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Arm虚拟硬件或将颠覆物联网产品研发……

2021-10-26
来源:物联网智库
关键词: ARM 物联网 Corstone

  在过去的5年当中,Arm公司通过将芯片指令集架构授权给全球其他公司,已经实现了累计出货超过1000亿颗基于Arm架构的芯片。

  人们对于Arm的固有印象或许也还停留于其在硬件与IP领域的成就,但其日前发布的Arm物联网全面解决方案及虚拟硬件则是主要面向开发领域,帮助开发者、OEM厂商以及服务提供商实现开发进程简化,让产品设计周期最多可缩短两年。

  虚拟硬件缩短研发周期

  回顾物联网的演进历程,大致可分为三个阶段。第一阶段是仪器化,即将微控制器植入常用终端设备中;第二阶段是互联,即通过物联网实现数据挖掘、设备互联、远端控制、趋势分析等应用;第三阶段是智能化,即在AI的加持下,从最微小的传感器到最大体量的云数据中心都可以实现自主决策。但就目前的发展情况而言,面对物联网应用的复杂性、多样性,产业发展仍存在诸多阻碍。

  Arm物联网兼嵌入事业部副总裁 Mohamed Awad提出,“缓慢的产品设计,效率低下的嵌入式软件开发以及缺乏规模化,使得传统依托硬件载体的物联网软件开发进度远远未发挥出潜力。”

  以手机APP开发为例,如今,开发者无需针对市场上所有的手机型号进行开发,只需要满足标准安卓或iOS系统要求即可,这无疑为手机APP的创新及大规模推广提供了极大便利。反观物联网市场,系统碎片化严重,这也导致了产品开发周期被拉长。

  正如Mohamed所言,在加速产品设计的过程中,硬件、软件以及服务往往是同时进行开发的,而非依序开发,同时,基于定义清晰的 API 和标准,许多软件可以在不同硬件中重复使用,这无疑将大大缩短开发周期。

  在此背景下,Arm发布了物联网全面解决方案,为软件开发者、OEM厂商、服务提供商带来基于云的Arm虚拟硬件(Arm Virtual Hardware Targets),可提供Corstone子系统的虚拟模型,使得软件开发无需基于实体芯片进行。Arm虚拟硬件为物联网及嵌入式平台带来现代化敏捷的软件开发方法,包括持续集成/持续开发(CI/CD)、DevOps与MLOps,免去投资复杂的硬件农场。

  通过基于Arm架构SoC的准确模型提供了模拟内存与外设等机制,软件的开发与测试现可在芯片完备之前就着手进行,如此一来,典型的产品设计周期可以从平均的五年,最多缩短为三年。这让Arm芯片伙伴能在芯片流片前,取得客户对芯片的反馈,同时协助整个物联网价值链,能在芯片推出之前,轻松地开发并测试基于最新IP的代码。

  据悉,目前亚马逊已经使用了Arm虚拟硬件,用于他们Alexa唤醒词的测试,和他们以前使用的方式相比,可以更快速地把Alexa唤醒测试用于150种不同的设备。

  标准化是规模扩展的关键

  除了物联网全面解决方案外,Arm还发布了一项针对Cortex-M的生态系统计划 Project Centauri,在提供底层标准的同时,还涵盖了合作伙伴提供的特定应用程序的参考代码、平台中间件、软件和服务,从而构建了物联网开发的底层基石,避免整个价值链的伙伴重复投入。

  Project Centauri底层的API包括对PSA认证与Open-CMSIS-CDI的支持,这是一套标准的云到设备规范,能最大限度地减少启动不同的云解决方案和实时操作系统所需的开发工作量。Project Centauri将降低工程开发成本、加速上市进程、实现大规模物联网部署,并强化Cortex-M生态系统的安全性。

  Arm物联网兼嵌入事业部副总裁 Mohamed Awad介绍道,Arm的业务处于硬件与软件交汇的独特定位,其赋能物联网价值链的重要性不言而喻。

  众所周知,手机市场的火爆带动了Arm架构的繁荣。Mohamed也在回答记者提问时直言,智能手机市场帮助Arm积累了大量经验。值得注意的是,Arm智能手机业务是基于其嵌入式技术开展的,同样的,目前物联网业务也是源于嵌入式技术。而智能手机市场的腾飞点是整个生态系统能够通过统一的方式进行软件开发,从而推动了硬件的创新,为智能手机的规模化发展提供了基础支撑。

  无独有偶,物联网领域也需要通过标准化来推动规模扩展。而Arm物联网全面解决方案最重要的一点就是把移动领域所驱动的创新移植到物联网领域,通过降低软件的投资,扩大物联网可服务的市场,从而促进软件资源进入物联网市场。

  Mohamed提出,行业正处在一个拐点,新型的物联网经济将被驱动,而它的规模一定会超过智能手机市场。

  在行业跨越拐点的关键时刻,Arm物联网全面解决方案也在某种程度上代表了物联网新时代的起点——一个软件与硬件在系统层面真正共同设计的时代。介于Arm独特的定位得以联合软件与硬件开发者打造场景定义的计算,并释放物联网的经济效益。从智能手机到数据中心,再到当前的物联网,不论计算在何处发生,在设计过程中将系统纳入考量,对于加速创新和充分利用Arm生态系统提供的专用处理能力将是一大关键。




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