微操控器（MCU）正在变得越来越杂乱，越来越强壮，因而越来越有用。可是这些行进都是都价值的。
开发带高档电源办理功用的多核MCU硬件并不太难，因为存储器的约束，开宣布适宜多核MCU的软件则难得多。CPU体系能够用SRAM片上存储器，或许外部的DRAM。不过对MCU体系而言，一切的存储器都在片上。所以CPU体系能够跑大型的Linux或Windows操作体系，MCU则只能跑相对简略的实时操作体系。
“以视频商场为例，你能够开发依据MCU的运用，也能够开发依据CPU的运用，乃至能够开发两种体系都能跑的运用，”Cadence IP事业部CTO Chris Rowen说，“运用MCU的视频分辨率更低，不论是CPU计划仍是MCU计划，多样化的视频接口都会让规划变得杂乱。用CPU体系开发要求相对没那么严，例如你能够把整个缓冲区（buffer）写满，在MCU就不太或许这么干。用MCU开发，数据的交流更需求技巧，所以发生毛病（bug）的或许性也增加了。”
更难的是运用MCU来分管CPU的担负，例如作为协处理器去加快某种核算，或许作为低功耗运用时的备用处理器。
“检测MCU的程序员的问题是怎么满意处理速度的要求，” Rowen说，“主动车库门敞开或许封闭花费几百毫秒都能够承受，但要满意高速数据流的处理需求，则须选用并行处理。所以当把MCU规划成另一个次级核算引擎（sub-engine）时，你需求处理器有才能进行数据核算，这就要求编程风格十分谨慎。在高速数据处理场景下运用MCU，十分十分难。”
尽管有许多困扰，MCU的运用场景不断拓宽，运用办法也屡次打破惯例，现在在杂乱的体系及芯片（SoC）中内建MCU现已很常见。在SoC这种杂乱运用场景中，MCU的功用一般都只做特定的使命，例如唤醒CPU，但不管从规划、验证仍是一致性的视点来看，在SoC中让多个MCU协同作业都十分难。
“在同一颗SoC中集成Cortex A（CPU）与Cortex M（MCU）的趋势呈现加快情况，”Mentor Graphics嵌入式产品高档产品线司理Andrew Caples说，“以高档驾驭辅佐体系（ADAS）这个嵌入式运用最精华的代表为例，能够用多个处理单元–微操控器(MCU)、微处理器（MPU）、数字信号处理器（DSP）–来完结ADAS，SoC意味着更低的毛病率、更低的本钱以及更低的散热需求，但增加了软件规划的杂乱性。开发人员要在SoC集成的MCU、MPU与DSP上开发多个实时操作体系，并在这一颗芯片上开发和调试。这就需求开发人员的计划能够习惯不同的渠道（MCU、MPU、DSP），这给半导体公司增加了许多压力，为了协助客户真实运用起SoC中的一切器材，它们需求提供给开发者满足的库文件和处理计划参阅。”
Caples表明只需多核SoC的运用有操作体系，就一定会遇到一堆同步问题，因为不同核之间靠等候来协同作业。“咱们正在为这个范畴的运用开发工具，”他说，“关于硬件工程师来说，曩昔这些年摩尔定律一向很有用，硬件的功用在进步，本钱在下降。可是软件开发却是别的一回事，跟着体系杂乱度越来越高，软件开发的本钱不断攀升，并且现在看不到任何能够改进的痕迹。”
欢迎来到MCU年代
尽管存在上述应战，但跟着物联网的开展，物与物之间的通讯越来越多，因而开发人员期望MCU在杂乱体系中发挥越来越重要的的效果。比较CPU，MCU的功耗更低，价格也更廉价。一方面，8位MCU在一些简略使命处理中依然不可或缺；另一方面，32位乃至64位多核MCU已能应对许多杂乱运用。一切这些MCU都能够与CPU或GPU集成在同一颗SoC里边，这样CPU或GPU能够在大都时刻里边处于休眠情况。
“MCU越来越杂乱，”ARM建模技能总监 Bill Neifert说，“引进32位微操控器今后，人们开端问能够用这些MCU做什么。”
MCU当然不只用在轿车的安全范畴，从工业设备到智能拖鞋这种消费类产品都能够用到MCU。以监控人是否滑倒的智能拖鞋为例，低本钱、低功耗的嵌入式处理器（MCU）就十分适宜，因为其能够为某种运用定制。
“每个人都想要最有用的处理计划，定制化的MCU在本钱和功耗上都优于通用产品，”Neifert说，“特别是物联网设备，许多都是电池供电，因而对与功耗十分灵敏。用户期望能找到专用产品协助他们快速开发，尤其是消费电子范畴的客户。定制化MCU也需求建模，但杂乱度比CPU或GPU低多了。”
杂乱度是相对的。“咱们计划用64位的MCU开发真实智能的设备，”Vista Ventures 运营合伙人 Jim Hogan说，“但这些MCU的代码仓库适当有限。”
在这种趋势下，MCU也开端介入到核算傍边–特别是物联网的运用。“不是传统的核算，” ARM 物联网商场副总裁Zach Shelby说，“在MEMS运用中，运用32位和64位MCU来核算现已很常见。关键在于咱们怎么将软件规划成许多重复使命的类型。FPGA不适宜低功耗运用，假如在一颗混合芯片芯片上完结视频检测算法，就必须用到微操控器，不过MCU仍是用来完结不断重复的使命。”
MCU的片上存储容量较少，常常为MCU与CPU或许其他MCU和谐作业带来费事。特别是在视频流媒体处理与图像识别运用方面，越来越多的数据处理是体系规划需求处理的大问题。从体系上层来看，有两种办法能够处理这一问题，榜首种办法是选用更快的处理器更多的存储容量，第二种办法是选用更多的处理器以进步处理功率。尽管每个处理单元的速度比较慢，但多个处理单元协作能够将数据处理使命在限制时刻内完结， 当处理使命繁忙时，这些MCU也能够进入闲暇情况。
“人们需求这种灵活性，因为你会有许多的异质运用（heterogeneous applicaTIon）要处理，你又不乐意选用同质模型（homogenous model，CPU或许GPU这种所拿手的核算方法）来完结，”NetSpeed Systems CEO与联合创始人Sundari Mitra说，“微操控器的长处是其有一套可编程的微代码引擎（microcode engine），用户能够依据运用环境挑选适宜的架构，因而比处理器硬核灵活性更高。微处理器能够给用户一些灵活性–尽管不太多，但毕竟多了些灵活性。这让用户在架构方面具有了更多的灵活性。CPU在浮点核算方面更具优势，GPU在视频处理方面更具优势，MCU则处于两者之间。MCU可用于可穿戴等物联网终端设备，也可用于轿车引擎的操控。MCU的架构要有满足的灵活性和自适性，以习惯不同的运用。假如开发人员清楚运用的作业流程，并对此进行相应的优化，运用MCU能为你的核算引擎带来一些多样性。 界说MCU
一般来说，MCU是CPU与GPU的减肥版，核算才能相对弱，跑的时钟速度也比较低。在存储架构上MCU与CPU和GPU的差异更显着，特别是8位与16位MCU，一般只有片上存储。因为本钱低、功耗更低，所以很受欢迎。但高档的32位MCU与低端CPU的差异现已不显着，64位多核MCU的呈现更让人困惑。
“从大的方面来说，依据作业负荷的不同，CPU一般会为单线程或多线程功用优化，”Mitra说，“假如考虑实时性的要求–物联网中有许多实时性运用–体系需求做出实时呼应，CPU一般不会对实时性使命进行优化。假设有这样一个运用场景，CPU需求监测周围环境情况，当环境发生变化时做出相应的决议计划，这时不大或许用CPU来重复的检测某一点，这便是MCU的用武之地。那么运用MCU到底有什么不同呢？CPU与GPU都很简单了解，但MCU不是这样。运用MCU要面对可用信息更少、规划参数常常改动的情况，所以开发人员要习惯。”
相同，因为MCU运用的多样性，很难清楚的界说MCU的商场，也不简单用统一标准来猜测MCU商场的走势。在2016年5月份的陈述中，Brisk Insights猜测，到2022年MCU商场将坚持15.8%的年复合增加率，Brisk Insights以为在物联网运用的推进下，32位MCU将是增加最快的商场。Databeans的数据则比Brisk Insights保存许多，其猜测年复合增加率为6%，MCU商场最大的推手是工业需求。
Gartner则给出了MCU 范畴的排名前列的厂商，它们是瑞萨、恩智浦（NXP）、意法半导体、Microchip、德州仪器和英飞凌。
但MCU不断呈现在新的运用场景中，这使得MCU的商场越来碎片化，致使难以追寻。
“每种十分杂乱的芯片，简直都包含了MCU，” Arteris 商场副总裁Kurt Shuler说道，“在轿车里边，处处能够见到独立作业的MCU，大型芯片往往也有MCU在后台运转，MCU在无线数字基带运用中也很广泛。”
运用MCU的设备一般将程序优化以进步电源功率，现在开发人员仍在经过延伸唤醒时刻等方法来进一步下降功耗。开发人员所面对的应战更多不是来自于MCU硬件才能方面，而在于怎么在体系中更高的发挥这些硬件才能。
定论
MCU工业正在大步行进，尽管MCU的界说在改动，但方向是清晰的。在未来几年，物联网的大开展将使许多终端设备将接到网络，乃至直接与其他的处理器进行通讯，MCU将在这些设备中大放异彩。
MCU的潜力到底有多大，仍有许多值得评论的空间。Mentor的Caples表明，将MCU中的某些功用运用起来，或许需求一名软件工程师一年的时刻。“没有人有时刻这样做。”至少现在没有人这样测验。
