采用新型存储的MPU，在AI时代能发挥什么作用( 二 ) 在过去十年当中

AI时代的“新型”MPU
在智能化的推动下， MPU也发生了一些变化，尤其是在2017年之后，智能MPU慢慢进入了大众的视野，其中就包括瑞萨在2018年发布的针对MPU的动态可配置处理器DRP 。
据了解， DRP是瑞萨独有的自研加速核，高速、低功耗以及高设计自由度是DRP三大核心优势。尤其是在AI加速方面，据瑞萨电子中国企业基础设施事业部经理 Anson Ip介绍道：“集成了DRP的产品在速度上可媲美市场上现有的AI加速器的速度，但是它在低功耗方面则表现得更为突出。”

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同时，伴随着AI时代带来的，还有MPU 。根据IC Insights发布2021年版的McClean Report中显示， 2020年， MPU的销售增长主要是由于对便携式计算机和功能强大的大屏幕智能手机的强劲需求。与此同时，市场对数据中心计算机和系统扩展方面的投资也在加大，这也促进了全球MPU的销售额在2020年中实现了双位数的增长。ICinsights预测，到2021年，预计MPU市场总增长将略微回落，并实现95％以上的平均增幅，达到955亿美元。
为顺应这种市场趋势，瑞萨也推出了RZ/A2M系列MPU 。而上文所提到的DRP也是瑞萨电子RZ/A2M系列MPU中的重点功能之一。据介绍， RZ/A2M的基础是ARM Cortex-A9 528MHz MPU ，和其他的MPU一样，有一些共通的外设，但是比较特殊的是瑞萨同时配置了两个网口，两个USB ，两个SDHI ，还有一些security ，以及区别于其他MPU厂商的DRP硬件加速内核。Anson表示：“因为DRP本身是一个硬件加速，因此它可以比一般的CPU快10倍左右。”
从应用层面上看，瑞萨RZ/A2M微处理器适用于人机界面(HMI) ，尤其是带有摄像头的HMI应用。RZ/A2M还支持广泛应用于移动设备的移动产业处理器接口(MIPI) 。
当新型存储遇见“新”MPU ，打开新的应用场景
随着AI场景的不断演进，新兴技术之间也需要互相融合，才能发挥更大的作用。Anson指出，就RZ/A2M来说， RZ/A2M内部配有一个4MB的SRAM ，这可以使它可用于比较简单的应用，例如一些HMI（人机交互界面），或者是简单的控制应用。面向现在嵌入式AI系统， 4MB的内存容量在某些情况下是不够的。因而在控制成本的前提下，采用外挂式的存储能够满足市场的现阶段发展需求。这种市场趋势，也为华邦和瑞萨提供了合作的机会。
日前，华邦电子宣布，正式确认华邦HyperRAM和SpiStack (NOR+NAND) 产品能够与瑞萨基于Arm 内核的RZ/A2M 微处理器 (MPU) 搭配使用，可助力其加速构建嵌入式AI系统。
具体来看，华邦HyperRAM可作为工作内存使用，更适合AIoT设备的嵌入式AI和图像处理应用。SpiStack 中的NOR 芯片可存储RZ/A2M 的启动代码和应用程序代码， NAND芯片可存储嵌入式AI学习数据和相机图像等多个大型数据。
曾一峻表示， MPU的电路板往往都很小，这类PCB的引脚数较小，但同时又需要满足低功耗的需求，在这种情况下，华邦的HyperRAM便可以满足他们的需求。尤其因为在低频（low frequency）的情况下，微控制处理器其实它并不需要特殊的DRAM去做控制，一般的GPIO在低时钟频率，如100MHz以下， GPIO就可以模拟出HyperRAM控制功能。所以对于微控制处理器来讲非常适合采用HyperRAM产品。
除此之外，针对AI应用场景下， “读取速度”也是微控制处理器中的很重要考量点之一。与此同时，还要满足微控制处理器面积小，成本低等需求。而华邦的SpiStack产品则为这种市场需求提供了可能性。