Die meisten MCUs oder FPGAs sind mit einem internen Speicher ausgestattet, der für einige Anwendungen optimiert ist. Damit kann er nicht alle Anforderungen erfüllen. Das betrifft vor allem Anwendungen, die eine hohe Speicherkapazität und eine hohe Bandbreite für die Durchführung von Operationen erfordern. Dazu zählen Bild-/Audiopufferung oder maschinelles Lernen (ML) mit Bedarf an einem umfangreichen neuronalen Netz.
Klassische externe Speicher
In der Regel ist für solche Applikationen ein externer Speicher die praktikabelste und die am einfachsten skalierbare Methode. Abhängig von der Dichte und den Leistungsanforderungen der Zielanwendung stehen hierfür die klassischen Optionen SRAM (Static Random Access Memory) und SDR/DDR DRAM (Dynamic Random Access Memory) zur Verfügung. Aufgrund ihrer unterschiedlichen Technologien und Architekturen besitzen sie jeweils andere Dichte- und Leistungsspezifikationen. Für innovative IoT-Anwendungen sind in der Regel jedoch beide ungeeignet. Denn IoT-Applikationen der nächsten Generation erfordern einen größeren Funktionsumfang bei kompakter Bauweise und hoher Energieeffizienz. Zum Beispiel hat sich die übliche Layout-Topologie eines 6-Transistor-SRAM nicht im gleichen Maß verkleinert wie die Prozessknoten. Das bedeutet, dass der Speicher keine höhere Dichte unterstützt und relativ teuer ist. Das macht es zunehmend unwirtschaftlich, mit SRAM die Anforderungen der neuesten IoT-Anwendungen mit Bedarf an hoher Speicherkapazität zu erfüllen.
DRAM bietet gegenüber SRAM zwar Kostenvorteile, da es nur aus einem einzigen Transistor und einem Kondensator besteht, hat aber auch einige Nachteile. Die größten sind die hohe Pinzahl, der hohe Stromverbrauch und die komplexe Integration. Für Anwendungen, bei denen es diesbezüglich keine Einschränkungen gibt, bleibt Legacy-SDR-DRAM eine mögliche Lösung in bestehenden Systemen. Für viele moderne, kompakte IoT-Systeme sind sie jedoch kaum geeignet.
Tabelle 1 listet die verfügbaren Optionen für externen Speicher mit den Parametern auf, die Designer bei der Auswahl berücksichtigen müssen. Sie zeigt klar, dass eingebettetes SRAM die beste Speicherlösung für SoC-Lösungen ist. Doch auch hier gibt es einen limitierenden Faktor: Aufgrund der Chipgröße und Kosten für die Integration in den Logikprozess ist die Dichte von eingebettetem SRAM begrenzt. Mit der fortschreitenden Entwicklung von MCUs und ihrer Migration in moderne Prozesse von IoT-Anwendungen verliert eingebettetes SRAM zudem seinen Vorteil bei der Stand-by-Leistung.
DRAM hingegen ist zwar für High-End-Anwendungen geeignet, aber für viele andere IoT-Anwendungen oft ein Overkill. Hintergrund ist, dass die Pinzahl, Geschwindigkeit und Leistung zu hoch sind.
Eine alternative Speicherlösung ist PSRAM (Pseudo SRAM). Hier sind die Leistung und die Anzahl der Anschlüsse ideal ausbalanciert, und das bei geringem Energiebedarf.
IoT RAM füllt die Lücke zwischen DRAM und SRAM
IoT RAM basiert auf der PSRAM-Technologie, übernimmt deren Eigenschaften und kombiniert sie mit einer relativ einfachen SRAM-Schnittstelle für ein einfaches Produktdesign. Durch zusätzliche Schnittstellenoptionen wie den NOR-Flash-SPI-Schnittstellen mit geringer Pinzahl, die von den meisten MCUs verwendet werden, ist IoT RAM überall dort eine Option, wo SoCs mehr Speicher benötigen als der interne SRAM bereitstellen kann.
Betrachtet man die Kostenseite, sind die Produktkosten von IoT RAM bis zu zehnmal geringer als von SRAM. Gleichzeitig verfügt IoT RAM über eine fünf- bis zehnfach höhere Speicherdichte, da die DRAM-Speicherzellentechnologie mit nur einem Transistor und einem Kondensator verwendet wird.
Niedrige Pinzahl
Im Vergleich zu SRAM bietet IoT RAM eine höhere Datenbandbreite und ist mit herkömmlichem SDRAM vergleichbar, allerdings bei wesentlich geringerer Pinzahl. Mit IoT RAM kann die IO-Konfiguration einen 1-bit-, 4-bit-, 8-bit- und 16-bit-Datenbus unterstützen.
Damit ermöglicht IoT RAM, die Anzahl der Pins für die erforderliche Bandbreite moderner IoT-Anwendungen deutlich zu reduzieren. Zudem wird das Systemdesign vereinfacht und die SoC-Pins lassen sich für andere Zwecke verwenden.
Auch gegenüber DRAM hat IoT-RAM einen erheblichen Vorteil bei der Pinzahl. Wie Tabelle 4 zeigt, benötigt x16 IoT RAM dreimal weniger Pins als x32 SDRAM bei vergleichbarem Datendurchsatz. Das führt zu einer Verkleinerung des Chips und damit einer Reduktion an Siliziumfläche, Kosten und Leiterplattengröße. Im Vergleich zu einem SDRAM x32 BGA90 ist bei einem IoT RAM BGA24 das Gehäuse bis zu dreimal kleiner und somit sehr platzsparend. Darüber hinaus werden MCU-Pins für andere Zwecke frei und ist auch für Burst-Speicherzugriffe optimiert.
Geringer Stromverbrauch
Betrachtet man den Energieverbrauch, benötigt IoT RAM rund viermal weniger pJ/b (Picojoule pro bit) als herkömmliches DRAM. Die kurze Latenzzeit von IoT RAM ermöglicht schnelle Einschaltzeiten und ein sehr schnelles Aufwachen aus Modi mit niedrigem Stromverbrauch sowie dem Stand-by-Modus. Darüber hinaus bietet IoT RAM eine vollständige Datenerhaltung bei extrem niedrigen Stand-by-Stromverbrauch – typischerweise 0,1 ~ 0,3 µA/Mb je nach Dichte – sowie einen Deep-Power-Down-Modus mit weniger als 8 µA für alle OPI (Octal Peripheral Interface) Dichten.
IoT RAM für Frame-Buffering mit MCU
Die IoT RAM-Speicherlösungen von AP Memory, die auf der PSRAM-Technologie basieren, arbeiten bereits mit vielen MCUs, SoCs und FPGAs, die in IoT- und Embedded-Geräten verbreitet sind.
Bei einem smarten Armband wird der erforderliche Datendurchsatz mit gut 5 MB/s berechnet (71.392 x 3 Bytes x 30 fps). In Anbetracht der zusätzlichen Latenzzeit für den SoC-Bus und der Wahl der Speicherbusfrequenz von unter 100 MHz vieler SoCs in dieser Kategorie reicht IoT RAM QSPI SDR aus, um die erforderliche Datenrate zu erreichen.
Bei einer einfachen Smartwatch hingegen liegt der erforderliche Datendurchsatz mit etwa 25 MB/s (135.424 x 3 Bytes x 60 fps) darüber und kann je nach Modell noch deutlich höher ausfallen. Hier erfüllen IoT RAM OPI oder HPI die nötige Datenrate besser. Für hochvolumige, konkurrenzfähige Wearables empfehlen sich die WLCSP-Gehäuseoptionen.
Auch für den Smart-Home- und Industriemarkt stehen IoT RAM mit einer Vielzahl an Bandbreiten zur Verfügung. Beispielsweise eignet sich für ein einfaches Thermostat-Display, das etwa 10 MB/s benötigt, ein 16-MB-QSPI-SDR-SOP8-IoT-RAM der Einstiegsklasse. Die hohen Anforderungen eines HD-720p-Display lassen sich hingegen mit einem 256-MB-OPI- oder HPI-IoT-RAM im BGA24-Gehäuse erfüllen.
IoT RAM: Wendepunkt für viele MCU-basierte Anwendungen
Diese Features haben IoT RAM in den letzten Jahren zum Speicher der Wahl für Wearable-Anwendungen gemacht. Der Speicher wird von vielen der neusten MCUs, Wireless-SoCs und FPGAs marktführender Hersteller als optimale Wahl für alle IoT-, Edge-KI- und Industrieanwendungen gesehen.
Mit Referenzdesigns von SoC-Partnern und Rutronik können Hersteller die effektive Nutzung ihrer Entwicklerressourcen und eine kurze Time-to-Market ihrer Projekte sicherstellen. Beispielsweise das RDK2 von Rutronik basiert auf dem PSoC 62 von Infineon und bietet in Kombination mit externem PSRAM (64Mbit QSPI) eine moderne und einfach anzuwendende Hardware-Plattform für die Entwicklung zahlreicher Anwendungen, ganz besonders von Wearables und Sensoren.
Fazit
Eine geringe Pinzahl, niedriger Stromverbrauch, eine große Auswahl an Gehäusen sowie die Wettbewerbsfähigkeit und Einfachheit bei Design und Integration der IoT RAMs machen den entscheidenden Unterschied zu herkömmlichen und Legacy-SDRAM-Lösungen.
Weitere Informationen und eine direkte Bestellmöglichkeit finden Sie auch auf unserer e-Commerce-Plattform www.rutronik24.com.
Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie unseren Newsletter abonnieren.
