Procesory i architektury w systemach embedded – serce inteligentnych urządzeń

Systemy embedded to układy elektroniczne zaprojektowane do realizacji wyspecjalizowanych zadań. Stanowią fundament nowoczesnych technologii: od inteligentnych czujników i urządzeń IoT, przez systemy sterowania przemysłowego, aż po zaawansowane rozwiązania automotive i edge AI. W centrum każdego z tych systemów znajduje się procesor to kluczowy komponent odpowiedzialny za przetwarzanie danych i kontrolę operacyjną. Procesory i architektury w systemach embedded odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu funkcjonalności, wydajności i energooszczędności współczesnych urządzeń elektronicznych.

Czym różni się procesor embedded od desktopowego?

Procesor w systemie embedded (ang. Embedded Processing Unit) różni się od tradycyjnych procesorów stosowanych w komputerach PC:

• Zoptymalizowany pod kątem energooszczędności – wiele systemów działa na baterii przez lata.
• Zintegrowany z peryferiami – np. ADC, PWM, UART, SPI, CAN.
• Często wymaga deterministycznego działania – np. w sterowaniu silnikiem.
• Zaprojektowany do konkretnego zastosowania – a nie do ogólnych zadań użytkownika.

Rodzaje jednostek obliczeniowych: CPU, GPU, NPU

W nowoczesnych systemach embedded coraz częściej spotykamy nie tylko klasyczne procesory (CPU), ale również wyspecjalizowane układy GPU oraz NPU. Każdy z nich ma inną architekturę, zaprojektowaną z myślą o określonych typach zadań.

a) CPU (Central Processing Unit) – uniwersalna jednostka sterująca

CPU to podstawowy element każdego systemu obliczeniowego. Został zaprojektowany do wykonywania sekwencyjnych operacji, które wymagają logiki, sterowania i decyzji warunkowych. Posiada niewiele rdzeni (często 1–4 w systemach embedded), ale są one bardzo elastyczne i potrafią obsłużyć niemal dowolny kod.

Dlaczego CPU jest sekwencyjny?

• CPU ma bogaty zestaw instrukcji, rozbudowane jednostki kontroli przepływu (branch prediction, out-of-order execution) i szerokie możliwości obsługi przerwań.
• Jego architektura opiera się na przetwarzaniu instrukcji jedna po drugiej, z ewentualną optymalizacją przez pipelining lub superskalarną realizację.

Cechy CPU:

• Duża elastyczność programowa (kompilatory, RTOS, sterowniki).
• Obsługa systemów operacyjnych i interfejsów.
• Niska latencja i deterministyczność – ważna w sterowaniu i aplikacjach czasu rzeczywistego.

b) GPU (Graphics Processing Unit) – równoległy procesor do danych masowych

GPU zostało zaprojektowane z myślą o grafice 3D – czyli o przetwarzaniu milionów pikseli i wierzchołków w czasie rzeczywistym. To zadanie wymaga wykonania tych samych obliczeń na wielu danych jednocześnie – stąd architektura masywnie równoległa.

Dlaczego GPU jest równoległe?

• GPU ma setki lub tysiące prostych rdzeni, działających w stylu SIMD (Single Instruction, Multiple Data).
• Jedna instrukcja (np. mnożenie) jest wykonywana jednocześnie na wielu strumieniach danych – np. pikselach, macierzach, wektorach.
• Brak złożonej logiki sterowania – GPU jest zoptymalizowane do surowych obliczeń numerycznych, nie do podejmowania decyzji.

Cechy GPU:

• Duża przepustowość danych (wielowątkowość, pamięć VRAM, szerokie magistrale).
• Wysoka wydajność w przetwarzaniu obrazu, sygnału, grafiki, uczenia maszynowego (np. CNN).
• W systemach embedded – często zintegrowany z CPU w jednym układzie SoC (np. ARM Mali, Qualcomm Adreno, Intel UHD Graphics).

c) NPU (Neural Processing Unit) – wyspecjalizowany akcelerator AI

NPU to najnowsza generacja układów obliczeniowych – stworzona do przetwarzania modeli sztucznej inteligencji, zwłaszcza sieci neuronowych (ML, DL). W odróżnieniu od CPU i GPU, NPU nie jest procesorem ogólnego przeznaczenia, lecz wysoce zoptymalizowanym blokiem sprzętowym realizującym konkretne operacje (macierze, tensory, ReLU, convolutions).

Dlaczego NPU jest wydajny?

• Wykorzystuje sprzętowe przyspieszenie typowych operacji ML, np. mnożenia macierzy, funkcji aktywacji, operacji konwolucyjnych – bez narzutu kontrolnego.
• Operuje na danych niskiej precyzji (np. INT8, FP16), co zwiększa wydajność i zmniejsza pobór mocy.
• Przetwarza dane w inferencji, czyli na etapie wykonania modelu – nie trenowania.

Cechy NPU:

• Najlepszy stosunek wydajność/Wat – idealny do AI w urządzeniach IoT, edge computing.
• Przetwarza modele ONNX, TensorFlow Lite, PyTorch (w zależności od integratora).
• Wymaga dedykowanych narzędzi (kompilatorów, frameworków, runtime – np. TensorRT, Arm Ethos-N SDK).

Klasyfikacja procesorów embedded

a) Mikrokontrolery (MCU)

Zintegrowany układ scalony zawierający CPU, pamięć RAM i Flash oraz peryferia. Dominują w prostych i energooszczędnych aplikacjach: czujniki, kontrolery LED, urządzenia IoT.

Przykłady: STM32 (ST), ATmega (Microchip), ESP32 (Espressif), NXP LPC, Renesas RX.

b) Mikroprocesory (MPU)

Wydajniejsze jednostki, stosowane w systemach z systemem operacyjnym (np. Linux). Wymagają zewnętrznych pamięci i peryferiów, ale oferują wyższą moc obliczeniową.

Przykłady: NXP i.MX 6/8, TI Sitara, Rockchip, Allwinner.
Do tej kategorii można zaliczyć także energooszczędne procesory Intel Atom (np. Elkhart Lake), które choć są technicznie SoC-ami, często pełnią funkcję mikroprocesorów w systemach z zewnętrznym RAM i magazynem danych.

c) System-on-Chip (SoC)

Zintegrowane układy zawierające CPU, GPU, NPU, kontrolery peryferiów, często również blok audio, wideo, komunikacji itd. SoC to dziś podstawa nowoczesnych systemów embedded od kamer IP po urządzenia medyczne i edge computing.

Przykłady: Qualcomm Snapdragon, NVIDIA Jetson, MediaTek Genio, Rockchip RK3588, Intel Atom x6000E, Intel Alder Lake-N i Intel Core Embedded.

d) Procesory DSP (Digital Signal Processor)

Specjalizowane układy zoptymalizowane do przetwarzania sygnałów audio/wideo w czasie rzeczywistym. Stosowane w systemach telekomunikacyjnych, sterowaniu ruchem, radarach.

Przykłady: Texas Instruments C6000, Analog Devices Blackfin, ARM Cortex-M z blokiem DSP

Główne architektury CPU w embedded

ARM

Najpopularniejsza architektura w systemach embedded. Oferuje podział na:

• Cortex-M – do niskopoziomowych mikrokontrolerów (MCU).
• Cortex-A – do aplikacyjnych SoC i Linuxa.
• Cortex-R – do zastosowań czasu rzeczywistego (RTOS, automotive).

Zalety:

• Niskie zużycie energii
• Duży wybór producentów i rdzeni
• Ogromny ekosystem narzędzi (CMSIS, Keil, STM32Cube)

x86

Stosowane głównie w komputerach przemysłowych, panelach operatorskich i urządzeniach wymagających Windows/Linux x86. Procesory takie jak Intel Atom, Core i3/i5/i7/i9 trafiają do komputerów embedded od firm takich jak Kontron, Jetway czy Cincoze.

Zalety:

• Kompatybilność z PC
• Wysoka moc obliczeniowa
• Szeroka obsługa systemów operacyjnych i sterowników

RISC-V

Nowoczesna, otwartoźródłowa architektura CPU, zyskująca popularność w embedded dzięki elastyczności i braku opłat licencyjnych.

Zalety:

• Swoboda modyfikacji
• Dostępność darmowych narzędzi
• Stosowana w projektach low-cost i edukacyjnych

MIPS

Historycznie szeroko stosowana, obecnie wypierana przez ARM i RISC-V. Nadal spotykana w routerach i urządzeniach sieciowych.

Wybór procesora – na co zwrócić uwagę?

Podsumowanie

Wybór procesora i architektury CPU to jedna z najważniejszych decyzji w projektowaniu systemu embedded. Determinuje on nie tylko moc obliczeniową, ale też energooszczędność, koszt, łatwość rozwoju i przyszłą skalowalność. ARM dominuje w świecie MCU i SoC. W bardziej wymagających systemach, x86 nadal ma kluczową pozycję, szczególnie gdy potrzebna jest kompatybilność z pełnoprawnym systemem operacyjnym.

Projektujesz system embedded i nie wiesz, jaki procesor wybrać?
ARM, RISC-V, Intel, a może SoC z wbudowanym NPU? Dobór odpowiedniej architektury to klucz do wydajności, energooszczędności i niezawodności Twojego urządzenia.

Napisz na: info@me-embedded.eu
lub kliknij „Zapytanie ofertowe” w prawym górnym rogu strony.