为 NPU 供电:片上电源、外部 PMIC,还是混合方案?

Adam J. Fleischer
|  已创建:September 23, 2026
At a Glance

为配备 NPU 的 MCU 选择合适的电源架构。针对推理突发型工作负载,对比片上稳压器、外部 PMIC 和混合供电方案。

Go Deeper with AI:
为 NPU 供电罩供电

你的常开型传感器节点现在配上了神经加速器,而第一版原型机却在推理进行到一半时发生了欠压复位。电池其实还有电,但供电轨撑不过推理突发。正如 Your MCU Got Smarter – Your Supply Chain Got Harder 中所说,部分最新配备 NPU 的 MCU 现在只要一两美元,这让原本可能只按相对平稳控制负载来设计的系统,也开始面临尖峰化、毫秒级的推理突发。 

在紧张功耗预算下,神经加速器首先是一个供电问题,其次才是算力问题。你基本上有三种选择:使用 MCU 片上稳压器、将核心电源轨转移到外部电源管理 IC(PMIC)、或者在混合架构中结合内部与外部供电。每种方案在器件数量、板面积、效率、电源轨控制和性能余量方面都有不同的权衡。

关键要点

  • 推理会把工作集中到低电压核心电源轨上的毫秒级突发中,这些电压往往低于 1 V。单次推理能耗决定了 AI 会给整体能耗预算增加多少负担,而瞬态响应和源阻抗则决定电源轨能否稳住。 
  • 实测的 NPU 与 CPU 对比结果表明,对于那些能高效映射到加速器上的工作负载,能耗可改善 8.9 倍到 143 倍。若模型太小、NPU 利用率过低,这种优势可能会消失。 
  • 对于以板面积和 BOM 成本为优化目标的亚瓦级设计,片上稳压是起点,前提是内部稳压器能够支持所需电流、电源轨稳定性和时钟目标。 
  • 外部 PMIC 适合需要转换效率、电流能力、电源轨控制或时序管理的多电源域设计或性能敏感型设计。在可充电系统中,它还可以集成电池充电和电量计量功能。
  • 当某一两条电源轨需要外部稳压带来的效率或性能余量,而其余电源轨又不足以支撑全面外置 PMIC 架构所增加的板面积和成本时,混合供电方案就很合适。
  • 高阻抗电源,如纽扣电池,可能会让推理突发演变成欠压掉电。应根据突发电荷需求、电池内阻和允许的电压跌落来确定本地储能容量,而不是只看峰值电流。

推理突发会考验电源轨

常开型设备通常会让低功耗传感路径保持唤醒,而主计算域等待触发。一旦触发,推理就会以突发形式运行。芯片厂商 Alif 的 关键词唤醒推理周期事件级拆解 将该负载分为唤醒尖峰、梅尔频率倒谱系数(MFCC)处理突发、NPU 突发,以及随后出现的尾电流。Alif 测得该负载在 NPU 上的表现为:单次推理耗时 6.8 ms、能耗 0.17 mJ;而仅用 CPU 时则为 137 ms 和 2.62 mJ。

一篇 2025 年的 使用外部仪器测量 Alif 芯片的独立预印本研究 发现,在四个受益于 NPU 卸载的模型上,单次推理能耗改善范围为 8.9 倍到 143 倍。 

在一个关键词唤醒示例中,NPU 运行期间的平均功率略高一些,但由于执行时间大幅缩短,这一差异被远远抵消。 

而在一个很小的 MNIST 手写数字分类模型上,NPU 利用率只有 5.1%,其能耗反而高于 CPU 路径,因为任务编排开销抵消了计算节省。对于小模型,CPU 可能反而更高效;如果 NPU 具有独立电源控制,固件就可以在负载真正值得加速之前让它保持关闭。

不同工作负载下实测的 NPU 能耗结果

示例

实测结果

设计启示

Alif 关键词唤醒

CPU:137 ms,2.62 mJ
NPU:6.8 ms,0.17 mJ

NPU 完成速度约快 20 倍,能耗约为 1/15。

2025 年独立预印本

在四个适合 NPU 的模型上,能耗改善为 8.9 倍到 143 倍

效率高度依赖模型匹配度和加速器利用率。

微型 MNIST 数字分类器

NPU 利用率:5.1%;能耗高于 CPU 路径

小模型可能会被任务编排开销拖累。

NPU 效率高度依赖工作负载适配度和加速器利用率。

要理解这对电源轨意味着什么,可以看看 ST 的 STM32N6。它在标称模式下以 0.81 V 为核心供电,而 ST 的测量结果 显示,仅 VDDCORE 域在推理期间就达到 124 到 191 mW。该公司还为这条电源轨提供了 专用功耗测量套件。

公开的 MCU-NPU 功耗数据很少包含示波器级别的电流跃变速率或电源轨压降波形。快速负载阶跃是一个已知问题,但你的稳压器和去耦必须应对的瞬态究竟有多严重,取决于工作负载、板级设计、变换器和电源本身。请在实际硬件上、推理运行时测量 VDDCORE。

一旦你知道负载是什么样子,问题就变成了电能转换应发生在哪里:芯片内部、外部 PMIC,还是两者分担。

1. 使用 MCU 的片上稳压器

多年来,MCU 厂商一直在把更多电源路径集成到芯片内,而 NPU 这一代产品延续了这一趋势。ST 的 STM32U5 和 STM32N6 系列为其核心供电提供内部开关稳压,只需要少量外部电感和去耦元件。Infineon 的 PSOC Edge 则将芯片划分为高性能域和低功耗域。 

再往后看到 2027 年,Ambiq 表示其即将推出的 Atomiq110 将采用 12 nm 工艺实现的 Subthreshold Power Optimized Technology(SPOT)平台,并具备接近 300 mV 运行的超低功耗模式。 

NXP 的 i.MX RT700 让这种权衡表现得格外直观,因为它的评估套件(EVK)允许设计人员 在四种电源架构下评估同一处理器:完全集成外部 PMIC、完全片上供电、两者混合,以及不使用 PMIC 的分立方案。在 1.1 V 或更高的外部供电轨下,主核心可达到 325 MHz,感知核心可达到 250 MHz。使用内部低压差稳压器(LDO)时,这两个上限分别降至 250 MHz 和 205 MHz。该 EVK 默认采用外部 PMIC 配置。因此,在“自建还是外购”的决策中,电源轨数量只是部分因素,因为外部供电还能带来可测量的时钟余量,并可能提升转换效率。

片上稳压受限于电流和热余量、SoC 工艺本身的转换效率,以及它能够控制的电源轨数量。尽管如此,内部供电路径能最大限度减少外部器件和板面积,对许多亚瓦级设计来说,只要片上稳压器能够满足所需电流、电源轨稳定性和时钟目标,它就是更合适的选择。

2. 增加外部 PMIC

对于终端设备设计,外部 PMIC 可以提高转换效率,并增加 MCU 内部无法提供的电源轨控制、电流能力、上电时序以及其他功能。在可充电系统中,它还可以集成电池充电和电量计量。 

Nordic 的 nPM1300 展示了小型封装中可以集成多少电源管理功能。它集成了两个 200 mA 降压稳压器、两个可配置 LDO/负载开关、电池充电和电量计支持,封装尺寸约为 3 × 2.4 mm。它通过 I2C 配置,外部无源器件最少只需 5 个。

专用电源芯片相比构建在 MCU 逻辑工艺上的电路,往往能实现更高效的稳压。但这些收益必须足以抵消额外的板面积、器件数量和成本。

3. 使用混合供电

混合架构会保留 MCU 上的一部分电能转换,同时将最能从外部稳压中获益的电源轨移到芯片外。NXP 的 i.MX RT700 EVK 提供了一个很有参考价值的例子:其片上 DC-DC 转换器生成 VDDN,而外部稳压器则为 VDD1 和 VDD2 供电。当某一两条电源轨需要外部稳压带来的效率或性能余量,而其余电源轨又不足以支撑全面外置 PMIC 架构所增加的板面积和成本时,混合配置就很合适。 

外部电源轨的代价

最清晰的 BOM 对比方式,是在不同供电配置下使用同一颗处理器,而 NXP 的 i.MX RT700 正好提供了这一点。外部方案会在 BOM 中增加 PCA9422 及其无源器件,换来更大的时钟余量以及潜在更高的转换效率。片上方案则去掉这些条目,但会失去部分性能余量。今年目录价和现货价有时差异很大,因此请使用 Octopart 按你的预期采购量对两种供电方案分别报价。

关于 MCU 选型中的第二来源与认证问题,可参见 5 Suppliers Hold 80% of the MCU Market. Where's Your Second Source?

当电池成为瓶颈

纽扣电池在放电过程中,其内阻可能会从几欧姆上升到几十欧姆,因此如果推理突发直接由电池供电,就可能使转换器输入电压跌到所需工作电压以下。储能电容或小型超级电容可以在本地为这种突发供能。应根据突发的电荷需求、电池内阻以及允许的电压跌落来确定其容量,而不是仅仅依据峰值电流。 

TI 长期以来的 白皮书 SWRA349对相关计算进行了详细说明。应在电池处于最差荷电状态和工作温度下验证储能电容,因为此时源阻抗最高。对于设计裕量不足的方案来说,这一个元件就可能决定产品能否顺利出货。

先按功率等级选择,再在台架上验证

当需要选择电源架构时,应先从功率等级入手。对于经过优化、以最小板面积和 BOM 成本为目标的亚瓦级设计,通常会首先考虑使用片上稳压器。对于多电源域或对性能敏感的 SoC,则更有可能因效率提升、时序控制、电源轨控制或时钟余量等优势,而采用外部 PMIC 或混合供电方案。对于纽扣电池这类高阻抗电源,无论采用何种稳压器架构,都需要进行突发缓冲。 

无论你选择哪种架构,都应以两项测量结果作为决策依据。每次推理的能量消耗可以显示硬件加速是否改善了整体能耗预算。最坏情况下的电源轨瞬态则可以显示你的稳压器、电源和去耦网络是否能够支撑该工作负载。在最终定案之前,务必先在你自己的硬件上测量这两项指标。

 

关于作者

关于作者

Adam Fleischer is a principal at etimes.com, a technology marketing consultancy that works with technology leaders – like Microsoft, SAP, IBM, and Arrow Electronics – as well as with small high-growth companies. Adam has been a tech geek since programming a lunar landing game on a DEC mainframe as a kid. Adam founded and for a decade acted as CEO of E.ON Interactive, a boutique award-winning creative interactive design agency in Silicon Valley. He holds an MBA from Stanford’s Graduate School of Business and a B.A. from Columbia University. Adam also has a background in performance magic and is currently on the executive team organizing an international conference on how performance magic inspires creativity in technology and science. 

Related Technical Documentation

相关资源

返回主页
Thank you, you are now subscribed to updates.