Cortex-M0+コア

2021年7月19日、STマイクロエレクトロニクスのMCU統合開発環境が、STM32CubeIDE v1.7.0とSTM32CubeMX v6.3.0へ更新されました。Major releaseです。開発済みMCUのSTM32CubeMX設定を、簡単に別ターゲットMCUへ移植する機能を解説します。

Major Release

STM32CubeIDE（以下、CubeIDE）は、ベースのEclipse IDE 更新に追随し年数回更新があります。今回のCubeIDE v1.7.0更新内容に、特に気になる点はありません。

一方CubeIDE付属コード生成ツール：STM32CubeMX v6.3.0（以下、CubeMX）には、開発済みMCUのCubeMX設定を、別MCUや別シリーズMCUへ簡単に移植する機能があります。移植性の高いHAL（Hardware Abstraction Layer）APIと併用すると、開発済みソフトウェアの再利用が簡単で強力なAPI生成ツールになりました。

STM32CubeMX設定移植機能

CubeMXには詳細な英語ユーザマニュアルUM1718 Rev35（全368ページ）があり、p1に主要機能説明があります。本ブログでもCubeMXコード生成機能の使い方やその重要性、STM32F0からF1へのソフトウェア移植方法などを何度か紹介してきました（検索窓に「STM32CubeMX」と入力すると関連投稿がピックアップされます）。

従来投稿は、MCUのCubeMX設定を、ターゲットMCUへ各項目を見ながら手動移植する方法でした。この方法は、予めターゲットMCUとの互換性が解っている場合や、移植周辺回路が少ない場合には有効です。

しかし、MCUの種類が増え、別シリーズMCUへ、または多くの周辺回路設定を個別に移植したい場合は、事前チェックは面倒です。そんな時に役立つ2機能が、UM1718 p1太文字記載の下記です。

• Easy switching to another microcontroller
• Easy exporting of current configuration to a compatible MCU

どちらもCubeMX画面のPinout & Configurationタブ選択、Pinoutプルダウンメニュー>List Pinout Compatible MCUs (Alt-L)をクリックすると、Full Compatible/Need Hardware change MCUが一覧表で表示されます。

STM32G0xテンプレート例

販売中STM32G0xテンプレートで使用中の汎用MCU：STM32G071RB（Cortex-M0+/64MHz、Flash/128KB、RAM/36KB）の例を示します。これは、評価ボードNUCLEO-G071RB搭載MCUです。

評価ボード搭載のLQFP64パッケージでフィルタ設定すると、青色：完全互換の汎用STM32G0シリーズMCUが12アイテム、黄色：一部ハードウェア変更が必要な低電力STM32L0シリーズMCUが17アイテムリストアップされます。

例えば、FlashやRAMを増量したい場合には、STM32G0B1RBへ開発ソフトウェアがそのまま移植できることが解ります。また、より低電力化したい場合には、STM32L071RBへも移植可能です。あとは、ターゲットMCUを選択し、STM32G0xテンプレートのCubeMXプロジェクト設定を全て移植するか、または一部周辺回路のみを移植するかの選択も可能です。

つまり、開発済みソフトウェアを別MCUへ移植する際に、容易性（完全互換/一部HW変更）と方向性（大容量化/低電力化など他MCUシリーズ適用）を評価でき、かつ、ターゲットMCU選択後は、ダイアログに従って操作すれば、CubeMX設定全て、または周辺回路毎にターゲットMCUへ自動移植ができる訳です。

CubeMX設定の移植後は、ターゲットMCU上で通常のようにコード生成を実行すれば、周辺回路初期設定や動作に必要となる関数群の枠組みが作成されます。その枠組みへ、STM32G0xテンプレートのHAL API開発済みソフトウェアをコピー＆ペーストし、ターゲットMCUへのソフトウェア移植が完了です。

汎用MCUとHAL APIプロトタイプ開発

CubeMX設定の自動移植が簡単なことは、前章まででご理解頂けたと思います。

前例STM32G0xテンプレート開発ソフトウェアの移植可能なMCU数が12+17=29と大きいのは、汎用MCUとHAL APIを使ったソフトウェア資産だからです。

最新IoT MCU開発でも、STM32G0/G4シリーズなどの移植性が高い汎用MCU（＝メインストリームMCU）とHAL APIを使って主要機能をプロトタイプ開発し、CubeMX移植機能を使ってターゲットIoT MCUへ移植すれば、最新IoT MCUの差分機能開発に集中できます。

つまり、「汎用MCUとHAL API利用のプロトタイプ開発は、他MCUへの移植性が高く、汎用との差分開発に集中できる高い生産性」をもたらす訳です。

※STM32G0/G4シリーズは、新プロセスで従来汎用STM32F0/F1/F3シリーズを高速・低電力化・セキュリティ強化した新しい汎用MCUです。コチラの関連投稿や、STM32U5発表と最新IoT MCU動向を参照してください。

まとめ

STマイクロMCU統合開発環境が、STM32CubeIDE v1.7.0とSTM32CubeMX v6.3.0へMajor Releaseされました。

開発済みMCUのCubeMX設定を、別MCUへ簡単に移植する機能があり、移植性が高い汎用（メインストリーム）MCUとHAL APIによるプロトタイプ開発ソフトウェア資産を、効率的に他MCUへ再活用できる統合開発環境になりました。

補足：NUCLEO評価ボードのユーザLED不足対策

汎用MCUとHAL APIプロトタイプ開発には、低価格で入手性も良いNUCLEO評価ボードが適しています。

但し、NUCLEO評価ボードのユーザ緑LED（LD2）とSW（B1）が、各1個と少ない点が残念です。CubeIDEサンプルプログラムは、単機能サンプル動作なので各1個でもOKですが、少し複雑な例えばRTOS並列動作確認などには、特にLEDが不足します。

お勧めは、赤LED 2個、SW 1個が実装済みのArduinoプロトタイプシールドです。残念ながらNUCLEO評価ボードSW（B1）は操作できないのでシールドSWで代用します。評価ボードArduinoピンとの配線や、付属ブレッドボードへの回路追加も簡単です。ST以外の様々なMCUベンダのArduinoコネクタ付き評価ボードでも使えます。

NUCLEO-G474REとArduinoプロトタイプシールドの使用例を示します。ArduinoプロトタイプシールドのLED1は、Lpuart受信、LED2は、SW操作、評価ボードのLD2は、1s/500ms/40ms点滅の動作確認に使っています。

STM版RTOSアプリケーションテンプレート構想もこの環境で検討中です（関連投稿：STM32RTOS開発3注意点（前編）、（後編））。

STマイクロエレクトロニクス）STM32MCUを使ってRTOS開発時のSTM32CubeMX、HAL、CMSIS RTOSの3注意点について示します。前編が、STM32CubeMXとHALについてです。CMSIS RTOSは、別途後編で示します。

STM32CubeMXとHAL の注意点を解説した後、サンプルプロジェクトで実例を示すという順番で説明します。

ソースコード生成ツール：STM32CubeMX

STマイクロのソースコード生成ツール：STM32CubeMX（以下CubeMX）は、MCU内蔵周辺回路の初期設定やAPIを、GUIベースで自動生成する非常に便利なツールです。

※MCUベンダのAPI生成ツールを比較した関連投稿は、コチラをご覧ください。

CubeMX生成APIは、ハードウェアを抽象化し、STM32MCU間で最大限の高いソフトウェア移植性を狙ったHAL （Hardware Abstraction Layer）と、よりハードウェアに近くHALよりも高速・軽量なエキスパート向けLL（Low-layer）の2種類から選択可能です。

一般的に、HAL APIが好まれます。というのは、このLL APIを利用し開発した2019年6月発売のSTM32G0xテンプレートV1の売上げはゼロでした。対策に、LL APIからHAL APIに変更し再開発した2020年6月発売のSTM32G0xテンプレートV2は、人気があるからです。

これらCubeMXの各種GUI設定や選択APIは、CubeMXファイル（.ico）に構成ファイルとして纏められます。

STM32MCU新規プロジェクト開発時に、この既成CubeMXファイル（.ico）を利用すると、ゼロから着手するのに比べ、効率的かつ間違いなく周辺回路や初期設定ができるため、利用価値の高いファイルです。

特に、ベアメタル比、さらに多くのCubeMX設定が必要となるRTOS開発では、既成CubeMXファイルを再利用するメリットがより高まります。同時に、生成コードの意味も理解しておく必要があります。

HALタイムベース

HALには、他ベンダにない便利なAPI：HAL_Delayがあります。

例えば、10msの待ち処理を行う場合、他ベンダなら、MCUコア速度に応じて適当にループ回数を調整したループ処理で10ms相当の遅延を自作します。しかし、HAL APIならば、HAL_Delay(10)の記述だけで、MCUコア速度に依存しない正確な10ms遅延が実現できます。

これは、HAL自身が、MCU内蔵タイマ：SysTickの利用を前提に設計されているからです。遅延処理を例に説明しましたが、STM32のHAL APIsは、SysTickと強く結びついています。

もちろん、HAL APIをベアメタル開発で利用する場合は、この結びつきに何ら問題はありません。

RTOSタイムベース

FreeRTOSも、タスク（スレッド）状態遷移タイムベースに、SysTickを使います。

これは、FreeRTOSだけでなく他のRTOSでも同じです。SysTickは、その名称が示すようにMCUシステムレベルのタイムベース専用タイマです。

従って、STM32MCUでRTOS開発を行い、かつHAL APIを利用する場合には、RTOS側でSysTickを使うのが、名称に基づいた本来の使い方です。

HALタイムベース変更

そこで、STM32RTOS開発でHAL利用の場合は、HALのタイムベースを、デフォルト使用のSysTickから別のタイマへ変更する必要が生じます。この変更に伴う手動設定も当然必要となります。

＊　　＊　　＊

ここまでが、STM32RTOS開発におけるSTM32CubeMXとHALに関する注意点です。
これらの注意点が解っていると、次章で示すRTOSサンプルプロジェクトのCubeMXファイルの意味と生成コードが理解できます。

STM32RTOS開発実例

STM32RTOS開発実例に、評価ボード：NUCLEO-G474RE（Cortex-M4/170MHz、Flash/512KB、RAM/96KB）でRTOS開発する場合を示します。

NUCLEO-G071RB（Cortex-M0+/64MHz、Flash/128KB、RAM/32KB）でRTOS開発する時でも同様です。しかも、RTOSサンプルプロジェクトは、STM32G071RBの方が（発売が古いためか？）多いので、NUCLEO-G071RBをお持ちの方は、是非ご自身で試してみてください。

FreeRTOS Example Selector

STM32CubeIDEのFile>STM32 Projectで、新規プロジェクト作成パネルを表示します（最新情報更新のため、表示に少し時間がかかる場合があります）。Example Selectorタブを選択、Middleware>FreeRTOSにチェックを入れ、NUCLEO-G474REのFreeRTOS_Queuesを選択したのが下図です。

右上欄、Noteの内容が、前半までに示した注意点のことです。参照先UM1722 Rev3は、CMSIS RTOSとFreeRTOSの関係があるのみです。このCMSIS RTOSについては、別途後編で説明します。

Nextをクリックし、FreeRTOS_Queuesサンプルプロジェクトを新規作成します。

さて、FreeRTOS Examples Listが318アイテム（STM32CubeIDE v1.6.1時）もあるので、Exportをクリックし、出力されたExcelファイルをBoardでフィルタリング、NUCLEO-G071RBとNUCLEO-G474REを抽出したのが下図です。

緑に色付けしたNUCLEO-G071RBの方が、FreeRTOSサンプルプロジェクト数が多いことが判ります。開発予定のSTM版FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、Cortex-M4コアが対象ですので、本稿ではNUCLEO-G474REのFreeRTOS_Queuesを実例として使いました。

FreeRTOS_QueuesのSTM32CubeMXファイル

FreeRTOS_QueuesサンプルプロジェクトのCubeMX構成ファイル：FreeRTOS_Queues.icoが下図です。グレー文字は変更不可、黒文字は変更可能を示します。

TIM6がグレーなのは、HALタイムベース変更先がTIM6だからです。Kernel settings CPU CLOCK HZのSystemCoreClockがグレーなのは、RTOSタイムベースがSysTickだからです。つまり、本来の名称に基づいたSysTickがRTOS側で使われ、HALの新タイムベースにTIM6が割当済みであることが解ります。

FreeRTOS APIは、変更不可のグレーCMSIS V1です。ここは、後編で説明します。

デフォルトDisabledのUSE IDEL HOOKを、Enabledに変更し、ソースコード自動生成のGenerate Code（Alt+K）を実行してください。

HALタイムベースTIM6変更結果

app_freertos.cのL62に、Hook関数：vApplicationIdleHoolのひな型が自動生成済みです。ここへWFIを追記すれば、FreeRTOSアイドル時に低電力動作ができます。コチラのNXP版関連投稿Step5: FreeRTOS低電力動作追記と同じです。

main.cのL289は、TIM6満了時動作です。HAL_IncTick()が自動生成済みです。ベアメタル開発のSysTickからTIM6へHALタイムベースが変更されたことが解ります。

そのTIM6は、stm32g4xx_hal_timebase_tim.cで、1MHz＝1ms満了に初期設定済みです。

つまり、STM32RTOS開発でHAL利用時に必要となる変更が、「全てCubeMXで自動生成済み」なのが解ります。

※上図は、USE_TICK_HOOKもEnabledへ変更した例です。Disabledへ戻すなどして、CubeMX自動生成ファイルが変化することを確かめてください。

この実例のように、CubeMX付属RTOSサンプルプロジェクトのCubeMXファイル（*.ico）を再利用すれば、周辺回路や初期設定ミスを防ぎ、RTOS新規アプリケーション開発が容易になることが解ります。

まとめ

STM32MCUでRTOS開発を行う時の3注意点、STM32CubeMX、HAL、CMSIS RTOSのうち、前編としてSTM32CubeMX、HALの2注意点とサンプルプロジェクトを使ってその実例を示しました。

RTOS開発では、既成STM32CubeMXファイル再利用価値が高まること、HALタイムベース変更の必要性がご理解頂けたと思います。3つ目のCMSIS RTOS関連は後編で示します。

あとがき

ベアメタル開発経験者であっても、STM32RTOS開発時、CubeMXのNoteを読むだけで、ベアメタル開発では何の問題も無かったHAL タイムベース変更理由が解り、その結果生じるCubeMXファイルや自動生成ソースコードの中身が理解できる方は、少ないと思います。本稿は、この変更理由と生成コードに説明を加えました。

STM32CubeMXは、STM32MCU開発に必須で強力なAPI生成ツールです。が、時々、説明不足を感じます。問題は、どのレベル読者を相手にするかです。エキスパートなら説明不要ですが、初心者ならゼロから説明しても解らないかもしれません。文章による組込み技術説明が、難しいのが根本原因でしょう😂。

そんな組込み開発ですが、文章だけでなく、「実際に評価ボードと手足を使って慣れてくると、案外すんなり簡単に理解、習得できる方が多いのも組込み開発」です。

販売中のNXP版FreeRTOSアプリケーションテンプレートにも、本稿同様、詳しいFreeRTOS解説を付けています（一部ダウンロード可能）。FreeRTOS開発を手軽に試せ、習得を支援するツールです。

組込み開発全般に参考となる英語ブログを紹介します。特にRTOS関連記事は、内容が濃く纏まっていて、実践開発時の示唆に富んでいます。

RTOSカテゴリー

組込み開発コンサルティングも行うBeningo Embedded社は、高信頼の組込みシステム構築と低コスト・短時間での製品市場投入を目標としています。この目標に沿って、複雑な組込み開発概念を、シンプルに解り易く解説しているのが、同社ブログです。

特に、RTOSカテゴリーは、FreeRTOS開発方法を整理する時、参考になります。最新RTOSの3投稿をリストアップしたのが下記です。

2021年5月4日、A Simple, Scalable RTOS Initialization Design Pattern
2020年11月19日、3 Common Challenges Facing RTOS Application Developers
2020年10月29日、5 Tips for Developing an RTOS Application Software Architecture

開発中の弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、「ベアメタル開発経験者が、FreeRTOS基礎固めと、基本的FreeRTOSアプリケーション着手時のテンプレートに使えること」が目的です。従って、必ずしも上記お勧めブログ指針に沿ったものではなく、むしろ、ベアメタル開発者視点でFreeRTOSを説明しています。

弊社テンプレートを活用し、FreeRTOSを理解・習得した後には、より実践的なRTOS開発者視点で効率的にアプリケーションを開発したいと思う方もいるでしょう。もちろん、弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートからスタートすることを弊社は推薦しています。

しかし、Windows上でアプリケーション開発する時は、初めからWindows作法やGUIを前提として着手するように、RTOS上でMCUアプリケーションを開発する時も、従来のベアメタル開発に固執せず、RTOSオリエンテッドな手法で着手するのも1方法です（ベアメタル経験が少ないWindows/Linux世代には、親和性が高い方法かもしれません）。

推薦ブログは、この要望を満たすRTOS手法が豊富に掲載されています。

また、上記RTOS関連3ブログを（掲載図を「見るだけでも良い」ので）読んで、ピンとこなければ、RTOS理解不足であると自己判断、つまり、リトマス試験紙としても活用できます。

問題整理と再構築能力

ベアメタル開発経験者が、RTOSを使ってMCUアプリケーション開発をするには、従来のBareMetal/Serial or Sequential動作からRTOS/Parallel動作へ、考え方を変えなければなりません。弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、この考え方を変えるための橋渡しに最適なツールです。

橋を渡りきった場所が、RTOSの世界です。RTOS環境での組込み開発問題を整理し、シンプルに解決策を示すには、知識や経験だけでなく、問題再構築能力が必要です。JACOB’S Blogをご覧ください。RTOSに限らず組込み関連全般の卓越した問題再構築能力は、掲載図を見るだけでも良く解りますよ😄。

3月26日投稿で危惧した半導体供給不足が深刻化しており、MCU開発者へも影響が出始めています。コチラの記事が、具体的な数字で深刻さを表していますので抜粋し、MCU開発者個人としての対策私案を示します。

半導体不足の深刻さ

今回の半導体不足は、通常時に比べ2倍以上のリードタイム増加となって現れています。

通常時と現在（半導体不足時）のリードタイム比較

発注から納品までのリードタイム	通常	現在
MCU、ワイヤレスチップ、パワーIC、Audio Codec、 パワーモジュール、GPUチップ	8～12週	24～52週
ロジックIC、アナログIC、ASIC、電源用MOSFET、受動部品	8～12週	20～24週
LCDパネル	6～8週	16～20週
CPU	8週	12～20週
メモリ、SSD	6～8週	14～15週
PCB（基板）製造	2～4週	8～12週

記事によると、特にMCUとワイヤレスチップのリードタイムが長くなっており、52週！ものもあるそうです。

表記した第1行目の部品で半導体不足が語られることが多いのですが、PCB（基板）製造へも影響しているのは、MCU/ワイヤレスチップ供給不足により、基板作り直しが生じるため、またロジックIC以下の部品も同様に製品再設計の影響と推測します。

MCU、ワイヤレスチップの供給不足がリードタイム激増の主因、それ以外の部品リードタイム増加は、主因の影響を受けた結果と言えるでしょう。

半導体供給の意味

日本では半導体は、別名「産業のコメ」と言われます。世界的には、「戦略物資」という位置付けです。半導体で米中が対立するのは、政治体制だけでなく、近い将来の経済世界地図を大きく変える可能性があるからです。

半導体製造は、国際分業化が進んできましたが、今回の半導体不足の対策として、国や企業レベルでは全て自国や自社で製造を賄う動きもでてきました。持続的経済成長には、食糧と同じように半導体の自給自足が必須だということです。

MCU開発対策案

MCU開発者個人レベルでの半導体不足対策は何か、というのが本稿の主題です。

MCU開発者は、半導体を使った顧客要求の製品化が目的です。半導体不足の対策は、「代替MCUの開発能力と製品化方法の見直し」だと思います。例えると、COVID-19収束のため、複数ワクチンの中から入手しやすいものを利用するのと同じと言えば解っていただけるかもしれません。目的と手段を分けるのです。

製品化方法の見直しとは、評価ボード活用のプロトタイプ開発により製品完成度を上げ、最終製品化直前まで制御系の載せ替えを可能とすることです。CADやIDE消費電力シミュレーションなどを活用し、プロトタイプの製品完成度を上げます。

製品完成度を上げる段階で、更なるMCU能力の必要性や低消費電力性などが判明することも多々あります。載せ替え可能な制御系でこれら要求に対応します。プロトタイプ開発着手時に、候補となる複数ベンダのMCU評価ボードを事前準備しておくのも得策です。

現在も様々なMCU新製品が発表されています。評価ボードは、これら新MCUの販売促進ツールですので、個人でも比較的安く、早く調達できます。また、ワイヤレスチップ搭載済みでArduinoなどの標準インターフェースを持つ評価ボードならば、この標準インターフェースで独自開発ハードウェアと分離した製品設計ができるので、制御系を丸ごと別ベンダの評価ボードへ載せ替えるのも容易です。

つまり、第2 MCU開発能力と評価ボードを標準制御系とし、自社追加ハードウェアと分離したプロトタイプ開発により、第1 MCU供給不足と顧客製品化の遅れを少なくすることができます。標準インターフェース分離により、PCBを含めた自社追加ハードウェア開発部分の作り直しは無くすことも可能です。少なくとも、1章で示した半導体不足主因（MCUやワイヤレスチップの不足）に対して対処できます。

複数ベンダのMCU開発を経験すると、ソフトウェアやハードウェアの作り方も変わります。

ソフトウェア担当者は、万一のMCU載せ替えに備え、共通部分と個別部分を意識してソフトウェア化するようになります。ハードウェア担当者は、自社追加ハードウェアの単体試験をソフトウェア担当者に頼らずテストプログラム（TP）で自ら行うようになり、次第にソフトウェア開発能力も身に付きます。

このプロトタイプ開発の最終製品化時は、制御系評価ボードの必須部品のみを小さくPCB化するなどが考えられます。制御系は、他の部分に比べ故障率が高く、制御系のみを載せ替え可能な製品構成にしておけば、故障停止時間の短縮も図れます。

最新MCU情報

上記プロトタイプ開発でも通常時は、第1 MCUで開発完了でしょう。実際に第2 MCU制御系へ載せ替えるのは、半導体供給リスクに対する最後の手段です。そこで、最新MCU情報をピックアップし、第2 MCUを選ぶ参考にします。

・2021年3月31日、ARMv9発表：

Cortex-M33などのセキュリティ強化コアARMv8発表から約10年ぶりに機械学習やデジタル信号処理能力強化の最新コアARMv9をARMが発表。MCUベンダ評価ボードはこれから。

・2021年4月6日、STマイクロエレクトロニクスSTM32G0で動作するエッジAI：

AIによる推論だけでなく学習も行えCortex-M0+コアでも動作する新アルゴリズムMST：Memory Saving Tree搭載のSTM32G0により既存機器のエッジAI実現可能性が拡大。販売中の弊社STM32G0xテンプレートは、コチラを参照。

・2021年4月15日、MCUXpresso54114の150MHz動作：

開発中のFreeRTOSアプリケーションテンプレートで使うMUCXpresso54114評価ボード搭載のCortex-M4コア最高動作周波数は、旧データシートでは100MHzでした。しかし、MCUXpresso SDKベアメタルサンプルプログラム診ると、追加ハードウェア無しで1.5倍の150MHz動作例が多いのに気が付きます。

動作クロックを上げるのは、MCU処理能力を上げる最も簡単な方法です。そこで、最新データシートRev2.6（2020年9月更新）を確認したところ、Maximum CPU frequencyが100MHzから150MHzへ変更されていました（Table 44. Revision History）。

データシートも最新情報をチェックする必要がありました。製造プロセスが新しいMCUXpresso54114やSTM32G4（170MHz）などの最新Cortex-M4コアMCUは、どれも150MHz程度の実力を持つのかもしれません。

STマイクロエレクトロニクス2021年2月25日発表の先端性能と超低消費電力動作両立のSTM32U5を紹介し、STのIoT MCU開発動向をセキュリティ、MCUコア、製造プロセスの観点から分析しました。

先端性能と超低消費電力動作のSTM32U5

公式ブログから抜粋したSTM32U5のベンチマークです。従来の超低消費電力MCU：STM32L0～L4+シリーズと、Cortex-M33コア搭載STM32L5、今回発表のSTM32U5をメモリサイズとパフォーマンスで比較しています。

STM32U5は、従来Cortex-M0+/M3/M4比、Cortex-M33搭載により後述のセキュリティ先端性能と、従来Cortex-M33搭載STM32L5比、230DMIPS/160MHzと大幅向上した超低消費電力動作の両立が判ります。STM32U5の詳細はリンク先を参照ください。

本稿はこの最新STM32U5情報を基に、STのIoT MCU開発動向を、セキュリティ、MCUコア、製造プロセスの3つの観点から分析します。

セキュリティ

昨年10月27日ウェビナー資料：ARM TrustZone対応マイコンによるIoTセキュリティのP17に示されたSTM32マイコンセキュリティ機能一覧です。セキュリティ先端性能のTrustZoneは、Cortex-M33コアに実装されています。

関連投稿：Cortex-M33とCortex-M0+/M4の差分

今回の超低消費電力STM32U5発表前なのでSTM32L5のみ掲載されていますが、STM32U5もL5と同じセキュリティ機能です。STM32WLは、後述するワイヤレス（LoRaWAN対応）機能強化MCUです。

この表から、後述する最新メインストリーム（汎用）STM32G0/G4も、STM32U5/L5と同じセキュリティ機能を実装済みで、STM32U5との差分はTrustZone、PKA、RSSなど一部であることも判ります。

STM32U5のSTM32L5比大幅に動作周波数向上と低消費電力化が進んだ背景は、セキュリティ機能に対するより高い処理能力と40nm製造プロセスにあることが2月25日発表内容から判ります。

STM32ファミリMCUコア

STM32ファミリMCUコアは、ハイパフォーマンス/メインストリーム（汎用）/超低消費電力/ワイヤレスの4つにカテゴライズされます。前章のSTM32WLがワイヤレス、STM32U5/L5は超低消費電力です（STM32U5は加筆）。

STM32WLとSTM32WBの詳細は、コチラの関連投稿をご覧ください。

STM32U5と同様、従来の120nmから70nmへ製造プロセスを微細化して性能向上した最新メインストリームが、STM32G0/G4です。

新しいSTM32G0/G4は、従来汎用STM32F0/F1/F3とソフトウェア互換性があり、設計年が新しいにも係わらずデバイス価格は同程度です。従来メインストリームのより高い処理能力と低電力動作の顧客ニーズが反映された結果が、最新メインストリームSTM32G0/G4と言えるでしょう。

製造プロセス

製造プロセスの微細化は、そのままの設計でも動作周波数向上と低電力消費、デバイス価格低減に大きく寄与します。そこで、微細化時には、急変するIoT顧客ニーズを満たす機能や性能を従来デバイスへ盛込んで新デバイスを再設計します。STM32U5やSTM32G0/G4がその例です。

MCU開発者は、従来デバイスで開発するよりも製造プロセスを微細化した最新デバイスで対応する方が、より簡単に顧客ニーズを満たせる訳です。

関連投稿：開発者向けMCU生産技術の現状

まとめ

セキュリティ、MCUコア、製造プロセスのそれぞれを進化させた最新のIoT MCUデバイスが、次々に発表されます。開発者には、使い慣れた従来デバイスに拘らず、顧客ニーズを反映した最新デバイスでの開発をお勧めします。

また、短時間で最新デバイスを活用し製品化する方法として、最新メインストリーム（汎用）デバイスSTM32G0/G4を使ったプロトタイプ開発もお勧めします。

前章までで示したように最新メインストリームSTM32G0/G4は、他カテゴリデバイスの機能・性能を広くカバーしています。メインストリームプロトタイプ開発資産は、そのまま最新の他カテゴリデバイスへも流用できます。

従って、他カテゴリデバイスの特徴部分（セキュリティ、超低消費電力動作やワイヤレス）のみに注力した差分開発ができ、結果として短期製品化ができる訳です。

ちなみに、プロトタイプ開発に適したSTM32G0テンプレートは、コチラで販売中、FreeRTOS対応のSTM32G4アプリケーションテンプレートは、6E目標に開発中です。

あとがき：文字伝達

ソフトウェア開発者ならソースコード、ハードウェア開発者なら回路図が、最も直接的・正確に技術内容を使える手段です。文字は、記述者の理解を変換して伝える間接的手段です。両者に違い（文字化ノイズ）が生じるのは、やむを得ないと思います。

“報ステのTSMCのニュースに頭の抱えてしまった”、“TSMCは日本で何をしようとしているのか“からも分かるように、マスメディアは文字や画像で情報を伝えます。受けての我々開発者は、これらノイズを含むと思われるマスメディア情報を、自分の頭で分析・処理し、理解する必要があります。

と言うわけで本稿も、筆者が文字化ノイズを付けて分析した例です……、という言い訳でした😅。

COVID-19の影響で、どこの入口でも見かける非接触型体温計は、遠赤外線センサとLCD温度表示で1000円台から購入できます。一方で、「体温計ではありません」と明記した放射温度計も見た目は同じですが、価格は2倍程度違います。

同じ温度センシング機器でも、価格が異なる理由を探ります。

温度センシング設計ガイド

アナログセンサの老舗、Texas Instrumentsのホームページから“エンジニア向け温度センシング設計ガイド”が無料でダウンロードできます。体温、システム温度、周囲温度、液体温度の4種類の温度センシング設計上の課題とその解決方法、センサ利用のアナログデジタル変換（ADC）基礎知識が記載されています。

主にハードウェア設計ガイドですが、MCUソフトウェア開発者も、各種センサ特徴、線形性、第7章の温度補償などが参考になると思います。

価格と利益

ビジネスは、利益の上に成立します。低価格でも大量に開発機器が売れれば利益も増えます。機器の価格は、様々なパラメタから成る関数ですが、ここではごく単純化し下式と仮定します。

価格＝f（実装機能、想定利用者（≒販売数量））

同じ温度センシング機器でも価格が異なるのは、実装機能が異なるからです。

そこで、TI温度センシング設計ガイド第4章、体温監視から課題と解決方法をピックアップします。

実装機能と想定利用者

想定利用者を疾患患者やアスリートとすると、国際標準に準拠した医療体温計要件である校正後、精度±0.1℃以内、35.8℃～41.0℃の読取りと表示が必要です。但し、アプリケーションの温度読取り間隔は、電池節約のため10秒～60秒でも十分です。

これら機能を非接触型体温計へそのまま実装すると、開発に時間がかかるだけでなく、価格も上がるのは当然です。

CODIV-19の現状では、入口対象者の多くはコロナ患者ではない可能性が高いので、医療体温計レベルの要件は不要でしょう。また、計測機器に必須の測定値校正処理も、一般向けには無理な作業です。

このように、機器使用者/利用者を限定すれば、開発機器への実装機能も絞ることができます。

例えば、電源投入時にのみセンサ校正をソフトウェアで行い、温度読取り間隔は数秒以内に早くし、販売価格を2000円前後に目標設定すれば、一般向け非接触型体温計としてベストセラーになるかもしれません。

開発速度

目標設定が適切でも、開発が遅れれば先行他社に利益を取られます。早く開発できるスキルは、日頃の自己鍛錬が必要です。最新の開発手法やその試行も、通常の開発と並行して行うとスキルに磨きがかかります。

弊社マイコンテンプレートは、複数の公式サンプルソフトウェア流用・活用が容易で、アプリケーションの早期開発ができるなど、自己鍛錬にも適しています。

まとめ

Texas Instrumentsの温度センシング設計ガイドを基に、非接触型体温計と放射温度計の機器価格差は、ADC実装機能、想定使用者が異なるためと推測しました。利益を得るには、開発速度の向上努力も重要です。

ソフトウェアとハードウェアのインタフェースさえ解れば機器開発は可能です。しかし、ADCは、IoT MCUの最重要技術です。ソフト/ハードの垣根を越えた知識や理解が、結局は利益を生む機器開発に繋がることを言いたかった訳です。

2021年2月19日、東工大は、ARM Cortex-M0比1.4倍、電力効率2.7倍、エネルギー効率3.8倍のIoT向き新MCU：SubRISC+を65nmプロセスで開発しました。本稿は、このIoT MCU：SubRISC+と、IoTエッジ端末ソフトウェア開発にJavaを使う手法を紹介します。

これらが何をIoTエッジ端末の開発課題にとらえ、それにどのように対処しているかを知るメリットを示します。

様々なIoT開発課題と対処方法

開発プロジェクトが始まると、数か月～数年はその対象デバイスや開発方法に、開発者は係りっきりになります。具体的なIoT開発課題や対象デバイスを深く知ることができますが、問題のとらえ方や視野が狭くなる弊害もあります。

開発と並行して競合する別のアプローチを知ると、この弊害を抑え、課題や問題を多角的、効果的に解決する手立てになります。

例えば、開発中のCOVID-19ワクチンが、変異済み、または変異が予想されるウイルスへも十分な効果が見込めれば、人類にとって役立つでしょう。このための第一歩が、変異ウイルスを知ることと同じです。

SubRISC+

IoTエッジ端末の課題を、「小型化と低消費電力性」と捉え、解を示したのが東工大のSubRISC+です。

従来のプロセサは、実務アプリケーションでは殆ど使われないムダな命令も準備されています。このムダを削減し開発されたプロセサをRISC（リスク、Reduced Instruction Set Computer）プロセサと呼びます。従来プロセサは、RISCに対してCISC（シスク、Complex Instruction Set Computer）と呼ばれます。

関連投稿：ARM MCU変化の背景

SubRISC+は、このRISC手法をIoTエッジ端末の心電図、加速度センシングなどのヘルスケアや、ウェアラブル端末アプリケーションで必須となる命令4個に適用し、CISCのARM Cortex-M0（命令60個）比、小型化省電力化を両立、条件次第ではLR44アルカリボタン電池で約100日連続稼働が可能となります。

なお、SubRISC+は、想定アプリケーション以外へも汎用性（チューリング完全）を持つのでIoTセキュリティ向けなどへの応用も今後目指しています。

Java利用の組込みソフトウェア開発

「C/C++を使った組込みIoTソフトウェア開発の困難さ」の課題に対して、Java開発キット（JDK）で解を示したのが、Azul System社の“IoT組み込みソフトウェア開発に、オープンソースJavaの利用が最適である理由”です。

IoTエッジ端末にもC/C++の代わりにJava利用の仮想マシン（JVM）開発を提案し、ハードウエア非依存のIoTアプリケーション開発ができること、C/C++特有のポインタ利用なし、メモリ管理不要、マルチスレッド環境の無料またはオープンソースIoT APIがあること、などの特徴があります。

結果として、IoT市場への製品投入時間短縮、組込み以外のルータ/クラウド開発者採用が可能、開発コスト削減が可能になるそうです。

他社を知るメリット

例えば、Cortex-M0よりも電力効率が良いCortex-M0+コアとLR44電池を使ってIoTエッジ端末を開発中なら、「100日連続稼働がセールスポイント」になることがSubRISC+から判ります。1個のLR44で足りないなら、複数並列で使うなどの対策も開発中にとれます。

また、IDEシミュレーションを活用し「センサセンシングの電力消費を抑える工夫」を重点的に行うと差別化に効果的など、製品改良プライオリティを付ける手掛りにもなります。

筆者はJava利用開発経験がありませんが、IoTエッジ端末開発に必要となる無線機能やセキュリティなども含めたAPIが提供され、しかもハードウエア非依存だとすると、「本来のIoTエッジ端末アプリケーションそのものに注力した開発」ができます。また、顧客対応に横展開するのも容易でしょう。

IoT市場の変化は激しく、無線やセキュリティ仕様などは、国や地域により大きく変わる可能性もあります。少しでも早く低コストでIoTエッジ端末を市場投入できれば、デファクトスタンダード製品になる可能性もあります。

東工大開発IoT MCU：SubRISC+とAzul 社IoT端末ソフトウェア開発Java利用を例に、IoTエッジ端末開発中に陥りがちな視野狭窄を防ぎ、課題を効果的、プライオリティ付けて解決するために、開発と並行して他社アプローチを知るメリットを示しました。

ARM Cortex-Mコア利用のIoT MCU現状と、次のムーア則を牽引すると言われるAI（人工知能）の関係についてまとめました。

Cortex-Mコア、IoT/組込みデバイス主要ポジション堅持

2021年2月16日、英）ARM社は、ARMチップの2020年第4半期出荷が過去最高の67憶個、累計出荷個数1800憶個以上、Cortex-Mチップも4半期最高44憶個出荷で「IoT/組込みデバイス主要ポジション堅持」と発表しました（ニュースルーム）。

Cortex-Mチップの出荷内訳は不明ですが、Cortex-M4やCortex-M0+などコア別の特徴が解るARM社の解説は、コチラにあります（フィルタのProcessorファミリ＞Cortex-Mを選択すると、提供中の全10種Cortex-Mコア解説が読めます）。

筆者は、セキュリティ強化コアCortex-M23/33/35P/55を除く汎用IoT/組込みデバイスでは、Cortex-M4/M0+コア使用数が急増していると思います。

関連投稿：Cortex-M33とCortex-M0+/M4の差分

半導体ムーア則、牽引はチップレット

ムーアの法則 次なるけん引役は「チップレット」、2021年2月16日、EE Times Japan

半導体製造プロセスを牽引してきたのは、PCやスマホでした。しかしこれからは、人工知能：AIで急増するAIデータ処理能力を実現するため、レゴブロックのようにコアの各モジュールを歩留まり良く製造・配線するチップレット手法が必要で、このチップレット、つまりAIが次の半導体ムーア則を牽引するというのが記事要旨です。

このチップレット手法で製造したIoT MCUやMPUへ、主にソフトウェアによるAI化は、シンギュラリティ後のAI処理量変化にも柔軟に対応できると思います。

関連投稿：今後30年の半導体市場予測

ルネサス：ハードウェアアクセラレータコアCNN（Convolutional Neural Network）

2021年2月17日、ルネサスは、世界最高レベルの高性能/電力効率を実現するディープラーニング性能を持つCNNアクセラレータコアを発表しました（ニュースルーム）。これは、主にハードウェアによるAI化の例です。

ADAS実現に向け、性能と消費電力を最適化した車載用コアです。このコアに前章のチップレット手法を使っているかは不明です。3個のCNNと2MB専用メモリの実装により、60.4TOPS（Tera Operations Per Second）処理能力と13.8TOPS/W電力効率を達成しています。

車載で実績を積めば、IoT MCUへも同様のハードウェアアクセラレータが搭載される可能性があります。

まとめ

凸版印刷社は、画像認識AIを活用し、古文書の“くずし字”を解読支援するツールを開発しました（2021年2月16日、IT media）。このように、AIは、半導体技術のムーア則だけでなく、IoT MCUアプリケーションや人間生活に浸透し、牽引しつつあります。

エッジAIをクラウド接続IoT MCUへ実装する理由は、クラウドAI処理とクラウド送信データ量の両方を軽減することが狙いです。AI処理をエッジ側とクラウド側で分担しないと、チップレット手法を用いて制御チップを製造できたとしても、コスト高騰無しに急増するAIビックデータ処理を実現することが不可能だからです。

IoT MCUのエッジAIが、ソフトウェアまたはハードウェアのどちらで処理されるかは判りませんが、必須であることは確実だと思います。実例を挙げると、STマイクロエレクトロニクスは、既にSTM32Cube.AIにより汎用STM32MCUへAI/機械学習ソフトウェアの実装が可能になっています。

半導体不足が騒がれています。これがCOVID-19の一時的なものか否かが判る下記記事と、最新のルネサスエレクトロニクス動向を関係付け、今後のMCU開発について考えました。

2050年までの半導体市場予測～人類の文明が進歩する限り成長は続く、2021年1月14日、EE Times Japan

今後30年の半導体市場予測

本ブログ読者は、殆どが現役の「日本人」MCU開発者です。定年退職が何歳になるかは分かりませんが、上記記事の2050年まで、つまり、今後30年の半導体市場予測は、在職中のMCU開発を考える上で丁度良い時間の長さです。

予測ですので、大中小のシナリオがあります。我々開発者にも解り易い結論だけをピックアップすると、概ね下記です。

• 今後、先進国と新興国中間層人口は、COVID-19で人類滅亡しない限りそれぞれ5億人/10年で増加し、2050年に先進国が30億人、新興国中間層が40億人、貧困層が20～30億人の人口ピラミッド構成へ変遷
• 1人年間の半導体消費量は、先進国が150ドル、新興国中間層が75ドル
• 2050年の半導体市場は、2010年比2.5倍の7500憶ドルへ成長

ルネサス動向

英）Dialog買収、車載半導体改良「AI性能を4倍に」など、SoCアナログ機能増強、ADAS実現やIoTに向けた動きが、2021年になってからのルネサス最新動向です。

これら動向の結果が出るまでには、年単位の時間が必要です。しかし、前章の2050年半導体市場2010年比2.5倍へ向けての行動の1つとすると、なぜ今か（！？）という疑問に対して、理解できます。

2倍化MCU開発

MCUも半導体の1つです。半導体市場が増えれば、それらを制御するMCU量も増えます。2010年比2.5倍なら、現在の2倍程度MCU開発も増えると思います。

従来と同じ人員と開発方法では、量が2倍になれば、2乗の4倍の労力が必要になります。新しい手法やその効率化なども導入する必要がありそうです。ルネサス同様、今スグに着手しなければ乗り（登り）遅れます。

使用した半導体の貴金属部分はリサイクルされますが、搭載ソフトウェアやハードウェアパターンは回収されずに消費されます。開発物の資産化、最新プロセスで大容量Flash搭載の新開発MCU、新開発手法にスグに対応できるMCU開発者が生き残るかもしれません。

関連投稿：開発者向けMCU生産技術の現状

MCU利用者

先進国だけでなく、新な対象として新興国中間層へもMCU利用者が広がります。新興国中間層は、先進国よりも10億人も多い予想で、1人当たりはより低コスト半導体（＝MCU開発）が求められます。

この新興国中間層向けのMCUアプリケーションを検討するのも良いかもしれません。

2045年のシンギュラリティ

Singularity：和訳（技術的特異点）は、人類に代わって人工知能：AIが文明進歩の主役になることです。

最初の記事にも、2045年と言われるシンギュラリティは、一層半導体市場を広げる可能性があるとしています。IoT MCUにもエッジAIが組込まれるなど、今後のMCU開発もAI化は必然です。

COVIC-19の影響で自動車、ゲーム機、PC、5Gスマホに搭載される先端半導体の供給不足が発生中です。自動車は生産調整、ゲーム機も品薄のため販売中止のニュースが流れています。一方で、任天堂やSonyは、ゲーム機好調で、業績上方修正も発表されました。

本稿は、これら先端半導体とMCUに使っている半導体の違いを、筆者を含めたマイコン開発者向けにまとめました。

先端半導体供給不足

AppleやQualcommなどの半導体ベンダの多くは、設計・開発は行うものの、生産は台湾TSMCやUMCなど世界に数社しかない先端半導体受託生産会社（ファウンドリー）へ製造依頼するファブレス企業です。このファウンドリーの先端半導体生産量がボトルネックとなり供給不足が発生しています。

需要に追いつくよう生産設備も増設中ですが、スグには対応できません。その結果、価格競争が起こり、ゲーム機など高パフォーマンスで高価格でもＯＫなデバイスが優先、一方、コスト要求の強い自動車向けデバイスなどは後回しになった結果が、最初のニュースの背景です。

MCU半導体と先端半導体の差

半導体の製造や生産技術は、ムーアの法則に則り、年々微細化が進みます。これは、MCU半導体でも先端半導体でも同じです。違いは、「製造プロセスの世代」と「大容量フラッシュ搭載の有無」です。

最先端半導体の微細化技術は、28nm→14nm→7nmと製造プロセス世代が進み現在5nmなのに対し、MCU半導体は、現在28nmの1つ手前、40nmです。

※微細化の指標は、いかに細いロジック配線を実現できるかで表されnm：nanometerは、1 nm = 0.001 µm = 0.000001 mm：10億分の１メートル。

MCU半導体の微細化が遅れる理由は、MCUデバイスには簡単に微細化できない大容量Flashメモリの内蔵が必須だからです。

つまり、我々が開発するアプリケーションは全てMCUに内蔵される訳で、ここがPCやゲーム機の外付けメモリ＋キャッシュ内蔵の制御系と根本的に異なる点です。

最新MCU微細化技術

上記の難しい大容量Flash微細化にも、技術革新が起きつつあります。詳細を知りたい方は、世界最小のメモリセルで最先端マイコンの低価格化を牽引する相変化メモリの記事を参照してください。

IoT MCU開発には、エッジAIや無線通信、高度セキュリティ、OTA：Over The Air更新など従来MCUに無い多くのIoT機能追加が必要です。これら機能実装には、更なる大容量Flash搭載が必須です。

大容量Flashの低価格実装と製造プロセスの世代が進めば、MCUデバイスの開発アプリケーション適用幅は大きくなると筆者は思います。つまり、より汎用化すると思います。

現在のMCUは、アプリケーション毎に内蔵周辺回路やFlash/RAM容量が異なるなど多品種でデバイス選択時、開発者を悩まします。しかし、近い将来、IoT MCUデバイス選択に開発者が悩むことも無くなるかもしれません。

関連投稿：無線STM32WBと汎用STM32G4比較の6章

MCU大手ベンダは自社製造中

NXP/ST/Renesas などの大手MCUベンダもファウンドリーを利用しますが、どこも自社工場でも製造を行っています。各社の会社紹介パンフレットには、必ず自社製造拠点の図がありますし、販売後10年間のデバイス供給保証も謳っています。

ARM社提供のCortex-Mコア設計図は同じでも、それを活かす実装設計・開発・製造がベンダ毎に異なるので他社差別化ができる訳です。

また、これらMCUベンダは、自社デバイスと並行して自動車向けデバイスの設計・開発・製造も行っています。ADASやMCU微細化技術の進化、ファウンドリーの供給不足状況などが、MCUベンダ各社に今後どのように影響するかは注目して行きたいと思います。

関連投稿：5G、Wi-Fi6、NXP、STマイクロエレクトロニクスの3章：NXP対応

まとめ

• MCU半導体と先端半導体には、製造プロセス世代と大容量Flash搭載有無に差がある
• 現状のMCU半導体は、大容量Flash搭載の40nmプロセス、先端半導体は、5nmプロセス
• IoT MCUの更なる大容量Flash実装に向け、MCU微細化技術革新が起こりつつある
• 大容量Flash低価格実装と製造プロセス進化によりIoT MCUはより汎用化する
• COVID-19による先端半導体供給不足がMCU半導体ベンダへ影響するかは、要注目