Die Messlatte für die Nutzererlebnisse von IoT- und Embedded-Anwendungen wird immer höher. Hierfür brauchen diese mehr Speicher mit höherer Bandbreite, kleinem Formfaktor, geringer Leistungsaufnahme und damit weniger Wärmeentwicklung bei gleichen oder sogar niedrigeren Bauteilekosten. Das gilt umso mehr, wenn künstliche Intelligenz (KI) und/oder maschinelles Lernen (ML) dazukommen.
SRAM (statisches RAM) ist nach wie vor der Speicher, der die höchste Geschwindigkeit und geringste Latenz aufweist und dem Prozessor am nächsten liegt. Doch er hat einige Nachteile: Die reguläre 6T-SRAM-Layout-Topologie hat sich nicht in gleichem Maß verkleinert wie die Prozessknoten. Zudem nimmt die Verlustleistung bei Embedded SRAM mit steigendem CPU-Stromverbrauch zu. Dadurch lassen sich die Beschränkungen bei der Leistungsaufnahme und die steigenden Speicheranforderungen der neuesten IoT-Applikationen mit Embedded SRAM immer schwerer erfüllen.
Bei externen SRAMs kommt hinzu, dass die hohe Anzahl an Transistoren für steigende Speicherkosten sorgt. Damit können auch die eingeschränkten Formfaktoren kaum erfüllt werden.
Externe DRAMs (dynamisches RAM) bieten immer noch erhebliche Kostenvorteile gegenüber SRAMs. Sie bieten mit einem einzigen Transistor und Kondensator eine vergleichbare Leistung und ermöglichen so eine wesentlich höhere Array-Dichte. Für Anwendungen, die immer oder meistens an eine Stromversorgung angeschlossen sind, können externe DRAMs eine akzeptable Lösung darstellen. Allerdings kommen sie mit einer hohen Pinzahl und sind aufgrund ihrer Aktualisierungsanforderungen und dem stetig komplexeren Routing aufwändig zu integrieren.
Ältere SDRAMs (synchrone DRAMs) mit niedriger Dichte wurden für ältere Prozessknoten entworfen und eignen sich aufgrund ihrer Größe kaum für kompakte und energieeffiziente Systeme.
Gefragt ist also eine Speicheralternative, die ein hohes Leistungsniveau bei niedrigeren Kosten und geringerem Stromverbrauch bietet und gleichzeitig die steigenden Anforderungen eines umfassenden IoT-Nutzererlebnisses erfüllt.
IoT-RAM kombiniert Vorteile von DRAM und SRAM
IoT-RAM basiert auf der Technologie des pseudostatischen RAM (PSRAM). Sie kombiniert die Vorteile von DRAM - kleine Fläche sowie Produktkosten von bis zu einem Zehntel von SRAM und eine Dichte bis zu zehnmal höher als bei SRAM - mit denen von SRAM - hohe Geschwindigkeit, geringe Latenzzeiten und einfache Ansteuerung. PSRAM arbeitet intern mit DRAM-Zellen; diese bestehen nur aus einem Transistor und einem Kondensator, haben aber das Verhalten eines gewöhnlichen SRAM und die klassischen, relativ einfachen SRAM-Schnittstellen.
IoT-RAM bietet darüber hinaus Flash-SPI-Schnittstellen mit niedriger Pin-Zahl, die von vielen MCUs und FPGAs verwendet werden. Die kostengünstigen IoT-RAM-Lösungen von AP Memory sind mit den SPI-Schnittstellen der meisten MCUs, SoCs und FPGAs kompatibel, einschließlich Quad-SPI- (QSPI) und Octal-SPI (OSPI).
System-in-Package- (SiP) Varianten des IoT-RAM eignen sich für die Fälle, in denen SoCs einen größeren Speicher benötigen, als sich mit internem SRAM realisieren lässt. Die SiP-Optionen, vor allem mit sogenanntem ◊Known Good Die" (KGD), also einem als fehlerfrei qualifizierten Die, ermöglichen durch höheren Systemspeicher alle genannten Vorteile - und damit ◊More than Moore".
Die geringe Latenzzeit von IoT-RAM erlaubt ein schnelles Aufwachen aus Modi mit extrem niedrigem Stromverbrauch, ein sofortiges Aufwachen aus dem Standby-Modus sowie schnelle Einschaltzeiten. Damit kommt IoT-RAM mit einem extrem niedrigen Stromverbrauch aus, je nach Speicherdichte in der Regel 0,15 bis 0,5 µA/Mbit.
Internes Refresh
Betrachtet man das exemplarische MCU-Diagramm (Bild 2), müssen die Bereiche für Arbeitsspeicher und statische Speicherbereiche zunehmend erweitert werden. Kommt hierfür DRAM zum Einsatz, erhöht sich der Stromverbrauch des Systems; zudem wird die Integration eines Refresh Controllers erforderlich.
Mit IoT-RAM ist kein Controller nötig, da die gesamte Refresh-Logik für die DRAM-Zellen - für den Nutzer unmerklich - intern abläuft. Das reduziert die Schnittstellenkomplexität und die damit verbundenen Validierungskosten. Ältere MCU-basierte Systeme, die noch SDRAM verwenden, profitieren von IoT-RAM durch geringeren Stromverbrauch und vereinfachte Schnittstellen (Tabelle).
Flüssige Video-Wiedergabe an der Edge
Betrachtet man einen Anwendungsfall mit Frame Buffering, wird deutlich, wie externes RAM bessere Nutzererlebnisse ermöglicht: Das System muss für Lese- und Schreibaktivitäten seltener auf den langsameren nichtflüchtigen Speicher zurückgreifen; dadurch verbessert sich die gesamte Systemleistung. Das lässt sich auch anhand der Coremark-Testsuite zeigen. Der Nutzer profitiert von einer geringeren Latenzzeit, einer flüssigeren Wiedergabe und zuverlässigeren Aufzeichnungen.
IoT-RAM-Speicherlösungen von AP Memory arbeiten bereits nahtlos mit vielen bestehenden MCUs, SoCs und FPGAs in IoT-/Embedded-Geräten zusammen, bei denen hohe Performance, niedrige Kosten und schnelle Reaktionsfähigkeit gefordert sind. Hierfür pflegt AP Memory enge Partnerschaften mit einer wachsenden Zahl an MCU-, SoC- und FPGA-Anbietern. Die IoT-RAM-Lösungen bieten vereinfachte Signalprotokolle (QSPI, OPI, ADMUX) und Package-Möglichkeiten (KGD, WLCSP, SOP, USON, BGA) für flüchtige Speicher in IoT- und Edge-Produkten. Über Rutronik ist eine umfassende Auswahl sowohl an IoT-RAM- als auch PSRAM-Lösungen mit verschiedenen Speicherdichten von AP Memory erhältlich, die unterschiedliche Leistungs- und Bandbreiten-Anforderungen erfüllen.
Komponenten gibt es auf www.rutronik24.de.
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