Программируемые электронные компоненты. Память, NPU и микросхемы смешанных сигналов
16 В предыдущих частях мы рассмотрели основные классы программируемых цифровых компонентов — микропроцессоры, микроконтроллеры, GPU, FPGA, ASIC, DSP и SoC. Они выполняют вычисления, обрабатывают сигналы, управляют различными устройствами.
Но для работы вычислительной системы недостаточно одного процессора. Необходима память для хранения программ (данных), а современным архитектурам всё чаще требуются специализированные ускорители искусственного интеллекта.
При этом цифровое устройство не изолированно. Оно получает информацию из внешнего мира и передаёт результаты наружу. Здесь цифровые схемы сталкиваются с аналоговыми сигналами: напряжением, током, звуком, радиосигналами, физическими параметрами различных датчиков.
Вторую часть цикла читайте здесь.
Время чтения: 15 минут
Электроника? Это очень просто!
Для решения таких задач используются микросхемы памяти, нейронные процессоры и компоненты смешанных сигналов. Они дополняют вычислительные блоки и позволяют построить полноценную электронную систему.
Микросхемы памяти
Память необходима каждой цифровой системе. Процессор должен где-то хранить выполняемую программу, промежуточные результаты вычислений и данные для работы устройства.
Первые вычислительные машины использовали различные физические способы хранения информации. Применялись линии задержки, магнитные барабаны, ферритовые сердечники, а также другие технологии.
С развитием полупроводниковой электроники появилась возможность хранить данные непосредственно в интегральных схемах.
В числе первых типов полупроводниковой памяти была SRAM (Static Random Access Memory). В ней каждый бит хранится в триггерной ячейке.
SRAM отличается высокой скоростью работы и не требует периодического обновления записанной информации. Однако одна ячейка занимает относительно большую площадь кристалла, поэтому такая память получается дорогой.
SRAM используется прежде всего там, где важны скорость и низкая задержка. Например, её применяют для построения кэш-памяти процессоров.
Другим важным типом стала DRAM (Dynamic Random Access Memory). В простейшем варианте бит информации хранится в конденсаторе, состояние которого нужно периодически обновлять.
Главное преимущество DRAM — высокая плотность хранения. Одна ячейка занимает гораздо меньше площади кристалла, чем SRAM.
Поэтому DRAM стала основной технологией оперативной памяти компьютеров.
Развитие DRAM привело к появлению нескольких поколений памяти: SDRAM, DDR, DDR2, DDR3, DDR4 и DDR5.
С каждым поколением увеличивалась скорость передачи данных, повышалась плотность микросхем, снижалось энергопотребление.
Современная DDR5 демонстрирует высокую пропускную способность по сравнению с ранними поколениями DDR. При этом рост производительности памяти становится всё более важным для современных процессоров, поскольку вычислительные блоки способны обрабатывать данные быстрее, чем память успевает их передавать.
Отдельный класс — ROM (Read-Only Memory), то есть память, предназначенная преимущественно для хранения неизменяемых данных.
На практике термин ROM сегодня используется шире, чем «память только для чтения». Существуют программируемые разновидности:
- PROM — программируется один раз.
- EPROM — может быть стёрта ультрафиолетовым излучением.
- EEPROM — электрически стираемая и программируемая память.
- Flash — разновидность EEPROM с высокой плотностью хранения.
Flash-память стала основой твердотельных накопителей, USB-накопителей, карт памяти, встроенной памяти электронных устройств.
В отличие от оперативной памяти Flash сохраняет данные после отключения питания.
В современных устройствах используются несколько типов Flash. Распространённый вариант — NAND Flash. На ней построены SSD, а также многие другие энергонезависимые накопители.
Для повышения плотности хранения разработчики начали увеличивать количество битов, записываемых в одну ячейку. Появились технологии SLC, MLC, TLC и QLC, где одна ячейка хранит соответственно один, два, три или четыре бита.
Увеличение количества уровней позволяет снизить стоимость хранения, но одновременно усложняет управление ячейками, влияет на скорость и ресурс памяти.
Параллельно развивается технология 3D NAND, в которой ячейки располагаются не только в одной плоскости, но и формируют вертикальные слои.
Такой подход позволяет увеличить плотность хранения без пропорционального уменьшения размеров отдельных элементов.
Память продолжает развиваться вместе с процессорами. Современные вычислительные системы используют несколько уровней хранения: регистры, кэш SRAM, оперативную DRAM, энергонезависимую Flash-память.
Чем ближе память находится к вычислительному ядру, тем меньше задержка доступа и выше стоимость одного байта хранения.
Поэтому архитектура современной системы представляет собой компромисс между скоростью, объёмом, стоимостью и энергопотреблением.
Нейронные процессоры (NPU)
Развитие искусственного интеллекта привело к появлению нового класса специализированных вычислительных блоков — NPU (Neural Processing Unit).
Нейронный процессор предназначен для ускорения операций, используемых в алгоритмах машинного обучения. К ним относятся прежде всего операции над матрицами и векторами, умножение с накоплением и другие массовые параллельные вычисления.
Изначально такие задачи часто выполнялись на CPU или GPU. CPU универсален, а GPU подходит для параллельной обработки больших массивов информации.
Однако у специализированного ускорителя есть дополнительное преимущество: его архитектура оптимизируется непосредственно под операции нейронных сетей.
Первые специализированные ускорители машинного обучения начали появляться в 2010-е годы. В число наиболее известных проектов вошёл Tensor Processing Unit (TPU) компании Google.
TPU были разработаны для ускорения операций машинного обучения в центрах обработки данных. Их архитектура ориентирована на выполнение большого количества матричных операций.
Постепенно нейронные ускорители начали появляться не только в серверном оборудовании, но и в потребительской электронике.
В смартфонах NPU используются для обработки фотографий, распознавания речи, перевода, определения объектов на изображении, других задач искусственного интеллекта.
Одним из первых массовых мобильных решений с отдельным блоком для машинного обучения стали SoC, в которых производители начали выделять специализированные вычислительные ресурсы для AI-задач.
Сегодня подобные блоки встречаются в процессорах и SoC компаний Apple, Qualcomm, MediaTek, Samsung Electronics, AMD и Intel.
При этом названия отличаются. Производители используют обозначения NPU, AI Engine, Neural Engine, AI Accelerator, а также другие термины.
Функционально речь идёт об одном направлении — аппаратном ускорении операций машинного обучения.
Важное преимущество NPU — энергоэффективность.
Если выполнять нейросетевые вычисления на универсальном CPU, немалая часть его ресурсов используется неэффективно. Специализированный блок выполняет только необходимые операции, поэтому способен делать это с меньшими затратами энергии.
Это особенно важно для мобильных устройств, где производительность ограничена ёмкостью аккумулятора вместе с возможностями охлаждения.
Важную роль играет локальная обработка данных. Если смартфон или другое устройство выполняет распознавание непосредственно на месте, не передавая информацию на сервер, уменьшается задержка, снижается зависимость от интернет-соединения.
Поэтому NPU становятся частью не только серверных систем, но и смартфонов, ноутбуков, камер, автомобилей, промышленных контроллеров, других устройств.
Современные NPU поддерживают различные форматы данных, выполняют операции с пониженной разрядностью. Например, для некоторых задач используются вычисления INT8 или даже более низкой точности.
Снижение разрядности позволяет уменьшить объём памяти с энергопотреблением, сохраняя приемлемую точность результата.
Таким образом, NPU продолжает общую тенденцию развития процессоров: универсальные вычисления постепенно дополняются специализированными блоками.
CPU остаётся универсальным ядром системы, GPU эффективно обрабатывает массовые параллельные операции, DSP работает с сигналами, а NPU ускоряет алгоритмы машинного обучения.
Микросхемы смешанных сигналов
Большинство реальных электронных устройств работают одновременно с цифровыми и аналоговыми сигналами.
Компьютер оперирует цифровыми данными, но температура, освещённость, давление, звук, радиосигналы или напряжение существуют в аналоговой форме.
Чтобы цифровая система взаимодействовала с физическим миром, необходимы схемы преобразования и обработки таких сигналов.
Именно для этого используются микросхемы смешанных сигналов (mixed-signal IC). Они объединяют на одном кристалле аналоговые и цифровые узлы.
Типичный пример — АЦП (аналого-цифровой преобразователь).
АЦП принимает аналоговое напряжение, преобразуя его в цифровой код. Например, микроконтроллер может измерить напряжение с датчика температуры, преобразовать его в цифровое значение, затем обработать программно.
Обратную задачу выполняет ЦАП (цифро-аналоговый преобразователь). Он получает цифровой код и формирует соответствующий аналоговый сигнал.
АЦП и ЦАП используются в измерительном оборудовании, аудиотехнике, системах управления, промышленной автоматике, радиосвязи, других устройствах.
Одним из ключевых параметров АЦП является разрядность. Она определяет количество уровней, на которые может быть разделён диапазон входного сигнала.
Например, 8-битный АЦП имеет 256 уровней, 10-битный — 1024, а 12-битный — 4096.
Другой важный параметр — частота дискретизации. Она показывает, сколько измерений аналогового сигнала преобразователь способен выполнить за секунду.
Для медленных датчиков высокой частоты дискретизации не требуется. При обработке аудио, радиосигналов или других быстро изменяющихся процессов требования становятся значительно выше.
Кроме АЦП и ЦАП, к mixed-signal относятся PLL (Phase-Locked Loop, фазовая автоподстройка частоты), тактовые генераторы, интерфейсные микросхемы, преобразователи питания и различные радиочастотные компоненты.
PLL используется для формирования и стабилизации тактовых сигналов. Она умеет умножать или делить частоту, синхронизировать генератор с внешним сигналом, обеспечивать необходимые частоты для цифровых схем.
В современных процессорах и SoC такие блоки необходимы для формирования тактовых частот различных вычислительных ядер и интерфейсов.
Особенно сложными являются радиочастотные mixed-signal системы.
Приём радиосигнала начинается в аналоговой части: антенна принимает электромагнитное излучение, после чего сигнал проходит усиление, фильтрацию и преобразование. Затем АЦП переводит его в цифровую форму.
После этого цифровые блоки могут выполнять демодуляцию, фильтрацию, декодирование или другие операции.
Передача происходит в обратном направлении: цифровые данные преобразуются в аналоговый сигнал, затем он проходит через фильтры и усилители, потом поступает на антенну.
Такой принцип используется в смартфонах, Wi-Fi-оборудовании, Bluetooth-устройствах, радиостанциях, других системах беспроводной связи.
Развитие технологий производства позволило объединять всё больше аналоговых и цифровых функций на одном кристалле.
Современная микросхема может одновременно содержать CPU или другой цифровой блок, память, АЦП, ЦАП, PLL, интерфейсы и аналоговые узлы.
При этом проектирование mixed-signal IC остаётся сложнее разработки чисто цифровой микросхемы. Аналоговые схемы чувствительны к шумам, температуре, качеству питания и особенностям физической реализации.
Цифровая логика способна работать практически идеально при небольших изменениях параметров, тогда как аналоговые узлы требуют точного контроля характеристик компонентов.
Поэтому при разработке mixed-signal систем большое значение имеют разводка печатной платы, экранирование, фильтрация питания, разделение аналоговой и цифровой частей.
Для диагностики таких устройств требуется измерять не только логические состояния, но и реальные аналоговые сигналы. Осциллограф позволяет увидеть форму и параметры сигнала во времени, мультиметр — контролировать напряжения с сопротивлениями, а микроскоп помогает исследовать монтаж, оценивать состояние компонентов.
Измерительное оборудование для работы с электронными схемами представлено в каталоге Суперайс.
А дополнительные материалы по диагностике и ремонту электроники можно найти в блоге Суперайс.
Развитие цифровой электроники не ограничивается увеличением производительности процессоров. Современная вычислительная система представляет собой совокупность специализированных компонентов, каждый из которых выполняет свою часть работы.
Микросхемы памяти обеспечивают хранение информации. SRAM используется там, где требуется минимальная задержка, DRAM предоставляет большой объём оперативной памяти, а Flash позволяет хранить информацию без постоянного питания.
NPU стали ответом на рост вычислительной нагрузки, связанной с машинным обучением. Они позволяют выполнять нейросетевые операции быстрее и эффективнее по энергопотреблению, чем универсальные вычислительные ядра.
Микросхемы смешанных сигналов решают другую задачу — связывают цифровую систему с физическим миром. АЦП, ЦАП, PLL, радиочастотные и другие аналоговые блоки позволяют компьютерам, контроллерам и прочим цифровым устройствам работать с реальными сигналами.
В результате современная электроника развивается сразу в нескольких направлениях: растёт производительность вычислительных ядер, увеличивается объём и скорость памяти, появляются новые специализированные ускорители, а аналоговые и цифровые функции всё теснее объединяются на одном кристалле.
Сочетание этих технологий позволяет создавать современные смартфоны, компьютеры, измерительные приборы, автомобили, промышленное оборудование, системы искусственного интеллекта.
41
60
164
