使用低功率微控制器產品組合，簡化醫療保健和工業 IoT 設計

開發人員在進行工業、醫療保健及各種物聯網 (IoT) 應用的低功率設計時，長期需要具有豐富功能且可兼顧有限功率預算的微控制器架構解決方案。在開發過程中，開發人員常為了滿足特殊的功能要求，冒險超出最大功率閾值。

本文將說明 Analog Devices 的超低功率微控制器產品組合如何滿足這些需求。

滿足特殊應用的要求

客戶期望設計人員必須滿足一系列高效能、低功耗的核心要求。在醫療保健、工業和 IoT 等各種不同應用領域中，這些核心要求通常會主導設計決策，並引導開發出基本上無所區別的硬體平台。如此一來，設計人員便能快速運用在某一個應用領域獲得的硬體和軟體設計經驗，解決另一個應用領域的基本需求。

但這些領域所需的產品日趨精密，設計人員若要滿足特殊應用的特定要求，很難不犧牲核心要求。應用領域已開始形成顯著的分野，各領域需具備獨特的連接性、安全性、人工智慧 (AI)。

需求的變化推動通用硬體平台概念的演變，可讓設計人員既能滿足對高效能和低功率的核心要求，又能倚賴本身熟悉但經過特殊功能強化的處理器組。

為特殊功能量身打造的處理器基礎

Analog Devices 的超低功率微控制器產品組合中的產品，皆採用浮點單元 (FPU) 的超低功率 Arm® Cortex®-M4 打造，為設計人員提供能滿足核心功率與效能要求的熟悉平台。

為了滿足不同應用領域的獨特要求，Analog Devices 量身打造此處理器基礎，在四款產品組合中提供不同的特殊功能，包括：

• MAX32655 適合需要低功耗藍牙 (BLE) 連線能力和更長電池續航力，同時可提供充足的記憶體和效能的應用。
• MAX32690 適合需要 BLE、穩健的效能及大容量的記憶體的應用。
• MAX32675C 適合需工業和醫療感測器混合訊號需求的應用。
• MAX78000 能滿足智慧型邊緣設備的新興需求。

解決連線能力

Analog Devices 的 MAX32655 微控制器，整合 100 MHz Arm Cortex-M4 與 FPU、512 KB 快閃記憶體、128 KB 靜態隨機存取記憶體 (SRAM) 以及 16 KB 指令快取記憶體，可有效結合典型低功率應用所需的處理器效能與記憶體儲存。除了此處理子系統外，該元件還添加全套的功能區塊，用於資產追蹤、穿戴式裝置和醫療保健監測裝置通常所需的安全性、電源管理、計時以及數位與類比周邊裝置 (圖 1)。

圖 1：MAX32655 微控制器擁有廣泛的整合式周邊裝置，可支援多種需要藍牙連線能力、高效能處理能力和最佳電源運用的應用。(圖片來源：Analog Devices)

MAX32655 提供專用的硬體和軟體，支援完整的藍牙 5.2 特點，可滿足不同應用的各種藍牙連線能力要求。此微控制器除了藍牙 5.2 無線電功能之外，還整合專用的 32 位元 RISC-V 輔助處理器，能應付計時關鍵的藍牙處理任務。此藍牙子系統支援 2 Mbits/s 高傳輸量模式以及 125 Kbits/s 與 500 Kbits/s 的遠距模式，滿足新興的效能需求。其雙元件引腳，能讓開發人員在支援藍牙的設計中輕鬆連接晶片外天線。此元件的執行時間藍牙堆疊與 FPU、RISC-V 及無線電一同在 Arm Cortex-M4 上執行 (圖 2)，使藍牙 5.2 功能臻至完備，並提供應用支援。

圖 2：完整藍牙 5.2 堆疊與 FPU、RISC-V 及無線電一同在 MAX32655 的 Arm Cortex-M4 上執行，可支援測向、高傳輸量通訊及遠距離運作等全套功能。(圖片來源：Analog Devices)

對於需要穩健效能與記憶體的應用，Analog Devices 的 MAX32690 微控制器提供的 120 MHz Arm Cortex-M4 具有 FPU 及 3 MB 快閃記憶體、1 MB SRAM 和 16 KB 快取記憶體。除了 MAX32655 中的類比比較器和數位周邊裝置外，MAX32690 還整合 HyperBus/Xccela 匯流排介面，以便在記憶體需求超過晶片上資源時，從外部快閃記憶體及 SRAM 高速執行。MAX32690 如同 MAX32655，亦整合 32 位元 RISC-V 處理器，可供獨立處理和藍牙處理支援。

上述四款微控制器均支援幾種低功率運作模式，有助於開發人員達到最佳功耗的目標。MAX32655 和 MAX32690 中的低功率模式包括：

• 睡眠模式：採用 FPU (CM4) 和 32 位元 RISC-V (RV32) 的 Arm Cortex-M4 在處於睡眠模式時，周邊裝置仍保持開啟
• 低功率模式 (LPM)：CM4 處於睡眠狀態並保留現有狀態，RV32 則保持啟用狀態，可從啟用的周邊裝置移動資料
• 微功率模式 (UPM)：CM4、RV32 和某些引腳會保留狀態，但監控設備計時器、類比比較器和低功率 UART 仍可用於喚醒微控制器
• 待機模式：即時時脈保持開啟，且所有周邊裝置保留狀態
• 備份模式：即時時脈保持開啟，且系統記憶體保留狀態

此外，MAX32655 提供斷電模式 (PDM)，專供在儲存和分配終端產品時使用。在 PDM 模式下，MAX32655 會關閉電源，但內部電壓監測器仍可保持運作。因此，最終使用者只要取下電池保護接片或以其他方式為產品供電，即能快速啟動 MAX32655 型產品。

這些運作模式可選擇關閉不同硬體區塊的電源，因此即便是使用超低功率微控制器，還是能提供顯著的節能效果。例如，MAX32655 在正常啟用運作模式時，在 3.0 V 電壓下僅會耗用 12.9 μA/MHz。在待機模式時，此元件會保留狀態或將幾個區塊徹底斷電，使 3.0 V 電壓下的功耗僅為 2.1 μA，並使此元件僅在 14.7 μs 內便能迅速恢復運作 (圖 3)。

圖 3：MAX32655 微控制器各種不同的功率模式 (例如此處顯示的待機模式)，能保留狀態或將各種不同的硬體子系統徹底斷電，以降低功耗，同時維持運作能力。(圖片來源：Analog Devices)

除了低功率運作功能外，這些元件的高整合度有助開發人員降低設計複雜性並達成最小覆蓋區的要求。例如，MAX32655 的整合式單一電感多重輸出 (SIMO) 切換式電源供應器只需一對電感／電容。因此，開發人員能更輕鬆打造出以單一鋰電池供電的小型設計，以滿足資產追蹤、穿戴式裝置、聽戴式裝置及類似空間有限產品等應用的封裝要求。

以真無線立體聲 (TWS) 耳塞式耳機設計為例，開發人員只要利用 MAX32655 和編解碼器及電池電源管理元件並搭配最少的附加元件，就能實作有效的解決方案。將 MAX32655 結合這些元件及 DS2488 單線雙連接埠鏈路，即能為 TWS 耳塞式耳機及其充電座提供一個完整的設計 (圖 4)。

圖 4：MAX32655 微控制器的整合式功能，能徹底精簡設計的覆蓋區和物料清單，除了編解碼器、電源管理元件和介面元件 (例如 DS2488 單線) 外，只要再搭配幾個附加元件就能實作完整的 TWS 耳塞式耳機與充電座解決方案。(圖片來源：Analog Devices)

開發人員能利用許多 Analog Devices 開發資源來加快這些微控制器評估和原型開發的速度，包括：

• MAX32655 評估套件 (MAX32655EVKIT)
• MAX32655 Feather 板 (MAX32655FTHR)
• MAX32690 評估套件 (MAX32690EVKIT)
• MAX32690 Arduino 外型尺寸開發平台 (AD-APARD32690-SL)

更有效滿足混合訊號設計需求的解決方案

MAX32655 和 MAX32690 能滿足支援藍牙的小型電池供電產品的需求，Analog Devices 的 MAX32675C 低功率混合訊號微控制器則能解決醫療和工業感測器應用的特殊需求。

MAX32675C 在啟動和執行期間達到低功耗，並具備這些應用不斷增加的高整合度需求。此產品結合 12 MHz Arm Cortex-M4 處理器、FPU 和 384 KB 快閃記憶體、160 KB SRAM 與 16 KB 快取，以及精密類比前端 (AFE) 與 HART 數據機 (圖 5)。

圖 5：MAX32675C 微控制器的整合式 AFE 和 HART 數據機提供子系統，可滿足工業和醫療感測器對小型覆蓋區及低功率的要求。(圖片來源：Analog Devices)

AFE 透過內部序列周邊裝置介面 (SPI) 與處理器進行通訊，提供工業和醫療感測器應用中通常需要的一組周邊裝置，包括 12 位元數位類比轉換器 (DAC)，以及雙重高精密度三角積分類比數位轉換器 (ADC)，其中此 ADC 可設定為 16 位元或 24 位元運算。每個 ADC 都有一個由 12 通道輸入多工器驅動的專用 1x 至 128x 低雜訊可編程增益放大器 (PGA)，此多工器可設定為 12 通道單端或 6 通道差動運算。

MAX32675C 非常適合採用 4 至 20 mA 感測器和發射器的低功率工業現場儀器。事實上，這款微控制器經過明確設計，絕不會在 4 至 20 mA 的應用中超出功率限制，解決微控制器常在啟動期間難以維持功率限值的問題。

為了支援許多現有工業控制系統的基本要求，AFE 提供完整的 HART 數據機，有助於更輕鬆地透過 4 至 20 mA 的電流迴路實作工業現場儀器 (圖 6)。

圖 6：MAX32675C 微控制器的 AFE 中搭載專用的 HART 數據機，可在典型的工業應用中支援既有的 4 至 20 mA 現場儀器。(圖片來源：Analog Devices)

採用 MAX32675C，工業應用開發人員能透過 HART 數據機的 SPI 連接至 Arm Cortex-M4，輕鬆設定和控制現場儀器。

除了文件和其他開發資源外，Analog Devices 亦提供 MAX32675EVKIT MAX32675C 評估套件，以協助加快測試與原型開發的速度。

滿足邊緣 AI 的新興要求

要在越來越多領域中建置有效的應用，開發人員必須實作能高效率執行 AI 演算法的邊緣設備，以進行智慧型時間序列處理或是辨識物體、文字或臉部。Analog Devices 的 MAX78000 旨在支援這些功能，同時維持基本的低功耗要求。

如同以上所述的超低功率微控制器，MAX78000 (圖 7) 採用 Arm Cortex-M4 並搭配 FPU 處理器、512 KB 快閃記憶體、128 KB SRAM 及 16 KB 快取，可滿足核心應用執行要求。MAX78000 增添一組資源以增強其處理子系統，用於支援邊緣 AI 解決方案，包括：

• 32 位元 RISC-V 輔助處理器，可為系統提供超低功耗訊號處理功能
• 整合式硬體型卷積神經網路 (CNN) 加速器，可滿足邊緣 AI 裝置的全新需求

圖 7：除了採用 FPU 的 Arm Cortex-M4 和 32 位元 RISC-V 處理器，MAX78000 微控制器亦整合 CNN 加速器，可提高邊緣 AI 應用的推論效能。(圖片來源：Analog Devices)

MAX78000 支援先前針對 MAX32655 描述的低功率運作模式與斷電模式，且 CNN 在睡眠和低功率模式中持續可用；能在微功率、待機和備份模式中保留狀態；並提供斷電模式，專供在儲存和分配終端產品時使用。

如同先前討論的其他微控制器，MAX78000 的高整合度有助開發人員滿足對徹底精簡物料清單 (BOM) 和終端產品尺寸的要求。此元件的整合式 ADC 和訊號處理功能，能讓開發人員利用 MAX78000 和幾個附加元件，快速實作邊緣 AI 應用，例如關鍵詞辨識 (KWS) 或臉部識別 (FaceID)。

除了簡化邊緣 AI 的實作外，MAX78000 也結合多重功率模式、雙處理器及硬體型 CNN，能讓開發人員以最低的功耗達到高速推論。Analog Devices 工程師在 MAX78000 功率最佳化應用的研究中，仔細檢驗相關效能。¹

在這項研究中，工程團隊針對載入模型重量 (核心)、載入輸入資料以及執行典型邊緣 AI 應用的推論，測量能源消耗與時間。例如，在一項涉及 20 個關鍵詞 (KWS20) 的 KWS 個案研究中，結果顯示在不同的 MAX78000 功率運作模式下，開發人員單單執行 Arm 處理器就能減少載入時間和能源消耗 (圖 8)。

圖 8：KWS20 個案研究應用顯示，當時脈速度較快時，能源消耗會因為載入時間縮短而降低，尤其是僅使用 Arm 處理器時。(圖片來源：Analog Devices)

此研究還檢驗 Arm 處理器和 RISC-V 處理器在閒置期睡眠時對能源消耗與時間的影響，其中 RISC-V 處理器的喚醒時間僅夠執行載入和管理 CNN。此研究使用兩種不同的時脈來源執行效能比較：將 MAX78000 的內部主振盪器 (IPO) (100 MHz)，對照功率較低但速度較慢的內部次要振盪器 (ISO) (60 MHz)。此結果為，時脈頻率的降低大幅增加與載入和推論相關的能源消耗，因為每個載入和推論都需要花費更多時間完成 (圖 9)。

圖 9：在 KWS20 個案研究中，載入和 CNN 管理應用採用較高的時脈頻率 (只使用 RISC-V 處理器)，進而因載入和推論的時間較短，導致能源消耗降低。(圖片來源：Analog Devices)

Analog Devices 團隊根據研究結果指出，當以較高的時脈速率執行 (尤其是搭配高效能 Arm 處理器)、精明運用 MAX78000 的功率運作模式，並在記憶體中保留核心以避免在漫長載入期間流失能源時，開發人員能以最小的功耗進行高速推論。

開發人員若要建立自己的邊緣 AI 解決方案，則 Analog Devices 可為其提供全套 MAX78000 開發資源，包括 MAX78000EVKIT 評估套件和 MAX78000FTHR Feather 板。除了板載數位麥克風、動作感測器、彩色顯示器及多種連接選項外，MAX78000EVKIT 還具有功率監控功能，可協助開發人員達到最低功耗。

Analog Devices 的 MAX78000 CNN 工具組儲存庫提供各種文件、開發指南、培訓影片及軟體程式碼，可支援評估套件和 Feather 板，協助軟體開發。

結論

Analog Devices 基於高效率處理器子系統基礎推出一組超低功率微控制器，其整合支援各種應用獨特要求的特點和功能，例如穿戴式裝置、聽戴式裝置、資產追蹤、工業和醫療感測器、邊緣 AI。開發人員

參考資料：

1. Developing Power-optimized Applications on the MAX78000