Nuvoton 端点 AI 平台，配备开发板和集成开发环境
这些产品包括针对机器学习应用的NuMicro M55M1系列微控制器，基于Ethos-U55神经处理单元（NPU）构建，并具备设备端人工智能功能。该MCU允许系统在低功耗模式下监控事件——基于图像传感器、麦克风和传感器，而无需唤醒中央处理器。MCU包含机器学习模型保护机制，通过保护机器学习知识产权免受潜在恶意黑客攻击来增强安全性。Nuvoton表示，这些处理器是最早支持Arm Helium技术的处理器之一，该技术为小型低功耗嵌入式系统的机器学习和数字信号处理应用带来了显著的性能提升。
还有MA35D1系列，一款为高端边缘IIoT网关打造的异构多核微处理器，基于双核64位Arm Cortex-A35核心（800 MHz）和180 MHz Arm Cortex-M4核心。这些高性能核心促进了微型人工智能/机器学习边缘计算的发展。
M467系列是一款基于Arm Cortex-M4F核心的32位微控制器，内置DSP指令集和单精度浮点单元（FPU）。它非常适合广泛的应用：智能家居电器、物联网网关、工业控制、电信和数据中心。
在物联网方面，新款M467可通过一系列连接、I/O和安全外设进行增强，从以太网10/100 MAC到硬件加密、解密和密钥存储。凭借M467广泛的内置I/O支持，用户可以仅根据自身应用选择所需的精确硬件扩展。M467 还支持 HyperRAM。在AI/ML应用中，64MB的HyperRAM为处理不同内存容量或密度需求的机器学习模型提供了灵活性。HyperRAM还提供节能、适配可用带宽、易用性以及灵活的内存扩展选项。
Nuvoton 深度开发工具、开发环境和支持支持所有上述硬件应用的开发板均支持。例如，使用 NuMaker MA35D1 进行人工智能应用开发，使得高效的机器学习项目得以实现，如图像分类，并通过人机界面（HMI）直观地向用户呈现分析。与此同时，NuMaker-IoT-M467开发板专为M467 MCU的物联网应用设计。
最后，公司用于 TinyML 开发的 NuEdgeWise 集成开发环境支持机器学习应用开发的四个关键阶段：标签、培训、验证和测试。NuEdgeWise 利用 Jupyter Notebook 平台，允许开发者使用 TensorFlow Lite 在 Nuvoton 芯片上训练和部署模型。这使得 TinyML 应用更易访问，也更容易实现。