ARM Cortex-Mコア利用のIoT MCU現状と、次のムーア則を牽引すると言われるAI（人工知能）の関係についてまとめました。
Cortex-Mコア、IoT/組込みデバイス主要ポジション堅持
2021年2月16日、英）ARM社は、ARMチップの2020年第4半期出荷が過去最高の67憶個、累計出荷個数1800憶個以上、Cortex-Mチップも4半期最高44憶個出荷で「IoT/組込みデバイス主要ポジション堅持」と発表しました（ニュースルーム）。
Cortex-Mチップの出荷内訳は不明ですが、Cortex-M4やCortex-M0+などコア別の特徴が解るARM社の解説は、コチラにあります（フィルタのProcessorファミリ＞Cortex-Mを選択すると、提供中の全10種Cortex-Mコア解説が読めます）。
筆者は、セキュリティ強化コアCortex-M23/33/35P/55を除く汎用IoT/組込みデバイスでは、Cortex-M4/M0+コア使用数が急増していると思います。
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半導体ムーア則、牽引はチップレット
ムーアの法則 次なるけん引役は「チップレット」、2021年2月16日、EE Times Japan
半導体製造プロセスを牽引してきたのは、PCやスマホでした。しかしこれからは、人工知能：AIで急増するAIデータ処理能力を実現するため、レゴブロックのようにコアの各モジュールを歩留まり良く製造・配線するチップレット手法が必要で、このチップレット、つまりAIが次の半導体ムーア則を牽引するというのが記事要旨です。
このチップレット手法で製造したIoT MCUやMPUへ、主にソフトウェアによるAI化は、シンギュラリティ後のAI処理量変化にも柔軟に対応できると思います。
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ルネサス：ハードウェアアクセラレータコアCNN（Convolutional Neural Network）
2021年2月17日、ルネサスは、世界最高レベルの高性能/電力効率を実現するディープラーニング性能を持つCNNアクセラレータコアを発表しました（ニュースルーム）。これは、主にハードウェアによるAI化の例です。
ADAS実現に向け、性能と消費電力を最適化した車載用コアです。このコアに前章のチップレット手法を使っているかは不明です。3個のCNNと2MB専用メモリの実装により、60.4TOPS（Tera Operations Per Second）処理能力と13.8TOPS/W電力効率を達成しています。
車載で実績を積めば、IoT MCUへも同様のハードウェアアクセラレータが搭載される可能性があります。
まとめ
凸版印刷社は、画像認識AIを活用し、古文書の“くずし字”を解読支援するツールを開発しました（2021年2月16日、IT media）。このように、AIは、半導体技術のムーア則だけでなく、IoT MCUアプリケーションや人間生活に浸透し、牽引しつつあります。
エッジAIをクラウド接続IoT MCUへ実装する理由は、クラウドAI処理とクラウド送信データ量の両方を軽減することが狙いです。AI処理をエッジ側とクラウド側で分担しないと、チップレット手法を用いて制御チップを製造できたとしても、コスト高騰無しに急増するAIビックデータ処理を実現することが不可能だからです。
IoT MCUのエッジAIが、ソフトウェアまたはハードウェアのどちらで処理されるかは判りませんが、必須であることは確実だと思います。実例を挙げると、STマイクロエレクトロニクスは、既にSTM32Cube.AIにより汎用STM32MCUへAI/機械学習ソフトウェアの実装が可能になっています。