为可穿戴设备设计超低功耗SoC （探讨恒玄科技688608技术之一）

找到一篇2014年的文章，可以解释恒玄为何选择ARM Cortex-M为内核创新打造自定义低功耗 SoC。

可穿戴市场概况

       经过近两年的发展，可穿戴设备从咨询公司眼中的巨大市场潜力的新市场，到数百种产品在售。可穿戴市场依然非常分散，从用户及使用方式上千差万别，难以形成像智能手机一样的统一需求。现阶段，被看好可商用的可穿戴设备包括健康手环和智能手表两类。前者可通过追踪人们的身体活动数据，提供“健康生活方式的整体分析”，后者则与智能手机时时无线同步，在手表屏幕上显示短、音乐或者电邮更新。

      手环在运动、健康监测上具备使用价值，因此消费者对它的认可度明显高于智能手表。关键是在这之中，腕带和手环类产品有效地避开了智能手表陷入的与智能手机相比功能上重叠的尴尬。智能手表屏幕大小受到限制，除了时间、天气、各种消息的显示，除了解放双手外，这些功能的使用体验远不如手机，加上电池续航问题，在现阶段智能手表难以捕获大众市场。期待随着Apple Watch明年初的上市推热智能手表概念，推动产业链技术指标改善，从而推出更有吸引力的产品并更好地与服务相结合，以推动智能手表更大规模的销售。

低功耗挑战

       目前可穿戴设备基本上通过各种传感器进行相关指标的测量，以MCU或AP作为主控，外加传统蓝牙、低功耗蓝牙或NFC等技术进行无线通。实现尽可能低的系统功耗和准确的测量是可穿戴设备主要技术挑战。可穿戴设备在尺寸和重量上受限，导致功耗方面有较大挑战。消费者难以接受每日充电的要求，与智能手机采用3000mAh需要每日充电需求相比，高端的可穿戴设备需要使用300mAh电池来满足每周一充的需求，这会带来70倍功耗效率提升的需求，对于超低功耗设计带来的挑战不能低估。

 面向高中低端可穿戴设备的需求，需要选择合适性能的处理器并合适配置，低功耗实现来为可穿戴设备设计超低功耗的SoC，再根据可穿戴设备工作模式做软件优化进一步降低设备功耗.首先是面向不同类型的高中低端设备选择合适的处理器。

面向低中高端可穿戴设备的处理器选择

      基本可穿戴设备的架构，包括片上存储Flash, SRAM,ROM，通过简单设计用于支持运动腕带或简单的手表，ARM Cortex-M系列超低功耗处理器可以用于支持常开的传感器融合处理需求，至于选用Cortex-M0,M0+,M3,M4主要取决于设计中使用传感器的种类和数量，Cortex-M3在量产的多个设备中证实是非常合适的选择。在20～150MHz频率范围运行简单的实时操作系统，可以提供数月的电池续航能力。

     如图2所示中端可穿戴设备的架构适合运行富应用操作系统和彩色屏幕的智能手表，一般可采用单核Cortex-A5或A7处理器，仅在用户与产品交互时唤醒，其它时间处于睡眠模式。中端设备一般会在250-500Mhz频率范围运行实时或富应用操作系统。其常开模式传感器融合控制依然需要采用Cortex-M系列处理器。根据操作系统和应用需求，需要Cortex-A5/A7级别应用处理器支持高级操作系统，可以采用Mali400GPU, DP500显示控制/V500视频编解码的来提供所需多媒体性能。

 如下图3所示高端可穿戴设备架构，采用双核Cortex-A7处理器来提供所需性能，依然需要Cortex-M系列提供常开传感器融合控制。设计上可采用Mali400GPU, Mali DP500 DPU和Mali-V500 VPU提供多媒体支持。需要CPU工作在500-800MHz来运行Android或Android Wear，提供了低动态功耗并通过低功耗模式减小待机功耗，采用节能的L2 Cache子系统和低功耗DDR存储，并使用NEON 128bits SIMD架构扩展来提高多媒体和数字号处理能力。

如何优化设计

       首先是采用合适的配置，通过使用更小的数据存储，更低的频率，选择最低功耗的合适芯片工艺。更小的存储缓存能节省芯片面积和功耗。手机芯片中CPU常用32K L1 Cache，减为16K时性能仅下降10%,同样面向小数据处理量的需求L2 Cache也可以减小，基本上缓存大小可以根据工作负载进行调整以减小功耗。

       选择适合的实现工艺也相当重要，图4给出了单核Cortex-A7处理器的功耗、性能和面积，如图4所示，面向智能手机应用目标1.6GHz频率采用高性能工艺实现单核Cortex-A7运行在1GHz时的功耗约100mW和面积0.45mm2的设计是难以满足可穿戴功耗需求。选择合适的标准单元库来满足性能和功耗目标，需要在性能和功耗指标上进行互换设计。面向更低频率采用适合的工艺实现，可以大大减小Cortex-A7功耗和面积.

     采用合适的Cache配置和适合的工艺库，可以降低50%以上动态功耗及90%待机功耗。另外根据可穿戴设备的工作模式优化软件设计，可以进一步降低可穿戴设备的功耗。

总体来看，基于ARM的解决方案推动了快速演进的可穿戴市场的创新，可穿戴设备需要超低功耗和常开的功能需求，需要满足性能需求前提下的高能效方案。ARM提供了满足各类可穿戴设备性能需求的包括低功耗CPU、系统IP、GPU及物理IP的完整低功耗方案。采用适合的CPU配置和及正确的实现方式对于满足可穿戴低功耗需求至关重要。期待产业链面向可穿戴设备需求打造满足性能需求的低功耗SoC和优化的软件平台，从而推动可穿戴设备产业更好发展。