Cypress社のPSoC 4/PSoC 4 BLE/PRoCマイコンに関連した情報、Tipsなどをまとめています。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコンARMマイコン,IoTマイコン,半導体,半導体不足

経産省が2021年6月4日に発表した「半導体・デジタル産業戦略」について、専門家の評価は悲観的です。

我々IoT MCU開発者は、ホノルル便パイロットを見習い、対応策を持つべきだと思います。

経産省半導体・デジタル戦略の評価

今こそ日本の大手電機各社は半導体技術の重要性に気付くべき、EE Times Japan、2021年6月15日

日本の半導体戦略は“絵に描いた餅”、TechFactory、2021年6月16日

日本の半導体ブームは“偽物”、再生には学校教育の改革が必要だ、EE Times Japan、2021年6月22日

専門家が日本政府や経産省の方針を批判するのは、コロナ対策と同様、当然です。また下記、英)Financial Times評価を紹介した記事からも、専門家評価と同様、概ね懐疑的であることが判ります。

半導体製造業の日本の取組みに対する海外メディア評価、Gigazine、2021年7月6日

この戦略結果として生じる半導体・デジタル産業の市場変化の影響を直接受けるのは、我々IoT MCU開発者です。しかも、結果がでるまでの時間は、ますます短くなっています。この分野が、自動車や次世代通信などを含む「全ての産業の要」だからです。

経産省戦略資料は、コチラからダウンロードできます。概要・概略だけでも相当な量があり、対象がMCU技術者ならまだしも、マネジメントや一般技術者が、本当に要点を把握できるか、筆者でも疑問に感じます。

ホノルル便緊急事態対策

かつて護送船団方式ともいわれた日本産業の舵取りは、成功もありますが失敗も多いです。同調圧力に弱い日本人には、この方式が向いていたのかもしれません。

問題は、舵取りの結果生じる市場変化に、どう対応するかです。

対応策ヒントの1つになるのが下記記事です。

太平洋の真ん中でエンジン停止したらどうなるか、東洋経済、2021年6月27日

パイロットは、太平洋上での緊急事態対応のため、60分毎に東京/ミッドウェー/ホノルルの天候情報を集め、燃料残量や対地速度などの機体状況を確認し、180分以内に着陸できる空港を検討するのです。しかも、この緊急事態は、パイロットが入社し定年退職するまでに一度も経験することの無い0.024%の発生確率でもです。

ホノルル便パイロットの緊急事態対応(出展:記事)
ホノルル便パイロットの緊急事態対応(出展:記事)

この東京~ホノルル便エンジン停止などの緊急事態発生確率に比べると、半導体・デジタル産業の国による舵取り失敗確率は、高いと思います。

我々MCU開発者も、ホノルル便パイロット並みとはいかなくても、せめて開発が一段落付く毎に、最新IoT MCU状況を確認し対応を検討することは重要です。一段落が付いた時は、開発に使ったMCUの利点欠点を把握直後なので、他MCUとの比較も精度良くできるからです。

この検討結果をどのように反映するかは、開発者次第です。

お勧めは、もしもの時の「第2候補IoT MCU案:Plan Bを、開発者個人で持つこと」です。Plan Bは、たとえ同じARM Cortex-Mコア利用であっても、ベンダ毎に手間やAPIが異なるIoT MCU開発に、心理的余裕を与えます。Non ARMコア利用ならなおさらです。

個人でなら、同調圧力に関係なく、自分の開発経験や勘を使ってPlan Bを検討できます。

まとめ

2021年6月経産省が発表した半導体・デジタル産業戦略の専門家評価は、悲観的です。国の舵取りが失敗した例は、過去の電機や半導体企業の衰退が物語っています。巨額投資と市場シェアの両方が必要な半導体・デジタル分野は、既に弱体化した国内企業の巻返しにも期待はできません。

舵取り失敗確率は、現役ホノルル便パイロットが、太平洋上で緊急事態に出会う確率よりも高いでしょう。

最先端デバイスを利用するIoT MCU開発者の対応策の1つは、開発が一段落付く毎に、最新半導体・デジタル市場を確認し、もしもの時の第2 IoT MCU利用案:Plan Bを開発者個人で持つことです。

個人で安価にPlan Bを持つため、評価ボード動作確認済み各種マイコンテンプレートはお役に立てると思います。関連投稿:半導体不足とMCU開発案に、Plan B構成案もあります。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コア,Cortex-M4コアテンプレート,アプリケーション,IoTマイコン,FreeRTOS,LPCXpresso54114

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。

JACOB's Blog
JACOB’s Blog

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

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

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😄。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コア,Cortex-M4コアRaspberry Pi,Arduino,LPCXpresso54114,半導体不足

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
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。

MCU評価ボード載せ替えプロトタイプ開発案
MCU評価ボード載せ替えプロトタイプ開発案

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)
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)

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。

LPCXpresso54114の150MHz動作
LPCXpresso54114の150MHz動作

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。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,MPU/SBC:IoT用プロセサ,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コアアプリケーション,IoTデバイス,AI,半導体,ムーア

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)
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)
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)

ルネサスのCNNアクセラレータ(出典:ニュースルーム)
ルネサスのCNNアクセラレータ(出典:ニュースルーム)

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。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コア,Cortex-M4コアIoTマイコン,ルネサスエレクトロニクス,市場予測,AI,半導体,シンギュラリティ

Runesas

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

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。



RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コア,Cortex-M4コアIoTデバイス,微細化,汎用MCU,製造プロセス,半導体,Flash

先端半導体の供給不足
先端半導体の供給不足

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。

IoT MCUの将来
IoT MCUの将来

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

サイト関連,RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,お知らせ,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コアMCU開発,blog,配慮,心構え

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。

オープンソースCMSのWordPressによるBlog投稿

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。

  1. 約2年前に導入されたWordPressの新しいGutenbergエディタ対策
  2. 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。

  1. スケジュール立案時は、マージンを織り込む
  2. 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)。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コア,Cortex-M4コアARMマイコン,Cortex-M0+,IoTマイコン,Cortex-M4,STM32Fx,STM32G0x,FRDM-KL25Z,Baseboard

COVID-19パンデミックの2020年も残すところ2週間になりました。2020年の金曜ブログ投稿は本日が最後、次回は2021年1月8日(金)とし休暇に入ります。

※既存マイコンテンプレートは、年中無休、24時間販売中です、いつでもご購入お持ちしております。

2020マイコンテンプレート案件総括

  1. 🔴:Cortex-M4コア利用のマイコンテンプレート開発(2020年内)
  2. 🟡:FRDM-KL25ZとIoT汎用Baseboard利用のKinetis Lテンプレート発売(12月)
  3. 🟢:IoT MCU向け汎用Baseboard開発(10月)
  4. 🟢:STM32FxテンプレートV2発売(5月)
  5. 🟢:STM32G0xテンプレートV2発売(5月)

1のCortex-M4テンプレート開発は、STM32G4のRoot of Trustと、NXP LPCXpresso54114のRTOSサンプル解説で、Cortex-M4テンプレート化には程遠い状況です(赤ステータス)。

2のKinetis Lテンプレート(FRDM-KL25Z、Cortex-M0+/48MHz、Flash:128KB、RAM:16KB)は、添付説明資料作成が未着手です(黄ステータス)。

3のArduinoプロトタイプシールド追加、IoT MCU汎用Baseboardは完成しました(緑ステータス)。

4と5のSTM32FxテンプレートSTM32G0xテンプレート発売までは、ほぼ順調に進みました(緑ステータス)。

対策としてブログ休暇中に、2のKinetis Lテンプレート完成と、これに伴うHappyTechサイト変更を目標にします。
1のCortex-M4テンプレート開発は、2021年内へ持越します。

ブログ記事高度検索機能(1月8日までの期間限定)

休暇中、ブログ更新はありません。そこで、読者の気になった過去の記事検索が、より高度にできる下記Googleカスタム検索機能を、1月8日までの期間限定で追加します。

上記検索は、WordPressのオリジナル検索(右上のSearch…窓)よりも、記事キーワード検索が高度にできます。少しでもキーワードが閃きましたら、入力してご活用ください。

あとがき

激変の2020年、テンプレート関連以外にも予定どおりに進まなかった案件や、新に発生した問題・課題も多数あります。例年より少し長めの休暇中、これらにも対処したいと考えております。今年のような環境変化に対し、柔軟に対応できる心身へ変えたいです(ヨガが良いかも? 3日坊主確実ですが…😅)。

本年も、弊社ブログ、HappyTechサイトをご覧いただき、ありがとうございました。
今後も、引き続きよろしくお願いいたします。よいお年をお迎えください。

RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,MPU/SBC:IoT用プロセサ,Kinetisマイコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コア,Cortex-M0コア,Cortex-M3コア,Cortex-M23コアIoTマイコン,Bluetooth Low Energy,Bluetooth,IoT,IoTエッジMCU,Wi-Fi6,Bluetooth LE 5.2

IoTに適した無線LANの条件とは?(TechTarget、2020年11月27日)記事を紹介し、IoT MCU関連のプライベート網無線LAN規格を説明します。

IoT向き無線LAN条件と規格

纏まった良い記事なので、一読をお勧めします。

記事を要約すると、IoT向きの無線LANの選定には、3つの検討ポイントがあります。

  1. 省電力性:バッテリーだけで長時間無線LAN通信ができる
  2. 長距離伝送性:アクセスポイント(AP)から1km以上離れる場合がある
  3. 国より異なる利用周波数の空き状態確認

各ポイントを満たす無線LAN規格として下記3つを挙げ特徴を説明しています。

  • IEEE 802.11ah(別名Wi-Fi HaLow):Target Wake Time(TWT)により通信タイミングを調整しAP通信競合を防ぐと同時にスケジュールタイムまでスリープし電力消費を抑える
  • IEEE 802.11ba:TWTに加えWake-Up Radio省電力機能を利用しAPからの通信要求に対応
  • IEEE 802.11af: 54MHz~698MHz利用で900MHz~1GHzの802.11ah/802.11baより長距離伝送可能
    ※11afは、テレビ用ホワイトスペースのVHF/UHFバンド(54 MHz~790 MHz)利用なので空き状態により耐ノイズ注意

IoT向き無線LANとBluetooth

無線LANには、2.4GHz利用、数m~10m程度の「近距離無線通信規格」:IEEE 802.15.1(別名Bluetooth)もあります。コイン電池で1年以上動作できるなど超省電力動作ですが、低速です。PCやスマートフォンでは、マウス/キーボード/ヘッドホンなどの周辺機器との接続に使われます。

より高速、より長距離(400m程度)、より高スループットを目指し、Bluetooth v4.2、Bluetooth 5などと規格が変化しています。

IoT MCUへの実装は、Bluetooth 5内蔵MCUBluetooth 5モジュールとMCUを接続する方法があります。

IoT 向き無線LANとPC/スマホ向き無線LAN

2020年12月時点のPC/スマートフォン無線LAN規格が下表です(出展:NTT西日本公式ホームページ)。

規格 周波数帯 最大通信速度
IEEE 802.11b 2.4GHz 11Mbps
IEEE 802.11g 2.4GHz 54Mbps
­­­­IEEE 802.11a 5GHz 54Mbps
IEEE 802.11n 2.4GHz 600Mbps
5GHz
IEEE 802.11ac 5GHz 6.9Gbps
IEEE 802.11ad(WiGig) 60GHz 6.8Gbps
IEEE 802.11ax 2.4GHz 9.6Gbps
5GHz

IoT向き無線LANと異なるのは、周波数帯がより高周波の2.4GHz/5GHzを利用する点と、新規格11ac/11ad/11ax、従来規格11b/11g/11a/11n、ともにデータ伝送速度が速い点です。スマホのAPは、家庭や店舗に設置された無線LANルータで、高周波利用のため伝送距離は精々100m程度、60GHzの11adでは10m程度です。公衆網5G高速化に伴い新無線LAN規格:11ac/11ad/11axが普及しつつあります。

動画再生などの利用形態も多いPC/スマホ向き無線LANは、「高速大容量化」が求められます。IoTの「長距離省電力」要求とは、異なる無線LAN規格となっています。

まとめ:IoT MCUプライベート網の無線LAN規格

無線LANアクセスポイントからの伝送距離変化
無線LANアクセスポイントからの伝送距離変化

プライベート網無線LAN規格は、APからの伝送距離により、

  1. 「近距離(10m以下)超省電力」規格(周辺機器向き):Bluetooth(IEEE 802.15.1)
  2. 「短距離(100m程度)高速大容量」規格(PC/スマホ向き):IEEE 802.11a/11b/11g/11n/11ac/WiGig(11ad)/11ax
  3. 「長距離(1km以上)省電力」規格(IoT向き):Wi-Fi HaLow (IEEE 802.11ah)/11.af/11.ba

の3種類があります。

IoT MCUには、最新のBluetooth 5や屋外や1km半径の広い敷地内でも使える長距離省電力規格のWi-Fi HaLowが望まれるようです。

但し、普及済みのPC/スマホ向き無線LAN規格が使えると、屋内の既存PC/スマホ無線LANルータをインターネット空間へのAPに利用でき、常時電力供給も可能なため、低コストIoT MCUを実現する方法になりうると思います。


RL78マイコン,MCU:マイコン,LPCマイコン,MPU/SBC:IoT用プロセサ,Linux,Kinetisマイコン,Windows,PC:パソコン,STM32マイコン,PSoC/PRoCマイコン,MSP432マイコン,Cortex-M0+コアCortex-M0+,Windows 10,Cortex-M4,セキュリティ,Edge MCU,IoTエッジ,Linux,CPU,マルチコア

PCのCPUは、IntelとAMDの2社が独占状態でした。しかし、AppleがARMベースの新CPU:M1を発表し、そのコストパフォーマンスは、Intel/AMDの3倍(!)とも言われます(記事:「ソフト技術者もうなるApple「M1」の実力、新アプリに道」や、「Apple M1の実力を新世代のIntel/AMD CPUと比較」など)。

本稿は、これらPC CPUコアの現状から、次世代IoT MCUコアの3層構造と筆者希望的観測を示します。

CPUコア:Apple/Intel/AMD

筆者が学生だった頃は、マシン語のPCソフトウェアもありました。CPUコア性能が低いため、ユーザ要求を満たすアプリケーション開発には、ソフトウェア流用性や開発性を無視したマシン語開発もやむを得ない状況でした。

現在のCPUコア性能は、重たいGUIやネットワーク処理を複数こなしても、ユーザ要求を満たし、かつ流用性も高いC/C++などの高級言語でのアプリケーション開発が普通です。Appleは、この状況でIntel/AMDコストパフォーマンス比3倍のM1 CPUを開発しました。

このM1 CPUを使えば、従来CPUのボトルネックが解消できるために、より優れたGUIや新しいアプリケーションの開発が期待できます。

このM1実現の鍵は、5nmルールの製造技術と新しいCPU設計にあるようです。

MCUコア:ARM/Non ARM

MCUはARMコアとNon ARMコアがありますが、Non ARMコアのコストパフォーマンス比は、M1程ではありません。従って、主流はARM Cortex-M系シングルコア採用MCUで、事実上ARMコア独占状態です。開発言語はC言語でベアメタル開発、製造プロセスも数10nmと、いわば、数10年前のIntel独占CPUコアに近い状況です。

RISC-Vという新しいMCUコアも出てきましたが、まだ少数派でその性能も未知数です。Intel/AMD CPUと比較記事の最後に記載された「競争こそユーザの利益」には、MCU世界はなっていません。

ARMはコア設計図のみ提供し、デバイス実装はMCUベンダが担当します。従って、現状のMCU世界が続く場合には、MCU高速化は製造技術進化とマルチコア化が鍵です。

ARMは、エッジAIに向けたNPUを発表しました。独自MCUコアと付随する開発環境を提供でき、かつコストパフォーマンスがARMコアの数倍を実現できるMCUベンダが無い現状では、ARMの頑張りがIoT MCUを牽引すると思います。

NVIDIAによるARM買収が、今後のARM動向に及ぼす影響は気になる状況ではあります。

IoT MCUコア

MCUコアとCPUコアの一番の差は、ユーザ要求コストです。これは、同じコアのMCU製品に、内蔵周辺回路やFlash/RAM容量の異なる多くのデバイスをベンダが提供中であることからも解ります。ユーザは、MCUに対して無駄なコストは払いたくないのです。

つまり、MCUデバイスはアプリケーション専用製品、CPUデバイスは超汎用製品、ここが分岐点です。

IoT MCUには、エッジAI、セキュリティ、無線通信(5GやWi-Fi)などのIoT機能追加が必要です。これら機能を並列動作させる手段として、RTOSも期待されています。この状況対応に、MCUコアも高性能化やマルチコア化に進化しつつあります。

セキュリティや無線通信は、予め決まった仕様があり、これら対応の専用ライブラリがベンダより提供されます。但し、セキュリティは、コストに見合った様々なセキュリティレベルがあるのも特徴です。ソフトウェア技術者は、専用ライブラリのMCU実装には神経を使いますが、ライブラリ本体の変更などは求められません。この仕様が決まった部分を「IoT基本機能」と本稿では呼びます。

MCUソフトウェア開発者が注力すべきは、ユーザ要求に応じて開発するIoTアプリケーション部分です。この部分を、「IoT付加機能」と呼び、「IoT基本機能」と分けて考えます。

ユーザのアプリケーション専用MCU製品意識は、IoT MCUでも変わりません。例えば、IoT基本機能の無線機能は不要や、ユーザがコストに応じて取捨選択できるセキュリティレベルなどのIoT MCU製品構成になると思います。一方、IoT付加機能だけを実装するなら、現状のMCUでも実現可能です。

以上のことから、IoT MCUは3層構造になると思います。

IoT MCUコアの3層構造
IoT MCUコアの3層構造

機能 追記
Back End IoT MCU IoT基本機能+付加機能+分析結果表示 収集データ分析結果ビジュアル表示
IoT MCU IoT基本機能+付加機能 高性能、マルチコア、RTOS利用
Front End IoT MCU センサデータ収集などのIoT付加機能
最小限セキュリティ対策
収集データは上層へ有線送信
コスト最重視

最下層は、ユーザ要求アプリケーションを実装し、主にセンサからのデータを収集するFront End IoT MCUです。ここは、現状のARM/Non ARMコアMCUでも実現できIoT付加機能を実装する層です。デバイスコスト最重視なので、最小限のセキュリティ対策と収集データを有線、または無線モジュールなど経由で上位IoT MCUへ送信します。IoT MCUサブセット版になる可能性もあります。

中間層は、高度なセキュリティと市場に応じた無線通信、エッジAI機能などのIoT基本機能がフル実装できる高性能MCUコアやマルチコア、RTOS利用へ進化した層です。IoT付加機能も同時実装可能で、下層の複数Front End IoT MCUが収集したセンサデータを、まとめて上位Back End IoT MCUまたは、インターネット空間へ直接送信できます。製造技術進化とマルチコア化、ARM新コア(Cortex-M23/33/55など)が寄与し、IoT MCUの中心デバイスです。

最上層は、第2層のIoT MCU機能に加え、インターネット空間で収集データを分析・活用した結果をユーザへビジュアル表示する機能を追加した超高性能MCUコア活用層です。自動車のADAS(Advanced Driver-Assistance Systems:先進運転支援システム)のおかげでユーザへのビジュアル表示要求はより高度になります。このユーザ要求を満たす次世代の超高性能IoT MCU(またはMPU)が実現します。

最下層のFront End IoT MCUは、現状のCortex-M0+/M4コアで弊社テンプレート適用のMCUが生き残ってほしい、というのが筆者の希望的観測です。
それにしてもAppleのコスパ3倍M1、凄いです。iPhoneもそうですが、抜きん出た技術と経営能力、Jobs精神、健在ですね。