成功を収める IoT 適切な価格で最適なソリューションを提供するには、ユースケースを深く理解し、さまざまなコンポーネントとテクノロジー間のトレードオフの長いリストを設計する必要があります。
コストを最小限に抑えながら機能と機能を最大限に活用することは、継続的なバランスをとる作業であり、選択肢の数は圧倒される可能性があります。 メニューには、SoC の選択、OS とソフトウェア プロトコル、ワイヤレス接続オプションと RF、ネットワークの使用、電力と熱の管理、バッテリー寿命、利用可能な IoT 規格が含まれます。 これらの選択に影響を与えるその他の要因には、サイバーセキュリティのニーズ、動作周波数とデータ レート、リアルタイムとレイテンシの要件、ペイロード サイズ、サイバーセキュリティ、コンシューマ グレードと産業グレードの両方の耐久性、パッケージングとサイズ、システムの信頼性、AI、および全体的なコストの制約があります。
「IoT システムの設計は、コストを削減するというプレッシャーに常にさらされています。 シノプシス. 「コストがかかる場合、新しい機能を追加するのが難しい場合があります。 たとえば補聴器を例にとると、このテクノロジーには非常に高度な電力機能が組み込まれており、小型デバイスでのオーディオ処理の電力を大幅に削減できます。 補聴器メーカーは何年も前からこれを行ってきましたが、他の IoT 分野では、これらの技術に関連するコストが増加しているため、これらの技術の一部を採用していません。 電力効率と低コストの間には常にトレードオフが存在するため、バッテリ寿命を延ばすために顧客が支払う意思があるかどうかという問題が常に存在します。 開発に時間がかかりすぎたり、コストがかかりすぎたりする高度なテクノロジー、手法、および最適化があります。 ソリューション プロバイダーが、従来の半導体ベンダーによって行われる一般的な次世代の漸進的なアップグレードを上回る統合ソリューションを考案するまで、特に消費者向けおよび産業用アプリケーションでは、コストが引き続き IoT SoC 設計決定の主な要因となるでしょう。」
設計全体に対する設計最適化効果
IoT 設計の最適化はアプリケーション固有であり、全体的な設計パラメーターに影響を与えます。 たとえば、大規模な工業用化学プラントでは、温度監視が重要です。 温度が高すぎると、プロセスの誤動作は危険であり、危険な化学物質の漏れや爆発を引き起こす可能性があります。 IoT を使用して、温度や漏れを監視できます。
この場合、全体的な設計要件は実際には非常に単純です。 温度を監視する IoT システムは、温度が事前に設定された制限を超えているかどうかを追跡するだけで済みます。 漏れ検出の場合、システムは漏れが発生したことを検出するだけで済みます。
ここで、IoT ベースの漏れ検出システムの MCU は、30 秒以下ごとにセンサーと対話するだけで済みます。 リークが発生すると、IoT はサーバーまたは担当の管理者にアラームを送信しますが、それ以外はスリープ モードのままです。 アラートまたはアラームが設定されている場合でも、高いスループットを必要とせずに小さなパケットのみが必要です。 Matter、LTE-M、Wi-SUN などの多くの低電力ワイヤレス ネットワークを使用できます。
同様に、監視アプリケーションでは、複数のプラントがセットアップされた大規模なプラントにカメラが保管されており、Wi-Fi または同様のテクノロジを使用した定期的なビデオ ストリーミングが必要です。 このシナリオでは、ビデオをサポートするために、より高いスループットが必要です。 より高いスループットをサポートするために必要な追加の電力は、全体的なバッテリー寿命に影響を与えます。 設置にスマートな街路灯や信号機が含まれる場合、通常は電源が利用できるため、バッテリー寿命についての懸念は少なくなります。
「これの一部を推進しているのは、ワークロード固有のチップに関しては、AI の性質が物事をかなり変えていることです」と、 ルネサス. 「CPU が X、Y、Z の機能を実行するのではなく、すべてのワークロードに関連するオーバーヘッドがありません。 そんなことはもうありません。 必要なソリューションを推進するために、これらすべての企業がより垂直的になっているのはそのためです。 また、特定のコネクタの配置が違いを生む可能性がある場合、電気的機能と機械的機能の相互作用がはるかに重要になっています。 そのため、システム レベルのサポートとシステム レベルの設計に取り組む CAD 企業がますます増えています。」
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IoT 設計コンサルティング会社 Voler Systems の社長である Walt Maclay 氏は、IoT デバイスの最適化における XNUMX つの重要な領域、つまりバッテリー寿命、コスト、およびサイズを指摘しました。 「これはウェアラブル デバイスにとって特に重要ですが、ほとんどの IoT デバイスにはこれらの問題があります。 「欲しいものをすべて手に入れることはできません。 トレードオフを選択することが問題であり、エンジニアリング設計はトレードオフがすべてです。」
電力効率を達成するには、低電力のプロセッサとセンサーを選択することが不可欠ですが、デバイスが実行する必要があるタスクに対して十分な処理能力または速度も必要です。
「さらに、アプリケーションで動作する最小電力のワイヤレス通信を選択してください」と Maclay 氏は述べています。 「Bluetooth LE は、標準ワイヤレスの中で最も消費電力が少ないですが、10 ～ 30 フィートしか送信できません。 携帯電話なしでインターネットに送信する必要がある場合、NB-IoT または LTE-M は、何マイルも送信できる低電力、低速のワイヤレス テクノロジです。」
さらに、ソフトウェアは、デバイスが提供できる最小の電力であることを確認するために、慎重に作成およびテストする必要があります。 また、センサー、送信機、およびプロセッサのその他の部分が使用されていないときは、電力を遮断する必要があります。
図1：低電力広域ネットワークの比較。 出典: Voler Systems
その他の電力効率設計の考慮事項には、最適なメモリ保持オプション、メモリ ブロック サイズ、コンピューティングとメモリの結合の選択、および AI が必要な場合の AI ハードウェア アクセラレータの使用が含まれます。 アプリケーションによっては、設計を異なる方法で最適化する必要がある場合があります。
IoT バッテリー寿命の最大化
IoT は主にバッテリーで動作するため、バッテリー寿命の最適化は予算内に収まる鍵となります。
「バッテリー寿命を延ばす XNUMX つの機会には、デバイスのアクティブ デューティ サイクルと非アクティブ デューティ サイクルが関係しています」 ケイデンス. 「デバイスが XNUMX 日の一部しか動作しない場合、アクティブなセンサー データを生成しない間は、処理要素をアクティブにするべきではありません。 反対に、デバイスの電源を入れた直後に処理を開始し、手動による介入を回避することが重要です。 オペレーターの監視が必要になると、処理の機会が失われる可能性があります。」
ただし、メイン処理がオフになっている間、プロセッシング エレメントに常時オン (AON) となる小さくてエネルギーを倹約する部分がある場合、デバイスが非アクティブなときにバッテリの充電が保持されます。
「AON 部分は、デバイスの電源投入を検出し、メイン処理ブロックをウェイクアップできます」と Madhvapathy 氏は述べています。 「いくつかながら IIoT デバイスはこの技術を使用してバッテリー寿命を延ばしていますが、概して、これを可能にするアーキテクチャにアクセスできていません。 このユース ケースを可能にする DSP の組み合わせの例としては、AON ドメインでセンサー フュージョンを実行する Cadence Tensilica HiFi 1 DSP と、パフォーマンス ドメイン処理用の HiFi 5 DSP を組み合わせることが考えられます。 HiFi 1 DSP は、意味のあるセンサー アクティビティを探しながら、超低電力モードでセンサー フュージョンを実行するように設計されています。 デバイスの電源投入を感知するまで、HiFi 5 DSP をパワーダウン モードに保ちます。 この時点で、HiFi 5 DSP の電源をオンにすることができ、HiFi 5 DSP はアクティブ モードに必要な処理を行うことができます。」
同様に、Arm の Helium テクノロジは、AI を必要とし、より高い信号処理性能を要求する設計を対象としています。 「たとえば、Arm の Cortex-M55 および M85 の Helium テクノロジは、信号処理と機械学習を加速します。これは、高性能の機械学習機能を必要とする可能性があるハイエンド ビジョン アプリケーションなどのユース ケースに役立ちます」とディレクターの Thomas Lorenser 氏は述べています。での汎用コンピューティングの 腕. 「音声認識などのユースケースでは、ワークロードの負荷が低く、必要な機械学習機能が少ない可能性があります。 さらに、チップの一部が非アクティブである可能性があり、チップ全体の消費電力に影響を与えます。 アプリケーションに適した IP を選択することで、設計のエネルギー効率を高めることができます。 設計ワークフローが信号処理アクセラレーションを伴う機械学習を必要とする場合、より多くの電力を消費します。」
エネルギー効率の高い IoT チップ
エンジニアリング チームがエネルギー効率の高い製品を設計できるようにするために、InnoPhase の Wi-Fi + Bluetooth チップなどの新しいテクノロジが登場しています。 81 mA の送信、37 mA の受信、約 150 uA (公称) のアイドル状態で、最長 XNUMX 年間使用できるようになっています。
図 2: エネルギー効率の高い Wi-Fi チップの使用に関する仮定。 ソース: InnoPhase
スマート パワー グリッドを含むスマート シティ向けに設計された Wi-SUN テクノロジには、最大 20 年のバッテリ寿命の設計仕様があります。 Texas Instruments や Silicon Labs など、複数のチップ サプライヤが Wi-SUN をサポートしています。 セキュリティ機能「Secure Vault」を含む Silicon Labs の Wi-SUN チップは、ディープ スリープ モードでわずか 2.6 μA しか消費しません。 比較すると、テキサス・インスツルメンツの Wi-SUN チップは、メモリを完全に保持し、クロックを実行しているスリープ モードでわずか 0.85 μA しか消費しません。
バッテリー寿命をさらに延ばすために、IoT SoC に環境発電ブロックを組み込むことで、バッテリー不要の IoT を実装したり、寿命が長いバッテリーを取り付けたりすることができます。」 「SoCは、光だけでなく、携帯電話などから生成された近くのエネルギーからもエネルギーを得ることができます。 これは、電子値札をワイヤレスで更新できる小売店に最適なアプリケーションです。」
重要な考慮事項は、消費者向けバッテリーは貯蔵寿命が短く、時間の経過とともに化学物質が漏れる可能性があることです。 IoT アプリケーションには、産業グレードのバッテリーが必要です。
図 3: バッテリー不要の SoC にはエネルギー ハーベスティング ブロックが組み込まれています。 出典：アトモシック
AIを取り入れたIoT化が進む中、実際にどれだけ必要とされているのでしょうか。
上記の例で示したように、漏れ検出監視アプリケーションには単純で予測可能なパターンがあります。 漏れがあるか、漏れていないかのどちらかです。 この設計には、高性能 MCU は必要ありません。 しかし、監視やプラントのセキュリティなどのアプリケーションでは、AI が必要になる場合があります。 許可されていない人の侵入を防ぐために、許可された人の身元を認証するために高解像度カメラが設置されています。 これには、顔または指紋の検出に加えて ID カードが必要になる場合があります。 屋外の工場では、作業員が手袋を着用している場合があります。 この場合、顔検出が必要であり、したがって AI も必要です。 しかし、すべてのアプリケーションが AI を必要とするわけではありません。
Synopsys の Lowman 氏は、IoT 分野には多くのイノベーションがあると説明しました。 「伝統的に、IC 開発者は、新しい製品やリリースが市場に参入するにつれて、より高い性能とコスト削減を求め続けてきました」と彼は言いました。 「より高い周波数と次世代プロセス ノードの縮小により、価格に見合ったパフォーマンスの向上がもたらされます。 数年前、LTE-M、狭帯域 IoT、LoRaWAN などのセルラー技術を含む IoT プロトコルを追加する動きがありました。 最新のプロトコルは Matter であり、Bluetooth へのアップグレードです。」
今日、アプリケーション、特に AI ワークロードについて、より多くの考慮が払われています。 「今日の市場における最大の原動力の XNUMX つは、次世代の設計を推進する AI ワークロードへの対応です」と Lowman 氏は述べています。 「IoT デバイスにはメモリとコンピューティング リソースがほとんどないため、これは困難な場合があります。 AI ワークロードを実装する場合、オンチップ SRAM を十分に確保することはできません。そのため、データ センターからはるかに小さな IoT デバイスに至るまで、高密度メモリを採用する企業がますます増えています。 AI ワークロードは、数学集約型の関数です。 したがって、IoT デバイスはより多くの電力を消費します。 そのため、設計上の困難な課題があります。消費電力とコストを削減しながら、「キラー アプリ」に必要な機能に対応することです。」
さらに、ほとんどの場合、最新のアプリは完全に成熟していないか、革新のスピードのために常に変化していることが課題です。 「これは、特定の AI ワークロードに対応し、必要な電力とコストの予算内で利用可能なコンピューティングとメモリの効率を最大化することによってのみ、設計目標を達成できることを意味します」と Lowman 氏は述べています。 「その結果、IoT ベースのソリューションは、集中的な処理機能に対応しようとしながら、コストと電力を削減し続ける必要があります。 この取り組みは、非常に破壊的なハードウェアの移行ではなく、世代を超えた IoT 空間の漸進的な変化を加速させています。 アルゴリズムと最適化の課題に対応するために、段階的な SoC のアップグレードが引き続き見られることを期待しています。」
AI を IoT 設計に追加する場合、最小のハードウェアから最大のパフォーマンスを引き出すことが重要です。
「異なる推論演算子ごとにハードウェアを最適に使用するために再構成できる、eFPGA などの柔軟なハードウェアを使用することが理想的です。 Flex Logix. 「各アプリケーションは異なります。適切な数のタイルをライセンスすることで適切な量の AI を使用することで、パフォーマンスと電力効率を同時に最適化できます。」
セキュリティが重要な機能になりつつある
IoT に対するマルウェア攻撃のリストはほぼ無限です。 新しいレポートでは、「インターネットに接続されたテクノロジーはサービスを改善できますが、サイバー攻撃のリスクに直面しています。」 米国政府会計局は、ボットネット、データ侵害、サービス拒否 (DDoS)、マルウェア、中間者攻撃、ランサムウェア、構造化照会言語 (SQL) インジェクション、およびゼロを含む、攻撃の種類の長いリストを指摘しました。 -デイエクスプロイト。 これは始まりにすぎない。 新たなサイバー攻撃が次々と発生しています。
大規模な工業団地のスマート スプリンクラー システムは、雨を検出してバルブを閉じて節水することができます。 システムがハッキングされた場合、適用される水が多すぎたり少なすぎたりする可能性があります。 その結果、のどが渇いて茶色の斑点ができたり、水道料金が過剰になったりする可能性があります。 しかし、ゲートウェイが保護されていない場合、ハッカーはそのスプリンクラー システムを使用してサーバーを攻撃できる可能性もあります。 スマート シティ アプリケーションでは、IoT ハッキングによって信号機の誤動作や救急車の経路変更が発生する可能性があり、どちらも深刻な、または致命的な結果をもたらす可能性があります。
ハッカーは、Flipper Zero などの 170 ドルのハッキング ガジェットを使用して、信号を青に変えて信号を制御できる可能性があることが実証されています。 信号機の制御によって引き起こされる潜在的な損害は、スプリンクラーのハッキングをはるかに超えています。 これは、玄関ドアのセキュリティに似ています。 ドアにいくつのデッドボルトを取り付けますか? IoT 設計では、何層の保護を実装したいですか?
Matter、Wi-SUN、LoRaWAN、さらには 5G など、一般的な IoT 標準の多くは、仕様にセキュリティが組み込まれています。 これらは、ほとんどの IoT アプリケーションにとって十分です。 高度に巧妙なハッカーから保護するには、追加のセキュリティ層を展開する必要がある場合があります。
マーテン・ブロン、マネジングディレクター リスキュアは、IoT 攻撃が増加しており、サイバー保護を強化するために追加の取り組みが必要になる可能性があることを観察しました。 「IoT アプリケーションは、音声制御のスマート ライトのように単純な場合もありますが、スマート ファクトリの予防保守で使用される監視システムのように複雑な場合もあります。 より複雑な IoT システムでは、ラボで設計をマルウェア攻撃にさらして、実際の展開の前に設計がそのような攻撃から保護できるかどうかを確認することで、サイバーセキュリティを強化したいと考えています。」
IoT の設計は非常に単純なものから、エッジ コンピューティングや分析機能を備えた AI を使用した非常に洗練されたものまでさまざまであることを考えると、セキュリティの程度は用途に依存します。 コストの制約があるアプリケーションの場合、セキュア ブート、デバッグ保護、ファームウェア アップデートなどの基本的なセキュリティで十分です。 「しかし、深刻なサイバーセキュリティ保護を必要とする高度な設計では、追加のセキュリティ ハードウェアおよびソフトウェア対策が必要になるでしょう」 インフィニオンテクノロジーズ. 「これにより、処理時間と消費電力が増加します。 開発者は設計の選択に優先順位を付ける必要があり、セキュリティ設計を最適化してエネルギー効率を高めることが重要です。」
セキュリティの追加とコストの最小化は常にトレードオフですが、回避策が考えられる場合があります。
「ローエンドの IoT デバイスは、主にコスト主導の決定であるため、セキュリティが最も低くなります。」 ラムバス. このようなデバイスにセキュリティを追加すると顧客は保護されますが、最終的には開発コストが増加し、デバイス自体のパフォーマンスと電力効率が低下します。 ただし、専用の暗号化アクセラレータを使用すると、これらの最後の 90 つの欠点が解消されます。 暗号計算自体を処理する CPU と比較して、専用の暗号ハードウェアの実装は、そのようなタスクに使用するエネルギーが XNUMX% 少なく、計算パフォーマンスを低下させることなくセキュリティを大幅に向上させます。」
まとめ
IoT チップとテクノロジーは進化し続けます。 セキュリティと統合が向上し、エネルギー効率が向上し、AI の拡張性が向上します。 最適化に専念することは引き続き課題であり、エンジニアリング チームは、ユース ケース、および設計要件を達成するための新しいテクノロジとアプローチの適用方法に焦点を当てる必要があります。
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- 情報源： https://semiengineering.com/options-widen-for-optimizing-iot-designs/