智慧製造2019.06.04

從 CPU Architecture 談起 晶片 於物聯網時代的再進化

飛飛

物聯網 硬體 創新

 

智慧物聯網已經進入了風起雲湧的初期市場爭奪大戰階段。從電信設備到相對應 5G 智慧手機都緊鑼密鼓,各自紛紛就定位,少數已上市,多數也已經排定陸續上市。相對於過往從 2G 語音到 4G 影音以獨立裝置為應用發展環境,物聯網的概念更顯得具無限延伸特性。 在此之中,核心運算舞台 ─ CPU 成了往後應用擴展機會的基石。

 

無論我們是從螢幕顯示的應用程式下指令,還是幕後作業系統作指令平台,CPU 都將承接所有使用者的無形想法,據以驅動有形物質為其完成任務。CPU Architecture 是所有類電腦裝置的運算基礎法則,其中包括:Instruction Set Architecture / ISA 指令集,主要涵蓋指令類型(算術/邏輯、資料處理等)、個別指令類型的最長長度、指令形式(即指令編碼規則)、記憶體存取等;除此之外,還有 Microarchitecture  微架構,透過界定像是 ISA Pipeline 長度、Cache 高速緩存層級等,定義執行 ISA 所需電力、效能等相關要求。

 

CPU Architecture 目前商業化市場上只有 2 種:

 

X86 ( Intel )

採用 CISC / Complex Instruction Set Computer 架構,以多次 CPU 時脈循環執行指令;基本上為效能較高、耗能較多。此為美國英特爾公司專利。英特爾的 CPU 具悠久歷史,幾乎參與了資料處理產業發展的大多歷史。由於其商業策略定位,英特爾的 CPU 架構多半用於自身電腦相關產品所需 CPU 及微處理器等,幾無單獨授權使用。

 

Arm

採用美國 IBM 的 RISC / Reduced Instruction Set Computer 架構,大多以單次 CPU 時脈循環執行指令,相對為簡單架構;因而,可謂耗能較少,效能適合相對輕度資料流處理。Arm 架構的興起主要得益於行動裝置的普及,無論是 Apple 的 iOS 陣營,還是 Android 陣營的兩大行動裝置作業系統,泰半採用此架構。由於 Arm 商業定位在單純授權業務,對其下游產業而言也具相對易取得性,因之市場佔有率通常可達九成之普。

 

從 PC、工業電腦、筆電,到手機、平板等行動裝置,再加上雲端體系的伺服器、嵌入式系統等, CPU 都是無可或缺的最重要第一主角;CPU Architecture 更是無可取代的核心運算基礎,等同於陽光、空氣、水、土壤等基本維生要素對地球生態系的重要性。

 

時下所謂的 IC 晶片,一般即必須建基於 CPU Architecture之上, 才能後續設計出完整的晶片,再供貨予各個資料處理裝置供應商,用以組裝成各具特色的科技產品。基於資料處理裝置應用愈形廣泛、裝置愈發多元,再加上所連接週邊設備眾多又各具獨特功能,CPU 核心晶片的發展已無法侷限於原先制式化產品,從而衍生出 SoC 系統化晶片,能夠事先依系統用途與相對應需求,提供一體成形的客製化系統專用晶片。不僅如此,為銜接物聯概念所形同資料流彊域無限擴展,尤其虛擬化蓬勃發展, FPGA 則可因應日後物聯體系的資料流高度可變動性,具可程式邏輯的功能。Accelerator 加速器也是目前為呼應未來 AI 需求的晶片相關先進技術之一;除了CUP,其也經常建構在已較成熟發展、又近似眼下圖形辨識演算方式(如:CNN )的 GPU 圖形處理器,主要用以回應 AI 神經網路機器學習的持續性新興運算需求。

 

除了上述商業化市場所提供的 CPU 架構之外,開源市場另有 MIPS 適用於相對低階的 32 位元 MCU;以及 RISC-V 由美國學術領域開發。相對於商業化市場的選擇,RISC-V 則顯得簡易許多,實際應用於商業市場還需投入所費不資的高昂額外開發成本,更添加  Time-to-market 的不可預測性。再者,晶片除了 CPU Architecture、設計到製造之後,測試上還需獲取目前仍屬專利市場的測試相關軟體,再開發成相對應的適用版本。因此直接採用上述 2 種 CPU Architecture 及其所帶來的市場競爭力、生態系共榮所必要的相容性,仍是現下市場上幾無例外的選擇。

延伸討論

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關於感測器的兩三事

飛飛
感測收集的資料囊括類比、數位兩種訊號輸出。一般自然界的連續波都屬於類比訊號,包括:風速、太陽幅射、光強度、聲波、電波等;由於數位時代電子儀錶的蓬勃發展,許多感測器均已能轉化類比訊號為數位訊號,方便數位資料處理。隨著科學研發成果進展愈發豐碩,人類對環境中的基本物質愈發瞭解,透過物理特性(如:聲波回傳測距、幅射能反應為熱感指標等)、化學變化(如:特殊物質遇特定氣體產生濃氣味或色變的氣體偵測等)等感測指標也已愈發多元又精密,還能以不同感測數據交叉比對,滿足高精準度要求的感測結果。
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感測器怎麼裝?

飛飛
時間不回頭,感測回報的數據也沒有重來的機會。精準度當然是毫無疑問的考量。然而,感測器的裝設還牽涉成本,這其中除了裝置的初始成本,還必須考量維護成本、耗能成本等。因此,感測器的裝設看似簡單概念,實行起來倒像是裝置藝術了。這話怎麼說呢?
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晶片所面對的 5G 物聯網新需求

飛飛
晶片的設計與製造,始終都是效能、耗能與體積三角點之間的完美平衡。過往,資料處理具備像是電腦、行動裝置等獨立專用裝置,無非強調運算速率提升、記憶體存取速度加快等規格優越性,如今資料處理體系走出專用裝置,結合種種用途各異的電子物件,還有供新型雲端體系所承載巨量資料流處理的共享伺服器新興市場,再加上迎接 5G 所帶來全新通訊技術與規格的通訊功能,晶片產品進入了另一階段的新技術考量及挑戰。