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AIoT引爆数据潮 MCU与MPU需求逐年升高
智慧物联系统的关键

【作者: 籃貫銘、王岫晨】2020年09月02日 星期三

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智慧物联要完善,优异的边缘运算是不可或缺的项目。


在这个趋势下, MCU的应用就成了智慧物联系统的重点项目。


其中,工业与消费性电子市场是最主要的成长驱力。


在智慧物联(AIoT)的运行架构里,终端的性能,或者说终端装置的智慧能力,几??决定了整个AIoT系统是否运行顺畅的关键。理由很简单,因为AIoT要完善,优异的边缘运算是不可或缺的项目,尽管可以用所谓的智慧闸道器来补强数据的处理,但提升终端装置的运算力仍是当今主流的开发趋势。


而在这个趋势下,微控制器(Microcontroller Unit,MCU)和微处理器(Microprocessor Unit)的应用也就成了智慧物联系统的重点项目。根据市场研究机构Grand View Research的报告,在物联网应用领域的MCU市场规模,从2012年起就呈现持续成长的态势,预计至2022年,将会成长至35亿美元以上的规模,其中工业与消费性电子市场是最主要的成长驱力,分别都有一倍以上的成长。


至於微处理器的部分,另一分研究公司Statista的分析资料则显示,进入AIoT世代之後,标准PC与伺服器的处理器市场又重回成长的态势,将从2018年的51%市占率,至2020年将成长至56%;而嵌入式的网路处理器更是在2019年有了一倍的成长。


AIoT应用带来高运算需求 低功耗与资安成标配

从这两个研究报告的资料不难看出,随着网路与智慧化趋势的不断发展,更多的微控制器和微处理器会被运用在电子系统的设计之中。尤其是在全球5G布建陆续到位之後,在网路设备端的数据处理需求又更隹的明显。


而在技术面上,对IoT应用来说,低功耗的需求几??成为一条铁律,因为物联网设备经常是小型感测装置,且采电池供电,因此低功耗就成了MCU在设计上的必备规格。所以要打入智慧物联的系统之中,具备低功耗技术的将是相关供应商的开发要点。



图一 :   各种应用领域的MCU成长态势
图一 : 各种应用领域的MCU成长态势

另一个重要的技术趋势,则是更高的资讯安全防护。在万物联网的概念中,所有的设备都将会被以网路连接,藉以完善更高的便利性与更高度的智慧系统,然而它同时也意味着所有的装置都会曝露在更高的资安风险之下。也因此,运算和控制系统就必须具备更隹的资安防护的设计,例如在程式码之中加入加密的机制,或者取得相应的认证规范,都有助於强化其资安的能力。


值得注意的是,相对於8位元和16位元的MCU,32位的MCU在AIoT应用里的渗透率是相当高的。根据统计,32位元MCU在2014年已占整体市场的30%以上,并且逐年增加。最主要的原因,就是这些控制器可以提供更隹的数据吞吐量,并且在读取感测器资料时也有更好反应能力,由於它们经常配置相对较大的RAM容量,且速度也较快,因此受到较多客户的青睐。但仍有部分的MCU供应商提供订制的16位元MCU,作为IoT专用的解决方案。



图二 : 处理器市场分布状况
图二 : 处理器市场分布状况

然而谈到MCU与MPU在AIoT里的发展,现场可编程逻辑闸阵列(FPGA)也是不能漏掉的项目,它同样用来做为数据运算的功能,并且有更高的客制化能力,也是目前AIoT应用里的重要元件。


依据Markets and markets的研究,同样受惠於AIoT趋势的带动,全球FPGA市场规模预计将从2020年的59亿美元,成长到2025年的86亿美元,复合年成长率(CAGR)将达到7.6%。主要的原因是,它编程容易,因此可以有更快的上市时间。


在技术面上,由於IoT对低功耗的需求,因此FPGA在开发上也有了新的发展。据调查,2019年中,28 nm以下制程的FPGA产品占了该产业的最大规模,且预计从2020年到2025年,这一趋势仍将持续发展,且小於28nm制程的产品还会越来越多,原因就是在低功耗与小体积的需求。


从边缘到端点 加速智慧生活

Arm应用工程总监徐达勇说,为了让服务提供者顺利地触及使用者,系统的运算必须从云一路延伸到边缘及端点。为达到这个目标,就必须仰赖分散式运算来实现,同时考量网路的连结性,以及处理器技术的创新与改进。如果早期谈人工智慧(AI)和机器学习(ML)是将数据发送到大云数据中心进行分析、决策和行动,那MCU当前的运算类型就是透过边缘分散到端点装置,进而降低成本,延迟并提高安全性并改善客户的经验。


另外,为了要扩展大型部署,必须在整个系统上妥适的分配运算功能,也就是将最适切的运算功能及工作负载,根据装置资源的差异,适切的分配在从云到端点的正确位置上。


目前多数MCU普遍都采用了Arm架构的运算核心,Arm可提供很广泛的IP组合,从极致运算效能的Cortex-A系列CPU,到运算式储存的Cortex-R系列即时处理器,以及IoT应用的Cortex M系列低能耗MCU核心。


例如在终端运算,最新的M55核心便针对ML运算导入了新的Helium技术,相较於以往Cortex-M系列处理器强化了15倍ML效能的算力,同时功耗只增加一倍,如果搭配U55又能增强32倍的ML算力,这对於边缘运算的需求来说,非常能够兼顾能耗与效能的平衡。


而随着ML应用的普及、分散式运算的发展,以及应用场景的多样化,运算工作都将被分配在不同的位置与不同的装置上进行。例如ML的本质与准确性,通常都与硬体的功能有关。硬体功能越强,准确性将会越高。Arm提供不同核心的IP选择,系统业者可因应不同的运算需求进行扩充与强化。


运算安全防护


图三 : 终端装置的尺寸通常较小,因此MCU设计要务就在降低耗电量,提升效能。
图三 : 终端装置的尺寸通常较小,因此MCU设计要务就在降低耗电量,提升效能。

另外,在全方位安全的确保方面,由於MCU已经普及於生活中的所有层面,因此其运算的安全性也必须从一开始就加以考虑,而不是在事後补强,并且要有适当的对策来应对每种威胁。Arm多年来一直在帮助生态系统保护从晶片到云的装置安全,并致力於采用端到端的安全性方法。目前Arm发起的安全平台架构(PSA)已成为市场上普遍的实施架构之一,而透过横跨整个系统的IP,来提供对处理器、子系统,以及加速和卸载的保护。这些都被无缝的整合在一起来进行分层保护。


PSA(Platform Security Architecture)这是一种防护架构,能从系统的角度来进行防护,并循序渐进让工程人员从底层IP、硬体开始直到软体,建立防护合适的安全防护等级,最好的用例就在於AIoT上。从分析、定架构、实施、最後到装置认证。PSA也提供Check List,帮助用户检查其装置是否安全要求。所以Arm不只提供单一IP,也提供一整套的架构(Framework)给夥伴。PSA Certified可以依客户的需求及应用来选择,这对5G世界的安全防护非常重要。


结语

MCU的发展,从无处不在,再到目前运算效能更为强化。HPC的重点就是扩展运算的极限,在这个人工智慧与5G的年代,MCU的演化浪潮也越来越明确。运算效率的重要性更胜以往,且开发人员需要更高的弹性与效率,云端则带动横跨整个基础架构的巨变,而许多厂商也需要更多的选择。MCU的开发商已经考量到这些挑战,并着手让自家的MCU产品得以支持HPC所需的效能、效率与扩充性。


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