为了避免这些情况的发生，你就需要ECC 来进行检测和修复，这样软件的错误率，也就是我们常说的 SER将会大大降低。i.MX8M Plus在缓存和片上RAM 中都带有ECC，而DRAM 总线还支持在线 ECC，它不需要存储任何额外的位，就能够将ECC 算法与主数据同时发送出去。
TSN也是 i.MX8M plus 中的亮点，tsn 指的是时间敏感网络。在工业应用中你希望可以确保能够在对的时间点将数据发送出去，而通常以太网中任何人在任何时间都有可能正在发送数据。可能会造成拥堵，可能你需要晚一些再发一次，在工业应用中，这无疑是会带来问题的。而 TSN 则能够很好的解决这样的困扰。i.MX8M Plus同样也支持一些工业级的外设，我们甚至集成了800MHz的 Cortex-M7协处理器来协助组合。组合运行操作系统，M7内核同时可以进行一些实时性的控制，来确保低延迟。我们还有两路 CANFD用于本地与系统或是与网络低延迟的通信。
i.MX8M Plus所提供的所有的这些特性和外设，能够助力工业及应用的设计为工业应用带来无限的可能。
如何测评 i.MX8MPlus
作为NXP官方金牌合作伙伴，飞凌嵌入式与NXP深入合作，推出了基于i.MX 8M Plus处理器的开发套件OKMX8MP-C开发板与FETMX8MP-C核心板，除了继承了上述CPU能力外，飞凌嵌入式在iMX8MPlus核心板上还集成了LPDDR4、eMMC、PMIC等关键元器件，形成了可以独立运行的最小系统；同时，考虑低成本基础应用以及高端NPU应用的不同需求，DDR可选择2GB、4GB、6GB、8GB多种版本；这款核心板的优势不仅仅在于性能上，其功能也是十分的丰富，双千兆以太网、双CAN-FD、2个USB3.0、PCIe3.0、LVDS、HDMI、MIPI-DSI、MIPI-CSI等接口面面俱到。
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