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Silicon Labs通过Matter-Ready的多协议无线芯片实现AI/ML边缘设备应用

时间:2022-05-30 10:59:04 作者:刘于苇 阅读:
今年初,Silicon Labs推出了BG24和MG24系列2.4 GHz无线SoC,分别支持包括Matter、Zigbee、OpenThread、蓝牙和多通信协议,同时也推出新的软件工具包。这个新平台同时优化硬件和软件,有助于在电池供电的边缘设备实现人工智能/机器学习(AI/ML)应用和高性能无线功能。得益于两款芯片中的AI/ML硬件加速功能,让边缘计算速度提升了2-4倍。
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2021年7月,芯科科技(Silicon Labs)将旗下基础设施和汽车(I&A)业务以27.5亿美元全现金交易方式出售给思佳讯(Skyworks)。Silicon Labs的物联网、基础设施和汽车这两项业务有着本质上的区别——每项业务都有各自不同的市场、客户、供应链、研发和产品上市策略。因此在出售基础设施和汽车业务之后,Silicon Labs也确定了专注为物联网市场提供智能、无线连接产品的发展路线。

在此之前,Silicon Labs自身也在积极并购物联网方面的企业。包括2012年收购软件及Zigbee SoC公司ember,2013年收购低功耗32微MCU公司ENERGY,2015年收购蓝牙智能模组公司Bluegiga,同年还收购了Zigbee/Thread模组公司Telegesis,2016年收购RTOS软件公司Micrium,2017年收购Wi-Fi/云链接公司Zentri,2018年收购智慧家庭协议公司Z-Wave,2020年收购超低功耗Wi-Fi方案商Redpine Signal……

“可以说Silicon Labs现在是一家100%专注物联网业务的芯片企业,在网状网络(Mesh)领域的市占率排名第一,同时在多协议、蓝牙Mesh以及蓝牙5.1的新品推出速度上也处于行业领先地位。” Silicon Labs中国区总经理周巍(Anthony Zhou)在接受《电子工程专辑》采访时表示,“所谓的多协议是指单芯片里包含两种或者两种以上通讯协议,我们也是第一个推向市场的。”

Silicon Labs中国区总经理周巍(Anthony Zhou

在边缘端部署AI或ML,绕不开的功耗困境解决了

物联网产品设计人员深知人工智能和机器学习的巨大潜力,可为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。但是,当下想要在边缘设备上考虑部署人工智能或机器学习的人员往往在性能和功耗上面临困境,最终得不偿失。

今年初,Silicon Labs推出了BG24和MG24系列2.4 GHz无线SoC,分别支持包括Matter、Zigbee、OpenThread、蓝牙和多通信协议,同时也推出新的软件工具包。这个新平台同时优化硬件和软件,有助于在电池供电的边缘设备实现人工智能/机器学习(AI/ML)应用和高性能无线功能。得益于两款芯片中的AI/ML硬件加速功能,让边缘计算速度提升了2-4倍。

据周巍介绍,这种专用硬件加速旨在快速高效地处理复杂计算,用于在卸载ARM Cortex-M33工作量时处理机器学习算法,因此应用程序可以有更多的时钟周期来完成其他工作。内部测试显示其性能提升最高达4倍,能效提升最多达6倍。由于机器学习计算是在本地设备上而不是在云端进行的,因此消除了网络延迟,加快了决策和行动。

在安全系数上,BG24和MG24系列提供PSA 3级Secure Vault™安全保护,是业界目前最高等级。其他特性优势还包括:

  • 支持广泛的2.4 GHz无线物联网协议;
  • 基于40纳米工艺,运行速率为78 MHz的ARM Cortex-M33处理器;
  • 首次加入20位模数转换器(ADC),支持先进传感功能 ;
  • 高性能射频(RF),实现稳定、可靠的通信;
  • 1.5MB闪存和256KB RAM,面向Matter和未来其他OTA需求; 
  • 低工作电流,实现更长的电池寿命;
  • 集成如功率放大器(PA)和低噪声放大器(LNA)等功能,缩减物料清单(BOM)和印制电路板(PCB)面积,同时简化设计。

这款芯片最受关注的地方是内部集成了一个AI/ML硬件加速器,采用优化的矩阵处理器来帮助ML推理、为CPU卸载,实现计算周期(Cycle)大幅减少的同时降低功耗。

“相比Cortex-M,我们的处理速度提升了2~4倍,处理功耗则降低了6倍。“周巍介绍到,在边缘设备应用方面主要包括传感器ADC或GPIO上的数据传输,例如加速、温度、电流/电压;代波束成形(Beamforming)音频麦克风阵列的模拟或数字声音信号处理;带音频前端和数字信号处理器(DSP)的音频麦克风输入;图像采集)—包括指纹读取器;—摄像头的低分辨率影像处理等等。

 

支持PSA 3安全等级,搭载20位ADC

谈到PSA 3的安全等级到底强在哪,周巍用一张对比表格,来说明目前BG24/MG24的中级和高级安全等级,和其他基本安全等级的差异。“中高级相当于为你的设备加了三把锁,尤其最高等级基本上是目前业界安全隐私的最高级的产品。 Secure Vault™也是Silicon Labs自己拥有的专利。”

芯片搭载一个20位ADC则是为了提高芯片在正常模式、高速模式和高精度模式三种模式下的过采样率(OSR),过采样率关系到所有落地场景的分辨率和性能。例如一些传感器要求做出高精度的判断,或是本身随机响应一个要求,就需要提高过采样率精度。

目前Silicon Labs的主力SoC产品组合如上表所示,MG系列代表和所有Mesh网络相关,BG则代表和蓝牙(Bluetooth)相关。

xG12系列是第一代产品(Series 1),也就是大家熟知的Gecko(壁虎)系列,如今已经进入到第二代2X系列。据介绍,第1代产品主要采用90纳米工艺,而xG21/22/24等第2代产品已经来到40纳米工艺;从MCU内核来看,也从M4升级到M33。“所有1、2代芯片完全PIN to PIN,工程师升级产品也无需更改设计,针对不同的协议,可以利用OTA来植入对应的栈(Stack)。” 周巍说到,“目前我们已经在开发第三代产品,无论运算速率还是性价比都会更上一个台阶。”

Matter千呼万唤始出来

现在物联网行业中很热的Matter协议,它的前称IP互联家庭项目Project Connected Home over IP,简称CHIP项目。是Amazon、Google和Apple三大家发起的一个智能家居开源标准项目,旨在开发、推广一项免除专利费的新连接协议,以简化智能家居设备商开发成本,提高产品之间兼容性。

Matter为现有智能家居连接协议Wi-Fi、Thread和以太网之间提供了互操作性。Thread是专为智能家居开发的安全无线mesh网络,针对可靠性和低延迟进行了调整,特别适用于传感器和门锁等低功耗设备。

因此,在典型智能家居设置中,功耗较低的Matter设备通常会在Thread 网络上运行,而具有更高功率和数据带宽需求的设备则使用Wi-Fi协议。Matter支持将Thread、Wi-Fi和以太网协议用于设备到设备的通信,而低功耗蓝牙则用于调试和配置新设备连接到网络。

2021年5月11日,CHIP更名为Matter,ZigBee联盟也更名为连接标准联盟(Connectivity Standards Alliance)。

周巍表示:“作为CSA联盟的董事会成员之一,Silicon Labs也是业界唯一一家对Matter源代码贡献最多的半导体厂商,贡献了超过20%以上,排在我们前面的就是Apple和Google。” 

Matter协议目前进行到T9(Test 9)阶段,CSA官方说法是不会再进行T10。虽然Matter 1.0的SDK可能要到今年秋季才能出来,但最新的Alpha版本已经可以在GitHub上面找到。参考所有无线协议的升级之路不难预见,无论Matter、Zigbee、OpenThread还是蓝牙Mesh,将来都会有不断OTA的过程来提高Stack的质量,所以大内存很重要,BG24和 MG24的1.5 MB 闪存和 256 KB RAM可确保未来用于先进节点的扩展。

合作与供货

在人工智能和机器学习这领域市场非常大,需要开发的内容也有很多,所以Silicon Labs也有很多合作伙伴,例如TensorFlow、SensiML和Micro AI,每一家都术业有专攻。 “与SensiML合作更多的是利用其图形开发工具,来配合影像处理的落地场景,但是物理层包括的加速功能则全部是Silicon Labs自己实现。” 周巍说到。

一直以来,Silicon Labs的定位是一家芯片供应商,但是从去年开始,公司开始增加CPMS(Custom Part Manufacturing Service)方面的服务业务。据介绍,这属于一种定制化元件制造服务,无线SoC、模块或MCU在出厂时的密钥安全配置完全属于某一家合约制造商(CM)。定制化的功能、身份和证书还包括:

• 用户私钥/公钥注入

• 安全设置:安全调试锁定、安全启动开启、篡改选项设置、防回滚设置

• 引导加载程序预先装入闪存,支持软件知识产权(IP)保护

• 安全身份(证书)注入

• 闪存编程

基于CPMS的安全配置的优势在于:符合规则,可为Zero Trust提供唯一的身份标识,对代码;进行身份验证,安全更新软件,并保护外部接口; 防止会导致收入损失和品牌受损的假冒产品;追踪生产过剩和定价过高的情况; 保护客户的软件IP; 注入定制化身份,可用于零接触加载到整个生态系统。

供货情况方面,采用5mmx5mm QFN40和6mmx6mm QFN48封装的EFR32BG24和EFR32MG24 SoC现已向初期客户发货,并将于2022年4月进行批量供应。基于BG24和MG24 SoC的模块将在2022年下半年供货。

多种评估板已可供设计人员开发应用程序,据介绍,Silicon Labs所有软件开发平台都在Simplicity Studio 5上,配置应用程序涵盖编译器、错误和验证、集成开发环境(IDE)和命令行支持、 图形硬件配置器、能量分析器– 可视化的能量分析以及网络分析器– 数据包捕获和解码。

责编:Luffy
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刘于苇
电子工程专辑(EETimes China)副主分析师。
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