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CEVA PentaG2作减法降低5G功耗 PentaG2自动处理数据平面

CEVA 来源:CEVA 作者:CEVA 2022-05-23 18:00 次阅读

作者:Linley Gwennap

对于第二代 5G 基带,CEVA 努力做减法,而不是加法。最初的 PentaG 设计已经提速到 10Gbps,这是我们预计 5G 能达到的最高速度。因此,对于 PentaG2,公司专注于降低每比特能耗,限制耗热量并帮助智能手机用户延长电池续航时间。新设计还适合在笔记本电脑、平板电脑、手机热点和车载通讯系统等产品中使用,而不局限于电话。它可以缩减到“精简”配置,适合低数据速率设备,如资产跟踪器、智能仪表和远程传感器

CEVA 于 2018 年推出了 PentaG,至今,它仍然是唯一可获授权的 5G 基带设计,提供完整的第 1 层硬件和软件。新版本通过增加硬件加速器,完全分流 DSP 的数据平面处理,从而提高原始版本的性能。与在软件中运行等效功能相比,这类加速器的功耗更低。首批客户已开始使用 PentaG2-Max 和 PentaG2-Lite 进行设计;预计今年晚些时候将开始试产芯片。生产 RTL 一般在第三季度提供。

Unisoc 和 Samsung 已授权使用 CEVA 的 LTE 基带,但尚无智能手机客户宣布他们正在使用 PentaG。因此,DSP 许可方正在将其影响力扩展到手机之外,AutoTalks 和 Sequans 等供应商已经集成其 5G 设计。如图 1 所示,非手机市场去年消费超过 5 亿件,几乎是手机市场的一半,预计 2026 年将接近 8 亿。当前设备大多数采用标准蜂窝调制解调器,但越来越多的设备使用低数据速率 LTE 协议,例如 1 类、M 类和 NB-IoT。PentaG2-Lite 面向 5G 低容量 (RedCap) 调制解调器,我们预计这将在本十年中期开始在某些设备中取代 1 类。

PentaG2 自动处理数据平面

原始 PentaG 配备多种硬件加速器,包括Polar和 LDPC 编解码器、矢量乘法累加 (MAC) 引擎以及 FFT 和 DFT 加速器(请参阅 MPR 3/12/18,“CEVA PentaG 为 5G 基带新增人工智能”)。尽管这些加速器分流了许多常见 5G 操作,但 DSP 软件仍必须执行数据平面。因此,基带需要两个高性能的 CEVA-XC4500 DSP 才能实现 10Gbps 的吞吐量。

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图 1:非手机设备出货量(全球)。资产跟踪器、车辆跟踪器和智能仪表的增长将推动低数据速率 LTE 1 类、M 类和 NB-IoT 设备的出货量增加。*包括平板电脑、热点和 CPE;†仅限远程通信。(数据来源:Techno Systems Research)

价格和可用性

● 最初的 PentaG2-Max 和 PentaG2-Lite RTL 面向领先客户;CEVA 预计在 2022 年第三季度进行一般性 RTL 供货。公司已预扣许可费。有关详细信息,请访问www.CEVA-dsp.com/product/CEVA-pentag。

对于 PentaG2,CEVA 设计了一组硬件单元,旨在执行所有基本的 5G 数据平面功能。此结构创建了一个自主数据平面,可直接处理来自射频 (RF) 子系统的传入数据,并将其转换为数据流,或在传输数据时反向处理。这些单元在没有软件监督的情况下将数据从一台设备传输到另一台设备;传输和接收单元甚至配备 DMA 引擎,可直接将数据移入和移出内存。

为启动解调(接收)流程,均衡器会均衡多达 64x64 元素的任何通道矩阵的频率响应。比特解调器通过执行 QAM 解映射、最大似然解码 (MLD)、解扰和解交织来将传入符号转换为比特。HARQ 单元会检查数据包错误并指示何时需要重新传输。LDPC 和涡轮解码器处理正向纠错 (FEC)。传输流程与此流程相反,通过添加FEC 代码,将比特流调制为 RF 前端符号。

客户可以使用软件对这些单元进行专有技术配置;他们可以更改数据流,甚至可以在软件中执行该功能时绕过单元。

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图 2:CEVA 的 PentaG2-Max。全新 5G 基带在硬件中整合完整的调制器和解调器,分流软件处理数据平面。AXI 矩阵连接所有单元。PentaG2-Lite 省略了虚线块并缩减其他块。

这种方法可充分降低使用硬件设备时的功耗,为客户创造优势。

AI 用于 5G

如图 2 所示,PentaG2-Max 包括单一的 XC DSP,除了信道跟踪和波束管理等高级功能外,还可处理信道估计。它延续了原始 PentaG 的 AI 功能,运行一个小型神经网络,监控信道状态信息 (CSI),并根据需要提供信道更改建议(例如切换到其他天线)。为了充分降低这种神经网络的功耗,该设计内置一个小型深度学习加速器 (DLA),每秒可运行数十亿次操作。在传输方面,XC DSP 在交付到硬件数据平面之前执行序列生成。

两个小型 CEVA-BX2 DSP 充当 PHY 控制器。三个 DSP 中的每一个都有自己的指令和数据内存,然后它们共享更大的二级高速缓存。客户可以配置这些内存的大小,甚至可以添加或删除 DSP 内核以满足性能和功能要求。与 PentaG 一样,DSP 可以访问额外的卸载引擎:极性编码器/解码器(适用于 5G 控制信道上的 FEC),具有 64 个 MAC 单元的矢量协处理器,以及处理各种规模 FFT 和 DFT 的多基数转换引擎。PentaG 大量使用矢量和转换引擎,但新设计将其大部分工作负载转移到硬件数据平面。

Lite 版本减少了能耗

虽然最初的 5G 规范目标是实现高数据速率,但 3GPP 现在正在为低成本 5G 调制解调器制定规范。具体而言,即将发布的 Release 17 定义了限制数据速率以降低成本的 RedCap 设备(请参阅 MPR 2/14/22,“5G Release 17 简化了 IoT 调制解调器”)。例如,大多数 5G 调制解调器必须处理 100MHz 信道,而 RedCap 调制解调器限制为 20MHz,带宽与 LTE 相同。将支持的调制限制为 QAM-64 可进一步简化 RedCap 设计,同时将最大数据速率保持在 85Mbps,约为 5G 峰值数据速率的 1%。

RedCap 是 LTE 1 类调制解调器的升级版,支持高达 10Mbps 的速率。LTE 1 类部署不断增加,取代了较旧的 2G 和 3G 设备,连接速度更快且成本低廉。RedCap 可以处理高清视频和其他数据密集型应用程序,例如支持视频亭。

为满足 5G RedCap 设计要求,PentaG2-Lite 的配置减少了数据平面加速器的芯片面积,从而匹配较低的数据速率。此外,它还缩减了共享高速缓存(提供 HARQ 缓冲区),并消除了三个 DSP 中的两个,即 DLA 和矢量 MAC 单元,如图 2 所示。其余的 BX2 DSP 不仅可以监视数据平面,还可以运行整个 5G 协议堆栈。为了达到最大数据速率,PentaG-Max 需要额外的 CPU(例如,四核 Cortex-A55)来处理第 2 层协议。

为了进一步降低成本和功耗,LTE 定义了 M 类和 NB-IoT(请参见 MPR 8/31/15,“低速率 LTE 提供 IoT WAN”),支持低至 1.4MHz 的信道和低至 60kbps 的数据速率。虽然 3GPP 可能在 Release 18 中解决了这一问题,但初始 RedCap 调制解调器在此细分市场中不具竞争优势。同时,CEVA 推出 Dragonfly 基带设计以支持这些小型设备(请参阅 MPR 7/9/18,“CEVA 升级 NB-IoT 平台”)。

5G,低功耗

为了支持基带设计,CEVA 提供了主数据和控制信道的完整参考代码以及一些附加功能,例如信道估计。此代码处理 LTE 和 5G Release 16,包括上行链路、下行链路以及主控制信道。获授权厂商必须完成第 1 层软件;他们还可以修改参考代码以添加差异化功能,同时利用 CEVA 广泛的 DSP 代码库和开发工具。供应商还提供基带模拟器模型和测试代码。

PentaG 和新的 PentaG2 是市场上唯一可获授权的 5G 基带。CEVA 的主要竞争对手是内部设计;Qualcomm 和 MediaTek 等公司有足够的空间来创建自己的高速基带,将现成的 CPU 和 DSP 与自定义硬件和软件相结合。这些大型供应商已经做出 5G 选择,因此竞争已经结束。Qualcomm 也是 PC、汽车和类似应用中高速蜂窝调制解调器的领先供应商。

PentaG2-Max 为 CEVA 的智能手机客户带来了重大改进,增加了 Release 16 功能,同时显著降低了功耗。它是原始 PentaG 的一次飞跃性改进,将许多数据平面功能从软件迁移到硬件,以降低能耗。但是,它仍然保留了灵活性,以实现客户差异化和兼容未来的 Release 17 扩展。随着芯片供应商改进其内部基带,CEVA 必须跟上获授权厂商的步调。

借助 PentaG2-Lite,CEVA 有机会在现有 LTE 获授权厂商和新公司之中扩大 IoT 客户群。由于 IoT 市场的出货量和价格较低,这些供应商的收入比主要智能手机厂商要少得多,因此他们无法承受自己设计硬件的成本,更不用说设计完整的软件堆栈。PentaG2-Lite 是一款完整但可定制的设计,非常适合这类客户。尽管我们预计 Release 17 Red-Cap 调制解调器在 2025 年之后才会面市,但新的基带设计为这一转变奠定了基础。

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原文标题:CEVA的PentaG2可降低5G功耗 全新“Lite”版本面向工业系统

文章出处:【微信号:CEVA-IP,微信公众号:CEVA】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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