第五波计算：人工智能和物联网
现在，我们正在经历我们称之为第五次计算浪潮。第一阶段是大型机，从大型机到小型计算机。第三波是个人电脑，然后是移动计算。我们正处于移动计算和个人计算阶段，但正在迅速接近更大容量、人工智能和物联网市场。我们称之为物联网时代，一切都是相互联系的。在第五次浪潮中，有很多东西都与互联网相连。
在NXP，我们看到了下一个趋势：有更多的设备连接，但是连接到一个更大的设备上，这个设备更智能。我们称之为下一个大趋势，被授权的边缘。
即将到来：第六次计算浪潮
它从这些边缘节点收集数据到这个授权的边缘，然后广播到云端。我们关心的原因是，如果我们拥有这种更强大的优势，它将减少延迟，提高性能，而且总体上只会有更好的体验。我们将边缘或物联网智能金字塔分为三个不同的类别：
- 这是云数据服务器大家都知道的。
- 然后网络边缘也就是说，适合你家的智能设备从小型设备收集数据
- 数十亿个IoT端点应用程序边缘。
这些IoT端点是具有嵌入式图形的端点。他们将有更多的用户可以与之交互，更多的用户可以看到。在NXP，这是我们集中精力的地方-丰富的图形和性能更好的设备。
在NXP，IoT中有四个不同的市场需要我们解决：
- 个人设备
- 控制你家的智能家居设备
- 智能家电（这可以是你能想到的任何东西，包括电机和工业应用，从洗衣机到其他类型的应用）
- 新兴和消费类零售空间，在这里我们可以跟踪包裹和跟踪您在商店中购买的商品。
智能设备电池容量-突破低功率限制
那里出现了很多新的想法。从送货的无人机从你家扔下包裹，或是在人行道上开着的小无人机。这些设备都需要更大的马力，并且比过去有更多的功能。
如果你看看你的房子，有很多东西正在变得智能化：从智能恒温器到门铃再到门锁、智能音箱、亚马逊回声，还有所有你现在可以与之通话的谷歌设备。智能恒温器可以理解你是否在家。他们可以根据家里的情况来设定温度。如果你有一个遥远的家，你可以看到发生了什么。你可以看到房子里发生了什么。灯可以远程开关。仅从这张图片上，你就可以看到有大量的东西正在与互联网连接。
可穿戴设备是互联网连接设备的另一个很好的例子。曾经有过智能手表需求不断增长从苹果手表，Garmin手表，极地手表收集数据，传输到互联网，我今天跑步，我今天骑自行车，我锻炼了多长时间，试图让人们对他们的日常活动有更好的体验。
消费者对智能手表电池寿命的期望
一个明显的趋势是需要更长的电池寿命。没有人愿意每天给手表充电。消费者希望至少能够今天有五天的电池-这似乎是一个舒适的限度。现在有制造商在生产这些产品，你希望能够有更小的外形尺寸。这确实推动了低功耗设备在这个领域的发展，同时也将低功耗不仅推到了可穿戴设备上，而且也推到了其他一直连接的设备上。想想亚马逊回声。它就在你家里。它一直在消耗3瓦特的能量，我们想把它降低到几毫瓦以下，这在未来会发生。
硅制造商报告了什么样的物联网趋势？
密度仍在增加。我们看到深亚微米过程在短短几年前从16纳米发展到现在的7纳米，然后下降到5纳米。我知道在接下来的几个月里，一些设备已经在这个5纳米的节点上发布了。
而且，非易失性存储器正在萎缩。它不像纯逻辑过程那样快，但现在NXP正在生产40纳米的浮栅闪光灯。在我看来，40纳米可能是浮栅的最后一个节点。
我知道有一些公司正在研究28nm，但其他技术也开始出现，它们具有更好的特性，比如MRAM和RRAM。这些设备可以提供一个对称的操作，在这种操作中，读和写都是对称的。您不必担心向量、页和页数组的概念。现在你可以直接读写这些记忆了。
趋势：非易失性内存现在可用于更多图形化资产
这些都会对图形产生巨大的影响，因为一旦我们可以在设备中拥有更大的非易失性存储器，它就可以让图形资产更容易获得。从这条底线，你可以看到这张图。你可以看到，是的，这些来自苹果的处理器，这是苹果硅的密度越来越大，但尺寸没有改变。它们现在似乎卡在100平方毫米左右。
趋势：设备在更小的空间里做得更多
这些设备变得越来越复杂，做的事情越来越多。与过去相比，今天iPhone上的图形与过去相比有着惊人的不同。这种趋势在通用微控制器中也在发生，我想把这张图和你之前看到的，苹果的做法和我们用处理器做的做了对比。
NXP现在有40纳米闪存的LPC部件。我们在2019年没有减少这些，我们最近才在28纳米节点上引入了RT600、RT500和RT1170。
这些产品使我们能够在更小的空间里做更多的事情。看右边的图表，它显示了过程的特征尺寸和密度，高达每平方毫米百万门。在一个28纳米的节点上，M33大约是0.1到0.2平方毫米。这没什么，与内存大小相比就相形见绌了。
现在的情况是密度在增加。我们在这些部分添加了越来越复杂的IP，当涉及到图形时，这种情况也在发生。
硅物联网设备趋势对嵌入式图形意味着什么？
早在1999年，我们的图形被认为是基于字符的LCD。那时候真的很酷，后来又转到了RGB面板，QVGA之类的。它们使用简单的显示控制器。我们使用了一个从ARM PL110和PL111，我们认为这是非常复杂，非常酷非常，非常先进的。它可以让你用光栅显示内存，我们可以用它生成非常酷的图形。NXP PL111是我们在2000年做的最新更新。现在我们添加了具有复杂显示控制器的gpu，这些控制器支持不同的接口，如MIPI、MIPI DSI和MIPI DVI。
我们现在在嵌入式系统和控制器上使用的图形的复杂性几乎相当于你在iPhone上看到的图形。从短短几年的时间里看到这些差异真是令人惊讶，而这一切都是由过程推动的。
硬件是什么样子的？
在更广阔的嵌入式空间中，矢量图形处理单元GPU可用，同时支持VGLite和OpenVG，这两个都用于渲染。有时对于构图来说，边界是模糊的。
我们也有显示控制器，也可以做合成，这真的取决于你的观点，你认为显示控制器。从本质上说，它是一种可以拍摄图像、修改图像、对其进行光栅显示并将其交给显示界面的东西，所有这些都是构图过程的一部分，在这里你可以将不同的图层合并并混合在一起。
它实际上并没有做任何渲染。它只是合成先前渲染的内容。渲染包括绘制线条、应用不同的色调和颜色以及对象的不同方面，然后在构图阶段混合在一起并形成最终图像，但在我们的某些部分，合成和渲染之间的边界有点模糊。
再说一遍，这些gpu真的很复杂。NXP甚至不必发布其中的所有寄存器。我们依赖api来完成所有的功能，这也是我们需要的原因合作伙伴喜欢Crank软件能够理解所有这些细节。通过这种方式，客户可以充分利用我们部件中的所有硬件，依靠他们了解它们是如何协同工作的。
关于GPU使用的专业知识是关键
真正了解如何最好地使用这些图形引擎以及这些合成组件，将使您获得更高的帧速率和更低的功耗
我还记得一次联合客户机会，在那里我们研究了如何更好地理解硬件和图形的性能。在曲克的指导下，他们能够达到功耗降低50%,提高了性能. 他们的帧速率从每秒30帧到每秒60帧，能量只有一半。
硬件的选择会显著影响功率和性能。
这些硬件接口，我们提供的硬件元素将对电源和性能产生重大影响。例如：
矢量图形GPU
- RT500将在接下来的几个月内上市VeriSilicon公司GCNanoLiteV支持VGLite API。
- RT1170及其VeriSilicon GC355支持OpenVG1.1
显示控制器
- RT500配备VeriSilicon DCNano，支持抖动、伽马校正以及一些光标存储器。
- 带有PXP像素处理器的RT1170有许多我们可以组成的层。它也可以旋转，也可以提供不同方面的混合。
显示界面
- RT500支持MIPI-DPI/DBI（B，C），并具有可编程的并行接口
- RT1170有一个LCDIF（并支持层），但仍然支持MIPI和RGB接口。
硬件架构和图形非常复杂
除了在我们的部件中有非常好的图形引擎，我认为另一个非常重要的因素是查看子系统的架构，以及它们如何访问内存。图形是非常占用内存的硬件元素。
例如，在RT500中，我们有5兆字节的统一内存、一个M33、fusion DSP和GPU。他们可以完全访问这个统一的5兆字节的内存由用户决定如何划分内存. 我们可以将一些应用到帧缓冲区，也可以使用我们所称的flexspi将其扩展到外部内存中。
这些flexspi可以与NV存储器接口，如QuadSPI flash或OctoSPI flashs双数据速率，也可以PS ram，操作高达200兆赫的双数据速率。如果要驱动大型显示器，可以将图形资源和帧缓冲区放在外部。如果你想要内部更小的显示器，内部存储器就可以正常工作。您可以选择并灵活地使用这些部件，以便在外部拥有大量内存，或者在内部具有相当数量的内存来支持您的图形资产。关于这一点，我想说的另一点是，我们可以从GPU直接访问内存和FlexIOs，并且避免来自m33或dsp的争用。
我们对所有这些内存资源都有充分的带宽。我要展示的是一个PXP和一个LCDIF，所以PXP在进行合成，可以直接从外部存储器中完成。它可以用内存来完成，也可以用Quad或OctoSPI闪光灯来完成。同时，LCDIF也可以从不同的资产中撤出。您可以根据您的用例修改或更改系统的执行方式，以获得最佳性能。你得到了每秒60帧的想法。你有足够的内存来完成这个任务
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