突破功耗瓶颈:我国在物联网芯片领域取得重要研究进展
2020-04-20 17:23:28AI云资讯1160
日前,在美国举行的第67届国际固态电路峰会(ISSCC 2020)上,我国科学家在国际上首次提出多级流水异步事件驱动型芯片架构,研制出极低功耗的物联网唤醒芯片。
该成果由北京大学信息科学技术学院微纳电子系的黄如院士-叶乐副教授课题组,与浙江省北大信息技术高等研究院、芯翼信息科技(上海)有限公司合作完成。这一消息在业内获得了广泛关注。据悉,该论文不仅在物联网芯片领域取得了重要的突破性进展,同时也是北京大学该年度唯一入选的论文。
ISSCC 2020会议论文宣讲现场(来源:北大新闻网)
作为该技术课题的科研合作方和产业验证平台,芯翼信息科技市场总监陈正磊在接受C114采访时表示,未来随着这项技术成果的落地,对于超低功耗的物联网应用将是一个颠覆性的创新。不仅将改变现在以及过去的物联网终端省电的工作方式,同时也将实现兼顾超低功耗和无时延损失的实时监控类物联网应用需求。
产业瓶颈:亟需解决“成/效”难题
随着第五代移动通信技术(5G)正式商用,以及产业、需求、政策等多层面发力,物联网进入爆发式发展阶段。目前,全球移动物联网连接数超过10亿,其中NB-IoT经过3年的快速发展,连接数已经超过1亿。智能水表、智能燃气表、烟感、电动车监控等典型应用的连接数达到数百万,甚至超过千万,智慧路灯、智慧停车、智能门锁等新兴规模化应用不断涌现。
万物互联正逐渐成为现实,预计未来几年联网终端设施数量将呈现指数级增长。数据显示,2020年全球物联网设备将达310亿个,2025年将增长至740亿个。中国是最大的物联网连接市场,占比将近全球30%。
然而,纵观中国物联网产业发展现状与趋势,却是喜忧参半。“喜”的是,物联网行业应用需求广泛,潜在市场规模巨大,政府各部门对发展物联网产业态度积极。“忧”的一面主要表现在物联网产业发展初期阶段,存在诸多产业发展约束因素,就目前来看,物联网想要真正步入寻常百姓家,还需要解决成本与效率之间的问题。
陈正磊表示,作为新兴信息产业的重要应用领域,物联网的万亿级别市场正在逐步形成,超万亿级的设备和节点将通过物联网技术实现万物互联和万物智联。但是受限于体积、重量和成本等因素,物联网节点需要在微型电池或能量收集技术进行供电的情况下,能够持续工作数年乃至十年以上,这对芯片提出了苛刻的低功耗要求。
技术突破:首次提出全新芯片架构
需求是驱动技术不断创新发展的重要动力。为解决这一难题,北京大学信息科学技术学院微纳电子学系的黄如院士-叶乐副教授课题组与浙江省北大信息技术高等研究院、芯翼信息科技(上海)有限公司合作,将传统的周期性工作模式转变为异步事件驱动型工作模式,显著降低了物联网节点在“随机稀疏事件”场景下的功耗。
异步流水线事件触发型芯片架构图(来源:北大新闻网)
课题组同时提出了时域屏蔽型阈值交叉模数转换器Level-CrossingADC(LC-ADC)技术,解决了“噪声误触发导致功能错误和功耗上升”这一传统LC-ADC所固有的难题;并设计了基于时域脉冲信号处理技术的多功能信号特征判决器电路,通过离线或在线软件定义的方式实现了对幅度、斜率、时间间隔、波峰、波谷等信号特征的组合判决,满足了物联网唤醒芯片对通用性的需求;此外,该芯片无时钟信号和时钟网络,去除了芯片在待机状态下的主要功耗来源。
陈正磊解释称,比如在日常生活中,很少出现火灾,但是一旦发生,其后果往往是非常严重的。物联网节点大多都是工作在这种“随机稀疏事件”场景下,为了避免丢失随时可能发生的事件,通常需要“休眠-唤醒”的频率远高于事件的真实发生率,从而导致了严重的功耗浪费。
“而基于上述创新技术,课题组研制了一颗极低功耗物联网通用唤醒芯片,平均功耗仅为57纳瓦,比当前国际同类工作的最好水平提升了30倍。”
据悉,该芯片还可以在保证极低功耗的前提下实现更多复杂的无时钟物联网唤醒功能。该工作组首次提出的异步流水线事件驱动型架构,为极低功耗物联网芯片领域的研究提供了一种突破现有功耗瓶颈的研究思路和解决路径。
商用前景:全面布局 AIoT生态
作为唯一一个参与该研究的物联网芯片公司,芯翼信息科技在此次合作当中,作为联合作者,积极参与项目研发,并共同努力,为研究成果在ISSCC 2020上的重磅推出做出了突出的贡献。
“该成果已经完成了从零到一的技术突破,下一步要做的就是发挥从一到'∞'的产业优势,从而实现这项新技术真正的价值。” 陈正磊指出。
“要想实现技术与实际应用完美结合,需要足够清晰的市场化的嗅觉和思维,以及足够强大的技术实力。芯翼信息科技作为物联网芯片商业化创业公司,既有强大的技术实力,也有对市场需求精准的把控。这样既能保证这一创新技术在全世界的前沿领先性,也能实现该技术的商业化价值,帮助科研成果真正走向落地。” 陈正磊强调。
陈正磊表示:“我们正致力于将此次技术成果逐步转化为可商用的芯片产品,后续会继续加强与北京大学的合作,同时结合该技术以及公司规模商用的NB-IoT芯片,推动更多物联网细分应用的落地。”
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