Fie că este vorba de aplicații de infotainment pentru vehicule, dispozitive purtabile, case inteligente sau fabrici inteligente, toate trebuie să fie scalabile pentru a asigura experiențe și funcționalități inovatoare pentru utilizatori. Astfel, este nevoie de microcontrolere care să ofere performanțe mai mari și un consum de energie mai mic. Acești parametri reprezintă, adesea, limite stabilite pentru memorie, dar acum pot fi depășite datorită unei noi tehnologii.
Majoritatea microcontrolerelor sau FPGA-urilor sunt echipate cu o memorie internă optimizată pentru câteva aplicații, ceea ce înseamnă că nu pot satisface toate cerințele. Acest lucru este valabil mai ales pentru aplicațiile care au nevoie de o capacitate mare de memorie și de o lățime de bandă mare pentru a efectua operații. Printre acestea se numără stocarea de imagini/audio sau învățarea automată (ML), care solicită o rețea neurală extinsă.
Memorii externe convenționale
Figura 1: Comparație între tehnologiile de memorie externă. (© APMemory)
Tipic, o memorie externă este metoda cea mai viabilă și ușor de scalat pentru aceste aplicații. În funcție de densitatea și de cerințele de performanță ale aplicației vizate, utilizatorii au la dispoziție opțiunile SRAM convenționale (memorie statică cu acces aleatoriu) și SDR/DDR DRAM (memorie dinamică cu acces aleatoriu). Datorită tehnologiilor și arhitecturilor lor diferite, acestea au specificații de densitate și performanță diferite. Totuși, ambele sunt, în general, nepotrivite pentru aplicațiile IoT inovatoare, deoarece generația următoare de aplicații IoT necesită o gamă mai largă de funcții cu un design compact și o eficiență energetică ridicată. De exemplu, topologia obișnuită de dispunere a unei memorii SRAM cu șase tranzistoare nu s-a micșorat în același ritm cu cel al nodurilor de procesare. Acest lucru înseamnă că memoria nu suportă o densitate mai mare și este, relativ, scumpă. Astfel, utilizarea SRAM este din ce în ce mai puțin rentabilă pentru a satisface cerințele celor mai recente aplicații IoT care au nevoie de o capacitate mare de memorie.
Deși memoriile DRAM oferă avantaje în materie de costuri față de SRAM, deoarece sunt alcătuite dintr-un singur tranzistor și un singur capacitor, ele au și unele dezavantaje. Cele mai mari dintre acestea sunt numărul mare de pini, consumul ridicat de energie și integrarea complexă. Pentru aplicațiile fără constrângeri din acest punct de vedere, memoria SDR DRAM tradițională rămâne o opțiune posibilă pentru sistemele existente. Însă, acestea sunt greu de adaptat pentru o mare parte din sistemele IoT compacte, de ultimă generație.
Figura 1 prezintă opțiunile de memorie externă disponibile, împreună cu parametrii pe care proiectanții trebuie să îi ia în considerare atunci când le selectează. Aceasta arată clar că memoria SRAM embedded este cea mai bună tehnologie de memorie pentru aplicațiile SoC. Însă, există și un factor limitativ în acest caz: Din cauza dimensiunii cipului și a costului de integrare în procesul logic, densitatea unei memorii SRAM embedded este limitată. În plus, pe măsură ce microcontrolerele continuă să evolueze și să migreze în aplicații IoT moderne, memoria SRAM embedded își pierde avantajul în ceea ce privește performanța în modul standby.
Figura 2: IoT RAM oferă o lățime de bandă de date mai mare decât SRAM cu un număr de pini mult mai mic. (© APMemory)
Pe de altă parte, DRAM, deși este potrivită pentru aplicațiile de vârf, de multe ori pare să fie o soluție exagerată pentru multe alte aplicații IoT. Motivul este că numărul de pini, viteza și puterea sunt mult prea mari.
O tehnologie de memorie alternativă este PSRAM (pseudo SRAM). Aici, puterea și numărul de porturi sunt echilibrate perfect, iar aceasta are cerințe reduse de putere.
IoT RAM umple golul dintre DRAM și SRAM
IoT RAM se bazează pe tehnologia PSRAM, asumându-și caracteristicile acesteia și combinându-le cu o interfață SRAM relativ simplă pentru a facilita proiectarea produselor. Cu opțiuni de interfață suplimentare, cum ar fi interfețele NOR flash SPI cu număr redus de pini utilizate de majoritatea microcontrolerelor, IoT RAM este o opțiune acolo unde SoC-urile au nevoie de mai multă memorie decât poate oferi SRAM-ul intern.
Dintr-o perspectivă financiară, costurile de produs ale IoT RAM sunt de până la zece ori mai mici decât cele ale SRAM. În același timp, IoT RAM are o densitate de memorie de cinci până la zece ori mai mare, deoarece utilizează tehnologia celulelor de memorie DRAM cu un singur tranzistor și un singur capacitor.
Număr redus de pini
Figura 3: Comparație între numărul de pini ai IoT RAM și cei ai SDRAM. (© APMemory)
În comparație cu SRAM, IoT RAM oferă o lățime de bandă de date mai mare și este comparabilă cu memoria SDRAM convențională, dar cu un număr de pini mult mai mic (figura 2). Cu IoT RAM, configurația IO poate suporta un bus de date pe 1-, 4-, 8- și 16-biți.
Prin urmare, IoT RAM reduce semnificativ numărul de pini necesari pentru lățimea de bandă a aplicațiilor IoT moderne (figura 3). În plus, proiectarea sistemului este simplificată, iar pinii SoC pot fi utilizați în alte scopuri.
IoT RAM are, de asemenea, un avantaj semnificativ față de DRAM în ceea ce privește numărul de pini: x16 IoT RAM necesită de trei ori mai puțini pini decât x32 SDRAM cu un debit de date comparabil. Acest lucru duce la o reducere a dimensiunii cipului și, prin urmare, la o reducere a suprafeței de siliciu, a costurilor și a dimensiunii PCB-ului. În comparație cu un SDRAM x32 BGA90, capsula unei memorii IoT RAM BGA24 este de până la trei ori mai mică și, prin urmare, este extrem de avantajoasă din punct de vedere al spațiului. În plus, pinii microcontrolerului sunt disponibili pentru alte scopuri, iar memoria este, de asemenea, optimizată pentru accesul la memorie în rafală (burst).
Consum redus de putere
Figura 4: Lățimea de bandă și consumul de putere ale diferitelor tipuri de memorie. (© APMemory)
În ceea ce privește consumul de putere, IoT RAM necesită de aproximativ patru ori mai puțini pJ/bit (picojouli per bit) decât DRAM-ul convențional (figura 4). Latența redusă a IoT RAM permite timpi rapizi de pornire și o trezire foarte rapidă din modurile de consum redus de putere și din modul stand-by. În plus, IoT RAM oferă o retenție completă a datelor cu un consum de putere ultra-redus în modul de așteptare – de obicei, între 0,1 și 0,3 µA/Mbit în funcție de densitate – precum și un mod de dezactivare profundă cu mai puțin de 8 µA pentru toate densitățile de interfețe OPI (Octal Peripheral Interface).
IoT RAM – frame buffering
Figura 5: Utilizând o memorie RAM IoT, RDK2 este o platformă hardware modernă și ușor de utilizat, în special pentru dezvoltarea de dispozitive purtabile și senzori. (© Rutronik)
Memoriile IoT RAM de la AP Memory se bazează pe tehnologia PSRAM și funcționează deja cu multe microcontrolere, SoC-uri și FPGA-uri care sunt utilizate pe scară largă în IoT și în dispozitivele embedded.
Pentru o brățară inteligentă, se calculează că debitul de date necesar este de aproximativ 5 MB/s (71.392 × 3 bytes × 30 fps). Având în vedere latența suplimentară pentru busul SoC și alegerea frecvenței busului de memorie de mai puțin de 100 MHz pentru multe SoC-uri din această categorie, IoT RAM QSPI SDR este suficientă pentru a atinge rata de date necesară.
În cazul unui ceas inteligent simplu, pe de altă parte, debitul de date necesar de aproximativ 25 MB/s (135 424 × 3 bytes × 60 fps) este cu mult peste această valoare și poate fi chiar mai mare, în funcție de model. În acest caz, IoT RAM OPI sau HPI atinge mai bine rata de date necesară. Pentru dispozitivele portabile competitive, de volum mare, se recomandă opțiunile de capsulă WLCSP.
IoT RAM cu o gamă largă de lățimi de bandă este, de asemenea, disponibilă pentru piața caselor inteligente și cea industrială. De exemplu, o memorie IoT RAM IoT QSPI SDR-SOP8 de 16 MB ‘entry-level’ este potrivită pentru un afișaj simplu de termostat care necesită aproximativ 10 MB/s. Cerințele ridicate ale unui afișaj HD 720p, pe de altă parte, pot fi îndeplinite cu o memorie RAM IoT OPI sau HPI de 256 MB într-o capsulă BGA24.
IoT RAM: Punct de cotitură pentru multe aplicații bazate pe microcontrolere
Aceste caracteristici au făcut ca IoT RAM să devină memoria preferată pentru dispozitivele purtabile în ultimii ani. Multe dintre cele mai recente microcontrolere, SoC-uri wireless și FPGA-uri de la producători de top de pe piață consideră această memorie ca fiind alegerea ideală pentru toate aplicațiile IoT, edge AI și industriale.
Figura 6: Exemple de cerințe de stocare a imaginilor pentru diferite aplicații. (© APMemory)
Utilizând proiecte de referință de la partenerii SoC și de la Rutronik, producătorii pot asigura utilizarea eficientă a resurselor de dezvoltare și un timp scurt de lansare pe piață pentru proiectele lor. RDK2 de la Rutronik, de exemplu, se bazează pe PSoC 62 de la Infineon și, în combinație cu PSRAM externă (64 Mbit QSPI), oferă o platformă hardware modernă și ușor de utilizat pentru dezvoltarea a numeroase aplicații, în special pentru dispozitive purtabile și senzori.
Rezumat
Numărul redus de pini, consumul scăzut de energie, o gamă largă de capsule, precum și competitivitatea și simplitatea în proiectare și integrarea memoriilor RAM IoT fac adevărata diferență în comparație cu abordările SDRAM convenționale și tradiționale.
Autori:
Chen Wang, Corporate Product Manager Digital – Rutronik
Alex de la Bastie, Business Development Director – AP Memory Technology
Rutronik | https://www.rutronik.com
