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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。

List pinout compatible MCUs
List pinout compatible MCUs

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。

STM32G071RB Full and Partial match MCU List
STM32G071RB Full and Partial match MCU List

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

最新メインストリーム(汎用)プロトタイプ開発イメージ
最新メインストリーム(汎用)プロトタイプ開発イメージ

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。

STM32G0とG4のセキュリティ対応(出展:STM32 Security対応表に加筆)
STM32G0とG4のセキュリティ対応(出展:STM32 Security対応表に加筆)

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評価ボードLED不足対策のArduinoプロトタイプシールド。付属ブレッドボードに回路追加も容易。
NUCLEO評価ボードLED不足対策のArduinoプロトタイプシールド。付属ブレッドボードに回路追加も容易。

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))。


MCU:マイコン,STM32マイコン,Cortex-M4コアARMマイコン,FreeRTOS,STM32CubeMX,STM32G071,STM32G4,Azure RTOS,CMSIS RTOS,CMSIS-V1

STM32MCUでRTOS開発を行う時の3注意点、前編のSTM32CubeMX、HALに続き、本稿後編でCMSIS-RTOS関連を示します。

※木曜からの東京オリンピック4連休のため、通常金曜を本日水曜日に先行して投稿します。

前編は、STM32RTOS開発実例として、NUCLEO-G474RE FreeRTOS_QueuesサンプルプロジェクトのSTM32CubeMX(以下CubeMX)コード出力を使い、HALタイムベース変更の必要性を示しました。後編は、前編と同じ実例を使ってCMSIS-RTOSの注意点を示します。

FreeRTOS_Queues STM32CubeMXファイルのTasks and Queues

NUCLEO-G474RE FreeRTOS_QueuesサンプルプロジェクトのCubeMX構成ファイル:FreeRTOS_Queues.icoを開き、Middleware>FREERTOSのTasks and Queuesタブをクリックしたのが下図です。

FreeRTOS_QueuesのSTM32CubeMXファイルTasks and Queues
FreeRTOS_QueuesのSTM32CubeMXファイルTasks and Queues

2つのタスク:MessageQueuePro(Qプロデューサ:送信タスク)とMessageQueueCon(Qコンシューマ:受信タスク)と、1つのQ:osQueue(深さ1:ワード)を、CubeMXで自動生成するパラメタが設定済みです。関連投稿:NXP版FreeRTOSのQueueデータ送受信と同じです。

全て黒文字パラメタですので、変更も可能ですが、このままソースコードを自動生成(Alt+K)してください。

CMSIS-RTOS APIからFreeRTOS API変換(wrapper)

CMSIS-RTOS APIからFreeRTOS API変換
CMSIS-RTOS APIからFreeRTOS API変換

main.cのL125に、osQueueを生成するAPI:osMessageCreateが自動生成済みです。また、L134とL138に、MessageQueueProとMessageQueueConのタスク(Thread)を生成するAPI:osThreadCreateも自動生成済みなのが判ります。

ここで、API先頭にosが付くのは、CMSIS-RTOSのAPIだからです(L145のosKernelStartも同様)。詳細は、次章で説明します。

さて、L125のosMessageCreateへカーソル移動し、F3をクリックすると、cmsis-os.cのL1040へジャンプし、CMSIS-RTOS APIのosMessageCreateの中身が見えます。その中身が、L1055のxQueueCreateで、これはFreeRTOSのAPIです。

つまり、CubeMXが自動生成したのは、CMSIS-RTOS APIですが、その実体は、FreeRTOS APIであることが判ります。
この例のように、CubeMXが生成したCMSIS-RTOS APIは、cmsis_os.cで全てFreeRTOS APIへ変換されます。

CMSIS-RTOS

CMSIS-RTOSは、Cortex-Mコア開発元ARM社が定めたRTOS APIの規格です。
※CMSIS:Cortex Microcontroller Software Interface Standard

Cortex-Mコアには、FreeRTOS/Azure RTOS/mbed OSなど様々なRTOSが使えます。下層のRTOSが変わるとAPIも変わりますが、そのAPIを変換し、上層アプリケーションへ共通なRTOS APIを提供する、これにより、

  1. RTOSが異なっても、同じ開発アプリケーションが使えること
  2. Cortex-Mコアが異なっても、開発アプリケーション移植を容易にすること

これらがCMSIS-RTOSの目的です。

これをラップ(wrap=…を包む)と呼ぶことがあります。ラップ関数(wrapper)とは、下層API差を隠蔽し、上層アプリケーションへ同一APIを提供する関数のことです。STM32RTOS開発でのCubeMXの役目の1つは、使用するRTOSに応じたwrapperを提供することです。

現在、STM32RTOS開発のCubeMXがラップしているのは、FreeRTOSだけです。今後、FreeRTOSがAzure RTOSなどへ変わっても、開発アプリケーションをそのまま活用するために、今の時点からCMSIS-RTOS APIを使っている訳です。

Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7コア向けの共通RTOS APIがCMSIS V1、Cortex-A5/A7/A9と全Cortex-Mコア向けの共通RTOS APIがCMSIS V2です。STM32RTOS開発では、CMSIS V1を用います。

CMSIS-RTOS とFreeRTOSのAPI

UM1722にCMSIS-RTOS APIとFreeRTOS APIの一覧が示されています。抜粋したのが下表です。

FreeRTOSとCMSIS-RTOSのAPI
FreeRTOSとCMSIS-RTOSのAPI

接頭語にx/vなどが付くのがFreeRTOS API、osが付くのがCMSIS-RTOS APIです。

CubeMXが生成するコードは、常にCMSIS-RTOS APIですが、実体はFreeRTOS APIです。FreeRTOSが別のRTOSへ変わっても、CMSIS-RTOS APIは同じです。CMSIS-RTOS APIとFreeRTOS APIのwrapper分のオーバーヘッドは生じますが、下層RTOSに依存しない点は、先進的で優れています。

なおUM1722 Rev3には、単にAPI列記とwrapper、RTOSサンプルプロジェクトの簡単な説明が記載されているだけです。

まとめ

STM32MCUでRTOS開発を行う時の3注意点(前編:STM32CubeMX、HAL)に続き、本稿後編で3つ目のCMSIS-RTOSを示しました。

STM32RTOS開発のSTM32CubeMXが扱うRTOSは、現在FreeRTOSだけです。FreeRTOSが別のRTOSへ変わっても、CubeMXは、開発アプリケーション流用性を高めるためにFreeRTOS APIの代わりにRTOS共通CMSIS-RTOS APIを出力します。

CMSIS-RTOS APIには、Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7コア間で開発アプリケーション移植性が高いCMSIS V1を使います。

CMSIS-RTOS API変換オーバーヘッドがありますが、流用性、移植性に優れたRTOSアプリケーション開発ができる点は、優れています。

あとがき

残念ながらCMSIS-RTOS情報は、シェア1位AWSのFreeRTOSに比べ少なく、この少ない情報を使ってSTM32RTOS開発を行うのは、大変です。
※2位がAzureのAzure RTOS、3位がGCP(Google Cloud Platform)のmbed OS。関連投稿はコチラ

例えば、最初の図:CubeMXのTasks and QueuesのGUI設定パラメタが多いにもかかわらず、UM1722サンプルプロジェクト説明が少ない点などです。

RTOSは、複数タスク(CMSIS-RTOSではThread)間の優先順位差とRTOS自身の動作により、開発タスク処理状態が変わります。ベアメタル視点に加え、RTOS視点でのタスク開発と経験が求められます。QueueなどRTOS単独手段理解が目的のサンプルプロジェクトだけでは、RTOS開発経験は積めません。

弊社はこれらの対策として、効率的なRTOS基礎固め、STM32RTOSアプリケーションのプロトタイプ開発早期着手を目的としたSTM版RTOSアプリケーションテンプレート(仮名)を検討中です。その構想は、固まり次第、別稿にて示す予定です。

なお、NXP版FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、コチラで販売中です。

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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。

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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。

HALとLL比較(出典:STM32 Embedded Software Overvire)
HALとLL比較(※説明のため着色しています。出典:STM32 Embedded Software Overvire)

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。

NUCLEO-G474REのFreeRTOS_Queues
NUCLEO-G474REのFreeRTOS_Queues

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。

FreeRTOS Example List
FreeRTOS Example List

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。

FreeRTOS_Queues.ico
FreeRTOS_Queues.ico

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

FreeRTOS_QueseのTIM6とHook関数
FreeRTOS_QueseのTIM6とHook関数

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。

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ベアメタルサンプルソフトを活用したFreeRTOSユーザタスクの作り方を示します。先に結論を言うと、ベアメタルサンプルソフト無限ループ内に、RTOS待ち処理を挿入するだけでFreeRTOSタスク開発ができます。

図1 ベアメタル処理とFreeRTOSタスク処理並列多重
図1 ベアメタル処理とFreeRTOSタスク処理並列多重

RTOS環境のユーザタスク開発

IoT MCUをAWSやAzureなどのクラウドへ接続する時には、FreeRTOSやAzure RTOSなどのRTOSが必須です。クラウド接続用のRTOSタスク集が入ったライブラリを利用するからです。もちろん、このライブラリ内のタスク開発は必要ありません。

問題は、このIoT MCU RTOS環境で、ユーザタスクをどのように開発するかです。

RTOSの目的は、タスク独立性とリアルタイムなタスク並列多重、MCUハードウェア隠蔽です。ベアメタル開発経験者にとっては、ソフトウェア動作環境が著しく異なることが解ります。

RTOS開発障壁を下げるアプローチ

そこで、ベアメタル開発経験者は、先ずこのRTOS環境の理解に努めます。

セマフォやミューテックス、QueueなどRTOS特有の手段を理解します。弊社も各種FreeRTOS機能を説明しましたし、ウェビナー等でも同様です。但し、このアプローチAは、「RTOSの手段」理解が最初に来ますので、障壁が高いと感じる方も多いでしょう。筆者はそうでした。

そこで、お勧めするのは、RTOS手段をざっと読んだら、今度は逆に「RTOSの目的」からRTOS環境で、複数ユーザタスクを並列多重するアプローチBです。

複数ユーザタクスを、どうすればRTOSへ組込むかを検討するこの逆アプローチBは、Aよりもベアメタル開発経験者向きで、しかもRTOS手段は後回しですので障壁が低く感じられます。

ベアメタル処理のFreeRTOSタスク化と並列多重

2個のベアメタル処理をタスク化し、RTOSで並列多重処理する例で考えます。

・処理#1:緑LEDを、1秒毎にトグル点灯
・処理#2:赤LEDを、SW押下げでトグル点灯

ベアメタル開発経験者なら、どちらの処理も簡単に開発できます。処理概要は、最初図1の左側になります。

違いは判断内容で、処理#1が1秒経過、処理#2がSW割込みです。もちろん、両処理を並列に多重するのは、ベアメタル開発では工夫が必要です。処理#1と#2は、別々のプロジェクト、例えば2個のサンプルプロジェクトとして提供されるのが一般的です。

両処理をタスク化して組込むRTOSには、LPCXpresso54114のSDK付属generic_freertosプロジェクトを用います。“generic”が示すように、ハードウェアに依存しない汎用的なFreeRTOSプロジェクトです(generic_freertosの詳細は、コチラの関連投稿を参照してください)。

RTOSへ組込んだ時のタスク処理概要が、図1の右側です。ベアメタルとの違いは、タスク#1は、遅延処理vTaskDelayを無限ループに加えること、タスク#2は、割込みISRからの同期セマフォ受信を無限ループに加えることだけです。

両処理へ追加したのは、どちらも「RTOS処理待ち」です。この処理待ちを、RTOSが解除/待ちに切替えることで、複数タスクが並列に動作します。

RTOSは、複数タスクを処理待ち状態にし、処理待ちタスクの中から優先順位に応じて1個のタスクを実行状態に割当てます。RTOS(Kernel)自身が、順位判断や実行タスクの切替え、タスク実行状態の保存/リカバリのためスタックプッシュ/ポップ処理を行い、それらの処理間隔がTICK_RATEです。

リアルタイムでタスクを切替えるには、高速なKernel動作(AWSによると25MHz以上)と短期間のTICK_RATE(通常1ms)が必要で、タスク数に応じてスタック使用量(AWS RAM 64KB以上)は急増します。
※数値で示したAWS FreeRTOS必須条件の詳細は、コチラのハードウェア最小仕様要件を参照してください。

要するに、RTOSへユーザタスクを追加するには、ベアメタルでユーザ処理を開発し、その無限ループ内にRTOS処理待ちを加えさえすれば、RTOSユーザタスクになります。

ベアメタル開発経験者がデバッグし慣れた処理がそのままRTOSユーザタスク開発にも使え、RTOS処理待ちは、generic_freertosに実装済みのセマフォとQueueのRTOS手段だけでも、リアルタイムタスク並列多重のRTOSアプリケーション開発ができます。

まとめ

本稿は、IoT MCU RTOS環境でユーザタスクを開発し、FreeRTOSへ実装する方法として、ユーザ処理をベアメタルで開発し、無限ループ内へRTOS処理待ちを加えタスク化する方法を説明しました。

RTOS処理待ちは、セマフォとQueueのRTOS手段を理解していれば、プロトタイプ段階のFreeRTOSアプリケーションとしては十分です。ユーザ処理を自主開発する代わりに、ベンダ提供のベアメタルサンプルソフトを活用すれば、豊富なサンプル処理のFreeRTOSタスク化も簡単です。

タスク化処理を組込むRTOSには、NXP)LPCXpresso54114 SDK付属のgeneric_freertosプロジェクトを使います。このプロジェクトは、ハードウェア非依存の汎用FreeRTOSプロジェクトで、セマフォとQueueを実装済みです。そこで、これら2つのRTOS手段を手始めに理解すれば、RTOS開発障壁も低くなります。

あとがき

本稿で示したユーザタスク追加方法により開発したNXP)LPCXpresso54114(Cortex-M4/150MHz、Flash/256KB、RAM/192KB)で動作確認済みのFreeRTOSアプリケーションテンプレートは、6Eにリリース予定です(ADC入力とLCD出力、VCOM入出力処理も追加済み)。

FreeRTOS Application Template (NXP Version)
FreeRTOS Application Template (NXP Version)

このテンプレートには、FreeRTOSプロジェクトに加え、同じアプリケーション動作のベアメタルプロジェクトも添付します。ベアメタル処理に処理多重の工夫を加えた弊社Cortex-M0+/M3コア向けBaseboardテンプレートを、Cortex-M4コアへも適用したベアメタルプロジェクトです。

FreeRTOS開発とベアメタル開発の、Flash/RAM使用量差、開発難易度、消費電力差などCortex-M4コアMCU開発で実務上知りたい事柄を直接比較・評価することが可能です。また、どちらのプロジェクトも、基本的アプリケーションのテンプレート(=スタートプロジェクト)としても活用でき、プロトタイプ開発に最適です(FreeRTOS/ベアメタルの2プロジェクト+説明資料、税込2000円)。

また、STマイクロエレクトロニクス)STM32G4(Cortex-M4/170MHz、Flash/512KB、RAM/96KB)対応版も開発を予定しています。

FreeRTOSアプリケーションテンプレートを使ったプロトタイプ開発の次の段階としては、セマフォやQueue以外のミューテックスやイベントグループなどのより高度なRTOS手段の利用や、高速でRAM使用量も少ないタスク通知手段などのチューニング開発へとステップアップすることです。

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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😄。

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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。

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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

STM32U5ベンチマーク(出典:公式ブログ)
STM32U5ベンチマーク(出典:公式ブログ)

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

STM32マイコンセキュリティ機能一覧(出典:ウェビナー資料)
STM32マイコンセキュリティ機能一覧(出典:ウェビナー資料)

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(出典:STサイトに加筆)
STM32ファミリMCUコア(出典:STサイトに加筆)

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。

最新メインストリーム(汎用)プロトタイプ開発イメージ
最新メインストリーム(汎用)プロトタイプ開発イメージ

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😅。

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2021年6E目標に、FreeRTOSアプリケーションテンプレート新発売(税込価格2000円予定)を目指しています。このFreeRTOSアプリケーションテンプレート構想を示します。

FreeRTOSアプリケーションテンプレート構想骨子

FreeRTOSアプリケーションテンプレート構成ボード
FreeRTOSアプリケーションテンプレート構成ボード
  • 実務利用可能なFreeRTOSアプリケーションテンプレート提供
  • FreeRTOS開発とベアメタル開発のアプリケーション直接比較可能
  • 第1弾はNXP)LPCXpresso54114のSDK(Software Development Kit)で開発、次回STMのコード生成ツールなど利用予定

FreeRTOSソフトウェア開発は面白いです。従来ベアメタル開発手法が使える部分と、新たにFreeRTOS向きの工夫が必要な部分、つまり差分があるからです。

弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、この面白さや差分を開発者に味わって頂き、IoT MCUのRTOS普及期に備えることを目的に開発しようと考えています。

対象者は、既にMCUベアメタル開発ができ、新たにFreeRTOSを習得したい開発者とします。過去に弊社テンプレートのご購入者様は、50%割引特典の1000円で購入できます。MCUコアは、FreeRTOS能力を十分引き出すCortex-M4クラスを利用します。

FreeRTOS講座問題点

MCUベンダによるFreeRTOS講座は、①FreeRTOS基礎知識、②FreeRTOSのIDE利用方法、③クラウド接続例など盛りだくさんの内容です。

  1. FreeRTOS基礎知識で、セマフォなどのFreeRTOS関連技術やタクス分割、ユーザタスクプライオリティ、RAM使用量増加などが理解できますが、サンプルコード以外の具体的なアプリケーションでもFreeRTOSを動作させたいと欲求不満になります。
  2. FreeRTOSのIDE利用時、特にコード生成ツールをIDEと併用する場合、①で使ったFreeRTOSサンプルソースコードに、更にベアメタル開発が前提のコード生成ツール出力コードも加わるため、追加分がFreeRTOS理解の邪魔になります。
  3. IoTクラウド接続にFreeRTOSは必須です。しかし、主流のAWS(Amazon Web Services)以外にもMicrosoftのAzureなどもあり、FreeRTOS以外の様々な知識(例えばMQTTプロトコルなど)がクラウド接続のためだけに必要です。

FreeRTOS本体とユーザ追加タスク、この「両方の動作」をしっかりと把握しないとFreeRTOS開発のメリットが享受できないこと、これがベアメタル開発との最大の差です。

FreeRTOSとベアメタルとの違いを理解することが最優先、2. はSDK利用で回避、3. は時期尚早です。

ベンダ講座の主旨は、①FreeRTOS基礎知識に加え、自社製品へのユーザ囲い込みも目的のため、②や③は必然です。しかし、現段階ではFreeRTOSそのものを知り、IoT MCUのRTOS普及期(FreeRTOS、Mbed OS、μITRONなど)に備えるためのツールが欲しいと思い、ネット検索しましたが見当たりません。

そこで、開発するのが弊社FreeRTOSアプリケーションテンプレートです。

FreeRTOSアプリケーションとベアメタル比較

FreeRTOSサンプルコードは、セマフォなどのFreeRTOSで使う技術解説が目的です。従って、サンプル付属タスクはシンプルで解り易く作られています。

サンプルコードは、実務アプリケーションとは乖離しており、タスク分割やユーザタスクが複数ある時の優先順位設定、RAM使用量がベアメタル比どれ程増加するかなど肝心のFreeRTOS実務利用時ノウハウは、サンプルコードからは判りません。

そこで、弊社が過去提供してきたベアメタル開発のIoT Baseboardテンプレートと同じ動作のアプリケーションを、FreeRTOSを使って開発します。つまり、同じ評価ボードで同じアプリケーション動作を、FreeRTOSとベアメタルの両方で開発します。

ベアメタル開発IoT Baseboardテンプレート(評価ボードはFRDM-KL25Z、これがLPCXpresso54114に変る)
ベアメタル開発IoT Baseboardテンプレート(評価ボードはFRDM-KL25Z、これがLPCXpresso54114に変る)

FreeRTOS/ベアメタル両アプリケーションの比較により、複数実務タスクでの優先順位設定やRAM増加量が具体的に判ります。また、優先順位やRAM使用法などのFreeRTOS重要パラメタを変えた時の動作変化も判ります。

もちろん一例にすぎませんが、FreeRTOS/ベアメタルのアプリケーション差、開発困難/容易、消費電力差など、実務開発時に知りたい事柄を評価でき、かつ、基本的なFreeRTOSアプリケーションのテンプレートとしても利用可能です。
※FreeRTOS/ベアメタル評価は、ご購入者様ご自身で行ってください。

FreeRTOSアプリケーションテンプレートは、下記動作を予定しています。

  • 評価ボード搭載LED周期点滅とVCOMメッセージ入出力
  • Arduinoプロトタイプシールド搭載ユーザSWプッシュによる搭載LED点滅
  • Baseboard搭載LCDメッセージ出力とポテンショメータADC変換値のLCD出力

FreeRTOS/ベアメタル両アプリケーションは、評価ボード+Arduinoプロトタイプシールド+Baseboardで動作確認済みです。FreeRTOSアプリケーションテンプレートには、FreeRTOS/ベアメタルそれぞれの動作プロジェクトファイルがあり、FreeRTOSアプリケーション詳細説明を付属資料へ添付します。
※ベアメタルアプリケーションの説明は、紙面が多くなり、過去弊社テンプレートご購入者様には不要ですので省略予定です。

SDKとコード生成ツールのAPI比較

FreeRTOSアプリケーションテンプレートの第一弾評価ボードは、NXPのLPCXpresso54114 (Cortex-M4/100MHz、256KB/Flash、192KB/RAM)を使います。

弊社MCU RTOS習得(2020年版)の解説にも使っていること、FreeRTOSサンプルコードが11種類と多く、かつSDKで提供されていることが理由です。

SDKとコード生成ツールのAPI比較は、コチラの関連投稿の3章をご覧ください。SDK利用を、関連投稿ではMCU設定タイプと記載しています。

APIパラメタが多いのがSDKです。このパラメタをFreeRTOS側でも使う可能性があること、コード生成ツールの使い方を別途説明しなくてもFreeRTOSサンプルコードのみに集中できること、これらも第一弾評価ボードにLPCXpresso54114を選定した理由です。

STマイクロエレクトロニクスのコード生成ツール:STM32CubeMXも、FreeRTOSアプリケーション開発に適応済です。第1弾はSDK利用ですが、STM32G4(Cortex-M4/170MHz、512KB/Flash、96KB/RAM)評価ボードなど、コード生成ツール利用のCortex-M4クラスMCUも、順次FreeRTOSアプリケーションテンプレートを開発したいと考えています。

クラウド接続はブラックボックスライブラリ利用

IoT MCUと接続するクラウドは、無償ではありません。接続には、クラウド側から有償接続ライブラリを取得し、これをIoT MCUのFreeRTOSへ組込んだ後、必要な接続APIを利用します。

有償ライブラリ自身は、ユーザがその内容を変える必要は無く、ブラックボックスとして利用するだけです。IoTクラウド接続時には必須ですが、FreeRTOS理解・習得時には不要です。

まとめ

Cortex-M4クラスのIoT MCUへFreeRTOSを利用するメリットは、独立の単体タクス設計ができ開発タスク資産化も容易なことです。

しかし、複数タスクをFreeRTOSで上手く動作させるには、タスク間の優先順位設計やRAMメモリ使用法などベアメタル開発には無かったFreeRTOS向けの新スキルが必要になります。

これらスキル習得とFreeRTOS基礎固め、FreeRTOS/ベアメタル比較評価のため、開発者個人で低価格購入できるFreeRTOSアプリケーションテンプレートを6E目標に開発予定です。これは、基本的なFreeRTOSアプリケーションのテンプレートとしても利用可能です。

発売時には、FreeRTOSアプリケーションで実際に使用した実務FreeRTOS技術、優先順位設計結果なども付属資料で示します。

本FreeRTOSアプリケーションテンプレートに関するご意見などは、info@happytech.jpへお寄せください。

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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。