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低功耗嵌入式系統(tǒng)未來的挑戰(zhàn)

發(fā)布時間:2021-01-11 責任編輯:wenwei

【導讀】如今,低功耗嵌入式系統(tǒng)的創(chuàng)新與電池創(chuàng)新直接相關,從而創(chuàng)造了許多有價值的系統(tǒng)和應用。突破性的低功耗物聯(lián)網(wǎng),可穿戴和邊緣設備的出現(xiàn)呈指數(shù)級增長,并帶來了新的系統(tǒng)和IC設計挑戰(zhàn),其中每納瓦的功耗或每微焦耳的能量都來自電池本身。
 
鋰離子電池創(chuàng)建了各種類型的系統(tǒng),從功率不足1瓦的低功率系統(tǒng)到電壓高的高功率系統(tǒng)。這些系統(tǒng)是為從消費者到醫(yī)療保健的不同細分市場創(chuàng)建的。通過提供不同形狀和不同尺寸的化學組合(例如鈷酸鋰和磷酸亞鐵鋰),鋰創(chuàng)新不斷改進,以適應多種應用。新電池管理解決方案的出現(xiàn)將使AI可以在超低功耗設備中實現(xiàn)。
 
低功耗嵌入式系統(tǒng)
 
每個需要電池充電的低功耗系統(tǒng)都使用USB C充電端口。所有這些都需要電量計設備來確定充電狀態(tài)并同時保護電池。這些類型的系統(tǒng)需要傳感器來檢測外界的信息,通常是通過處理信息的微控制器來實現(xiàn)。然后,某種用戶界面和通信收發(fā)器均由向所有這些模塊供電的電源部分管理。
 
設計人員必須保證良好的充電保存期限,快速充電和電池操作自主權?,F(xiàn)在,這些低功耗設備越來越小。” Ambatipudi說。
 
這些新一代的低功耗系統(tǒng)中有些與皮膚緊密接觸。例如,它們可以戴在耳朵內(nèi),并且不會太熱。“如果聽筒或可穿戴設備變得非常熱,那將是不好的體驗;必須特別注意熱性能。噪聲和信號的完整性以及通信質(zhì)量也是要考慮的重要方面。” Ambatipudi說。
 
設計人員還必須努力避免在首次使用時排出有問題的產(chǎn)品。換句話說,正如Ambatipudi指出的那樣,他們必須致力于所謂的“客戶滿意度”。制造商必須在首次使用時通過提供充足電的設備來滿足客戶的需求,這要求電池壽命很長,避免不必要的電流損耗。電流是延長電池壽命的關鍵因素。靜態(tài)電流微安量級的值可提供超過50個月的壽命。
 
鋰離子電池的能量密度正在增加,不像摩爾的拋物線定律那么快,而是呈指數(shù)增長。密度的增加還帶來許多其他后果,特別是在安全方面。電池隔板越來越薄,某些電池的安全性變得至關重要。由于苛刻的操作條件,實際上會隨時間發(fā)展小型內(nèi)部檢測,而潛在的制造缺陷會加劇這種情況,從而引起熱泄漏條件。因此,燃油表是必要的(圖1)。
 
我們都希望更快地為燈具充電。但是,僅通過增加充電器的功率水平是不可能實現(xiàn)快速充電的,因為它還會增加更多的功率消耗,從而實際上會加熱設備。效率對于實現(xiàn)快速充電至關重要。
 
在電源管理中,DC-DC在效率方面起著重要作用。設計人員必須根據(jù)子系統(tǒng)的外形尺寸,找到一種為所有不同傳感器供電的方法,同時要記住電池壽命短和噪聲敏感度高。這些元素中的每一個都控制音頻放大器,所有傳感器和LED顯示屏。它們都需要電壓電流。但是空間有限。電池壽命很重要,同時低噪音至關重要。因此,您需要開關穩(wěn)壓器,但每個開關穩(wěn)壓器只有一個電感器。通過使用SIMO架構,可以用一個電感器產(chǎn)生多個輸出。通過提供多個輸出,SIMO方法與控制器的低待機電流一起,延長了可穿戴設計的電池壽命。調(diào)節(jié)器以最小的損耗提供能量。
 
低功耗嵌入式系統(tǒng)未來的挑戰(zhàn)
圖1:一段時間內(nèi)的能量密度
 
低功耗嵌入式系統(tǒng)未來的挑戰(zhàn)
圖2:SIMO架構
 
電力人工智能
 
將AI推論帶到邊緣意味著從傳感器,相機和麥克風收集數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)發(fā)送到云以執(zhí)行推論,然后將答案發(fā)送回邊緣。這種架構可以工作,但是由于延遲時間和能源性能差,對于邊緣應用程序來說非常具有挑戰(zhàn)性。
 
低功耗微控制器提供了一種替代方法,可用于實現(xiàn)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡。但是,挑戰(zhàn)在于等待時間,只能在邊緣執(zhí)行簡單的任務。MAX78000旨在填補這一空白。MAX78000是一種先進的系統(tǒng)級芯片設有一個FPU CPU -M4與超低功耗的深層神經(jīng)網(wǎng)絡加速器高效的系統(tǒng)控制。CNN引擎具有442KB的存儲大小,可以支持1位,2位,4位和8位(最多支持350萬個權重的網(wǎng)絡)。該產(chǎn)品將最節(jié)能的AI處理器與Maxim經(jīng)過驗證的超低功耗微控制器相結合。
 
 
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