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AIoT引爆數據潮 MCU與MPU需求逐年升高

圖三 : 終端裝置的尺寸通常較小,因此MCU設計要務就在降低耗電量,提升效能。
圖三 : 終端裝置的尺寸通常較小,因此MCU設計要務就在降低耗電量,提升效能。

【作者: 籃貫銘、王岫晨】

智慧物聯要完善,優異的邊緣運算是不可或缺的項目。

在這個趨勢下, MCU的應用就成了智慧物聯系統的重點項目。

其中,工業與消費性電子市場是最主要的成長驅力。

在智慧物聯(AIoT)的運行架構裡,終端的性能,或者說終端裝置的智慧能力,幾乎決定了整個AIoT系統是否運行順暢的關鍵。理由很簡單,因為AIoT要完善,優異的邊緣運算是不可或缺的項目,儘管可以用所謂的智慧閘道器來補強數據的處理,但提升終端裝置的運算力仍是當今主流的開發趨勢。

而在這個趨勢下,微控制器(Microcontroller Unit,MCU)和微處理器(Microprocessor Unit)的應用也就成了智慧物聯系統的重點項目。根據市場研究機構Grand View Research的報告,在物聯網應用領域的MCU市場規模,從2012年起就呈現持續成長的態勢,預計至2022年,將會成長至35億美元以上的規模,其中工業與消費性電子市場是最主要的成長驅力,分別都有一倍以上的成長。

至於微處理器的部分,另一分研究公司Statista的分析資料則顯示,進入AIoT世代之後,標準PC與伺服器的處理器市場又重回成長的態勢,將從2018年的51%市佔率,至2020年將成長至56%;而嵌入式的網路處理器更是在2019年有了一倍的成長。

AIoT應用帶來高運算需求 低功耗與資安成標配

從這兩個研究報告的資料不難看出,隨著網路與智慧化趨勢的不斷發展,更多的微控制器和微處理器會被運用在電子系統的設計之中。尤其是在全球5G佈建陸續到位之後,在網路設備端的數據處理需求又更佳的明顯。

而在技術面上,對IoT應用來說,低功耗的需求幾乎成為一條鐵律,因為物聯網設備經常是小型感測裝置,且採電池供電,因此低功耗就成了MCU在設計上的必備規格。所以要打入智慧物聯的系統之中,具備低功耗技術的將是相關供應商的開發要點。

圖一 : 各種應用領域的MCU成長態勢
圖一 : 各種應用領域的MCU成長態勢

另一個重要的技術趨勢,則是更高的資訊安全防護。在萬物聯網的概念中,所有的設備都將會被以網路連接,藉以完善更高的便利性與更高度的智慧系統,然而它同時也意味著所有的裝置都會曝露在更高的資安風險之下。也因此,運算和控制系統就必須具備更佳的資安防護的設計,例如在程式碼之中加入加密的機制,或者取得相應的認證規範,都有助於強化其資安的能力。

值得注意的是,相對於8位元和16位元的MCU,32位的MCU在AIoT應用裡的滲透率是相當高的。根據統計,32位元MCU在2014年已佔整體市場的30%以上,並且逐年增加。最主要的原因,就是這些控制器可以提供更佳的數據吞吐量,並且在讀取感測器資料時也有更好反應能力,由於它們經常配置相對較大的RAM容量,且速度也較快,因此受到較多客戶的青睞。但仍有部分的MCU供應商提供訂製的16位元MCU,作為IoT專用的解決方案。

圖二 : 處理器市場分布狀況
圖二 : 處理器市場分布狀況

然而談到MCU與MPU在AIoT裡的發展,現場可編程邏輯閘陣列(FPGA)也是不能漏掉的項目,它同樣用來做為數據運算的功能,並且有更高的客製化能力,也是目前AIoT應用裡的重要元件。

依據Markets and markets的研究,同樣受惠於AIoT趨勢的帶動,全球FPGA市場規模預計將從2020年的59億美元,成長到2025年的86億美元,複合年成長率(CAGR)將達到7.6%。主要的原因是,它編程容易,因此可以有更快的上市時間。

在技術面上,由於IoT對低功耗的需求,因此FPGA在開發上也有了新的發展。據調查,2019年中,28 nm以下製程的FPGA產品佔了該產業的最大規模,且預計從2020年到2025年,這一趨勢仍將持續發展,且小於28nm製程的產品還會越來越多,原因就是在低功耗與小體積的需求。

從邊緣到端點 加速智慧生活

Arm應用工程總監徐達勇說,為了讓服務提供者順利地觸及使用者,系統的運算必須從雲一路延伸到邊緣及端點。為達到這個目標,就必須仰賴分散式運算來實現,同時考量網路的連結性,以及處理器技術的創新與改進。如果早期談人工智慧(AI)和機器學習(ML)是將數據發送到大雲數據中心進行分析、決策和行動,那MCU當前的運算類型就是透過邊緣分散到端點裝置,進而降低成本,延遲並提高安全性並改善客戶的經驗。

另外,為了要擴展大型部署,必須在整個系統上妥適的分配運算功能,也就是將最適切的運算功能及工作負載,根據裝置資源的差異,適切的分配在從雲到端點的正確位置上。

目前多數MCU普遍都採用了Arm架構的運算核心,Arm可提供很廣泛的IP組合,從極致運算效能的Cortex-A系列CPU,到運算式儲存的Cortex-R系列即時處理器,以及IoT應用的Cortex M系列低能耗MCU核心。

例如在終端運算,最新的M55核心便針對ML運算導入了新的Helium技術,相較於以往Cortex-M系列處理器強化了15倍ML效能的算力,同時功耗只增加一倍,如果搭配U55又能增強32倍的ML算力,這對於邊緣運算的需求來說,非常能夠兼顧能耗與效能的平衡。

而隨著ML應用的普及、分散式運算的發展,以及應用場景的多樣化,運算工作都將被分配在不同的位置與不同的裝置上進行。例如ML的本質與準確性,通常都與硬體的功能有關。硬體功能越強,準確性將會越高。Arm提供不同核心的IP選擇,系統業者可因應不同的運算需求進行擴充與強化。

運算安全防護

另外,在全方位安全的確保方面,由於MCU已經普及於生活中的所有層面,因此其運算的安全性也必須從一開始就加以考慮,而不是在事後補強,並且要有適當的對策來應對每種威脅。

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