Dichtung und Wahrheit

Welche Ultra-Low-Power-Mikrocontroller sind energieffizient?

2. Juli 2015, 13:56 Uhr | Dr. Claus Kühnel und Frank Riemenschneider
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Fortsetzung des Artikels von Teil 8

Silicon Labs EFM32 mit ARM Cortex-M3

ULPBench-Ergebnis für EFM32GG990F1024 von Silicon Labs.
ULPBench-Ergebnis für EFM32GG990F1024 von Silicon Labs.
© Fachzeitschrift Elektronik

Der EFM32GG990F1024 ist ein ARM Cortex-M3-basierter Mikrocontroller von Silicon Labs mit einer Taktfrequenz von bis zu 48 MHz. Er ist Teil der riesigen Gecko-Familie, die von der norwegischen Firma Energy Micro im Rahmen des Kaufes der Firma geerbt wurde. Mit dem Giant Gecko Starter Kit (EFM32GG-STK3700) hat man eine Plattform für Evaluierung und Test des EFM32GG990F1024. Die ULPBench-Firmware für EFM32-Mikrocontroller kann mit dem Simplicity Studio bzw. IAR Embedded Workbench eingesetzt werden. Das Dokument „Getting Started with EEMBC ULPBench on EFM32ZG-STK3200“ beschreibt die erforderlichen Schritte zur Durchführung des ULPBenchs für das EFM32ZG-STK3200 Kit und kann hier sinngemäß angewendet werden.
Das Resultat des EEMBC ULPBench für den EFM32GG990F1024 zeigt das Bild. Nachdem Energy Micro auch seine Cortex-M3-basierenden EFM32 lange Zeit als die „energiefreundlichsten Mikrocontroller der Welt“ angepriesen hatte, ist ein Ergebnis von unter 60 natürlich enttäuschend, was sich auf TSMCs veralteten Fertigungsprozess in 180-nm-Geometrie zurückführen lässt. Prozesse für Ultra-Low-Power-MCUs waren bei den Foundries bis vor ein paar Jahren nicht Mainstream. Sie sind erst jetzt dabei, dies Schritt für Schritt wegen der Nachfrage für IoT-Chips nachzuholen.
 


  1. Welche Ultra-Low-Power-Mikrocontroller sind energieffizient?
  2. ULPBench Energy Monitor Software
  3. Texas Instruments MSP 430 mit proprietärer 16-bit-CPU und FRAM-Speicher
  4. Texas Instruments MSP 430 mit proprietärer 16-bit-CPU und Flash-Speicher
  5. Texas Instruments 32-bit-MSP432 mit ARM-Cortex-M4
  6. Microchip PIC24 mit proprietärer 16-bit-CPU
  7. ST Microelectronics STM32L4 mit ARM Cortex-M4+
  8. Freescale Kinetis KL27 mit ARM Cortex-M0+
  9. Silicon Labs EFM32 mit ARM Cortex-M3
  10. Silicon Labs EFM32 mit ARM Cortex-M0+
  11. Atmel SAML21 mit ARM Cortex-M0+
  12. Renesas RL78 mit proprietärer 16-bit-CPU
  13. Zusammenfassung und Ausblick
  14. Anhang: Implementierungsbeispiel am Atmel SAML21
  15. Die Autoren und Unterstützer

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