Sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo vạn vật (AIoT) và tính toán tại biên (Edge Computing) đang tạo ra một động lực chuyển đổi sâu sắc lên các vi điều khiển. Các thiết bị vi điều khiển phổ biến, vốn tập trung vào các kiến trúc 8-bit, 16-bit hoặc 32-bit tốc độ thấp với các tác vụ điều khiển logic đơn giản, không còn đủ để phục vụ cho nhiều nhu cầu mới trong kỷ nguyên xử lý dữ liệu thời gian thực. Các bài toán đại cần tiếp cận với các khái niệm phức tạp như mạng nơ-ron tích chập (CNN), xử lý tín hiệu số (DSP) nâng cao, và các giao thức truyền thông đa phương tiện băng thông rộng ngay trên các thiết bị nhúng bị giới hạn tài nguyên. Dòng vi điều khiển ESP32-P4 và board mạch phát triển ESP32-P4-Function-EV-Board của Espressif đã có những thay đổi lớn về kiến trúc phần cứng. Không giống như các thế hệ trước dựa trên kiến trúc Xtensa (như ESP32 hay ESP32-S3), ESP32-P4 chuyển sang kiến trúc tập lệnh mở RISC-V với cấu hình lõi kép hiệu năng cao, mở ra một không gian mới cho việc học tập và nghiên cứu từ kiến trúc máy tính đến các ứng dụng EdgeAI phức tạp.

I. Vi điều khiển ESP32-P4

1.1 Kiến trúc RISC -V (xu hướng mới)

ESP32-P4 sở hữu một cấu trúc xử lý không đồng nhất (heterogeneous computing) bao gồm hai hệ thống con/ lõi/ bộ xử lý riêng biệt: Hệ thống Hiệu năng cao (HP) và Hệ thống Công suất thấp (LP).

• Hệ thống HP (High Performance): Sử dụng vi xử lý lõi kép RISC-V 32-bit với tốc độ xung nhịp lên đến 360 MHz. Đây là một sự nâng cấp đáng kể so với mức 240 MHz của dòng ESP32-S3 tiền nhiệm. Xung nhịp cao hơn không chỉ mang lại hiệu năng thô mà còn cho thực hiện các thuật toán tiền xử lý dữ liệu phức tạp (như lọc tín hiệu audio, chuẩn hóa ảnh) mà không làm nghẽn pipeline xử lý AI.
• Hệ thống LP (Low Power): Sử dụng một lõi đơn RISC-V 32-bit vận hành ở mức 40 MHz. Sự hiện diện của lõi LP này là một tài nguyên quý giá cho các ứng dụng IoT và quản lý năng lượng. Các hệ thống giám sát hoạt động liên tục (always-on) với mức tiêu thụ năng lượng cực thấp, chỉ đánh thức lõi HP khi phát hiện sự kiện quan trọng (ví dụ: phát hiện chuyển động hoặc từ khóa giọng nói).

Việc chuyển đổi sang kiến trúc RISC-V là một bước thay đổi lớn. RISC-V là một kiến trúc tập lệnh mở (ISA) đang trở thành tiêu chuẩn trong nghiên cứu và công nghiệp. 

Hình 1. Sơ đồ khối chức năng Vi điều khiển ESP32-P4 (nguồn: https://documentation.espressif.com/)

1.2 Bộ nhớ (dung lượng lớn, tốc độ cao)

Một trong những nút thắt cổ chai lớn nhất khi triển khai các dự án EdgeAI trên vi điều khiển là sự hạn chế của bộ nhớ RAM. Các mô hình thị giác máy tính hiện đại như MobileNetV2 hay YOLOX thường yêu cầu bộ nhớ đệm lớn để lưu trữ trọng số mô hình và các activation map trung gian. ESP32-P4 giải quyết vấn đề này bằng việc hỗ trợ dung lượng PSRAM lên đến 32 MB.

• Ý nghĩa thực tiễn: Với 32 MB bộ nhớ, các bạn không còn bị giới hạn ở các mô hình “đồ chơi/ ví dụ” (toy models) hoặc phải giảm độ phân giải ảnh xuống mức cực thấp (ví dụ: 96×96 pixels) như trên các dòng ESP32 cũ. Các bạn có thể triển khai các mô hình phân loại ảnh hoặc phát hiện vật thể với độ phân giải đầu vào hợp lý (ví dụ: 224×224 hoặc 320×320), giúp kết quả thực nghiệm có độ chính xác và tính ứng dụng cao hơn.
• Bộ nhớ đệm (Cache): ESP32-P4 tích hợp hệ thống cache đa cấp để giảm độ trễ truy cập PSRAM. Giúp tăng hiệu năng của hệ thống. 

1.3 Ngoại vi đa phương tiện (đa dạng, nâng cao)

ESP32-P4 bao gồm hỗ trợ chuẩn MIPI-CSI với bộ xử lý tín hiệu hình ảnh (ISP) tích hợp và chuẩn MIPI-DSI, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp camera và màn hình độ phân giải cao. Nó có thể xử lý độ phân giải lên đến 1080p cho cả màn hình và camera. Để đảm bảo khả năng tương thích rộng rãi, ESP32-P4 bao gồm cả các giao diện song song (parallel) cho màn hình và camera. Ngoài ra, nó cung cấp các đầu vào cảm ứng điện dung và tính năng nhận dạng giọng nói, biến nó thành SoC được ưu tiên cho bất kỳ ứng dụng nào dựa trên HMI. ESP32-P4 tích hợp các bộ tăng tốc phần cứng cho nhiều giao thức nén và mã hóa phương tiện khác nhau, bao gồm hỗ trợ mã hóa H.264 với hiệu suất tối đa 1080p@30fps. SoC này cũng kết hợp một Bộ tăng tốc Xử lý Điểm ảnh (PPA) phần cứng và 2D-DMA, lý tưởng cho việc phát triển giao diện đồ họa người dùng (GUI).

1.4 Các ngoại vi phong phú

ESP32-P4 sở hữu tới 55 chân GPIO có thể lập trình. Vi điều khiển này hỗ trợ trọn bộ các giao tiếp ngoại vi thông dụng bao gồm SPI, I2S, I2C, LED PWM, MCPWM, RMT, ADC, UART và TWAI™. Ngoài ra, ESP32-P4 còn hỗ trợ USB OTG 2.0 HS (Tốc độ cao), Ethernet và SDIO Host 3.0, mang lại khả năng kết nối với tốc độ vượt trội. Không chỉ vậy, ESP32-P4 còn được trang bị các tính năng an toàn tốt nhất phân khúc.

1.5 Tập lệnh hỗ trợ AI 

Mặc dù ESP32-P4 không tích hợp một đơn vị xử lý thần kinh chuyên dụng (NPU) rời như một số dòng chip cao cấp khác, nhưng nó tận dụng sức mạnh của kiến trúc RISC-V thông qua các tập lệnh mở rộng hỗ trợ vector (AI instructions extension). Các tập lệnh này, thường được gọi là ESP-RISC-V-PIE (Processor Instruction Extensions), hỗ trợ các phép toán SIMD (Single Instruction, Multiple Data) như nhân-cộng ma trận (MAC), phép tính số học trên các vector 8-bit hoặc 16-bit.

II. Board mạch phát triển ESP32-P4-Function-EV-Board

Board mạch ESP32-P4-Function-EV-Board được Espressif thiết kế như một nền tảng đa phương tiện toàn diện, đóng vai trò là công cụ thực hành phục vụ học tập và nghiên cứu về EdgeAI, AIoT.

Hình 2. Mặt trước board ESP32-P4-Function-EV

Hình 3. Mặt sau board ESP32-P4-Function-EV

• Giao tiếp Camera MIPI-CSI: Thay vì sử dụng giao tiếp DVP (Digital Video Port) song song cũ kỹ với tốc độ thấp và nhiễu cao, ESP32-P4 hỗ trợ MIPI-CSI 2-lane. Điều này cho phép kết nối với các cảm biến ảnh độ phân giải cao, tốc độ khung hình lớn (high FPS) và độ trễ thấp. Điều này mở ra khả năng nghiên cứu các thuật toán xử lý video thời gian thực mà không bị giới hạn bởi băng thông truyền tải ảnh từ cảm biến vào bộ nhớ.
• Giao tiếp Màn hình MIPI-DSI: Board mạch đi kèm với màn hình cảm ứng điện dung 7-inch độ phân giải 1024×600.Giao tiếp MIPI-DSI cho phép hiển thị giao diện người dùng (UI) mượt mà với tốc độ làm tươi cao, điều mà giao tiếp SPI hay 8080 parallel trên ESP32-S3 khó đạt được ở độ phân giải này. 
• Bộ mã hóa H.264 Phần cứng: Đây là một tính năng “sát thủ” của ESP32-P4 trong phân khúc MCU.Khả năng nén video chuẩn H.264 bằng phần cứng cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng như Camera IP, chuông cửa thông minh, hoặc drone truyền hình ảnh về trung tâm điều khiển mà không tiêu tốn quá nhiều tài nguyên CPU. Trước đây, các ứng dụng này trên MCU thường phải dùng định dạng MJPEG tốn băng thông hoặc không thể thực hiện được.
• Kết nối mạng: Một đặc điểm quan trọng cần lưu ý trong giảng dạy là ESP32-P4 không tích hợp sẵn kết nối Wi-Fi hoặc Bluetooth trên cùng một đế silicon (SoC). Thay vào đó, board mạch sử dụng một module phụ trợ ESP32-C6-MINI-1 để cung cấp kết nối Wi-Fi 6 và Bluetooth 5. Một số góc nhìn cho rằng, việc thiếu kết nối tích hợp có thể coi là một bước lùi so với ESP32-S3. Tuy nhiên, với những ứng dụng kỹ thuật chuyên sâu, vi xử lý thực hiện những ứng dụng cần hiệu năng cao (Application Processor) thường tách biệt với vi xử lý truyền thông (Connectivity MCU) để tối ưu hóa nhiễu và quản lý năng lượng. 
• Âm thanh: Board mạch tích hợp đầy đủ hệ thống âm thanh gồm Microphone, Codec ES8311 và Chip khuếch đại công suất (PA) NS4150B. Các thành phần phần cứng tích hợp này là nền tảng lý tưởng cho các nghiên cứu về Voice AI như nhận diện từ khóa (Keyword Spotting), ra lệnh bằng giọng nói, hoặc thậm chí là các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đơn giản tại biên.

Hình 4. Sơ đồ khối ESP32-P4-Function-EV

III. Hệ sinh thái phần mềm

Sức mạnh của phần cứng chỉ có thể được khai thác thông qua phần mềm. Espressif ESP32-P4 có được một hệ sinh thái phần mềm hỗ trợ toàn diện, giúp tối ưu hóa sức mạnh phần cứng của ESP32-P4 cho mọi cấp độ phát triển từ nghiên cứu học thuật đến triển khai công nghiệp.

• ESP-IDF (Nền tảng Cốt lõi): Framework phát triển chính thức của Espressif, cung cấp quyền kiểm soát toàn diện tài nguyên phần cứng. Đây là môi trường chuẩn công nghiệp (SDK) hỗ trợ C/C++ để khai thác tối đa hiệu năng của SoC ESP32-S3.
• ESP-DL (Tăng tốc AI Phần cứng): Thư viện Deep Learning chuyên dụng khai thác tập lệnh vector (Vector Instructions) và công nghệ SIMD trên kiến trúc Xtensa® LX7.
  • Tối ưu hóa: Sử dụng thanh ghi 128-bit để tăng tốc các phép tính nhân chập (Convolution).
  • Lượng tử hóa (Quantization): Hỗ trợ mô hình Int8/Int16 giúp giảm độ trễ và dung lượng bộ nhớ.
  • Quản lý bộ nhớ: Cơ chế Static Memory Planner tính toán trước dung lượng RAM, tránh phân mảnh bộ nhớ (Memory Fragmentation).

• ESP-NN & TensorFlow Lite Micro (Chuẩn hóa):
  • Tích hợp: Sử dụng các kernel ESP-NN được tối ưu hóa riêng biệt để thay thế các kernel tham chiếu mặc định của TFLM, giúp tăng tốc độ suy luận đáng kể.
  • Workflow: Train (TensorFlow) -> Quantize (Int8) -> Convert (FlatBuffer/C-Array) -> Deploy (ESP32-S3).

• Arduino/MicroPython (Tạo mẫu nhanh): Lớp trừu tượng hóa phần cứng (Hardware Abstraction Layer) cao cấp. Phù hợp cho giáo dục và Rapid Prototyping nhờ thư viện đơn giản, nhưng đánh đổi bằng hiệu năng xử lý thấp hơn do overhead của trình thông dịch hoặc lớp wrapper.

IV. Kết luận

Vi điều khiển ESP32-P4 và ESP32-P4-Function-EV-Board có sức mạnh tính toán và khả năng đa phương tiện đầy đủ trong phân khúc giá rẻ. Đây không chỉ là một thiết bị phần cứng mới, mà là một công cụ để tìm hiểu và nghiên cứu về kiến trúc RISC-V, xử lý video thời gian thực và EdgeAI. 

Mặc dù tồn tại một số thách thức về độ hoàn thiện của hệ sinh thái phần mềm so với các dòng chip lâu đời, tuy nhiên tiềm năng của ESP32-P4 là vượt trội. 

—

Tham khảo thêm hiệu năng Thực tế trong Ứng dụng EdgeAI

Để đánh giá tính khả thi cho các đề tài nghiên cứu, chúng ta cần xem xét hiệu năng thực tế của ESP32-P4 khi chạy các mô hình AI phổ biến. 

1. Đánh giá khả năng thực thi các ứng dụng Thị giác Máy tính (Computer Vision)

Dữ liệu từ các cộng đồng nghiên cứu và tài liệu sơ bộ cho thấy ESP32-P4 có tiềm năng lớn nhưng cũng đòi hỏi sự tối ưu hóa phần mềm đúng mức.

• MobileNetV2: Một nghiên cứu triển khai MobileNetV2 lượng tử hóa (INT8) trên ESP32-P4 cho thấy khả năng đạt tốc độ suy luận khoảng 118ms mỗi khung hình (tương đương 8.5 FPS). Với các kỹ thuật tối ưu hóa sâu hơn (như cắt tỉa mạng – pruning), tốc độ có thể được cải thiện. Mức hiệu năng này là đủ để sinh viên xây dựng các ứng dụng phát hiện vật thể thời gian thực (ví dụ: đếm người, phát hiện phương tiện) với độ trễ chấp nhận được.
• So sánh với ESP32-S3: Một số benchmark hiện tại về bài toán phát hiện người (Person Detection) cho thấy ESP32-S3 có thể đạt 54ms trong khi ESP32-P4 đạt 73ms. Điều này có vẻ mâu thuẫn với thông số phần cứng vượt trội của P4. Nguyên nhân chính nằm ở độ hoàn thiện của thư viện phần mềm. Thư viện ESP-DL và các kernel tối ưu cho kiến trúc Xtensa trên S3 đã được phát triển và tinh chỉnh trong nhiều năm, trong khi thư viện ESP-NN cho RISC-V trên P4 vẫn đang trong giai đoạn phát triển tích cực.
• Góc nhìn Nghiên cứu: Sự chênh lệch này chính là “mỏ vàng” cho các đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên. Các đề tài có thể tập trung vào việc viết lại các lớp toán tử (Convolution, Depthwise Convolution) sử dụng tập lệnh vector của RISC-V để thu hẹp khoảng cách hiệu năng và khai thác hết tiềm năng 400 MHz của P4.

2. Khả năng Lượng tử hóa (Quantization)

ESP32-P4 hỗ trợ mạnh mẽ các mô hình đã được lượng tử hóa về định dạng 8-bit (INT8). Các nghiên cứu cho thấy việc sử dụng Quantization-Aware Training (QAT) kết hợp với các kỹ thuật cân bằng lớp (layerwise equalization) có thể giúp mô hình chạy trên ESP32-P4 giữ được độ chính xác tới 87.8% so với 88.1% của mô hình số thực (FP32), đồng thời giảm kích thước mô hình xuống 3.5 lần. Điều này chứng minh rằng sinh viên có thể triển khai các mô hình chất lượng cao mà không cần hy sinh quá nhiều độ chính xác.

 

Tham khảo 1: https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32-p4
Tham khảo 2: https://docs.espressif.com/projects/esp-dev-kits/en/latest/esp32p4/esp32-p4-function-ev-board/index.html

Chúc các bạn thành công!

Thuong Nguyen