Prozessoren treiben nahtlose Integration von IoT und KI voran

Mikroprozessor (MPU) und Mikrocontroller (MCU) Hersteller adressieren weiterhin die wachsenden Internet-of-Things-Applikationen mit neuen Geräten, die sich auf ultraniedrigen Stromverbrauch, schnellere Systemleistung und verstärkte Sicherheit konzentrieren, einschließlich aktiver Manipulationserkennung und sicherer Firmware-Installation. Diese Chips müssen massive Datenmengen von immer mehr Sensoren bewältigen, während sie wenig Strom verbrauchen. Um den Stromverbrauch zu reduzieren, nutzen Chipmaker Techniken wie adaptive Spannungsskalierung, Power Gating und multiple reduzierte-Power-Betriebsmodi.

Der globale Markt für vernetzte IoT-Geräte wird bis 2025 auf etwa 38,6 Milliarden Einheiten prognostiziert, gegenüber 22 Milliarden 2018, laut Marktforschungsfirma Statista. Diese vernetzten Geräte spannen nun über Branchen hinweg, von Smartphones, Smart Appliances und Home-Security-Systemen bis zu vernetzten Autos, Smart Cities und Industrial IoT.

Mit der Konvergenz von künstlicher Intelligenz und IoT über viele Branchen hinweg fügt die zusätzliche Intelligenz Herausforderungen rund um Sicherheit, Zuverlässigkeit, Performance und natürlich Kosten hinzu. Diese Chips müssen High-Speed-Verarbeitung mit verbesserter Performance liefern, während sie Stromverbrauch reduzieren. Einige Chipmaker adoptieren auch Techniken wie fortgeschrittene Kompression, um Stromverbrauch und Machine-Learning-Modelle zu reduzieren.

Hier ist eine Auswahl von MPUs und MCUs, die IoT und konvergente KI-Applikationen ansprechen.

Für eine Vielzahl vernetzter Applikationen zielen Microchip Technology Inc.'s PIC18-Q43 Mikrocontroller-Familie darauf ab, mehr konfigurierbare Core Independent Peripherals (CIPs) zu integrieren, die viele Software-Aufgaben an Hardware auslagern für schnellere Systemleistung und Time-to-Market. Die CIPs bieten größere Designflexibilität bei der Erstellung benutzerdefinierter hardwarebasierter Funktionen, um es Entwicklern leichter zu machen, ihre spezifischen Designkonfigurationen anzupassen. Sie sind mit zusätzlichen Fähigkeiten entworfen, um Aufgaben ohne CPU-Eingriff zu bewältigen.

Die konfigurierbaren Peripherie sind miteinander vernetzt, um Near-Zero-Latenz-Teilen von Daten, Logik-Eingängen oder analogen Signalen ohne zusätzlichen Code für verbesserte Systemreaktion zu ermöglichen. Anwendungen umfassen eine Vielzahl von Echtzeitsteuerung und vernetzten Anwendungen, einschließlich Haushaltsgeräte, Sicherheitssysteme, Motor- und Industriekontrolle, Beleuchtung und IoT.

Microchips PIC18-Q43 Mikrocontroller (Bild: Microchip Technology)

CIPs einschließlich Timer, vereinfachte PWM-Ausgabe, CLCs, ADCC und multiple serielle Kommunikation ermöglichen Entwicklern, Entwicklungszeit zu reduzieren und Systemperformance zu verbessern. Der CLC erlaubt Entwicklern, Funktionen wie Wellenformgenerierung und Timing-Messungen anzupassen. CIPs ermöglichen auch, ganze Kontrollschleifen in anpassbarer On-Chip-Hardware zu realisieren, sagte Microchip.

Die PIC18-Q43 Produktfamilie ist in einer Reihe von Speichergrößen, Paketen und Preispunkten verfügbar.

Optimiert für Sicherheit und drahtlose Kommunikation, hat Renesas Electronics Corp. kürzlich den RX23W lanciert – einen 32-Bit-MCU mit Bluetooth 5.0 für IoT-Endpunktgeräte wie Haushaltsgeräte und Healthcare-Ausrüstung. Der MCU beinhaltet auch Renesas' Trusted Secure IP, featured in seiner RX MCU-Familie, um Bluetooth-Sicherheitsrisiken wie Abhören, Manipulation und Viren anzugehen.

Der RX23W basiert auf Renesas' RXv2 Kern, der die hohe Performance von 4,33 Coremark/MHz erreicht, mit verbesserter Floating-Point Unit (FPU) und DSP-Funktionen. Der Chip operiert bei maximaler Taktrate von 54 MHz. Optimiert für Systemsteuerung und drahtlose Kommunikation, bietet der RX23W vollständige Bluetooth 5.0 Low Energy Unterstützung einschließlich Long-Range und Mesh-Networking-Funktionen und beansprucht den branchenweit niedrigsten Empfangsmodus-Spitzenstromverbrauch von 3 mA.

Renesas RX23W 32-Bit Mikrocontroller mit Bluetooth 5.0 (Bild: Renesas Electronics)

Der RX23W integriert auch eine Reihe von Peripheriefunktionen für IoT-Ausrüstung, einschließlich Sicherheit, Touchkey, USB und CAN-Funktionen. Diese Funktionen erlauben dem RX23W, sowohl Systemsteuerung als auch Bluetooth-Drahtlosfunktionen für IoT-Endpunktgeräte wie Haushaltsgeräte, Healthcare-Ausrüstung und Sport- und Fitnessgeräte auf einem einzigen Chip zu implementieren, sagte Renesas. Zusätzlich machen die Bluetooth-Mesh-Funktionen es optimal für Industrial IoT Geräte, die Sensordaten in einer Fabrik oder einem Gebäude sammeln.

Der RX23W ist jetzt in 7 × 7-mm 56-Pin QFN und 5,5 × 5,5-mm 85-Pin BGA Gehäusen mit 512 KB On-Chip-Flash-Speicher verfügbar.

Auch auf besseren Schutz für IoT-vernetzte Geräte zielend sind die ultraniedrigenergetischen STM32L5x2 MCUs von STMicroelectronics, basierend auf dem Arm Cortex-M33 32-Bit RISC Kern mit Arm TrustZone hardwarebasierter Sicherheit. Trusted Computing authentifiziert Geräte, die mit einem Netzwerk verbunden sind, indem es eine geschützte Ausführungsumgebung für Cyber-Schutz und sensiblen Code (Kryptografie und Schlüsselspeicher) schafft, die Versuche blockiert, Geräte oder Software zu korrumpieren, während eine zweite, unabhängige Ausführungsumgebung das Ausführen von unvertrauenswürdigem Code erlaubt, sagte das Unternehmen.

Mit den neuen STM32L5 Serien MCUs, die bei Taktraten bis 110 MHz operieren, ermöglicht ST Designern, jedes I/O, Peripherie oder Bereich von Flash oder SRAM von TrustZone-Schutz ein- oder auszuschließen. Dies erlaubt sensible Workloads, vollständig isoliert zu werden für maximale Sicherheit, sagte ST.

Zusätzlich wurde TrustZone entwickelt, um Secure Boot, spezielle Read-Out und Write-Protection für integriertes SRAM und Flash, und kryptografische Beschleunigung zu unterstützen, einschließlich AES 128-/256-Bit Key Hardware-Beschleunigung, Public Key Acceleration (PKA) und AES-128 On-the-Fly Decryption (OTFDEC), um externen Code oder Daten zu schützen. Weitere Features umfassen aktive Manipulationserkennung und sichere Firmware-Installation. Zusammen liefern diese Sicherheitsfeatures Zertifizierung nach PSA Certified Level 2.

STMicroelectronics STM32L5 Mikrocontroller (Bild: STMicroelectronics)

Die STM32L5 Familie liefert auch ultraniedrige Leistung dank Techniken wie adaptiver Spannungsskalierung, Echtzeitbeschleunigung, Power Gating und multiple reduzierte-Power-Betriebsmodi. Diese Techniken ermöglichen den MCUs, hohe Performance und lange Laufzeiten zu liefern, egal ob Geräte mit Knopfzellen oder sogar Energy Harvesting betrieben werden, sagte ST.

Der Switched-Mode Step-Down Regulator kann auch on-the-fly hoch- oder runtergefahren werden, um Low-Power-Performance zu verbessern, wenn die VDD-Spannung hoch genug ist. Die ULPMark Scores, die ultraniedrige Energieeffizienz basierend auf Real-World-Benchmarks von EEMBC messen, sind: 370 ULPMark-CoreProfile und 54 ULPMark-PeripheralProfile bei 1,8 V.

Weitere MCU-Features umfassen 512-KByte Dual-Bank Flash, das Read-While-Write-Operation erlaubt und Error Correction Code (ECC) mit Diagnostik unterstützt, 256-KByte SRAM, und Support für High-Speed External Memory einschließlich Single, Dual, Quad oder Octal SPI und Hyperbus Flash oder SRAM, sowie ein Interface für SRAM, PSRAM, NOR, NAND oder FRAM.

Digitale Peripherie umfassen USB Full Speed mit dedizierter Versorgung, was Kunden erlaubt, USB-Kommunikation auch bei 1,8 V Systemspannung aufrechtzuerhalten, und einen UCPD Controller konform mit USB Type-C Rev. 1.2 und USB Power Delivery Rev. 3.0 Spezifikationen. Smart Analog Features umfassen einen ADC, zwei Power-Gated DACs, zwei ultraniedrigenergetische Comparatoren und zwei Operationsverstärker mit externem oder internem Follower-Routing und programmierbarer Gain-Verstärker (PGA) Fähigkeit.

Die STM32L5 Serie bietet ihr eigenes STM32CubeL5 One-Stop-Shop Softwarepaket, das Hardware Abstraction Layer und Low-Level Driver, FreeRTOS, Trusted Firmware-M (TF-M), Secure Boot und Secure Firmware Update (SBSFU), USB-PD Device Driver, MbedTLS und MbedCrypto, FatFS Dateisystem und Touch Sensing Driver umfasst.

Die STM32L5x2 MCUs eignen sich gut für Industrial IoT Applikationen, einschließlich Metering, Health (Human oder Machine) Monitoring und Mobile Point-of-Sale. Die STM32L5x2 MCUs sind in Standard-Temperaturklasse (−40°C bis 85°C) für Consumer- und Commercial-Applikationen oder High-Temperature-Grade spezifiziert von −40°C bis 125°C verfügbar.

Konvergente KI und IoT

Aufbauend auf seiner KI-Plattform führte Arm kürzlich seinen Cortex-M55 Prozessor und Ethos-U55 Neural Processing Unit (NPU) ein, gepriesen als die erste Micro-NPU der Industrie für Cortex-M. Für anspruchsvolle ML-Applikationen kann der Cortex-M55 mit dem Ethos-U55 Micro-NPU gepaart werden, die zusammen eine kombinierte 480× Steigerung der ML-Performance über existierende Cortex-M Prozessoren liefern.

Der Cortex-M55 wird als der KI-fähigste Cortex-M Prozessor bezeichnet und der erste basierend auf Armv8.1-M Architektur mit Arm Helium Vektorverarbeitungstechnologie, die energieeffizientere DSP- und ML-Performance liefert. Der Cortex-M55 liefert bis zu 15× Verbesserung in ML-Performance und 5× Steigerung in DSP-Performance, mit größerer Effizienz, verglichen mit vorherigen Cortex-M Generationen.

Ein neues Feature für Cortex-M Prozessoren, Arm Custom Instructions, wird verfügbar sein, um Prozessorfähigkeiten für spezifische Workload-Optimierung zu erweitern, sagte das Unternehmen.

Der Ethos-U55 ist hochkonfigurierbar und speziell für ML-Inferenz in flächenbeschränkten Embedded und IoT Geräten entworfen. Er bietet fortschrittliche Kompressionstechniken, um Strom zu sparen und ML-Modellgrößen signifikant zu reduzieren, um Ausführung neuronaler Netze zu ermöglichen, die zuvor nur auf größeren Systemen liefen, laut Unternehmen.

Diese Prozessoren arbeiten mit Arm TrustZone, um sicherzustellen, dass Sicherheit leichter in das komplette System-on-Chip integriert werden kann.

Entwickelt für ultraniedrigenergetische, sichere Edge-Applikationen einschließlich Audio, Voice und ML, überbrückt NXP Semiconductors' i.MX RT600 Crossover MCU Familie die Lücke zwischen High Performance und Integration, während sie Kostenanforderungen für Embedded Processing am Edge erfüllt. (Der i.MX RT1170 ist Gewinner von EPs 2019 Product of the Year Awards.)

Die Expansion baut auf dem Unternehmen's ML-Angeboten auf, einschließlich der kürzlich angekündigten i.MX 8M Plus Applikationsprozessoren mit dediziertem NPU. Dies ist das erste Gerät in der i.MX Familie, das einen dedizierten NPU für fortschrittliche Machine-Learning-Inferenz am industriellen und IoT Edge integriert. Es paketiert auch einen unabhängigen Echtzeit-Subsystem, Dual Camera ISP, High-Performance DSP und 3D GPU für Edge-Applikationen.

NXPs i.MX RT600 Entwicklungsboard (Bild: NXP Semiconductors)

Die i.MX RT600 Multi-Core Crossover Prozessor-Familie bietet einen Arm Cortex-M33 bis 300 MHz und einen optionalen Cadence Tensilica HiFi 4 Audio/Voice Digital Signal Processor (DSP) bis 600 MHz, mit vier MACs und hardwarebasierten transzendentalen und Aktivierungsfunktionen.

Aufbauend auf einem 28-nm FD-SOI Prozess optimiert für aktiven und Leckage-Strom, unterstützt der i.MX RT600 die High-Performance-Kerne mit 4,5 MB On-Chip Low-Leakage SRAM, das für simultanen Zero-Wait-State-Zugriff konfiguriert wurde, was es für Echtzeit-Ausführung von Audio/Voice, ML und Neural-Network-basierten Applikationen geeignet macht.

Die Crossover MCUs verfügen auch über EdgeLock, NXPs fortschrittliche eingebettete Sicherheitstechnologie, und ML Support via eIQ für Glow Neural Network Compiler.

Sicherheitsfeatures umfassen Secure Boot mit immutable Hardware „Root of Trust“, SRAM Physical Unclonable Function (PUF)-basierte einzigartige Schlüsselspeicherung, Zertifikatsbasierte Secure Debug Authentication, AES-256 und SHA2-256 Beschleunigung, und DICE Security Standard Implementation für sichere Cloud-to-Edge Kommunikation. Der Chip beinhaltet auch einen optionalen Fuse-basierten Root Key Storage Mechanismus für Secure Boot und Krypto-Operationen und eine Public Key Infrastructure (PKI), also asymmetrische Kryptografie, die einen dedizierten asymmetrischen Beschleuniger für ECC und RSA Algorithmen bereitstellt.

Die Crossover Prozessoren beinhalten ein Audio/Voice Subsystem mit Support von bis zu acht DMIC Kanälen, mit Hardware für Voice Activation Detect (VAD) und bis zu acht I²S Peripherie. Andere Peripherie umfassen SDIO für drahtlose Kommunikation, High-Speed USB mit On-Chip PHY, einen 12-Bit ADC mit Temperatursensor, und mehrere serielle Interfaces einschließlich 50-Mbits/s SPI, I3C, und sechs konfigurierbare serielle Interfaces (USART, SPI, I2C, oder I2S) mit individuellen FIFO und DMA Service Request Support.

NXP plant, den Ethos U-55 in seinen Cortex-M-basierten Mikrocontrollern, Crossover MCUs und Echtzeit-Subsystemen in Applikationsprozessoren zu implementieren, zielend auf ressourcenbeschränkte industrielle und IoT Edge Geräte.

Der hochkonfigurierbare Ethos-U55 Machine-Learning-Beschleuniger arbeitet mit dem Cortex-M Kern, um einen kleinen Footprint zu erreichen, und liefert größer als 30× Verbesserung in Inferenz-Performance verglichen mit High-Performing MCUs, sagte NXP.

Als erster KI-Multi-Core-Prozessor für eingebettete Sensorapplikationen beansprucht, bietet Eta Compute Inc.'s ECM3532 Neural Sensor Processor (NSP) die patentierte Continuous Voltage Frequency Scaling (CVFS) des Unternehmens und liefert so niedrig wie 100-µW aktiven Stromverbrauch in Always-On-Applikationen. Der ECM3532 Multi-Core NSP kombiniert einen MCU und einen DSP, beide mit CVFS, um Ausführung für beste Effizienz zu optimieren, was es für IoT Sensorknoten geeignet macht.

Entwickelt für Always-On Bild- und Sensorapplikationen, bietet Eta Computes NSP eine vollständige Software- und Hardware-Plattform. Die Plattform liefert KI an Edge-Geräte und wandelt Sensordaten in actionable Informationen für Applikationen wie Voice, Activity, Gesture, Sound, Image, Temperature, Pressure und Biometrics um. Die Plattform löst Herausforderungen im Edge Computing, einschließlich niedrigerer Response-Zeit, erhöhter Sicherheit und höherer Genauigkeit.

Die standalone KI-Plattform beinhaltet einen Multi-Core-Prozessor, der Flash Memory, SRAM, I/O, Peripherie und eine Machine-Learning Software Development Platform umfasst. Die CVFS erhöht Performance und Effizienz für Edge-Geräte substanziell. Die selbst-getaktete CVFS-Architektur justiert internen Takt und Supply Voltage automatisch und kontinuierlich, um Energieeffizienz für die gegebene Workload zu maximieren. Der ECM3532 ist in einem 5 × 5-mm, 81-Ball BGA verpackt.