無(wú)論是每天早晨的例行公事，還是其他點(diǎn)點(diǎn)滴滴，永遠(yuǎn)在線（Always-On）蘊(yùn)含的無(wú)限潛力都能助您一臂之力，讓生活更加簡(jiǎn)單便利。移動(dòng)系統(tǒng)、可穿戴設(shè)備和許多其他物聯(lián)網(wǎng)（IoT）應(yīng)用都需要這項(xiàng)技術(shù)——系統(tǒng)中的一些計(jì)算資源永遠(yuǎn)在線，隨時(shí)處理音頻、視頻或其他傳感器數(shù)據(jù)。為了進(jìn)一步增強(qiáng)電池供電設(shè)備的可用性，專門用于Always-On任務(wù)的計(jì)算資源應(yīng)經(jīng)過(guò)專門優(yōu)化；而系統(tǒng)中的其他資源則可保持休眠，直到真正需要時(shí)再被喚醒。

 

毋庸置疑，新一代產(chǎn)品正在重新詮釋我們對(duì)人機(jī)界面的理解，對(duì)比短短5年前，現(xiàn)在的用戶體驗(yàn)已經(jīng)變得更加豐富多彩，引人入勝。但這也給設(shè)計(jì)師帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)：如何在繼續(xù)為客戶營(yíng)造愉悅體驗(yàn)的前提下，實(shí)現(xiàn)響應(yīng)速度、成本和功耗之間的平衡？本文中，我們將就此問(wèn)題進(jìn)行探討，并介紹如何采用“認(rèn)知分層”的方法搭建Always-On架構(gòu)，幫助設(shè)計(jì)師實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的最佳平衡。

 

設(shè)計(jì)高效節(jié)能的Always-On架構(gòu)

 

針對(duì)特定的IoT應(yīng)用，片上系統(tǒng)（SoC）由多種模擬器件（例如無(wú)線電、低噪聲放大器（RX）、電源管理單元和集成功率放大器）及數(shù)字器件（例如處理器、數(shù)字信號(hào)處理器、片上存儲(chǔ)器、數(shù)字基帶硬件組塊和豐富的傳感器I/O）構(gòu)成。

 

包括麥克風(fēng)、攝像頭、加速計(jì)、陀螺儀、溫度計(jì)和壓力計(jì)等在內(nèi)的傳感器是智能、互聯(lián)，Always-On設(shè)備的核心。傳感器對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化處理，并將數(shù)字化信息發(fā)送到SoC進(jìn)行分析和解讀。

 

Always-On架構(gòu)的開(kāi)發(fā)可同時(shí)采用多項(xiàng)技術(shù)，降低IoT應(yīng)用的功耗：

 

●功耗、時(shí)鐘和數(shù)據(jù)門控

 

●傳感器融合算法，用于確定設(shè)備上下文，并以此為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功耗的智能管理

 

●針對(duì)開(kāi)銷巨大的函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，例如：

 

●從指令集層面減少時(shí)鐘周期開(kāi)銷數(shù)（cycle）從而降低對(duì)頻率的需求（MHz）

 

●在互聯(lián)級(jí)架設(shè)通用片上總線旁路

 

●通過(guò)存儲(chǔ)分區(qū)使流量局部化

 

●針對(duì)語(yǔ)音算法、加密等同類應(yīng)用，加快通信標(biāo)準(zhǔn)和性能

 

除上述技術(shù)外，認(rèn)知分層尤其是實(shí)現(xiàn)最佳功耗/性能平衡的理想方案。下面，我們將進(jìn)行更詳細(xì)的論述。

 

認(rèn)知分層：主處理器任務(wù)負(fù)載卸載

 

認(rèn)知分層將任務(wù)劃分成若干層或狀態(tài)，分別使用經(jīng)過(guò)專門優(yōu)化的引擎處理。通過(guò)將一些任務(wù)轉(zhuǎn)移到經(jīng)過(guò)專門優(yōu)化的低功耗Always-On處理器，認(rèn)知分層即可實(shí)現(xiàn)主處理器任務(wù)分流。圖1描述了語(yǔ)音觸發(fā)應(yīng)用，每層的處理能力恰好足夠支持系統(tǒng)此刻所需的響應(yīng)速度，且不會(huì)浪費(fèi)資源。采用此方法，延遲、功耗和吞吐量性能都會(huì)得到提升。

 

圖1：認(rèn)知分層可以最大限度地降低功耗

 

圖1中最靠下的環(huán)節(jié)是低功耗噪聲檢測(cè)，耗能僅為毫微瓦級(jí)。從檢測(cè)觸發(fā)命令到識(shí)別短語(yǔ)，以及當(dāng)前應(yīng)用上下文環(huán)境下的解讀，噪聲檢測(cè)會(huì)沿處理鏈向上觸發(fā)一系列系統(tǒng)動(dòng)作。這一系列動(dòng)作中，后一個(gè)動(dòng)作的功耗總是略高于前一個(gè)動(dòng)作。使用云服務(wù)處理完整對(duì)話需要訪問(wèn)遠(yuǎn)程服務(wù)器及數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行交互，因此能耗最高，可以達(dá)到數(shù)瓦。

 

在較低層，根據(jù)特定的計(jì)算和接口要求專門設(shè)計(jì)并優(yōu)化過(guò)的處理引擎，將取代低效率的通用處理器。相比通用處理器，經(jīng)過(guò)專門優(yōu)化的處理器在Always-On系統(tǒng)中的性能更高，響應(yīng)延遲更短，功耗更低。

 

通過(guò)盡可能關(guān)閉不必要的系統(tǒng)，認(rèn)知分層使計(jì)算層與數(shù)據(jù)來(lái)源更加接近，系統(tǒng)可以調(diào)用最少的活動(dòng)資源完成當(dāng)前任務(wù)。認(rèn)知分層可以優(yōu)化性能和功耗，適用于從慣性導(dǎo)航到計(jì)算機(jī)視覺(jué)，再到本地?zé)o線通信等多種IoT應(yīng)用領(lǐng)域。

 

優(yōu)秀Always-On處理器的要素

 

IoT應(yīng)用豐富多彩，對(duì)處理能力的要求也因應(yīng)用而異，“一刀切”的作法對(duì)Always-On處理器并不適用?；谏鲜鰧?duì)認(rèn)知分層的闡釋，小型、低功耗、高度專業(yè)化的處理器可以承擔(dān)對(duì)認(rèn)知功能要求較低的工作，減少占用主處理器資源，降低功耗。

 

例如，經(jīng)過(guò)低功耗語(yǔ)音觸發(fā)優(yōu)化的數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）不會(huì)處理高耗能的音頻編解碼工作，而是將之移交專為該用途設(shè)計(jì)的DSP；與之類似，經(jīng)過(guò)音頻編解碼優(yōu)化的DSP，也會(huì)將用戶和網(wǎng)絡(luò)交互的任務(wù)移交給其他為該用途設(shè)計(jì)的應(yīng)用處理器。

 

 

圖2：低功耗處理器為日趨復(fù)雜的信號(hào)處理保駕護(hù)航

 

盡管主應(yīng)用處理器“可以”運(yùn)行所有算法，但使用經(jīng)過(guò)專門優(yōu)化的處理器能讓設(shè)計(jì)更加節(jié)能。在上述的語(yǔ)音觸發(fā)示例中，指定使用低功耗Always-On DSP運(yùn)行語(yǔ)音觸發(fā)器當(dāng)然也可以將之用于執(zhí)行其他低功耗要求的任務(wù)，例如傳感器數(shù)據(jù)處理和低分辨率圖像處理。如圖2所示，可穿戴設(shè)備等IoT應(yīng)用需要具備超低功耗下處理復(fù)雜信號(hào)的能力。

 

支持Always-On應(yīng)用的處理器需要具備以下要素：

 

●針對(duì)關(guān)鍵算法的低指令執(zhí)行周期，高效的指令集

 

●執(zhí)行DSP處理和控制任務(wù)的能力

 

●低功耗設(shè)計(jì)

 

●尺寸小，理想情況下可以按需配置，并可以去除冗余的邏輯設(shè)計(jì)

 

●按所需的功能范圍擴(kuò)展性能

 

●用于傳感器數(shù)據(jù)處理的高效浮點(diǎn)運(yùn)算

 

面向IoT、可穿戴設(shè)備和無(wú)線應(yīng)用的靈活DSP

 

Cadence公司的Tensilica Fusion DSP就屬于單一可擴(kuò)展DSP，可以滿足低功耗及Always-On功能的各項(xiàng)需求。Cadence Tensilica Fusion DSP使用可選擇的指令集架構(gòu)（ISA）擴(kuò)展，加快多種無(wú)線協(xié)議和浮點(diǎn)運(yùn)算的速度；并將增強(qiáng)型32位Xtensa控制處理器與DSP功能及靈活的特定算法加速相結(jié)合。作為IoT設(shè)備設(shè)計(jì)師，您可以按需選擇個(gè)性化的配置，對(duì)比配置單一的“一刀切”處理器，Tensilica Fusion DSP的尺寸更小，性能更高，功耗也更低。

 

圖3：Cadence Tensilica Fusion DSP基于Xtensa處理器，由多項(xiàng)可配置元件構(gòu)成，適用于低功耗Always-On系統(tǒng)。

 

Tensilica Fusion DSP（圖3）的可配置元件包括：

 

●單精度浮點(diǎn)單元——浮點(diǎn)指令與64位數(shù)據(jù)讀取/寫回同時(shí)發(fā)射。這對(duì)使用MATLAB或標(biāo)準(zhǔn)C代碼創(chuàng)建算法的軟件來(lái)說(shuō)，開(kāi)發(fā)速度可以得到加快。

 

●音頻/語(yǔ)音（AVS）——與TensilicaHiFi DSP共享軟件兼容性，由140余個(gè)HiFi音頻/語(yǔ)音軟件包構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)為其提供支持。

 

●16位Quad MAC——進(jìn)一步加速低功耗藍(lán)牙及Wi-Fi等通信標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)配有語(yǔ)音編解碼器/識(shí)別算法。

 

●為低功耗藍(lán)牙和Wi-Fi AES-128無(wú)線操作實(shí)現(xiàn)的加密提速

 

●先進(jìn)的位處理——加快基帶MAC和PHY的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

 

●適用于高速緩存和/或不同容量的本地內(nèi)存的、靈活的內(nèi)存架構(gòu)

 

總結(jié)

 

Always-On技術(shù)在生活中的運(yùn)用越來(lái)越廣泛。設(shè)計(jì)出成功的Always-On產(chǎn)品充滿挑戰(zhàn)，特別是如何找到響應(yīng)速度、成本和功耗的平衡點(diǎn)。

 

采用認(rèn)知分層，同時(shí)使用可配置的低功耗Always-On DSP，能助您找到這一平衡點(diǎn)。通過(guò)將Always-On功能分配給低功耗處理器，系統(tǒng)的主處理器則可以將資源用于處理更復(fù)雜的任務(wù)，從而優(yōu)化設(shè)計(jì)，在不犧牲性能及功能性的前提下，消耗最小的能源執(zhí)行任務(wù)處理。

 

 

免責(zé)聲明：本文為轉(zhuǎn)載文章，轉(zhuǎn)載此文目的在于傳遞更多信息，版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系小編進(jìn)行處理。

 

推薦閱讀：