物联网处理器五大类型应用分析指南

小旭

    物联网是一个快速发展的行业，其缔造了一个处处相连的世界，使数十亿设备之间及设备与人之间得以自由互通。对于2020年时物联网设备数量的预估，各方态度不一，如林利集团保守估计这个数量为60亿，而英特尔提供的数据2000亿则更为惊人。

       物联网市场充满商机，在我的另一篇文章中会针对物联网市场进行探讨。本文我将集中谈论集成了传感器、处理器和连接性的物联网新设备，包括可穿戴设备、手机或家庭娱乐设备及连接汽车、智能农业、能源、医疗和其他M2M应用程序。

       部署在连接设备内部的处理器类型在很大程度上受到目标应用程序所需的传感类型的影响。例如，一些设备只对温度、湿度、压力或重力等数据集进行有限的处理，然而更复杂的系统却需要处理(多个)高分辨率的声音或视频流。

       最近，许多消费类及工业物联网设备重新启用半导体产品，这些产品的设计初衷原是针对移动或嵌入式应用市场。越来越明显的是，物联网市场被细分为五大类别(如下所示)。因此在多个细分市场中，相比重用旧的解决方案，为每个不同的物联网设备类别定制SoC则更具有优势。

       尽管SoC单个的需求完全不同，但就整体而言却有两大总体趋势。

       首先，因为绝大多数的物联网设备都需要某种形式的无线连接，所以在芯片上集成无线基带已逐渐成为惯例。通过在Soc上集成多个通信标准如Wi-Fi、蓝牙或蜂窝数据，整体的BOM成本以及功耗将明显降低，使得更多可用设备的电池使用寿命更长。

小旭

   其次，在系统层便实现硬件安全性能可使创建的技术框架经受住未来的考验，而这正是物联网设备所需要的，其可以确保消费者及公司的敏感数据和应用程序将不会面临风险。

       让我们详细地了解五大类型的物联网设备。

       智能传感器和低功耗M2M应用程序

       智能传感器实际上是连接微控制器，为传感集成了各种不同的模拟接口。CPU性能需求通常是50~100 DMIPS，而连接包括节能标准，如低功耗Wi-Fi (802.11 n或802.11 ah)、智能蓝牙、低功耗蜂窝(如Cat-M LTE)或基于802.15.4的协议(如ZigBee，、Thread、6LoWPAN、Z-Wave等)。

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       Standing Egg设计了一款基于MIPS的MCU用于传感器融合和M2M应用程序

       连接音频和视频

       连接音频也是一大类型的物联网设备，其范围广泛，从基于蓝牙的扬声器到高端家庭影院系统(如条形音箱)无不囊括。由于目标应用程序不同，从300~500DMIPS的高性能MCU到1000DMIPS面积优先的应用处理器，CPU均需要处理。就连接性方面而言，大多数无线音频应用程序的半导体设备都集成了蓝牙(经典或智能)及Wi-Fi。

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       JBL Go Smart是一款基于MIPS的连接扬声器

       是否选择特定的802.11协议取决于目标应用程序。例如，与亚马逊Echo Dot类似的连接扬声器不需要802.11 n Wi-Fi。对于更复杂的设置(即多空间、多渠道的杜比全景声家庭影院)则需要802.11ac，以确保有足够的带宽来满足整个网状网络。

       连接视频片段是指类似于Chromecast的设备及分别用于视频流的连接相机或用于视频录制的IP相机。IP相机通常有一个基础的UI，因此不需要可以渲染3D图像的嵌入式GPU。

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       Quanta WebRTC IP相机支持VP8及H.264编码，并集成了MIPS CPU

       IP相机芯片的内部结构看起来与连接音频SoC 非常相似——其唯一显著的差别是在芯片上集成了视频引擎并具有无线连接接口(如以太网)。与此同时，无线显示便是终端界面，其仅仅显示了更为复杂智能设备的表面。

       高性能计算设备

       多媒体设备需要的是一款具有处理当下复杂工作所需的全方位处理能力的应用处理器，这需要集成多核CPU、强大的3 D图像、多重标准的视频编码器和解码器并具有全方位的连通性。同上述几大类别的设备一样，其每个芯片的具体配置如何则取决于特定的应用程序。

       例如，大多数视频分析平台对数据进行本地化处理后再发送至云端。因此，这些系统需要一个非常强大且高度集成的多媒体管道，这个管道应该具有多核GPU或专门的能够处理高级人工智能算法的视觉硬件。比如智能相机SoC可以覆盖高速无线网络 (如802.11 ac 2×2)。

       然而，对于ADAS应用程序，基于V2X的蜂窝通信(802.11 p)才是最佳选择。

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       ELVEES ELISE SoC进行视频分析(芯片上集成了MIPS + PowerVR + Ensigma)

       对于具有高分辨率显示和丰富UI的连接家庭设备，其必须在处理需求、功耗和成本之间进行一个适当的权衡。例如对于智能电视和机顶盒，其整个系统的成本是主要驱动因素之一。对于这一类产品，一款具有面积效率以图像为导向的GPU也许更加合适，当然多核CPU或无线处理器也同样适用。如果系统设计者可以把数字电视和无线连接集成在一个单一的SoC-ready方案中，便可以明显降低成本且不需要为每个协议采购专用的芯片。

       另一方面，可穿戴设备SoC设计的宗旨是尽量减少功耗。根据目标市场和实例，可以将可穿戴设备配置为一个独立的设备或依附在智能手机上，因此系统设计师也面临着许多重要的系统选择。这就意味着将无线标准的范围缩小至蓝牙、Wi-Fi和LTE，并采用CPU和GPU配置以优化功耗。

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       Ingenic M200是基于MIPS的超低功耗的可穿戴设备芯片

       高密度计算节点是最近比较火热的一个类别。目标应用程序包括绿色运算系统(如网络和存储系统、云计算或大规模数据中心)，其必须在一个功能强大的外壳中提供超高的性能。

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       高密度计算节点是异构的CPU架构

       通常，高密度计算节点被定义为一个更专业的架构，其集成了多核CPU及其他硬件加速器(如GPU、DSP、FPGA)用于压缩、数据过滤及其他复杂的算法。本文不会集中探讨SoC，但我想强调特定功能的多核CPU：硬件多线程。计算节点SoC的设计者通常会在启动多核之前便启动每个CPU中的各个线程，这样可以传输更佳的性能。这种异构的CPU计算方案可以显著提升面积效率和功效。

       总结

       物联网将创造新的商业模式，解决目前我们面临的全球性挑战。可扩展方案的设计目标是物联网设备和系统，并针对一些典型的问题提供解决方案，如：管理无线通信带宽以平衡控制和数据传输的需要、提供充足的本地处理资源以丰富图形用户界面或进行视频及图像处理、控制能耗和效率并确保一定层次的网络和数据安全。