Verbesserung der Benutzererfahrung mit RAM IoT

Das Internet der Dinge (IoT) und eingebettete Anwendungen erfordern zunehmend mehr RAM mit höheren Bandbreiten, robusteren Formfaktoren und geringerem Stromverbrauch. Daher müssen Entwickler die Frage beantworten, wie ein ideales Speichermodul für solche Anwendungen aussehen würde.

Der User-Experience-Benchmark für IoT- und Embedded-Anwendungen steigt immer weiter an und fordert mehr RAM bei höheren Bandbreiten, kleinen Formfaktoren, geringerem Stromverbrauch und damit weniger Verlustleistung bei gleichbleibenden oder niedrigeren Komponentenkosten. Dies gilt insbesondere für Anwendungen, die künstliche Intelligenz (KI) und/oder maschinelles Lernen (ML) verwenden.

SRAM (Static RAM) ist immer noch die RAM-Lösung, die die höchsten Geschwindigkeiten und die niedrigste Latenz bietet und sehr nah am Prozessor ist, aber es hat einige Nachteile. Die vorherrschende 6T-SRAM-Layouttopologie wurde nicht im gleichen Verhältnis wie die Rechenknoten herunterskaliert. Der Leistungsverlust des eingebetteten SRAM nimmt ebenfalls zu, wenn die CPU mehr Leistung zieht. Dies bedeutet, dass es aufgrund der Einschränkungen hinsichtlich des Stromverbrauchs und ihres steigenden RAM-Bedarfs immer schwieriger wird, die Anforderungen der neuesten IoT-Anwendungen zu erfüllen, die eingebettetes SRAM verwenden.

Externe SRAM-Module erfordern auch eine hohe Anzahl von Transistoren, was die Speicherkosten erhöht. Dadurch ist es praktisch unmöglich, die begrenzten Formatanforderungen zu überschreiten.

Andererseits bieten externe DRAM (Dynamic RAM)-Module gegenüber SRAM immer noch erhebliche Kostenvorteile. Mit einem einzigen Transistor und Kondensator bieten sie eine vergleichbare Leistung und ermöglichen ein viel dickeres Array. Für Anwendungen, die dauerhaft oder häufig an eine einzelne Stromversorgung angeschlossen sind, können externe DRAM-Module eine akzeptable Lösung sein. Sie haben jedoch eine große Anzahl von Pins und sind aufgrund ihrer Upgrade-Anforderungen und der zunehmenden Routing-Komplexität ziemlich schwierig zu integrieren.

Ältere SDRAM-Module (synchroner DRAM) mit geringer Dichte sind für ausgereiftere Prozessknoten ausgelegt, und ihre Größe macht sie für robuste, effiziente Systeme ungeeignet.

Dies impliziert einen Bedarf an alternativem RAM, der eine hohe Leistung bei geringeren Kosten und geringerem Stromverbrauch bietet und gleichzeitig die wachsenden Anforderungen an ein vollständiges IoT-Benutzererlebnis erfüllt.

RAM IoT vereint die Vorteile von DRAM und SRAM

IoT RAM basiert auf pseudostatischer RAM-Technologie. Kombiniert die Vorteile von DRAM – kleine Oberfläche, niedrige Produktkosten (bis zu einem Zehntel von RAM) und die zehnfache Dichte von SRAM – mit denen von SRAM, nämlich hohe Geschwindigkeit, geringe Latenz und einfache Steuerung. Intern verwendet PSRAM DRAM-Zellen, die aus einem Transistor und einem Kondensator bestehen, sich aber wie normales SRAM und die üblichen relativ einfachen SRAM-Schnittstellen verhalten.

IoT RAM bietet auch Flash-SPI-Schnittstellen mit wenigen Pins, die von vielen MCUs und FPGAs verwendet werden. Die kostengünstigen RAM-IoT-Lösungen von AP Memory unterstützen die SPI-Schnittstellen der meisten MCUs, SoCs und FPGAs, einschließlich Quad-SPI (QSPI) und Octal-SPI (OSPI).

System-in-Package (SiP)-Versionen von IoT-RAM eignen sich besonders für Situationen, in denen SoCs mehr Speicher benötigen, als dies mit internem SRAM möglich ist. Die SiP-Optionen, insbesondere diejenigen, die „bekannte gute Chips“ (KGD) verwenden, bieten dank des größeren Systemspeichers alle oben genannten Vorteile, was sie zu „mehr als Moore“ macht.

Die geringe Latenz von RAM IoT ermöglicht ein ultraschnelles Aufwachen aus Ultra-Low-Power-Modi, ein sofortiges Aufwachen aus dem Standby und kurze Einschaltzeiten. IoT-RAM arbeitet mit sehr geringem Stromverbrauch, typischerweise 0,15 bis 0,5 µA/mbit, je nach Speicherdichte.

interne Aktualisierung

Betrachtet man das Diagramm der Beispiel-MCU (Abbildung 2), wächst der Platz für RAM und statischen Speicher kontinuierlich. Wird dafür DRAM verwendet, erhöht sich der Stromverbrauch des Systems und die Integration eines Refresh-Supervisors ist ebenfalls erforderlich.

IoT RAM macht einen Controller überflüssig, da die gesamte DRAM-Zell-Upgrade-Logik – für den Benutzer nicht wahrnehmbar – intern verwaltet wird. Das reduziert die Komplexität der Schnittstellen und den damit verbundenen Validierungsaufwand. Ältere MCU-basierte Systeme, die noch SDRAM verwenden, profitieren von IoT-RAM dank geringerem Stromverbrauch und vereinfachten Schnittstellen (siehe Tabelle).

Reibungslose Videowiedergabe im Edge-Computing

Betrachtet man eine Anwendung, die Frame Buffering verwendet, wird deutlich, wie externes RAM für überlegene Benutzererfahrungen übrig bleibt. Das System muss für Lese-/Schreibaktivitäten nicht so häufig auf langsameren nichtflüchtigen Speicher zugreifen, was zur Verbesserung der Gesamtsystemleistung beiträgt. Dies zeigt die Testsuite von Coremark. Der Benutzer profitiert von einer geringeren Latenz, einer flüssigeren Videowiedergabe und einer zuverlässigeren Aufzeichnung.

Die RAM-IoT-Lösungen von AP Memory arbeiten bereits nahtlos mit vielen der heutigen MCUs, SoCs und FPGAs in IoT-/eingebetteten Geräten zusammen, bei denen hohe Leistung, niedrige Kosten und Reaktionsfähigkeit erforderlich sind. Zu diesem Zweck pflegt AP Memory eine enge Zusammenarbeit mit einer wachsenden Zahl von MCU-, SoC- und FPGA-Anbietern. Diese Lösungen bieten vereinfachte Signalprotokolle (wie QSPI, OPI und ADMUX) und Verpackungsoptionen (KGD, WLCSP, SOP, USON und BGA) für flüchtigen Speicher in IoT- und Edge-Computing-Produkten. Rutronik vertreibt eine große Auswahl an IoT RAM und PSRAM von AP Memory in einer Vielzahl von Dichten, um verschiedene Leistungs- und Bandbreitenanforderungen zu erfüllen.