边缘处理点到自定义SoC

物联网的第一波云辅助应用程序已经证明了这一概念的价值以及高级协作处理可以带来的不同。这些应用程序可以更轻松地检测设备网络中的模式，并发现需要注意的问题。通过这样做，他们正在减少管理成本和停机时间，并改善用户服务。

数据中心的低成本计算使得将物联网和网络物理系统所需的大部分处理卸载到云中似乎很有吸引力，但这些基本成本考虑因素很容易被许多实际考虑因素所抵消。物联网应用中一个主要的、通常是隐藏的成本可能是安装成本，特别是对于需要放置在难以访问的位置的传感器节点。这给嵌入式设备的设计带来了许多限制。

很多时候，它需要尽可能紧凑。另一个考虑因素是能耗。可能没有办法提供主电源。相反，系统需要可能在其多年的整个生命周期内运行存储在主电池中的电荷。从嵌入式设计的角度来看，这两个因素往往表明使用基于SoC的解决方案是最可行的方法。这会将节点的几乎所有功能放入单个包中。使用 SoC 实现可最大限度地减少子系统相互通信所需的电能。此外，这些模块可以设计为以最小化系统级功耗的方式进行协作。

通信带宽是另一个限制因素。在偏远地区，可能需要高RF功率水平来确保数据能够可靠地到达网关。这迫使设计人员不仅要选择高效率的协议，还要考虑节点应该传输多少数据。在许多情况下，节点接收到的传感器数据将指示正常运行。没有必要继续将报告此情况的数据发送到云端，这样做可以在早期阶段耗尽电池电量。

重要的是检测并报告性能的重大变化。在许多情况下，这些条件不是由一个变量的突然偏移来表示，而是由多种因素的组合来表示。这就是更高级的处理发挥作用的地方。但是，可以将此分析转移到物联网节点，同时仔细注意平衡所需的计算资源及其对整体功耗的影响。在具有协处理支持的设备上运行的简化软件使得无需远程服务器参与即可执行大部分分析。将处理转移到边缘的另一个优点是，如果核心网络连接发生故障或遭受拥塞，物联网节点可以自主地对问题做出反应。

每当节点认为更改足够重要以通知网关或服务器时，它可以包括长期行为的指示，以帮助更新可能在本地网关或远程服务器中使用的机器学习算法。向需要发送的数据包添加少量额外数据的增量成本远低于在数据可用时立即在其自己的数据包中发送数据。这只是许多重要的系统级决策之一，这些决策将对边缘设备设计的功效产生连锁反应。需要采取许多此类决定。这就是利用参与过许多边缘设备设计的人员的专业知识的能力非常重要的地方。

尽管 SoC 通常是边缘节点的正确选择，但问题是应该如何获取它。它不必是现成的部分。事实上，在许多情况下，采用现成的SoC并不能满足最终应用的要求，特别是当考虑超出纯功能的因素时。

当今设计人员面临的一个关键问题是，特别是当他们使用现成的SoC来构成设计的核心时，解决方案可以相对容易地进行逆向工程。由于制造商需要使SoC适合最广泛的开发人员选择，因此他们的寄存器映射和指令集很容易获得。使用现成的设备的另一个方面是，制造商需要专注于当前一代的工艺节点，以便从SoC处理器内核开发过程中产生的NRE中获利，因此没有探索与较新但仍然功能强大的工艺几何形状相关的较低成本。即使存储在芯片上的重要程序代码是加密的，并且仅在执行前立即解压缩，通常也可以使用标准调试端口来跟踪程序行为并提取存储在其中的软件。另一种方法是考虑将设计基于自定义 SoC。它提供了使用硬件扩展的机会，这将使对解决方案进行逆向工程变得更加困难。此外，定制设计可以利用防篡改技术，这使得提取内部固件或确定设备如何运行以及哪些适合应用变得极其困难。

对于现成 SoC 的用户来说，还有另一个问题。即使设计完成并且系统正在交付，计划也很容易被SoC供应商破坏，他们决定终止对实现的支持并使部件过时。要解决这个问题，就需要在报废批量购买中锁定重要资本，冒着追逐灰色市场供应的风险，或者将潜在昂贵的端口移植到不同的SoC，这些SoC可能没有正确的功能组合，或者因为它包含大量不必要的内核和接口而证明体积更昂贵。

自定义 SoC 为用户提供了对电源的控制。代工厂很少停止使用工艺节点，尤其是现在用于物联网项目的成熟且资源充足的节点。这些资源包括对模拟、数字和RF电路的广泛支持，以支持I/O的集成，从而最大限度地减少最终部件的尺寸和成本。

通过定制 SoC，设计团队可以选择软件友好的硬件接口，而不是依赖于可能专注于不同应用的工程师做出的设计决策。高效的软硬件接口不仅缩短了上市时间，还提高了整体系统的可维护性。这可以通过开发一个SoC来实现，该SoC具有精心规划的内存和寄存器映射，并提前与软件开发人员一起审查。

此外，在物联网边缘设备中，能耗通常高度依赖于软件与硬件级事件的交互方式。软件开发人员可以为外围设备的管理提供有价值的输入，从而帮助减少功耗。在休眠模式下管理外设的状态机可以不强制 RTOS 频繁轮询数据，从而大大提高软件效率。智能外设能够在处理器内核休眠时使用直接内存访问（DMA）等技术拦截I / O并临时存储它，从而提高物联网节点的能效。如果输入超过阈值，状态机可以发现该阈值并唤醒处理器，以便它可以分析条件。

减少软件开销的更高级的处理可以包括在硬件中实现加密操作。这不仅降低了加密和解密的能耗，这对物联网安全来说越来越重要。它降低了设计受到损害的风险。使用专用硬件，可以更直接地设计针对侧信道攻击和类似问题的对策。其他用于分析数据的协处理器可以与软件团队一起设计，以确保以最佳设计方式实施节省功耗、时间和成本的操作。

例如，S3 半导体通过建立一种平台方法来为 IoT/IioT 边缘应用设计 SoC，从而进一步推动了自定义 SoC 开发。“Smart Edge”平台将构建模块组件集成在一起，以提供高度优化的单芯片定制 SoC.使用特定的模拟前端 （AFE） IP 模块可轻松适应不同的传感器，这些 IP 模块在给定任务下非常高效，可确保系统设计人员能够最大限度地提高每个传感器元件的性能。

这项工作的结果是 SoC 针对物联网节点或系统供应商在多个层面（功能、安全性、成本和能效）的需求进行了优化。SoC实施专家的支持可以就工艺、系统架构、电路设计和软件基础设施考虑因素提供建议，这将确保项目的成功。

审核编辑：郭婷