物联网芯片是什么样的？随着物联网定义的不断演变，它的体系结构也在不断变化。
物联网芯片设计听起来像一个简单的话题，但是如果看得更深一点，很明显没有单一的物联网，当然也没有这样一种类型的芯片，能够覆盖正在由不断扩大的应用和市场组成的物联网。
在这个术语的旗下包括有传感器、各种类型的处理器、越来越多的片上和片外存储器选型，长篇累牍的I / O、接口IP、芯片和芯片组。也有许多不同的新兴封装方法来封装这些器件，包括在云定制ASIC芯片，各种SOCs，2.5D网络和服务器芯片，以及扇出晶圆级封装的MEMS 和传感器集。
此外，在开发越来越多的汽车互联芯片方面还存在一个安全和保密考虑，类似的还有医疗设备，工业控制系统。这增加了器件的复杂性和成本，以及设计、确认、验证和调试这些器件所需的时间。
“物联网对于许多不同的应用来说是一种包罗万象的应用，”
Synopsys的物联网战略营销经理Ron Lowman说。“实际上，您所看到的是许多旨在涵盖多个应用程序的设计。所以有时候你可用覆盖一个特定应用的复杂设计处理好几个应用。这是一件不同的事情，如果您查看移动空间或许多其他空间，它们对一个特定的应用程序进行了优化，然后重新使用。其中
物联网有更多的通用版本，在某些情况下，他们会添加一些特殊的设计，再把它们投入到其他的市场。
另一件不同的是，因为它的量更大，更通用（也许正在变化中），市场正在激增。因此，我们能够看到更多的为特定应用而做的定制设计。例如，在计量领域你可以看到这样的例子，因为更有针对性。”
简单的说，这些都不是在几年前预计的按比例缩小的商品化设计。
图1、物联网发展预测（来源：Gartner）
“在高层次上，与过去不同的是物联网是把万物连接到互联网上，然后启用基于物联网的服务，”现Siemens旗下的Mentor产品营销经理Jeff Miller说。“这里面有很多东西，为了实现这一点，
它拥有一个三层体系结构：服务器、云端和网关组件，网关是物联网边缘设备与云端之间的接口，而物联网上的边缘设备本身构成了互联网和现实世界之间的接口。
”
什么是“边缘设备（edge device）”并不总是很清晰。三年前，任何关于边缘设备的讨论总是围绕一个智能手表或一个可以联网的家用电器，它通过一个电子网关将传感器收集到的数据发送到云端进行处理。虽然这在当时似乎是技术上一个合乎逻辑的发展，事实上，传感器产生的数据如此之多，把所有的东西都送到云端处理是没有效率的。在某些情况下，因为太慢以至于发不出任何东西。
这就是为物联网设计芯片非常混乱的地方。一方面这些设备要便宜，但在一些市场上，他们还需要可靠和安全，并符合一系列标准，
如汽车行业的ISO 26262，或工业物联网（IIoT）的OMAC和OPC工业标准。这增加了设备推向市场所需的成本和时间。
更重要的是，尤其是对于移动电子产品，这些系统需要非常低的功耗以节省电池寿命。这需要复杂的电源管理，这进一步增加了价格和复杂性。
他们需要有足够的表现来完成工作，不管那项任务是什么。
“你必须处处创新，”ARM的物联网服务总裁Dipesh Patel说。“包括电源、芯片和成本。今天我们看到了在55nm和40nm节点生产的芯片，再继续缩小到40纳米和28纳米将会更节省成本，MCUs就是按照摩尔定律成本在逐渐下降。为了更安全，它们会升级到32位，这也将让它们转移到更先进的区域。”
其他削减成本的战略也正在进入这一领域。一种是将多个传感器封装到一个集群中以获得规模经济。这种方法背后的想法是，即使不是所有的传感器都有效利用了，也要比单独构建集群要便宜得多。
“
方向是朝着一个更加标准化的传感器单元（库），
”Cadence的工程组主任Brandon Wang说。“
这将使它成为更多个应用的平台，你一旦需要就可以在第二天得到它，不像定制的专用传感器需要大量开发时间。
所以每个系统都会有传感器，假如你设计一个传感器集线器来优化这些传感器会怎么样呢？”
正像Mentor的Miller指出的，边缘是物联网定制设计最具挑战的地方。“在物联网的边缘，许多重点是在使这些设备尽可能地适合他们的目的。
有很多因素可以推动这一方向的发展，而且围绕它们的都是量很大的产品。把数十亿的东西连接到互联网上，它们必须便宜。它们安装在室外，必须与身体方面互动和满足功耗的要求。它们通过传感器和执行器与现实世界接口，这些涉及到高电压、多物理以及MEMS和光子学等物理领域，而不仅仅是电子学。
制做这些设备确实有很多问题，而且它们对于特定的应用领域最好还是定制设计，因为它们必须满足功率和物理大小的包络，有很高的产量需求，必须降低成本才行。”
图2、智能LED泛光灯（来源：Elitesemicon.com）
当思科第一次将数十亿个设备共同构成物联网时，他们的假设是数据将从边缘设备通过网关传送到云端。原始数据被处理分析后相关信息将再通过网关返回到边缘设备。
在这种情景下有两个问题产生。首先，在移动设备影响电池寿命的情况下，I/O比起处理本地的某些数据要消耗更多的能量。因此，他们开发了各式各样的中间级服务器来将边缘设备与云连接起来。这提供了第二级，有时是第三和第四级的过滤。
“
我们现在通过边缘上的物联网应用，其中对功耗优化的需求，其重要性比我们过去在提高功能方面的重要性还要大，
”Cadence的IC和PCB定制高级主任Ian Dennison说。 “这就改变了设计的重点。显然，电源关闭和电池电压频率扫描仍然是必要的步骤，但是，如果可以降低频率，则可以采用分层计算和阈值计算的办法。”
第二，传感器产生的数据太多，无法将所有内容发送到云端，导致了中间级计算平台的产生，它介于云端与边缘之间。它可以是智能网关，也可以是简单的网关、边缘服务器或雾服务器。
“当物联网第一次出现时，当时的想法是你可以将收集的所有东西通过网关传送到云端，” Gartner的研究副总裁Dean Freeman说。“
但数据量是惊人的，实际上我们是不需要把所有的东西都传送出去，也不需要计算所有的东西。
如果您只想查看离群数据，则只需要较少的数据传输就可以了。为什么要一直走到云端？根据mesh网络、信号和连接的不同，可能会造成多分钟的延迟，解决这个问题的方法是将本地智能和一些人工智能推向边缘。”
但一个边缘服务器/网关到底是什么样子的？到目前为止，还没有明确的答案。
图3、Mentor的可定制物联网网关（来源：Mentor）
“中间地带是比较模糊的三个层次，”Freeman说。“这可能是一个64位架构。但这可能仅仅是一个坚固耐用的PC，它也可能是用一个标准的PC来作为网关使用。”
不过，有一点很清楚的是，这些都需要按每个组织的需求进行定制。这就是为什么要争夺新的内存类型的部分原因—MRAM相变存储器（PCM），可变电阻式记忆体ReRAM，3D Xpoint等等。虽然基本架构都是类似的，都是根据经典的冯诺依曼计算模型，在内存、处理器和I/O之间移动数据，但这个方案已经开始出现某些变化。
基于云计算的服务器是物联网计算的第三个阶段，这是今天发生变化最大的，也是最大的投资。
与企业不同的是，它通常使用一致的数据类型和可预测的数量，且由边缘设备产生的数据既不一致，量又庞大。这些数据可作为人工智能中模式识别的一部分，或者它可以被简单地被筛选为不适合高斯分布的像差。
为了解决这一问题，芯片制造商和系统公司已经开始为逻辑和吞吐量设计全新的架构，在相同的情况下，将某些处理移动到网络中，甚至将其存储到各种类型的存储器中。
Marvell战略投资集团组合技术副总裁Nick Ilyadis指出，软件定义的存储是一个大的变化。
在云端有两种趋势正在发展中，一个是hyperconvergence，另一个是hyperscaling。
“用hyperconvergence方式，你以一个垂直的配置增加计算和存储，”Ilyadis解释说。“用hyperscaling方式，你需要增加更多的网络和增加带宽。所以hyperconvergence是向上，hyperscaling是向外。”
要使这两个概念发挥作用，特别是与数以百万计的虚拟机一起工作，需要在整个云体系结构中进行更改。所以，固态驱动器通信协议，已经发展到织物NVM Express（NVMeoF）了。网络内存中网络优化的SSD取代了SSD，“其改变是实现更好的SSD驱动器和应用程序同步，”Ilyadis说。
存储是创新的重点领域。
而从DRAM和SRAM的技术走向看，升级是缓慢的。Rambus公司的首席科学家Craig Hampel说，
从历史看DRAM的缩放已经使每比特的成本下降了35%，但到2010这个比例下降到了25%。这使得芯片制造商把眼光放到了一些新的内存类型，包括MRAM，相变存储器、ReRAM，以及减少负荷的DIMM（LRDIMM），非挥发性内存（NVDIMM），存储级内存DIMM（SCMDIMM），以及未来的缓存DIMM。
不仅仅是存储器的类型不同，这些新的存储器物理定位存储能力比传统的方式更突出，这从根本上动摇了传统的冯诺依曼结构。
“一个存储解决方案有三个要点，”Hampel说。“首先，它需要满足内存功能块的大小和成本需要。其次，接口已经无处不在。不管哪里有一个孔，你都可以放进存储器，但对于现有的一些存储器类型延迟和块体积太高了。第三件事是，你需要具备软件知识才可以利用好这些存储器。”
图4、基于微软Azure云健康监测体系（来源：Microsoft）
