Cortex-M3コアアーカイブ - IoT MCUのHappyTech

クリエイタ的エンジニア

2022年11月4日 WithHappy

エンジニアには、「作業的な人」と「クリエイタ」の2種類が存在。クリエイタ的エンジニアが、New Worldを作っていく。（その３より）

2030年向け先進テクノロジとの正しい付き合い方について、元ソニーCIO（最高情報責任者）、現在はガードナージャパン）エグゼクティブプログラムシニアアドバイザーエグゼクティブパートナーの⻑⾕島眞時⽒と、ガードナージャパン）アナリストの亦賀忠明⽒の全3回対談記事（2022-10-28、ZDNET Japan）で、筆者が最も印象に残った箇所です。

ごく簡単に内容を抜粋し、クリエイタ的エンジニアへと成長するための記事提言をまとめました。

対談は、マネジメントとエンジニア双方への提言です。本稿は、読者の多いエンジニアに絞って抜粋しました。対談全文は、その１、その２、その３をご覧ください。

2030年のNew WorldとスーパーパワーAPI

2022年のテクノロジは江戸時代。2030年のテクノロジは、スーパーパワーを持つNew Worldへ劇的変化。

2022年令和4年の現在を、手作業、企業論理中心の江戸時代と呼び、テクノロジ変化がもたらす2030年は、ハイブリッド・ワーク、メタバース、スーパーパワーAPIの新しい時代、これがNew Worldです。

わずか8年間で、テクノロジは、江戸時代から劇的に進化し「全く別のNew World」になります（その１）。

スーパーパワーとは、進化により想像を絶する能力をデジタルテクノロジが持つこと、そして2030年以降は、このスーパーパワーを使いこなせる企業と、そうでない企業が、明確に別れると予想しています（その２）。

スーパーパワーAPIを使ったモノづくりができるエンジニアと企業がNew Worldを作る、と結論しています（その３）。

※スーパーパワーAPI：多様化、高度化した進化テクノロジ境界がAPI（application programming interface）。様々なテクノロジ個々の深い理解は困難だが、API経由での利用は可能。つまり、1つのテクノロジ領域スキルを磨けば、他領域スーパーパワーを利用することは、比較的容易。

自分事、主体的に考える

短期間で劇的変化するNew Worldへは、人も、金も、時間も、他人事、もしくは当事者意識に欠けていては対応できません。

初めから完璧にやる必要はなく、これまで以上にアンテナの感度を上げ、注意深く、主体的に探索し、自ら的確にアクションすることが重要です（その２）。

作業的とクリエイタ的エンジニア

これまでは、決められた作業を的確にこなせる作業的エンジニアが求められました。これらの作業は、自動化やAI、さらにハイパーオートメーションが、とって代わります。

New Worldでは、いろいろな想像・発想ができ、創造ができる「クリエイタ的エンジニア」が活躍する時代です（その３）。

まとめ：クリエイタ的エンジニアは1日にしてならず

2030年向け先進テクノロジとの正しい付き合い方の記事は、対談形式のため長文です。盛りだくさんな内容の中から、エンジニア向け提言を抽出しました。

テクノロジが急変、高度化、多様化する時代は、初めから完璧を目指すより継続的改善を行い、主体的に2030年New Worldスキルを持つクリエイタ的エンジニアになれ、と提言しています。

「ローマは一日にして成らず」、クリエイタ的エンジニアも同じです。

2030年はすぐそこです。あせりは禁物ですが、できない理由を考える暇があるなら、できることを認識・判断・実行し、クリエイタ的エンジニアへの第1歩としましょう。

筆者個人は、IoT MCU RTOSテンプレート開発を最初の目標とします。

Cortex-MとRISC-V

2022年1月21日2022年1月29日 WithHappy

NVIDIA買収先で成立見通しが未だに不透明なARM社Cortex-Mと非営利団体運営のRISC-V、両MCUコアの顧客利用動向記事が公開されました（2022年1月14日、ITmedia）。

極簡単に要約すると、ARM顧客の多くが現在NVIDIAと競合関係にあるため、買収成立時、Cortex-M利用の顧客将来製品の代替コア用意（＝Plan B）が必要で、代替コアにRISC-Vが急浮上している、という内容です。

ARM顧客とは、エッジAIや車載半導体製品を供給中のMCUベンダ（Renesas、NXP、STマイクロなど）を指します。Plan Bは、代替案と訳されます。これは、実行案Aのトラブル時、Aの次のBが、第2の案という意味です。

半導体業界は常に変化し、これに伴い案A達成に何らトラブルが無くても、その将来性に変化が生じる可能性もあります。“Backup”としてのPlan B必要性を感じた記事です。

オープンアーキテクチャRISC-V

RISV-Vは、カルフォルニア大学バークレイ校開発のオープンアーキテクチャMCUコアで、Cortex-MのようなCISC（Complex Instruction Set Computer）命令系を、より縮小した命令系（Reduce Instruction Set Computer）へ変え、低電力動作に適すなどの特徴を持ちます。

Cなどの高級言語ソフトウェア開発者にとっては、CISC/RISC差はあまり気になりませんが、コンパイラを開発するMCUベンダにとっては、他社差別化を生む重要なパラメタです。

MCU性能の支配項は、

・MCUコア（CISC or RISC）
・コンパイラ
・製造プロセス（≒最高動作周波数）
・内蔵周辺回路

の4項目で、ARM Cortex-M使用中ベンダなら、MCUコアとコンパイラはARM供給品なので各社共通です。つまり、製造プロセスと内蔵周辺回路でしか他社差別化手段がありません。

NVIDIAがARMを買収した場合、競合他社へのMCUコアやコンパイラ供給に、自社利用品と差を付ける可能性もあります。Cortex-M使用中のMCUベンダ各社が、ARM買収成立を嫌う理由が、これです。

そこで、オープンアーキテクチャでコンパイラ開発自由度も高いRISC-Vコアが、競合他社のCortex-M将来製品コアのPlan Bとして急浮上した訳です。

ARMコアMCU開発で出遅れたRenesasは、早々とRISC-V対応MCU開発を発表しました。NXPやSTマイクロのRISC-Vコア利用は不明ですが、Renesas同様、Plan Bを持っているのは確実です。

我々開発者が、今すぐRISC-V開発を始める必要性は低いと思います。むしろ、Cortex-M代替に、低価格高性能無線機能付きESP-WROOM-32を習得した方が役立つと個人的には思います。RISC-V、ESP-WROOM-32の関連投稿は、リンク先を参照してください。

MicrosoftのOffice、Windows分離売却可能性

Microsoftが買収を発表した大手ゲーム会社Activision Blizzard

半導体業界の大きな一角を占めるMicrosoftの大手ゲーム会社Activision Blizzard買収ニュースが1月19日発表されました。買収理由は、コチラの記事が示すメタバースです。COVID-19が大きく影響しているコンタクトレス・テクノロジのメタバースは、関連投稿の3章を参照してください。

Microsoft動向で気になるのは、確定内容ではありませんが「OfficeとWindowsを売却すべき」という1月17日発表記事です。Microsoftは営利団体です。Windows 11不具合の多さ、新機能の魅力無さなど、最近のWindowsに対するMicrosoftの力の入れようの低下とも符合します。

OfficeやWindows（特にGUI）は、既に製品完成の域に達しています。手間暇が掛かるDOS-VベースのコンシューマーOS企業と、最新コンタクトレス・テクノロジやAzure、高度セキュリティ投資との親和性も高いパブリッククラウド企業とは、別会社の方が、利用者、投資家にとっても判り易いと思います。

エンタープライズ顧客重視で将来性も高いパブリッククラウド企業地位を、MicrosoftがAmazonやGoogleよりも高めたいなら、足枷の可能性もあるOffice、Windows分離売却も可能性ありと思います。

Plan B評価の違い

M&A：Mergers（合併）and Acquisitions（買収）は、半導体業界では当たり前です。激変する半導体業界のMCUベンダとMicrosoft動向記事を紹介しました。

日本社会では、Plan B評価がまだ低いのですが、MCU開発者として、「個人レベルのPlan B必要性」を感じた記事でした。日本人と外国人上司のPlan B評価の違いは、コチラの記事を参照してください。

組込み開発基本のキ：RTOS vs. ベアメタル

2022年1月7日2022年1月8日 WithHappy

2022年最初の投稿は、RTOSとベアメタルを比較します。RTOSを使わないベアメタルMCU開発者が多いと思いますので、RTOS開発メリット/デメリットをベアメタル側から評価、RTOSデバッグツール紹介とベアメタル開発の意味を考えました。

RTOS目的

ルネサスRAファミリのFlexible Software Package構成です。左上Azure RTOSやFreeRTOSの中に、ConnectivityやUSBがあります。これらMCU共有資源を管理するシステムソフトウェアがOSで、PCのWindowsやMac、Linuxと機能的には同じです。

Real-Time性が必要な組込み用OSをRTOSと呼び、FreeRTOSやAzure RTOSが代表的です。これは、IoT MCU接続先が、Amazon Web Services（AWS）クラウドならばFreeRTOSライブラリ、Microsoft AzureクラウドならAzure RTOSライブラリ（図のConnectivity）利用が前提だからです。

※2021年のIoTクラウドシェアは、コチラの関連投稿からAWS>Azure>GCPの順です。

RAファミリに限らず、クラウド接続のIoT MCUは、これらRTOSライブラリを使ったRTOS開発になります。

RTOSメリット/デメリット

例えば、ベアメタルでUSB制御を自作する場合は、USB 2.0/3.0などの種類や速度に応じた作り分けが必要です。ライブラリがあるRTOSなら、USBポートへの入出力記述だけで利用可能です。RTOSが共有資源ハードウェア差を吸収し、アプリケーションが使い易いAPIを提供するからです。

RTOSの資源管理とは、MCUコア/Flash/RAM/周辺回路/セキュリティなどの共有資源を、アプリケーション側から隠蔽（≒ブラックボックス化）すること、とも言えます。

RTOSアプリケーションは、複数タスク（スレッドと呼ぶ場合もあり）から構成され、タスク間の優先制御もRTOSが行います。開発者は、単体処理タスクを複数開発し、それらを組み合わせてアプリケーションを構成します。RTOSアプリケーション例が下図、灰色が開発部分、コチラが関連投稿です。

Data flow diagram for a smart thermostat（出展：JACOB'S Blog） — Data flow diagram for a smart thermostat（出展：JACOB’S Blog）

RTOS利用メリット/デメリットをまとめます。

メリットは、

・RTOSライブラリ利用により共有資源活用タスク開発が容易
・移植性の高いタスク、RTOSアプリケーション開発が可能
・多人数開発に向いている

デメリットは、

・複数タスク分割や優先順位設定など、ベアメタルと異なる作り方が必要
・共有資源、特にRAM使用量がタスク数に応じて増える
・RTOS自身にもバグの可能性がある

簡単に言うと、RTOSとベアメタルは、「開発作法が異なり」ます。

ソフトウェア開発者は、RTOS利用と引換えに、自己流ベアメタル作法を、RTOS作法へ変えることが求められます。RTOS作法は、標準的なので多人数での共同開発が可能です。もちろん、ベアメタルよりもオーバーヘッドは増えます。このため、RTOS利用に相応しい十分なMCUコア能力も必要です。

RTOSタスク開発 vs. ベアメタルアプリケーション開発

最も効果的なRTOS作法の習得は、評価ボードを使って実際にRTOSタスク開発をすることです。弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、この例です。

それでも、RTOSタスク開発作法を文章で記述すると、以下のようになります。

開発対象がアプリケーションからタスク（スレッド）へ変わることが、ベアメタルとの一番の違いです。Windowsタスクバーにあるフィルダ表示や、ペイントなどと同様、タスクは、単機能の小さいアプリケーションとも言えます。

このタスクを複数開発し、複数タスクを使ってRTOSアプリケーションを開発します。タスクには、それぞれ優先順位があり、他のタスクとの相対順位で実行タスクがRTOSにより決まります。タスクの状態遷移が、RTOSへの備え：第2回、タスク管理で示した下図です。

ベアメタルアプリケーションとは異なり、優先順位に応じてタスクが実行（Running）され、その実行も、定期的に実行可能状態（Ready）や待ち状態（Suspended）、停止状態（Blocked）へRTOSが変えます。これは、リアルタイムかつマルチタスク処理が、RTOSの役目だからです。遷移間隔などは、RTOS動作パラメタが決めます。

ベアメタル開発は、開発者が記述した通りに処理が実行されますが、RTOS開発のタスク実行は、RTOS任せです。RTOS開発難易度の上がる点が、ここです。

一般的なIoT MCUは、シングルコアですので、実行タスク数は1個、多くの他タスクは、Not Running（super state）状態です。RTOSがタスクを実行/停止/復活させるため、スタックやRAM使用量が急増します。

これら文章を、頭の中だけで理解できる開発者は、天才でしょう。やはり、実際にRTOSタスクを開発し、頭の中と実動作の一致/不一致、タスク優先順位やRTOS動作パラメタ変更結果の評価を繰返すことで、RTOS理解ができると凡人筆者は思います。

ベアメタル開発者が手早くRTOSを理解するには、既にデバッグ済みの複数RTOSタスク活用が便利で、FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、この要求を満たしています。概要は、リンク先から無料ダウンロードできます。

文章でまとめたFreeRTOS解説が、コチラの弊社専用ページにあります。また、本ブログ検索窓にFreeRTOSと入力すると、タスク開発例などが参照できます。

RTOSデバッグツール

さて、RTOS作法に則ってタスク開発し、RTOS動作パラメタも適切に設定しても、思ったように開発タスクが動作しない時は、ブラックボックスRTOS自身のバグを疑う開発者も多いでしょう。RTOSのバグ可能性もありえます。

この疑問に対して強力にRTOS動作を解析できるFreeRTOSデバッグツールがあります。資料が無料でダウンロードできますので、紹介します。

※このツールを使うまでもなく、弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、正常動作を確認済みです。

まとめ：RTOS vs. ベアメタル

IoT MCUのクラウド接続 → 接続クラウド先のRTOSライブラリ必要 → RTOSライブラリ利用のRTOS開発が必要、という関係です。

RTOS開発は、ベアメタルと開発作法が異なる複数タスク開発です。タスクは、優先順位に応じてRTOSがMCU処理を割当てます。また、MCU共有資源がRTOSアプリケーションから隠蔽されるため、移植性が高く多人数での大規模開発にも向いています。

一方で、RTOSオーバーヘッドのため、ベアメタルよりも高いMCU能力が必要です。

シングルコアMCUでは、RTOSとベアメタルのハイブリッド開発は困難です。開発者がRTOSを利用するなら、慣れたベアメタル開発から、RTOSタスク開発への移行が必要です。

ベアメタル開発経験者が、効果的にRTOSタスク開発を習得するには、評価ボードと複数RTOSタスクが実装済みの弊社RTOSアプリケーションテンプレートの活用をお勧めします。

ベアメタル開発意味

RTOSのタスク処理待ち（セマフォ/Queue）を使うと、ベアメタルよりも排他/同期制御が簡単に記述できます。それでも、全てのMCU開発がRTOSへ移行することは無いと思います。様々なセンサデータをAD変換するエッジMCUは、ベアメタル開発、エッジMCUを複数個束ねクラウドへ接続するIoT MCUは、RTOS開発などがその例です。

MCU開発の基本は、やはりRTOS無しの「ベアメタル開発」です。

ベアメタル開発スキルを基にRTOSを利用してこそ、RTOSメリットを活かしたタスクやアプリケーション開発ができます。共有資源ブラックボック化、多人数開発のReal-Time OSは、「ベアメタル開発の補完」が起源です。

PC OSとは全く逆のこの生い立ちを理解していないと、効果的なRTOS利用はできません。近年MCU性能向上は著しいのですが、向上分をRTOSだけに振り分けられる程余裕はなく、IoTセキュリティなどへも配分する必要があります。

この難しい配分やRTOS起因トラブルを解決するのが、ベアメタル開発スキルです。弊社マイコンテンプレートは、主要ベンダのベアメタル開発テンプレートも販売中、概要ダウンロード可能です。

組込み開発基本のキ：バックナンバー

2022年最初の投稿に、筆者にしては長文すぎる（!?）のRTOS vs. ベアメタルを投稿したのは、今年以降、RTOS開発が急速に普及する可能性があるからです。

クラウド接続からRTOS必要性を示しましたが、セキュリティなど高度化・大規模化するIoT MCU開発には、移植性の高さや多人数開発のRTOSメリットが効いてきます。

また、半導体不足が落ち着けば、RTOS向き高性能MCUの新しいデバイスが、各ベンダから一気に発売される可能性もあります。スマホ → 車載 → IoT MCUが、半導体製造トレンドです。

※現状のMCUコア関連投稿が下記です。
Cortex-M33とCortex-M0+/M4の差分
 Cortex-M0からCortex-M0+変化
 Cortex-M0/M0+/M3比較とコア選択

IoT MCU開発が複雑化、高度化すればする程、前章のベアメタル開発や、組込み開発の基礎技術：基本のキの把握が、開発者にとって益々重要になります。

組込み開発、基本のキ：バックナンバーを示します。年頭、基本を再確認するのはいかがでしょう？
組込み開発基本のキ：組込み処理
 組込み開発基本のキ：IoT MCUセキュリティ

組込みMCU開発お勧めブログ

2021年5月14日2021年12月12日 WithHappy

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😄。

半導体不足とMCU開発案

2021年4月16日2021年12月12日 WithHappy

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。

MCU評価ボードの制御系のみを小さくPCB化するイメージ（出展：マルツ超小型なRaspberry Pi）

非接触型体温計と放射温度計

2021年3月5日 WithHappy

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。

IoT MCUとAI

2021年2月19日2021年12月12日 WithHappy

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

ARMベースチップ累計出荷個数は1,800億個以上（出展：ニュースルーム、February 16, 2021）

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

次のムーア則を牽引するAI処理能力（出典：AI Hardware Harder Than It Looks）

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。

今後30年の半導体市場予測とルネサス動向

2021年2月12日2021年12月12日 WithHappy

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。

開発者向けMCU生産技術の現状

2021年2月5日2021年2月15日 WithHappy

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。

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

Blogテーマ変更とMCU開発顧客満足

2021年1月29日2021年2月15日 WithHappy

本Blogテーマを、今週～来週にかけて変更中です。期間中は、画面表示が乱れる可能性もありますがご容赦ください😌。Blogツール：WordPressにご興味が無い方は、最後の章：MCU開発顧客満足をお楽しみください。

Blogテーマ変更理由

本Blogは、WordPressというオープンソースCMS（Contents Management System）を使って投稿しています。テーマとは、Blog表示の見た目を変える、着せ替え洋服のようなものです。テーマ変更理由は、2つです。

約2年前に導入されたWordPressの新しいGutenbergエディタ対策
昨年後期から続くサイトマップトラブル対策

Gutenbergエディタ

従来のWordPress標準エディタは、Classicエディタと呼ばれ、Web版無償Microsoft Wordのようなものです。基本的な文章エディタ機能を提供し、使い方も簡単でした。これに対し、新しく標準となったGutenbergエディタは、ブロック単位の編集・加工を行うなど操作性や使い方が大きく変わりました。

※Gutenbergエディタは、15世紀に活版印刷技術を発明したヨハネス・グーテンベルクにちなんで命名されました。WordPressの記事投稿に際し、活版印刷登場ほどインパクトがあると言うことです。

旧Classicエディタを使い続けたい多くのブロガーのために、標準Gutenbergエディタを無効化し、Classicエディタを復活するプラグインが提供され、筆者もこれを使い続けてきました。

但し、Gutenbergエディタは、毎年改良され機能や使い方も進化、この進化系Gutenbergエディタ対応の新しいテーマも増えてきました。

xmlサイトマップ

xmlサイトマップは、GoogleやYahoo、Bingなどの検索エンジンへ、弊社Blogの投稿内容等を知らせる手段です。

原因不明ですが、昨年後半から投稿数は週一で増やしているにも係わらず、サイトマップの有効ページ数が減り続けています。検索エンジンにマップされなければ、投稿しても読者に発見されず苦労が報われません。

ネット情報によると、プラグイン間の相性など様々な原因がありえますが、解決しません。いわゆるPCとアプリケーションとの相性問題と同じようです。

そこで、1のGutenbergエディタ対策時に、新テーマ導入と同時にプラグインを変える/減らすなどして対処しようと考えました。

Blogテーマ変更結果

今回のBlogテーマ変更の結果、WordPressの新Gutenbergエディタは習得しました。

しかし残念ながら、サイトマップトラブルは、更に悪化しました。プラグイン相性だけでなく、新導入テーマにも関係している可能性もありますが、依然として原因不明です。

算定措置として、Gutenbergエディタと新テーマ利用へ変更し、追加プラグインは最小にします。サイトマップトラブルは、継続検討とします。

MCU開発顧客満足

MCU開発でも課題に対し期待する成果が得られない等は、筆者には日常茶飯事です。費やした時間やコストは、戻ってきませんが、実際にやってみなければ本当は判らない事だらけなのがMCU開発業務です。

MCU開発業務は、以下2点の配慮が必要です。

スケジュール立案時は、マージンを織り込む
成果に直結しない結果でも、今後に活かす

※織り込んだマージンを使わず成果が出た時は、未消化マージンをリフレッシュ休暇に替えます😁。

今回の対策も、年末年始の予定でした。しかし、新テーマの多さやその理解に時間がかかり、結局マージンを使い果たし1月末実施、そして少ない成果となりました。顧客は、自分自身ですが顧客満足は低いです。

しかし、成果に直結しなくても得た（貴重な！？）結果もある訳です。これを今後に活かす事が、費やした時間やコストを無駄にしない唯一の策で、しかも長い目で見れば、顧客満足にも繋がると信じます😤。

MCU開発は、日々の努力が、即成果に結びつかなくても、将来必ず顧客を満足させる結果・スキルになると自分を信じて続ける心構えが重要です（日本では、周囲になかなか理解してもらえないと思いますが😭、欧米開発者は、これがあたりまえの文化でした）。