文章摘要
【关 键 词】 边缘计算、物联网、智能设备、图形处理、嵌入式GPU
随着边缘计算、物联网和智能设备的快速发展，微控制器单元（MCU）开始集成更复杂的功能，如AI和GPU。ST公司最近发布了NeoChromVG GPU，用于其STM32U5G9和STM32U5F9 MCU，以减少对外部闪存模块的依赖。这一趋势反映了市场对减少外部NAND需求的响应，特别是在内存市场波动和AI应用推动全闪存对象存储系统发展的背景下。
ST公司此前已涉足图形领域，推出了Chrom-ART嵌入式图形加速器，并收购了TouchGFX构建生态系统。NeoChrom GPU作为Chrom-ART的下一代产品，提供了更广泛的优化。NeoChromVG GPU支持动画和绘图加速，使得原本需要台式电脑GPU的功能现在可以在MCU上实现。
Microchip也在2017年发布了集成2D GPU和DDR2内存的MCU，打破了传统MCU在图形处理能力上的限制。汽车MCU对GPU能力的需求尤为突出，英飞凌推出的TRAVEO T2G-C系列汽车MCU就是一个例子，它以低成本提供高性能的图形处理能力。
GPU IP厂商也在推动这一趋势，如Think Silicon与LVGL合作开发高性能低功耗图形库，优化LVGL的超轻量级图形库以适应NEMA GPU系列。芯原科技也与LVGL建立合作伙伴关系，支持其低功耗3D和VGLite 2.5D GPU技术。
尽管MPU可以提供强大的计算能力，但MCU+GPU的组合在成本、功耗、实时性和图形需求方面提供了更合适的解决方案。MCU的低功耗和实时操作系统支持使其更适合于对时效性要求高的应用。GPU的集成不仅提升了MCU的图形渲染能力，还支持了更多的数据处理和计算任务，预示着嵌入式图形处理的新时代。
原文和模型
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【原文作者】 半导体行业观察
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