混合微控制器重塑嵌入式计算

嵌入式计算的持续演进正在推动一类新型微控制器（MCU）的发展，这些微控制器同时结合了高通用处理能力、连接性和能效，同时还具备功能安全、实时控制、硬件加速和芯片上的人工智能。这些混合MCU被用于满足日益复杂应用的需求。

为什么传统的MCU已经不够用了

嵌入式系统的世界发生了深刻变化。直到最近，MCU主要用于管理输入输出、控制外设以及执行相对简单的处理操作。如今，MCU面临的情景明显更为复杂。

此外，嵌入式市场一直以MCU和微处理器（MPU）之间的较为明确的区分为特征。前者因其低功耗、确定性响应时间、时间可预测性和设计简洁性，在实时应用中依然表现出色。而后者则提供高计算性能，并具备处理先进操作系统和更高负载所需的性能。

复杂度的增加和嵌入式应用的发展使得MCU和MPU之间的经典区分越来越不有效，在许多项目中，单靠这两种方案都不够。

如今，单个设备可以从数十个传感器中获取数据，执行机器学习算法，通过工业以太网协议或无线网络通信，利用复杂的加密机制保护信息，同时保证电机、电源、电力转换器或自动化系统的确定性响应时间。将所有这些功能集成为独立组件，会大幅增加电子板的设计复杂度、成本、功耗和体积。

这就是混合MCU的发展方式——将不同类型的处理核心集成在同一芯片内的设备，每个核心针对特定活动进行优化，并配备专用硬件加速器。这使得开发者能够同时执行需求截然不同的任务。混合架构的目标不仅仅是提升计算性能，而是根据处理负载使用最合适的资源，并将其分配到最高效的设备上，以在功耗、可靠性和延迟之间实现最佳折中。

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当MCU集成至少两个不同的处理域，且这些域紧密集成在同一集成电路内并协同工作时，通常被定义为混合型。

目前最受欢迎的配置包括：

• 两台或多台特性不同的CPU（例如Cortex-M和Cortex-A）

• 一个通用核心，两侧是专门用于数字处理的数字信号处理器

• 神经网络硬件加速器

• 专用密码学安全引擎

• 图像或信号处理加速器

• 实时控制的独立子系统

最先进的设备还配备了张量或神经处理单元（TPU或NPU）加速器，能够在耗费传统CPU一小部分能量的情况下进行AI推断。除了存在多个核心外，其异质性也是其显著特征。专用于实时控制的CPU可以与更强大的应用处理器协同工作，而专用硬件加速器则负责数值处理、神经网络推断、加密或高速数据流管理。每个功能模块都经过专门设计，以最大效率完成特定任务。

这些单元之间的集成是混合技术最有趣的方面之一。共享内存、高速总线、先进的DMA控制器和硬件同步机制使不同处理引擎能够透明地协作。最终，这些资源作为一个系统运行，能够动态分配工作负载，无需额外的外部组件。这克服了传统架构的许多局限性，传统架构中单个CPU必须同时执行截然不同的任务。

混合MCU的架构优势

混合MCU的主要优势在于计算的专业化。系统不再将所有任务交给主处理器，而是自动将任务分配给最合适的硬件单元。

例如，专门用于人工智能的加速器可以运行一个神经网络，其功耗远低于通用中央处理器，而核电源单元则可以进行人工智能推断。此外，实时核心还管理中断和控制;密码引擎保护数据和通信;DMA控制器在不涉及CPU的情况下传输大量数据，而DSP在处理来自传感器节点的数字信号、图像或数据方面效率更高。

负载分布对系统的整体性能有直接影响，因为它显著降低了主处理器的处理负载。CPU仍可用于监督和控制任务，而计算密集型操作则由专用模块并行执行。这减少了延迟，提高了吞吐量，并提高了整个系统的时间可预测性。

该架构也带来了功耗优势。硬件加速器以远少于传统处理器的机器周期执行特定操作，显著降低了每个过程所需的能量。这在需要持续运行的电池供电设备或工业应用中尤为重要。

另一个优势是高度集成度。将多种功能集成在同一芯片中，设计师可以减少电子板上的元件数量，简化印刷电路板布局的复杂性，降低生产规模和成本，并提高设计的整体可靠性。

边缘人工智能、网络安全与先进通信

推动混合MCU转变的主要因素之一无疑是边缘人工智能的日益普及。越来越多的应用要求直接在边缘节点进行处理，旨在避免数据持续传输到集中式云基础设施。边缘人工智能有助于降低延迟，限制网络流量，提高信息机密性，并在无连接时保持系统运行。

现代混合架构允许设计者从传感器捕获数据，进行预处理和基于神经网络的推断，并在保持应用控制的同时做出本地决策。所有这些都发生在同一设备内，无需专用的外部处理器。

此外，网络安全的重要性也在不断提升。嵌入式设备现在不断连接到企业网络或互联网，成为网络攻击的潜在入口。为了解决这一关键性，安全不能再成为项目的附加要素。它成为硬件架构的不可或缺的一部分。

最新的混合MCU经常集成安全启动;硬件应用隔离;AES、SHA和ECC加速器;用于保护固件免受最复杂攻击的硬件安全模块;安全加密密钥管理;以及加密算法的加速。

嵌入式系统通信也从这一发展中受益。以太网TSN、CAN FD、高速USB、PCIe、Wi-Fi和蓝牙低功耗接口以及众多工业协议，得益于不同处理功能的分离，可以与控制活动并行管理，而不影响系统的确定性行为。

目标应用

混合MCU的采用影响了越来越多的高可靠性和工业领域。主要应用领域之一是汽车行业，这些设备被用于下一代电子控制单元。牵引系统的控制必须与诊断算法、电池管理、网络安全和先进驾驶辅助系统功能共存于同一平台上。

在工业自动化领域，混合架构允许在处理预测性维护或连续工厂监控数据时控制伺服驱动、逆变器和协作机器人。在医疗领域，混合MCU可用于便携设备、诊断工具和可穿戴设备，这些设备必须伴随极低功耗和高安全标准。

能源行业也是一个重要的应用领域。例如光伏逆变器、储能系统、电动汽车充电基础设施和电力转换器，这些设备必须在保持微秒级响应时间的同时处理大量数据，同时不牺牲控制算法施加的严格时间限制。

最后，一个特别有趣的应用目标涉及工业物联网，智能网关和边缘传感器被调用来本地处理大量数据，过滤数据，并仅将真正相关的数据传输到云端。网络效率提升，流量减少，即使没有与云的永久连接，运营可靠性也提升，使系统更加自主和有韧性。

最后的考虑

混合MCU适合新一代更高效、更智能的嵌入式系统，面向工业4.0、汽车和边缘人工智能等应用。因此，设计者不再局限于为单个CPU编写固件，现在可以将活动分布在不同的处理领域，选择每个功能使用哪个硬件块。

此外，软件和分析工具也变得不可或缺。这些包括用于管理多核系统的软件工具、边缘人工智能框架、处理器间通信的中间件，以及能够优化功耗和性能的分析工具。未来的演变很可能会推动专用加速器、安全引擎和人工智能单元的日益集成，混合架构将逐步占据所有需要同一设备多功能的应用。