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微控制器功能扩展,MCU迎来整合风

时间:08-12 来源:DIGITIMES 点击:

微控制器(MCU)深入人们应用生活,几乎大小设备都看得到MCU踪影,在MCU导入DSP数位讯号处理器、FPU浮点运算单元功能后,MCU更大幅扩展元件可适用范围,这几年来,在众多MCU大厂纷纷针对旗下商品推出多样整合方案,不管是产品策略还是市场区隔,也让MCU市场更加丰富多元...

MCU(Microcontroller Unit)深入生活应用是不容易质疑的趋势,尤其是MCU在功能优化或市场区隔目的下,进行DSP(digital signal processor)数位讯号处理器或FPU(Floating Point Unit)浮点运算单元功能整合,使得MCU的可应用场域大幅扩展。

MCU整合FPU可以在进阶数值运算的精密度大幅提升、处理效能也能获得改善,图为Microchip的32位元MCU产品。Microchip


针对IoT应用开发的MCU方案,整合DSP可优化感测器数据撷取品质与提升信号处理效能。Renesas

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如果以FPU或DSP导入目的,一般在MCU中追加FPU、DSP整合架构,主要目的还是在考量成本下的设计方向,尤其在早期半导体元件,SOC(System on Chip)系统单晶片与MCU存在一段价格差距,如果仅需要SDP或FPU进行运算加速,又不想选用高单价SOC,这时整合DSP或FPU硬体加速单元的MCU产品、不仅可以更好的提供运行效能,同时又能在成本控制上表现更加优异。

MCU整合晶片封装成本骤降 增加MCU功能扩充应用空间

以早期的SOC产品来看,搭载DSP与FPU硬体加速器是SOC产品的重要特性,其中DSP与FPU的应用方向主要以音讯、影像等处理加速运算为主,而在制程技术持续优化,SOC的成本逐步与MCU拉近,MCU在32位元甚至64位元架构下,也开始有结合DSP或是FPU硬体加速单元的解决方案。

先看看MCU加上硬体加速单元的优点,在MCU追加FPU导入,最直接的效益是早期利用MCU处理类似FPU运算内容,会因为MCU本身的运算架构限制,让运算结果得出时间会相对拉长,而在导入硬体加速器处理浮点运算时,因为硬体呼叫或是资料传递就能透过硬体算出数据,MCU本身耗在浮点运算的记忆体资源可以因硬体加速整合减少至少10%。

当然,从目的性来看,不管MCU有无整合FPU硬体加速单元,浮点运算需求使用MCU现有的运算能力也能得出结果,只是前提是计算过程会耗用较多运算时间与硬体资源,对于可等待、无需提供即时反应的系统自然可以不考虑整合FPU的MCU方案,但若是对系统效能、回馈反应速度要求高的整合需求,MCU结合FPU的效益提升不仅仅是运算资源耗用优化、节能优势等效果,反而是加快系统回应与效能提升的效用,才是MCU结合FPU硬体加速最直接、重要的功能改进,也让MCU可以因应更高复杂度的整合工作。

高阶数值运算 运用硬体加速满足设计需求

在早期MCU元件仍以8位元架构为主流的应用方向,MCU在资料处理与运算处理上,本来就有因架构的问题而有其处理限制,例如,MCU进行小数点、分数处理运算时,因为4位元或是8位元位数有限,就必须采用有限数值进行处理,透过数值结果的限制换取处理复杂度简化与效能要求目的,而这种因为数值处理产生的误差即"截断误差",截断误差也会因为使用MCU进行数据运算的限制,而令误差数值产生扩大现象。

而在MCU整合FPU硬体加速,在运算同类型的数据处理时,例如在IoT物联网或是终端感测器应用中,常有将外部类比感测数据转换成数位资料的资料撷取、处理需求,这时透过MCU整合的FPU/DSP硬体加速单元,不仅可将感测数据更快速处理完成、加快系统回应,同时,也能导入进阶运算减少数据演算的误差。

在实际应用中,FPU硬体加速器本身并无法完全解决误差扩大问题,所以会有FPU、DSP等不同硬体加速整合架构下的应用目的考量,举例来说,透过DSP硬体加速器,可针对特殊数据类型更高速、可靠的运算处理输出,像是DSP可利用指令来进行多种运算,处理如快速快速傅立叶转换(fast Fourier transform;FFT)或有限脉冲回应(Finite impulse response;FIR)进阶运算中重要且耗资源的运算需求,甚至透过单周期的指令便能处理单一指令多重资料(Single Instruction Multiple Data;SIMD)运算需求,MCU在进行进阶数值处理方面还可获得进阶增强效益。

FPU/DSP不同硬体加速单元具互补作用

虽说整合FPU或DSP基本在架构与应用方向就不同,但实际上两者分别是针对数据运算、讯号处理对应至各式演算法应用,两者功能可以说是各有互补效用,比较难被独立拆分。以ARM Cortex-M4来看,若仅提供DSP硬体加速处理器反而没设置FPU浮点运算加速器反而会造成应用限制,因为在Cortex-M4应用场合如果仅有数位信号处理加速硬体支援,少了浮点运算支援,对开发需求端若碰

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