Ya sean sistemas de infoentretenimiento en vehículos, dispositivos ponibles, hogares inteligentes o aplicaciones en fábricas inteligentes: todos ellos necesitan ser escalables para garantizar experiencias de usuario y funcionalidades innovadoras. Esto requiere microcontroladores (MCU) que proporcionen mayor rendimiento y menor consumo de energía. Estos parámetros suelen establecer límites para la memoria, pero ahora se pueden superar gracias a una nueva tecnología de memoria.
Autores del artículo: Chen Wang, Corporate Product Manager Digital de Rutronik, y Alex de la Bastie, Business Development Director de AP Memory Technology
Muchos MCU o FPGA están equipados con una memoria interna optimizada para unas pocas aplicaciones, lo que significa que no pueden satisfacer todas las necesidades. Esto es especialmente cierto para aquellas aplicaciones que requieren alta capacidad de memoria y elevado ancho de banda para realizar las operaciones, incluyendo buffering de imagen/audio o aprendizaje automático (ML), que demandan una red neuronal extensa.
Memorias externas convencionales
Normalmente, una memoria externa es el método más viable y fácilmente escalable para estas aplicaciones. Dependiendo de los requisitos de densidad y rendimiento de la aplicación final, los usuarios tienen a su disposición las opciones SRAM (static random access memory – memoria estática de acceso aleatorio) y SDR/DDR DRAM (dynamic random access memory – memoria dinámica de acceso aleatorio) convencionales.
Debido a sus diferentes tecnologías y arquitecturas, poseen diversas especificaciones de densidad y prestaciones. Sin embargo, ambas suelen resultar inadecuadas en aplicaciones IoT innovadoras, ya que los proyectos IoT de próxima generación necesitan un mayor número de funciones con un diseño compacto y elevada eficiencia energética. Por ejemplo, la topología de plano habitual de una SRAM de seis transistores no se ha reducido al mismo ritmo que los nodos de proceso. Esto implica que la memoria no soporta una mayor densidad y es relativamente costosa. Por lo tanto, es cada vez menos económico usar la SRAM para responder a las demandas de las últimas aplicaciones IoT que requieren una gran capacidad de memoria.
A pesar de que la DRAM aporta ventajas de reducción de coste con respecto a la SRAM, dado que solamente consta de un transistor y un condensador, también tiene algunas desventajas. Las principales son la elevada cantidad de pines, el alto consumo de energía y la complejidad de integración. Para las aplicaciones sin restricciones en estos aspectos, la memoria SDR DRAM legacy sigue siendo una opción posible en los sistemas existentes. No obstante, apenas resulta adecuada para muchos sistemas IoT compactos e innovadores.
Diferentes posibilidades
La Figura 1 presenta las opciones de memoria externa disponibles con los parámetros que los diseñadores deben tener en cuenta al seleccionarlas. Muestra claramente que la SRAM embebida es la mejor tecnología de memoria para aplicaciones SoC. Dicho esto, aquí también hay un factor restrictivo: debido al tamaño de chip y al coste de integración en el proceso lógico, la densidad de la SRAM embebida queda limitada. Además, como los MCU continúan evolucionando y migrando a procesos de aplicación IoT modernos, la SRAM embebida está perdiendo su ventaja en rendimiento en espera (standby).
La memoria DRAM, por el otro lado, resulta adecuada para aplicaciones de gama alta, pero suele ser “excesiva” para otros muchos proyectos IoT. La razón de esto se encuentra en que el número de pines, la velocidad y la potencia son demasiado altos.
Una tecnología de memoria alternativa es PSRAM (Pseudo SRAM). Aquí, la potencia y la cantidad de puertos están equilibrados y tiene pocos requisitos de alimentación.
