MCU的大时代

在这种趋势下，MCU也开始介入到计算当中--特别是物联网的应用。"不是传统的计算，" ARM 物联网市场副总裁Zach Shelby说，"在MEMS应用中，利用32位和64位MCU来计算已经很常见。关键在于我们如何将软件设计成大量重复任务的类型。FPGA不适合低功耗应用，如果在一颗混合芯片芯片上实现视频检测算法，就必须用到微控制器，不过MCU还是用来完成不断重复的任务。"

MCU的片上存储容量较少，常常为MCU与CPU或者其他MCU协调工作带来麻烦。特别是在视频流媒体处理与图像识别应用方面，越来越多的数据处理是系统设计需要解决的大问题。从系统上层来看，有两种方法可以解决这一问题，第一种方法是采用更快的处理器更多的存储容量，第二种方法是采用更多的处理器以提高处理效率。虽然每个处理单元的速度比较慢，但多个处理单元合作可以将数据处理任务在限定时间内完成， 当处理任务繁忙时，这些MCU也可以进入空闲状态。

"人们需要这种灵活性，因为你会有很多的异质应用（heterogeneous application）要处理，你又不愿意采用同质模型（homogenous model，CPU或者GPU这种所擅长的计算方式）来实现，"NetSpeed Systems CEO与联合创始人Sundari Mitra说，"微控制器的优点是其有一套可编程的微代码引擎（microcode engine），用户可以根据应用环境选择合适的架构，因此比处理器硬核灵活性更高。微处理器可以给用户一些灵活性--虽然不太多，但毕竟多了些灵活性。这让用户在架构方面具备了更多的灵活性。CPU在浮点计算方面更具优势，GPU在视频处理方面更具优势，MCU则处于两者之间。MCU可用于可穿戴等物联网终端设备，也可用于汽车引擎的控制。MCU的架构要有足够的灵活性和自适性，以适应不同的应用。如果开发人员清楚应用的工作流程，并对此进行相应的优化，使用MCU能为你的计算引擎带来一些多样性。"

定义MCU
通常来说，MCU是CPU与GPU的瘦身版，计算能力相对弱，跑的时钟速度也比较低。在存储架构上MCU与CPU和GPU的区别更明显，特别是8位与16位MCU，通常只有片上存储。因为成本低、功耗更低，所以很受欢迎。但高级的32位MCU与低端CPU的区别已经不明显，64位多核MCU的出现更让人困惑。

"从大的方面来说，根据工作负荷的不同，CPU通常会为单线程或多线程性能优化，"Mitra说，"如果考虑实时性的要求--物联网中有很多实时性应用--系统需要做出实时响应，CPU通常不会对实时性任务进行优化。假设有这样一个应用场景，CPU需要监测周围环境状况，当环境发生变化时做出相应的决策，这时不大可能用CPU来反复的检测某一点，这就是MCU的用武之地。那么使用MCU到底有什么不同呢？CPU与GPU都很容易理解，但MCU不是这样。应用MCU要面临可用信息更少、设计参数常常变更的状况，所以开发人员要适应。"

同样，由于MCU应用的多样性，很难清楚的定义MCU的市场，也不容易用统一标准来预测MCU市场的走势。在2016年5月份的报告中，Brisk Insights预测，到2022年MCU市场将保持15.8%的年复合增长率，Brisk Insights认为在物联网应用的推动下，32位MCU将是增长最快的市场。Databeans的数据则比Brisk Insights保守很多，其预测年复合增长率为6%，MCU市场最大的推手是工业需求。

Gartner则给出了MCU 领域的排名前列的厂商，它们是瑞萨、恩智浦（NXP）、意法半导体、Microchip、德州仪器和英飞凌。

但MCU不断出现在新的应用场景中，这使得MCU的市场越来碎片化，以致难以追踪。

"每种非常复杂的芯片，几乎都包含了MCU，" Arteris 市场副总裁Kurt Shuler说道，"在汽车里面，到处可以见到独立工作的MCU，大型芯片往往也有MCU在后台运行，MCU在无线数字基带应用中也很广泛。"

使用MCU的设备通常将程序优化以提高电源效率，现在开发人员仍在通过延长唤醒时间等方式来进一步降低功耗。开发人员所面临的挑战更多不是来自于MCU硬件能力方面，而在于如何在系统中更高的发挥这些硬件能力。

结论
MCU产业正在大步前进，虽然MCU的定义在改变，但方向是明确的。在未来几年，物联网的大发展将使很多终端设备将接到网络，甚至直接与其他的处理器进行通信，MCU将在这些设备中大放异彩。

MCU的潜力到底有多大，仍有很多值得讨论的空间。Mentor的Caples表示，将MCU中的某些功能应用起来，可能需要一名软件工程师一年的时间。"没有人有时间这样做。"至少现在没有人这样尝试。