Ein Leitfaden für Prozessoren für das Internet of Things

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Vernetztes Video bezieht sich etwa auf Chromecast-ähnliche Geräte oder IP-Kameras, etwa für Videostreams. IP-Kameras haben für gewöhnlich eien einfache UI und benötigen keine eingebettete GPU zum Rendern von 3D-Grafik. Die Architektur eines IP-Kamerachips ähnelt der eines vernetzten Audio-SoCs. Nennenswerte Unterschiede sind eine im Chip integrierte Video-Engine und kabelgebundene Konnektivität (z. B. Ethernet). Zudem gibt es drahtlose Displays – effektiv Terminals, die als Betrachtungsfläche für komplexere Smart Devices dienen.

Zu den erwähnten Gruppen kommen noch multimediareiche Anwendungen. Diese benötigen Prozessoren, in die der volle Umfang an Rechenleistung für komplexe Aufgaben integriert ist. Das schließt Multicore-CPUs, leistungsfähige 3D-Grafik, Videocoder und -decoder sowie universelle Konnektivität ein.

Wie bei den o. g. Kategorien variiert die fehlerfreie Konfiguration jedes Chips abhängig von der speziellen Anwendung. So bearbeiten die meisten Videoanalysesysteme die Prozessdaten intern, bevor das Ergebnis an die Cloud gesendet wird. Dafür benötigen sie eine sehr leistungsfähige und hochintegrierte Multimedia-Pipeline mit Multicore-GPU oder spezielle Bildverarbeitungshardware zur Bearbeitung fortgeschrittener KI-Algorithmen. Im Fall von intelligenten Kamera-SoCs wird die Konnektivität möglicherweise durch ein High-Speed-Wi-Fi (z. B. 802.11ac 2×2) vorgenommen. Für Fahrerassistenzsysteme jedoch wird die V2X-basierte Kommunikation (802.11p) der geeignetere Weg sein.

Im Fall vernetzter Unterhaltungselektronik mit hochauflösenden Displays und diversen Schnittstellen, wie etwa Smart TVs oder Set-Top-Boxen, muss ein Ausgleich zwischen Rechenleistung, Energiebedarf und Kosten gefunden werden. Hierfür ist eine GPU, die auf Flächeneffizienz optimiert ist, am besten geeignet. Dasselbe gilt für Multicore-CPU oder Funkprozessor. Wenn Systemdesigner digitale TV-Geräte und drahtlose Konnektivität in einer einzigen SoC-Lösung vereinigen können, lassen sich die Kosten erheblich senken, da nicht für jedes Protokoll ein eigener Chip eingesetzt werden muss.

Um ein SoC für Wearables zu entwickeln, muss dagegen alles zur Minimierung des Energieverbrauchs getan werden. Abhängig von Zielmarkt und Einsatzbereich können Wearables als Standalone-System betrachtet oder an ein Smartphone angebunden werden. Das heißt für den Systemdesigner etwa, die Konnektivität auf eine Kombination von Bluetooth, Wi-Fi und/oder LTE zu beschränken oder eine auf Energieeffizienz optimierte CPU- und GPU-Konfiguration einzuführen.

Im Bereich High-Density Compute Nodes ist der Konkurrenzkampf in letzter Zeit ebenfalls härter geworden. Speziell im Kommen sind umweltfreundliche Green-Computing-Systeme (etwa für Netzwerk- und Speichersysteme, Cloud Computing oder große Datenzentren), die höchste Leistung bei gleichzeitig hoher Energieeffizienz bieten sollen.

Ein solches System benötigt eine spezialisierte Architektur, in die eine Manycore-CPU mitsamt zusätzlichen Hardwarebeschleunigern (z. B. GPUs, DSPs, FPGAs) für Komprimierung, Datenfilterung und andere komplexe Algorithmen integriert sind. Ein spezielles Merkmal ist hier das Hardware-Multithreading. Es erlaubt dem Entwickler der Node-SoC eine genaue Skalierung des Systems, indem er gezielt Threads in jeder einzelnen CPU einschalten kann, bevor mehrere Kerne aktiviert werden. Diese Lösung des heterogenen CPU-Computings führt zu einer signifikanten Effizienzsteigerung in Hinblick auf die Fläche und den Energiebedarf.

Das IoT ist heute treibende Kraft für neue Geschäftsmodelle, die auf die wachsenden Ansprüche unserer Gesellschaft ausgerichtet sind. Imaginations skalierbare Lösungen diesem Markt zielen auf alle Ebenen einer IoT-Anwendung und des Systems zielen und Antworten auf typische Probleme bieten wie:

• Bandreite für die drahtlose Kommunikation zu managen sowie die Bedürfnisse für die Regelung und die Datenübertragung aufeinander abzustimmen,

• genug lokale CPU-Ressourcen für grafische Benutzeroberflächen oder Video- und Bildverarbeitung bereitzustellen, oder

• Energieverbrauch und -effizienz zu kontrollieren sowie die adäquate Netzwerk- und Datensicherheit zu gewährleisten.

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* Alexandru Voica ist Senior Marketing Manager für Imagination Technologies.

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