作者:Jack OmniXRI, 2026/02/14
去（2025）年高通買下 Arduino 並推出一款名為 UNO Q 的產品，想要藉由 Qualcomm Dragonwing QRB2210 (MPU) + STM32U585 (MCU) 的硬體組合加上 Arduino APP Lab 的軟體開發平台打開嵌入式 AI 開發的新生態。這款產品使用 MPU 來跑 Linux (Debian 相容） 環境執行 Python，而使用 MCU 來跑 C++ （Arduino 相容） 處理週邊即時訊號處理，讓系統可當成一台單板微電腦（類似樹莓派）接鍵盤、滑鼠、HDMI顯示器，也可當成一片單晶片開發板接各種週邊（UART, I2C, SPI, GPIO, ADC等），當然也可透過橋接（Bridge）程式同時協同運作。更完整硬體規格及開發相關文件可參考官網說明，這裡就不多說明。
為了讓大家更了解這塊板子可以玩出什麼新創意，這裡幫大家收集了一些教學影片及文章，有興趣的朋友也可試著實作一下。
作者：Jack OmniXRI, 2026/02/06
參考資料來源：
https://gitlab.arm.com/artificial-intelligence/ethos-u/ethos-u-vela/-/blob/main/SUPPORTED_OPS.md
Arm 為了讓 Cortex-M55/M85/M82 單晶片(MCU)更適用於 AI 推論應用，通常會搭配微型神經網路處理器(MicroNPU) Ethos-U55/U65/U85 進行硬體加速。為了讓 PyTorch / TensorFlow 等框架訓練出來模型能更順利在這種組合的晶片上運行，通常會先將模型轉換成 TensorFlow Lite （*.tflite）格式，最後再經過 Arm Vela Compiler 轉換成適合 MCU 及 NPU 的 TFLite 格式（ *_vela.tflite）。
轉換過程中若 TFLite 運算子(Operators, Ops)可滿足 NPU 硬體特性，則 Vela Compiler 會將其送至 NPU 執行，其它無法處理的運算子就交給 MCU 處理。Cortex-M55/M85/M82 使用 M-Profile Vector Extension (MVE 或稱 Helium) 指令集，可處理向量計算，搭配 Arm CMSIS-NN 函式庫可大幅優化及加速計算。
為了讓大家更清楚不同的 MicroNPU 可以支援哪些 TFLite(現稱 LiteRT) 運算子，可參考下表。更多的使用方式及限制可參考原文。
