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使用單個超低功耗 HMP 處理器處理實時和應用程序處理工作負載

2513701 2022-11-25 | pdf | 319.37KB | 次下載 | 免費

資料介紹

消費者希望個人電子產品和其他移動設備能夠提供更快的響應速度和更強大的功能，同時提供更長的電池壽命。然而，對于開發(fā)人員而言，許多應用程序對實時響應和高性能的要求要求使用單獨的處理器來滿足這些相互沖突的需求。這增加了成本、功率和空間，以及硬件布局和軟件復雜性。消費者希望個人電子產品和其他移動設備能夠提供更快的響應速度和更強大的功能，同時提供更長的電池壽命。然而，對于開發(fā)人員而言，許多應用程序對實時響應和高性能的要求要求使用單獨的處理器來滿足這些相互沖突的需求。這增加了成本、功率和空間，以及硬件布局和軟件復雜性。更好的方法是將所需的硬件集成到單個芯片中。輸入異構多核處理 (HMP) 設備。這些處理器包含多個不同類型的內核，可以提供性能優(yōu)化、降低功耗以及提高系統(tǒng)安全性和可靠性的優(yōu)勢。更好的方法是將所需的硬件集成到單個芯片中。輸入異構多核處理 (HMP) 設備。這些處理器包含多個不同類型的內核，可以提供性能優(yōu)化、降低功耗以及提高系統(tǒng)安全性和可靠性的優(yōu)勢。本文介紹開發(fā)人員如何使用本文介紹開發(fā)人員如何使用NXP SemiconductorsNXP Semiconductors的異構多核處理器來滿足這些混合工作負載的需求，同時不影響低功耗和降低設計復雜性的要求。的異構多核處理器來滿足這些混合工作負載的需求，同時不影響低功耗和降低設計復雜性的要求。不斷變化的要求不斷變化的要求傳感器技術和數(shù)據處理算法的進步為開發(fā)人員創(chuàng)造了重要的機會來管理實時數(shù)據采集和計算密集型算法執(zhí)行的相互沖突的需求。過去，開發(fā)人員通常將這些工作負載劃分到單獨的系統(tǒng)中。傳感器技術和數(shù)據處理算法的進步為開發(fā)人員創(chuàng)造了重要的機會來管理實時數(shù)據采集和計算密集型算法執(zhí)行的相互沖突的需求。過去，開發(fā)人員通常將這些工作負載劃分到單獨的系統(tǒng)中。在網絡層次結構的最低級別，嵌入式處理器（例如基于在網絡層次結構的最低級別，嵌入式處理器（例如基于ArmArm ? Cortex?-M4 內核的處理器）將收集數(shù)據，在實時操作系統(tǒng) (RTOS) 或裸機系統(tǒng)上運行優(yōu)化代碼。在更高層級，高性能應用處理器（例如基于 Arm Cortex-A7 內核的處理器）將依次執(zhí)行數(shù)據分析算法，在 Linux 或 Android 等熟悉的操作系統(tǒng)上運行應用程序代碼。 ? Cortex?-M4 內核的處理器）將收集數(shù)據，在實時操作系統(tǒng) (RTOS) 或裸機系統(tǒng)上運行優(yōu)化代碼。在更高層級，高性能應用處理器（例如基于 Arm Cortex-A7 內核的處理器）將依次執(zhí)行數(shù)據分析算法，在 Linux 或 Android 等熟悉的操作系統(tǒng)上運行應用程序代碼。邊緣計算系統(tǒng)的興起使應用程序代碼執(zhí)行更靠近數(shù)據源。事實上，更復雜的分析算法對更快響應的需求現(xiàn)在已經將應用程序處理要求推向了終端設備本身。越來越多的消費者期望在物聯(lián)網 (IoT) 傳感器、可穿戴設備和其他低功耗產品等設備中內置復雜的分析功能，包括人工智能方法。邊緣計算系統(tǒng)的興起使應用程序代碼執(zhí)行更靠近數(shù)據源。事實上，更復雜的分析算法對更快響應的需求現(xiàn)在已經將應用程序處理要求推向了終端設備本身。越來越多的消費者期望在物聯(lián)網 (IoT) 傳感器、可穿戴設備和其他低功耗產品等設備中內置復雜的分析功能，包括人工智能方法。