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解析嵌入式技术的发展趋势及挑战
2021-01-01 09:56:00
今天嵌入式系统无处不在,以至于我们几乎已经忘记什么是嵌入式系统,正如硅谷知名嵌入式专家Jack Ganssle说过一句话:在使用微处理器之前,考虑将计算机添加到产品中是不切实际事情。现在电子产品没有嵌入式智能的已经很少看见。
物联网、大数据和人工智能,技术创新一波接着一波,嵌入式系统作为连接芯片-产品-应用之间的纽带作用不可替代。物联网催生了嵌入式向无线、低功耗和轻量化方向发展,人工智能和边缘计算让嵌入式向智能计算领域迈进。嵌入式系统一直在创新中求发展,每次技术革命都将带动嵌入式系统迈入新的台阶,今天依托物联网和5G 产业发展,拥抱人工智能技术, 嵌入式系统正在走向智联网(AIoT) 时代。
什么是AIoT ?
嵌入式计算杂志主编Richard Nass说:AIoT 是把AI 技术嵌入到IoT 设备之中。从市场层面我们看到AIoT是 AI技术与IoT在实际应用中的落地融合,比如智慧城市,物联网农业,智能制造和新零售。传统的嵌入式和IoT 是包含计算机的机器系统,AIoT系统里的人机交互走向人机融合,系统都会包含控制和决策部分,从系统架构看AIoT 更多是与边缘计算连接与互动,人机融合的AIoT系统,功能安全更加重要,AIoT从传统封闭系统走向开放互联网世界,封闭系统的安全应对开放的挑战,信息安全依然重要, 封闭系统实时性和确定性如何在开放系统中实现均是AIoT 面临的挑战,总之AIoT 不完全等同 AI+IoT。
AIoT 的技术挑战
1 AIoT 一个技术挑战是开发高效低耗AI 芯片。背靠云计算的“算力”,物联网带来的“大数据”和AI 的“算法”,三大要素汇集到AI芯片,尤其是SoC AI芯片,将成为AIoT 系统的灵魂。AIoT 系统设计 选择何种AI 芯片 不仅是芯片本身,看软件和生态环境,目前GPU 在通用AI 有优势, SoC 在嵌入式端侧AI 有优势,比如市场流行的嘉楠K210和瑞芯微RK1808是通用性AI SoC芯片。华米科技最近发布的“黄山2号” 设计了AI本地生物数据计算NPU,采用卷积神经网络加速技术,提升本地AI数据计算的性能,加快了识别速度。华米称,基于心率数据“黄山2号”的房颤识别速度是“黄山1号”的7倍,是市面上其它软件算法的26倍, 这是典型的嵌入式AI专用芯片。
2 AIoT一个技术挑战就是软件,过去30年,集成电路在摩尔定律推动下快速发展,遗憾的是软件发展远远滞后了!以自动驾驶为代表的AIOT应用驱动功能安全(Safety)需求旺盛,硬件超速发展,软件需适配多核异构、AI 和GPU等不同处理器体系架构,微内核操作系统发展提速,规模应用需要虚拟化和容器技术以及新一代的编译技术。比如, 大众汽车一款车型目前有70个控制单元,来自200个不同供应商使用不同操作系统软件,大众开发的vx.OS软件平台将为大众旗下所有品牌提供核心功能,推动同一软件平台,适应电动化和自动化的需求,首款搭载vw.OS操作系统的车型是纯电动汽车ID.3,该车计划在2020年开始正式交付,见下图1。
3 AIoT另外一个技术挑战是“安全”,嵌入式系统功能安全 (如汽车电子系统)技术已经比较成熟,但IoT安全(security)还远未获得广泛的重视,IoT 安全隐患不少,系统防护措施不够。保护代码、数据和系统功能是实施IoT 安全性三大目标,安全架构上无外乎硬件和软件两个方面,硬件,比如目前流行基于ARM TrustZone芯片,比如, 基于TrustZone for Armv8-M针对IoT 芯片。软件:安全协议和OTA安全升级,,因为团队里面并不是有安全专家,服务安全和工具需求增加。
RISC-V 处理器的机遇
RISC-V是一种开源指令集架构,它不是处理器芯片也不是软核,甚至不是指令集,指令集架构就是规范和标准,目前RISC-V协会公开了两份各200多页PDF 文档。RISC-V 源自加州大学伯克利分校的暑期研究项目, Krste Asanovic 教授和他的学生希望开发出一个更理想的处理器架构。RISC-V的指令集最大的特色是模块化结构,最基本也是唯一强制要求实现的指令集是由整数指令子集I 指令,比如GD32VF103 芯片内核 RV32IMAC,意味着除了I 指令,实现了M-乘法除法指令,A-原子指令和C- 压缩指令。
RISC-V指令集中一组,它没有预定义的指令,设计人员可以为他们想要加速应用程序添加所需的任何指令,它不会破坏软件兼容性,为行业应用带来无与伦比的新体验。产业界对指令扩展的担心是软件生态碎片化,目前扩展指令数量不大,在内嵌汇编中使用.insn 模板描述定制化指令或者手写宏定义,如果指令较多的确会比较繁琐,比如,开源GCC和IAR embeddd workbench 编译器可以支持指令扩展。
市场上可以看到RISC-V AIoT 芯片有K210 ,从内核架构看64GC , 它是基础I 指令集外的标准扩展,MFD-乘除,单双精度指令。此外K210 做了KPU 通用神经网络处理器,FFT 硬件加速器 ,SHA256 加速器都在RISC-V 架构基础实现。K210 已经成功应用在人脸识别和智能抄表等机器视觉和机器听觉领域。
IoT 保护的一种通用的途径是分层,分为信任执行环境(TEE)和非信任环境。RISC-V ISA的设计将TEE硬件要求定义为标准规范的一部分,可以在任何RISC-V 芯片上实现,包括配置物理内存保护(PMP),PMP类似 ARM MPU- 内存保护单元。HEX-FIVE 公司在RV32 Core 做了IoT 分区保护的应用案例。
小结
在许多针对 AIoT 应用 新型RISC-V 芯片纷纷问世的同时,我们看到,ARM借助生态系统优势AIoT技术发展迅速,比如,ArmNN是Arm开源的基于Arm嵌入式设备的inference框架,Arm 在与Google 合作 ,使用TensorFlow Lite 在Arm M系列低功耗的微处理器上开发人工智能应用。可以预测,未来相当长时间内, ARM和RISC-V将同行发展, 嵌入式系统将迎来AIoT发展的新一轮热潮,嵌入式端侧AI 产品将给用户带来全新的体验, RISC-V 处理器也将进入黄金发展时期。
作者: 何小庆是嵌入式系统知名专家,嵌入式系统联谊会秘书长,单片机与嵌入式系统杂志副主编,长期从事嵌入式与物联网技术、产业和教育方面工作。何小庆出版有《嵌入式操作系统风云录-历史演进与物联网未来》等著作,在科技期刊上发表论文80余篇,并在高校和企业兼职授课。
责任编辑:tzh
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