MCU喜迎AI新机遇，但先进工艺恐成“拦路虎”

据IC Insights市场研究报告统计，受物联网、汽车电子、人工智能等行业应用带动，微控制器(MCU)销售规模预计将从2016年的166亿美元上升至2020年的209 亿美元，年均增长率为5.5%。Arm嵌入式与汽车事业部市场营销高级总监Rhonda Dirvin日前接受了《电子工程专辑》的采访，不但畅谈了Arm在人工智能、先进工艺、异构处理方面的最新进展，也对与RISC-V架构的竞争做出了回应。

电子工程专辑：自2017年以来，包括MCU在内的很多电子元器件、分立器件都传出缺货消息。您对2018年MCU市场需求状况是如何看待的？MCU价格走势是否会发生较大变化？

Rhonda Dirvin：据ICInsights预测，2018年全球电子系统市场将增长5%，至16220亿美元，而今年全球半导体市场预计将飙升14%，至5091亿美元，首次超过5000亿美元的水平。如果2018年的预测实现，每个电子系统中的半导体产品平均占比将达到31.4%，打破2017年创下的28.8%的历史记录。

Arm预计MCU市场在未来十年将会有巨大增长，尤其是在物联网的推动下。然而，其中许多芯片的成本将非常低，而这将不可避免地导致芯片的平均价格下降。

为了帮助芯片创新企业降低初期财务支出、风险并加快上市时间，Arm DesignStart提供了一条无需预付授权费即可获取嵌入式IP的途径。对于那些希望快速生产定制SoC的团队来说，这是一个理想的起点，因为它包括CPU和系统IP、免费的软件工具试用版，以及可获取广泛的Arm生态系统和知识库资源。

我们看到越来越多的Cortex-A处理器被应用于深度嵌入式应用程序，如果将这些Cortex-A设备视为MCU类，可能会增加MCU的平均价格。

电子工程专辑：人工智能、智能制造、自动驾驶是当前最为热门的应用领域，MCU在其中扮演着怎样的角色？

Rhonda Dirvin：工业自动化、机器人和自动驾驶汽车无疑为更加智能的微控制器提供了契机。AI芯片如果想取代传统芯片，需要具备更强的能力。例如，电机控制器可带有附加传感器来检测振动或噪声，以收集正在运行的电机的信息，然后使用机器学习算法进行电机的自动调节，提高电机运行效率。

目前来看，这些新兴应用尚处于起步阶段，规模并不大。但是，AI功能可以集成到每个MCU中。人工智能的一个子集是机器学习(ML)，机器学习技术正被广泛应用于所有市场。有一个明显的趋势是，机器学习推理向“边缘”移动，甚至向最小的嵌入式设备移动，有时也被称为“远边缘”。用于Cortex-M CPU的CMSIS-NN软件库在M级设备上提供了优化的机器学习性能。这使得在“永久在线”的使用情况下，能够高效地执行机器学习应用程序，例如关键词检索和图像对象检测。

而自动驾驶需要不同类型的处理过程。某些部件需要确定性的实时响应和最高水平的系统性功能，以实现功能安全，基于Cortex-R和Cortex-M的部件可以提供这种功能组合；在一些解决方案中需要有不同安全级别的相关软件，Arm不仅提供了经过认证的工具链，许多实时操作系统也经过了认证，比如已经发布的Compiler 6和Keil RTX安全认证版本，以及平台安全架构(PSA)，通过提供安全的基本构建模块，包括可信固件和示例案例分析，让安全实施变得更容易。

电子工程专辑：Arm如何将自己无可比拟的低功耗技术优势与人工智能应用相结合？

Rhonda Dirvin：AI本身也是可以节能的。例如，电机控制器可以通过附加传感器检测振动或噪声，以收集正在运行的电机的信息，然后使用机器学习算法进行电机的自动调节，提高电机运行效率。电机节省的功耗将比处理器使用的功耗大许多倍。

为了降低处理器消耗的功率，Arm拥有多种不同性能的处理器。一些用于低成本微控制器的Arm嵌入式处理器具有附加功能，用来加速机器学习算法中使用的数学函数，这可以减少其它芯片的面积和功耗。

大多数MCU都是使用较旧的节点工艺(55nm甚至更大)制造的，在这种情况下静态功耗基本不是问题。但当走向更小节点时，静态功耗就变成一个越发重要的因素。Arm的处理器与物理IP配合使用，可降低动态和静态功耗，这包括关闭当前未运行的功能块和降低电压，从而降低运行处理器所需的功耗。Arm为其Cortex-M微处理器及其神经网络处理器分别引入了优化的物理IP库，分别为POP和机器学习POP。

我们也确实看到许多领先的MCU厂商正在向更小节点演进(如40纳米)。例如，目前基于40纳米的NXP iMX RT处理器包含一个运行速度高达600MHz的Arm Cortex - M7处理器；瑞萨(Renesas)在其协同微控制器中使用40纳米工艺，而意法半导体(ST)在其近期发布的基于Cortex-M的STM32芯片中同时使用40纳米和90纳米工艺；SoC供应商RDA在其基于Cortex-M4的Wi-Fi SoC中采用了40纳米工艺。因为嵌入式闪存可用性仍然是许多MCU供应商的关键要求之一，所以要采用超过40纳米的工艺可能更具挑战性。

电子工程专辑：在MCU市场，同构和异构多核技术正成为主要趋势，您对其未来的发展有何看法？

Rhonda Dirvin：考虑MCU+MCU组合也很重要——例如，恩智浦和意法半导体都提供许多基于Cortex-M的微控制器产品，它们可以跟不同的Cortex-M处理器在非对称多处理(AMP)安排下协同工作。当然，在某些情况下，MCU+DSP、DSP+FPGA或MCU+FPGA是行得通的。但是由于在学习不同类型的技术知识以及使不同的内核能够有效地协同工作方面的挑战，采用这些组合可能收效缓慢或是有限。当然也有成功的案例——例如，赛灵思Zynq系列和Intel(Altera) Arria系列都提供基于Cortex-A处理器的部件，而Arm也在与各种供应商合作，为异构多处理领域提供新的创新解决方案。

在信号处理方面，Arm提供带有可选DSP指令集的MCU处理器解决方案，提供一体化控制和数据处理解决方案。嵌入式工程师可以非常方便地使用Arm Cortex-M处理器设计信号处理功能，节省开发时间、精力和芯片面积。此外，这也意味着工程师可以获得对广泛的Cortex-M生态系统、Arm软件库和合作伙伴软件编解码器的访问权限，为涉及传感器融合、语音和音频交互等技术的应用程序创造新机遇。

电子工程专辑：RISC-V架构最近的发展势头看上去不错，Arm是否感受到了压力？

Rhonda Dirvin：一直以来都存在相互竞争的架构，尤其是在MCU市场，RISC-V也不例外。Arm多年来已经证明，我们拥有得到广泛生态系统支持的一流技术。Arm的IP产品超越了CPU，还提供安全的、系统级的解决方案、软件和开发工具，以及广泛的第三方生态系统。Arm也有不同的授权模式来支持广泛的客户。中国客户特别感兴趣的是DesignStart计划，该计划提供免预付授权金的Arm IP。在过去12个月中，在300家DesignStart Pro项目授权厂商中，有40 %来自中国，这使得很多初创公司能够设计生产定制化芯片。我相信由于Arm的持续投资并提供我们的合作伙伴和行业所需的解决方案，Arm将继续在MCU市场及其他领域取得成功。

电子工程专辑：您认为中国MCU企业这两年发展情况怎么样？如何看待中国MCU未来的发展？

Rhonda Dirvin：从全球来看，8/16位MCU约占总销售额的40%，32位MCU占60%。Arm是目前32位MCU的市场领导者，我们估计占有超过80%的市场份额。在中国市场，目前Arm在中国的授权客户数量已超过150家，中国半导体公司共累计出货了140亿颗基于Arm的芯片，中国公司制造的复杂SoC中约95%是基于Arm架构的。

中国本土的MCU供应商正在不断成长。他们与OEM厂商有着密切的关系，这样OEM厂商才能帮助他们针对最相关的终端应用产品来更好地定制芯片，同时进一步改进他们的MCU产品，以便在全球范围内竞争。一个很好的例子是兆易创新(Gigadevice)，他们已经出货了超过2亿颗GD32 MCU，这是Arm帮助中国MCU合作伙伴实现双赢的一个很好的例子。他们选择了Cortex-M处理器，从而在Arm广泛的生态系统中获得了广泛的选择和灵活性。

此外，在日常产品中引入智能化的需求推动了对智能传感器和智能模拟SoC的需求，这种需求推动了定制化芯片的扩张并带来了许多好处，比如降低了组件成本、增加了功能和产品差异化。

为了推动芯片领域的创新，Arm还推出了Arm DesignStart项目，努力以最快、最简单、最低风险的方式来评估定制化芯片并将其商业化。它包括两个最受欢迎的嵌入式处理器(Cortex-M0和Cortex-M3)及其相应的系统IP，以及软件工具试用版、专家支持和丰富的资源，所有这些都无需预付授权费。

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