無論是每天早晨的例行公事，還是其他點點滴滴，永遠在線（Always-On）蘊含的無限潛力都能助您一臂之力

，讓生活更加簡單便利。移動係統、可穿戴設備和許多其他物聯網（IoT）應用都需要這項技術——係統中的一些計算資源永遠在線，隨時處理音頻、視頻或其他傳感器數據。為了進一步增強電池供電設備的可用性，專門用於Always-On任務的計算資源應經過專門優化；而係統中的其他資源則可保持休眠
，直到真正需要時再被喚醒。

 

毋庸置疑，新一代產品正在重新詮釋我們對人機界麵的理解，對比短短5年前，現在的用戶體驗已經變得更加豐富多彩
，引人入勝。但這也給設計師帶來了全新的挑戰：如何在繼續為客戶營造愉悅體驗的前提下

，實現響應速度、成本和功耗之間的平衡？本文中，我們將就此問題進行探討，並介紹如何采用“認知分層”的方法搭建Always-On架構，幫助設計師實現產品設計的最佳平衡。

 

設計高效節能的Always-On架構

 

針對特定的IoT應用
，片上係統（SoC）由多種模擬器件（例如無線電、低噪聲放大器（RX）、電源管理單元和集成功率放大器）及數字器件（例如處理器、數字信號處理器、片上存儲器
、數字基帶硬件組塊和豐富的傳感器I/O）構成。

 

包括麥克風、攝像頭、加速計
、陀螺儀、溫度計和壓力計等在內的傳感器是智能、互聯
，Always-On設備的核心。傳感器對收集到的數據進行數字化處理，並將數字化信息發送到SoC進行分析和解讀。

 

Always-On架構的開發可同時采用多項技術，降低IoT應用的功耗：

 

●功耗、時鍾和數據門控

 

●傳感器融合算法，用於確定設備上下文，並以此為基礎實現係統功耗的智能管理

 

●針對開銷巨大的函數進行優化
，例如：

 

●從指令集層麵減少時鍾周期開銷數（cycle）從而降低對頻率的需求（MHz）

 

●在互聯級架設通用片上總線旁路

 

●通過存儲分區使流量局部化

 

●針對語音算法
、加密等同類應用
，加快通信標準和性能

 

除上述技術外，認知分層尤其是實現最佳功耗/性能平衡的理想方案。下麵
，我們將進行更詳細的論述。

 

認知分層：主處理器任務負載卸載

 

認知分層將任務劃分成若幹層或狀態，分別使用經過專門優化的引擎處理。通過將一些任務轉移到經過專門優化的低功耗Always-On處理器
，認知分層即可實現主處理器任務分流。圖1描述了語音觸發應用，每層的處理能力恰好足夠支持係統此刻所需的響應速度，且不會浪費資源。采用此方法，延遲、功耗和吞吐量性能都會得到提升。

 

圖1：認知分層可以最大限度地降低功耗

 

圖1中zhong最zui靠kao下xia的de環huan節jie是shi低di功gong耗hao噪zao聲sheng檢jian測ce，耗hao能neng僅jin為wei毫hao微wei瓦wa級ji。從cong檢jian測ce觸chu發fa命ming令ling到dao識shi別bie短duan語yu

，以yi及ji當dang前qian應ying用yong上shang下xia文wen環huan境jing下xia的de解jie讀du，噪zao聲sheng檢jian測ce會hui沿yan處chu理li鏈lian向xiang上shang觸chu發fa一yi係xi列lie係xi統tong動dong作zuo。這zhe一yi係xi列lie動dong作zuo中zhong，後hou一yi個ge動dong作zuo的de功gong耗hao總zong是shi略lve高gao於yu前qian一yi個ge動dong作zuo。使shi用yong雲yun服fu務wu處chu理li完wan整zheng對dui話hua需xu要yao訪fang問wen遠yuan程cheng服fu務wu器qi及ji數shu據ju庫ku，並bing進jin行xing交jiao互hu，因yin此ci能neng耗hao最zui高gao
，可ke以yi達da到dao數shu瓦wa。

 

zaijiaodiceng
，genjutedingdejisuanhejiekouyaoqiuzhuanmenshejibingyouhuaguodechuliyinqing，jiangqudaidixiaolvdetongyongchuliqi。xiangbitongyongchuliqi，jingguozhuanmenyouhuadechuliqizaiAlways-On係統中的性能更高


，響應延遲更短
，功耗更低。

 

通(tong)過(guo)盡(jin)可(ke)能(neng)關(guan)閉(bi)不(bu)必(bi)要(yao)的(de)係(xi)統(tong)
，認(ren)知(zhi)分(fen)層(ceng)使(shi)計(ji)算(suan)層(ceng)與(yu)數(shu)據(ju)來(lai)源(yuan)更(geng)加(jia)接(jie)近(jin)，係(xi)統(tong)可(ke)以(yi)調(tiao)用(yong)最(zui)少(shao)的(de)活(huo)動(dong)資(zi)源(yuan)完(wan)成(cheng)當(dang)前(qian)任(ren)務(wu)。認(ren)知(zhi)分(fen)層(ceng)可(ke)以(yi)優(you)化(hua)性(xing)能(neng)和(he)功(gong)耗(hao)
，適(shi)用(yong)於(yu)從(cong)慣(guan)性(xing)導(dao)航(hang)到(dao)計(ji)算(suan)機(ji)視(shi)覺(jiao)，再(zai)到(dao)本(ben)地(di)無(wu)線(xian)通(tong)信(xin)等(deng)多(duo)種(zhong)IoT應用領域。

 

優秀Always-On處理器的要素

 

IoT應用豐富多彩，對處理能力的要求也因應用而異，“一刀切”的作法對Always-On處理器並不適用。基於上述對認知分層的闡釋，小型
、低功耗
、高度專業化的處理器可以承擔對認知功能要求較低的工作，減少占用主處理器資源，降低功耗。

 

例如

，經過低功耗語音觸發優化的數字信號處理器（DSP）不會處理高耗能的音頻編解碼工作，而是將之移交專為該用途設計的DSP
；與之類似
，經過音頻編解碼優化的DSP，也會將用戶和網絡交互的任務移交給其他為該用途設計的應用處理器。

 

 

圖2：低功耗處理器為日趨複雜的信號處理保駕護航

 

盡管主應用處理器“可以”運行所有算法，但使用經過專門優化的處理器能讓設計更加節能。在上述的語音觸發示例中，指定使用低功耗Always-On DSP運行語音觸發器當然也可以將之用於執行其他低功耗要求的任務，例如傳感器數據處理和低分辨率圖像處理。如圖2所示，可穿戴設備等IoT應用需要具備超低功耗下處理複雜信號的能力。

 

支持Always-On應用的處理器需要具備以下要素：

 

●針對關鍵算法的低指令執行周期
，高效的指令集

 

●執行DSP處理和控製任務的能力

 

●低功耗設計

 

●尺寸小，理想情況下可以按需配置，並可以去除冗餘的邏輯設計

 

●按所需的功能範圍擴展性能

 

●用於傳感器數據處理的高效浮點運算

 

麵向IoT
、可穿戴設備和無線應用的靈活DSP

 

Cadence公司的Tensilica Fusion DSP就屬於單一可擴展DSP
，可以滿足低功耗及Always-On功能的各項需求。Cadence Tensilica Fusion DSP使用可選擇的指令集架構（ISA）擴展，加快多種無線協議和浮點運算的速度；並將增強型32位Xtensa控製處理器與DSP功能及靈活的特定算法加速相結合。作為IoT設備設計師
，您可以按需選擇個性化的配置，對比配置單一的“一刀切”處理器，Tensilica Fusion DSP的尺寸更小
，性能更高，功耗也更低。

 

圖3：Cadence Tensilica Fusion DSP基於Xtensa處理器
，由多項可配置元件構成，適用於低功耗Always-On係統。

 

Tensilica Fusion DSP（圖3）的可配置元件包括：

 

●單精度浮點單元——浮點指令與64位數據讀取/寫回同時發射。這對使用MATLAB或標準C代碼創建算法的軟件來說，開發速度可以得到加快。

 

●音頻/語音（AVS）——與TensilicaHiFi DSP共享軟件兼容性，由140餘個HiFi音頻/語音軟件包構成的生態係統為其提供支持。

 

●16位Quad MAC——進一步加速低功耗藍牙及Wi-Fi等通信標準，同時配有語音編解碼器/識別算法。

 

●為低功耗藍牙和Wi-Fi AES-128無線操作實現的加密提速

 

●先進的位處理——加快基帶MAC和PHY的設計實現

 

●適用於高速緩存和/或不同容量的本地內存的

、靈活的內存架構

 

總結

 

Always-On技術在生活中的運用越來越廣泛。設計出成功的Always-On產品充滿挑戰，特別是如何找到響應速度、成本和功耗的平衡點。

 

采用認知分層，同時使用可配置的低功耗Always-On DSP，能助您找到這一平衡點。通過將Always-On功(gong)能(neng)分(fen)配(pei)給(gei)低(di)功(gong)耗(hao)處(chu)理(li)器(qi)，係(xi)統(tong)的(de)主(zhu)處(chu)理(li)器(qi)則(ze)可(ke)以(yi)將(jiang)資(zi)源(yuan)用(yong)於(yu)處(chu)理(li)更(geng)複(fu)雜(za)的(de)任(ren)務(wu)，從(cong)而(er)優(you)化(hua)設(she)計(ji)，在(zai)不(bu)犧(xi)牲(sheng)性(xing)能(neng)及(ji)功(gong)能(neng)性(xing)的(de)前(qian)提(ti)下(xia)，消(xiao)耗(hao)最(zui)小(xiao)的(de)能(neng)源(yuan)執(zhi)行(xing)任(ren)務(wu)處(chu)理(li)。

 

 

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