NOR Flash克服穿戴裝置設計挑戰

作者 : Linus Wong和Wilson Yen,英飛凌科技

為了持續改進下一代裝置中的各種功能,穿戴式裝置和聽戴式裝置有賴於記憶體。記憶體是實現高階裝置的關鍵設計因素...

儘管穿戴式技術和聽戴式技術看起來像是上一代手持裝置的延伸,但提高其價值、用戶體驗和功能所需的創新特性卻顯著增加了複雜度。例如在嚴苛的外形尺寸和功率限制內為智慧手錶添加時尚的特性和功能。

因此,當我們考慮更小的裝置(例如助聽器和耳塞)時,必須滿足更嚴格的限制,特別是產品重量。為了在下一代裝置中對這些產品功能進行易於實施的修訂和持續改進,穿戴式裝置和聽戴式裝置就依賴於記憶體。記憶體是實現這些高階裝置的關鍵設計因素。

提供卓越用戶體驗所需的功能

為系統添加創新功能可能會顯著增加程式碼大小。例如,生命徵象監測需要更多的資料記憶體來實現額外的設計,例如安全、無線傳輸(OTA)更新、資料記錄和人工智慧(AI)。

接下來,安全性對每個連網裝置來說變得越來越重要,而且需要持續更新。對於智慧手錶等無線裝置,這些更新通常使用OTA機制實現,這需要足夠的記憶體來維護和驗證安全程式碼影像,然後再將控制權轉移到該新的程式碼。

許多裝置也在開始實現資料記錄。記錄使用者體驗的影響,資料才剛剛開始被探索,並將實現全新範圍的客製功能。當前追蹤使用者的裝置(例如健康監測器)將採用更多感測器,從而擷取更多資料。

對於這些裝置的下一代,邊緣AI (Edge AI)將成為一種顛覆性趨勢,這也導致了對記憶體大小的要求增加。這些邊緣裝置使用先進的人工智慧系統來執行機器學習(ML)演算法,以在裝置上本地處理資料,進而實現語音辨識、臉部辨識、指紋檢測和健康監測等功能。由於成本低、尺寸小和能效高,這些裝置依靠微控制器(MCU)來執行複雜的ML演算法。MCU部署了專用核心進行平行處理,從而使ML模型能夠在裝置本身執行和最佳化。

記憶體在產品差異化中的作用

所有這些新功能都推動了對更多非揮發性記憶體的需求,這意味著記憶體即使在斷電時也能保留儲存資料。由於許多穿戴式裝置和聽戴式裝置都是電池供電的,鑒於NOR快閃記憶體(Flash)具有快速讀取存取、持久性和可靠性,因此其通常是首選記憶體。

事實上,用於智慧手錶、無線耳塞和其他穿戴式裝置的NOR Flash市場,預計將從2019年的9000萬美元成長到2024年的2.65億美元以上(資料來源:Gartner、ABI和英飛凌內部估計)。這種成長是由汽車、醫療和工業等領域連網裝置對記憶體的需求增加推動的。同時,預計密度需求也會增加,穿戴式裝置將從較低密度的64Mb記憶體轉移到中等密度的256Mb。

實體尺寸可以說是這些記憶體最重要的方面,因為晶片尺寸直接決定成本、最終元件佔用空間以及終端產品的外形尺寸。聽戴式裝置和穿戴式裝置的獨特要求之一是存放裝置的高度或外形很重要。因此,記憶體晶片的深度也必須最佳化,在某些應用中,如聽戴式裝置,重量也很關鍵。

出於這些原因,記憶體製造商不斷開發創新技術和新架構,以改善晶片尺寸和功耗。以SEMPER NOR Flash系列為例,它利用專有的MIRRORBIT技術在每個單元中儲存兩個資料位元,從而使元件記憶體部分的密度增加一倍。差異是巨大的,因為它可以在更小的空間內實現更高密度的記憶體。典型的256Mb NOR Flash的晶片尺寸約為18mm2。使用MIRRORBIT技術,256Mb可以容納在13.6mm2的晶片上。

記憶體還需要作為晶片提供給製造商。值得注意的是,穿戴式裝置的標準方法是使用客製封裝,例如具有球閘陣列(BGA)連接的晶圓級晶片尺寸封裝(WLCSP)。簡而言之,製造商使用其封裝將多個處理器(例如CPU和DSP)與其所選擇的記憶體晶片整合在一個封裝中,稱為系統級封裝(SiP),如1所示。這又導致需要使用更高密度的記憶體元件,因為它們現在需要儲存兩個處理器的應用程式碼和資料。為了實現這些SiP元件,SEMPER Nano即以已知良好晶圓(KGW)格式提供,讓OEM廠商可以將其與所選擇的處理器整合起來。

圖1:傳統的聽戴式裝置和穿戴式裝置需要用外部NOR Flash來儲存程式碼、資料和資料日誌(左)。佔用空間極小的應用,例如具有真無線立體聲(TWS)功能的無線耳塞,採用高密度堆疊晶片架構,將MCU和DSP與記憶體整合在一個晶片級封裝中(右)。(圖片來源:英飛凌科技)

為更低功耗實現最佳化

傳統上,記憶體是為廣泛應用而設計的商品。然而,聽戴式裝置和穿戴式裝置市場的嚴格限制,要求使用針對尺寸、功率和可靠性進行明確最佳化的記憶體。

有多種方法可以最佳化NOR Flash以最大限度地降低功耗。傳統上,低功耗是透過降低待機電流和主動式讀取電流來實現的。深度掉電模式可以顯著延長電池工作壽命,從而進一步提高電源效率。換句話說,SEMPER Nano NOR Flash的典型待機電流為5.0A,比SEMPER NOR Flash低54%,典型的深度掉電模式下降到1µA,比SEMPER NOR Flash低23% (2)。

圖2:SEMPER Nano NOR Flash功耗與SEMPER NOR Flash的比較。(圖片來源:英飛凌)

降低功耗的關鍵是最大限度地縮短記憶體從主動模式轉換到待機模式所需的時間。為了最大程度地節省電量,記憶體需要能夠立即進入待機模式,以避免不必要地浪費電量(3)。

圖3:SEMPER Nano NOR Flash整合處理器,可以減輕應用CPU的功率和可靠性處理負載。(圖片來源:英飛凌)

快速讀取存取對於「即時啟動」等功能至關重要。沒有人願意等待耳塞啟動。在此,NOR Flash建立在內部平行陣列介面上,以實現快速讀取時間,從而可以更快地啟動更大的程式。

NOR Flash的快速存取和低功耗使得直接從 Flash執行程式碼成為可能,這被稱為就地執行(XiP),這進一步減少了裝置開啟的時間。這種統一的記憶體方法將程式碼、資料和日誌組合在一個記憶體晶片中。它透過消除用於程式碼和資料儲存的RAM,顯著地減少了總體實體記憶體佔用量。它還提高了整體可靠性,降低了功耗,並實現了更小的外形尺寸和簡化的設計。

更好的記憶體等於更好的穿戴式裝置

在穿戴式裝置和聽戴式裝置市場取得成功和盈利的關鍵,是透過高階健身和醫療監控等創新功能使產品脫穎而出,以提供卓越的用戶體驗。這些特性增加了對針對尺寸、低功耗和可靠性進行最佳化的更高密度NOR Flash需求。NOR Flash所整合的可靠性功能——以及能夠在單個統一記憶體中儲存程式碼、資料和日誌——簡化並加速了設計,同時使開發人員能夠滿足這些應用的嚴格設計約束。

本文作者:
Linus Wong 是英飛凌科技產品管理總監
Wilson Yen 是英飛凌科技的資深應用經理

(參考原文:How NOR flash helps overcome design challenges in wearables,by Saumitra Jagdale)

本文同步刊登於EDN Taiwan 20232月號雜誌

活動簡介

人工智慧(AI)無所不在。這一波AI浪潮正重塑並徹底改變科技產業甚至整個世界的未來。如何有效利用AI協助設計與開發?如何透過AI從設計、製造到生產創造增強的體驗?如何以AI作為轉型與變革的力量?打造綠色永續未來?AI面對的風險和影響又是什麼?

AI⁺ 技術論壇聚焦人工智慧/機器學習(AI/ML)技術,涵蓋從雲端到邊緣、從硬體到軟體、從演算法到架構的AI/ML技術相關基礎設施之設計、應用與部署,協助您全面掌握AI最新技術趨勢與創新,接軌AI生態系佈局,讓機器學習更快速、更經濟、更聰明也更有效率。

贊助廠商

加入LINE@,最新消息一手掌握!

發表評論