JavaScript is currently disabled.Please enable it for a better experience of Jumi. Reser sig ur askan efter Imsys – Elektroniktidningen
måndag 17 februari 2025 VECKA 08
 

Chipveteranen Stefan Blixt söker kapital för att tillverka sin klassiska mjukvaru­definierade cpu-arkitektur i en fräsch processnod.

Affärsplanen är att chipet ska bli ett ”universellt IoT-chip”. Det ska konfigureras till specifika systemkretsar för tillämpningar inom IoT, med hjälp Stefan Blixts unika recept att byta ut mikroprogrammen – som alltså är mjukvara – se faktaruta nedan.

Telesis siktar brett. Slutprodukterna kommer att kunna vara nästan vad som helst: videokameror, bildskärmar, drönare, hörapparater, kontrollpaneler, varuautomater, medicinteknik, industrimaskiner, och så vidare.

Artikeln är tidigare publicerad i magasinet Elektroniktidningen.
Prenumerera kostnadsfritt!

Elektroniktidningen och Stefan har en lång diskussion om vad Telesis chip ska heta. ”Fenix” är ett förslag – det uppstår ur askan av sina föregångare.

Stefan Blixts arkitektur kommersialiserades länge i bolaget Imsys, som gick i konkurs i april i år efter att ha misslyckats med att ordna rörelsekapital. 

Men redan 2020 startade Stefan Blixt sidoprojektet Telesis där han sedan dess utvecklat Fenix för IoT. 

IoT är nämligen det spår som han tror är mest relevant för arkitekturen just nu. Imsys styrelse höll inte med. Därav sidoprojektet. 

Styrelsen satsade istället på ett AI-chip som gör beräkningar i ett artificiellt neuronnät vars beräkningssteg dynamiskt – a la Stefan Blixt – definieras i mikroprogram.

– Den satsningen var kanske alltför ensidig och djärv, kommenterar Stefan Blixt.

Också AI-chipet var Stefan Blixts baby och han fortsatte att jobba parallellt med det för Imsys räkning – idéer, patent och ägande var ju fortfarande hans – fram till konkursen. Dock utan att sitta i styrelsen.

Det var en slump att Elektroniktidningen fick höra talas om Telesis och Stefan Blixts planer. Han har varit ute och hållit presentationer för mindre grupper – kanske för några av våra läsare?

Fenix kommer att ha inbyggt minne, åtminstone en megabyte till att börja med. Det betyder att det trots sin litenhet kan ta sig an större tillämpningar – till och med köra Linux om det skulle vara relevant – och att flaskhalsen med kommunikation med yttre primärminne försvinner. Vilket betyder att antalet ben kan dras ner och att en liten, billig, tillförlitlig QFN-kapsel kan användas.

Elektroniktidningen ställer den dumma frågan varför han inte tryckt in minne tidigare? 

För att halvledartekniken inte tillåtit det, är det enkla svaret. Transistortätheten fördubblas vartannat år, och har utvecklats i den takten i många decennier. Detta ändrar hela tiden förutsättningarna för vad som är en effektiv chiparkitektur, inte bara vad gäller minnesstrategi.

– Att primärminne nu kan komma ombord innebär ett stort steg för effektivitet och prestanda, på samma nivå som revolutionen när mikroprocessorerna kom.

– Det är nu det blivit möjligt att göra detta i en mogen och rimligt billig teknik som 40 nm. 

Samtidigt som tätheten ökar och man kan ha mer minne ombord, tenderar chipstorlekarna snarare att minska och anslutningarna behöver därmed minska i antal.

– Varje anslutning blir allt dyrare, eftersom den chipyta den kräver inte minskar. 

Alla datorer och smarttelefoner har i stort sett samma behov av funktioner i sina processorer. IoT är tvärtom en salig blandning av unika tillämpningar.

– De är fokuserade på olika uppgifter som kräver olika uppsättningar av anslutningar och funktioner.

Sweet spots för Fenix – där Fenix alltså är det optimala valet i konkurrensen – fördelar sig horisontellt på marknaden. Många kombinationer av SoC-funktioner stöds – vilket alltså passar olika vertikaler. Samtidigt har tillämpningar som passar Fenix liknande minnesbehov, eftersom det är minnet som tar störst plats på chipet.

– Minnet räcker för fler tillämpningar på Fenix, eftersom det har bättre kodtäthet än andra chip.

Fasta hårdvarublock är den lösning som normalt används i optimerade appspecifika SoC:er. Men det kräver miljonvolymer. Fenix siktar på de mindre volymerna – och de är den stora merparten – där en sådan implementering inte skulle gå ihop ekonomiskt.

Stefan Blixt kalkylerar att det, när ett företag har sin konstruktion färdig, kostar nära en miljon dollar att skapa en mask för 40 nm, och att den ska amorteras över två år fram till dess att Moores lag levererat nästa process­nod. Det landar dig i en nödvändig volym på en miljon chip. 

Här kommer matematiken: Stefan Blixt kan nå den önskade miljonvolymen genom att summera sina kunders småvolymer. Det tillverkas många chip som Fenix kan implementera och många bäckar små blir en stor å.

På kortnivå kommer Fenix utmana kort som är populära inom IoT, som Raspberry Pi Pico (wifi, bluetooth, USB), Arduino Nano 33 (wifi, bluetooth, krypto, IMU, USB) och ESP32 IoT Chip (wifi, bluetooth, Ethernet, krypto, can, PTP). 

– Det finns ett stort och växande antal IoT-applikationer, och många kreativa små och medelstora företag som planerar produkter för dessa.

Genom att välja Fenix – kanske för flera olika SoC:er i samma system – krymper kunden sin komponentlista. Och att SoC:n definieras i mjukvara minskar utvecklingstiden.

Ännu är Stefan Blixt ensam på Telesis men han tror att han kommer att kunna samla ihop sin skara medarbetare igen, den dag finan­sieringen kommer.

Historisk svensk digitalteknik

Stefan Blixts nya systemkrets ska nå miljonvolymer.

Finansiering är nästa punkt på dagordningen för Telesis. Stefan Blixt talade med en potentiell finansiär dagen innan han talade med Elektroniktidningen.

Vad ville han veta?

– Han ställer samma frågor som du.

Elektroniktidningen pitchar gärna Stefan Blixts arkitektur. Den har flera gånger bevisat sig, samtidigt som den typiska utvecklingen därefter tyvärr blivit att tillämpning eller kund kraschat.

Den första Blixtprocessorn var styrenhet i ett minidatorbaserat dataterminalsystem som även stödde ordbehandling. Det blev en storsäljare i Sverige och Danmark på 80-talet i bland annat banker, myndigheter och sjukhus. Men de två samarbetspartnerna, en av dem Facit, föll i finanskrisen 1992.

– Vår teknik överlevde, och det tog inte lång tid innan vi åter hade ett nära utvecklingssamarbete med finansierande kunder.

Den första Blixtprocessorn i CMOS utvecklades med Ericsson i 350 nm och var tänkt för smartphones. Ericsson-loggan finns på chipet, men för att få det operativsystem Ericsson trodde telefonerna behövde – Symbian – valde Ericsson i stället Arm, vars processorarkitektur nu helt dominerar mobiltelefonerna och alltid finns färsk i nya processnoder. 

Ericsson Microelectronics upplöstes 2002 efter att delar sålts av.

– Återigen försvann våra finansierande kunder. Men vi gav inte upp – vi kunde till och med behålla några av ingenjörerna från Ericsson. 

Stefan Blixts processorer har använts inom IoT för allt från att mjölka kor till att styra höghastighetsvapen, och inom telematik för GPS och kartskärm i fordonsflottor.

I spionffen Qulsar har den använts i precisa klockor i femto­celler.

 

Blixtprocessorer saknar instruktioner

Arkitekturen implementerades för första gången på 80-talet i TTL och har under åren gått igenom CMOS i 900, 350, 250, 180 och 65 nm. Nu siktar Stefan Blixt på 40 och 22 nm i ett nytt bolag: Telesis.

Stefan Blixt kallar skämtsamt sin arkitektur för en ”nisc” – no instruction set computer (analogt med ”reduced” och ”complex” i risc och cisc) eftersom den saknar ISA (instruktionsuppsättning) när den startas. 

Cpu-instruktioner definieras av så kallade mikroprogram. De är normalt hårdkodade, men en Blixt-cpu läser in mikroprogram (och benkonfigurering) när den startas. Det kallas att den är ­”mikroprogrammerbar”. Det är inte unikt, men det är en udda fågel idag. 

Blixt-cpuer kan använda Javas virtuella maskinspråk som ISA, liksom maskinkod från kompilatorprojektet LLVM, för systemspråk som C, C++ och Rust. Även Pascal och Forth stöds, på olika sätt.

– Vi skulle även enkelt kunna utveckla en virtuell maskin för exempelvis C#, och den skulle bli bra.

Stöd för Python är på väg i samma lightversion som exempelvis Raspberry Pi:s styrkrets RP2040 stöder. 

– Python är ett viktigt språk. Vi ­kommer nog att vilja gå vidare med den mer avancerade virtuella maskinen, mikrokodoptimerad.

I mikrokod implementeras även autonoma processer för exempelvis audio eller video, vilket blir billigare än att använda autonom hårdvara utanför processorkärnan. Även funktionsbibliotek för standardalgoritmer som FFT mikrokodas, och blir då effektivare än om de skrivs i assembler. 

Fenix, specialsydd för SoC, implementeras även tyngre IO i mikroprogram, till skillnad från en normal dedikerad SoC som lägger dem i egna hårdvarublock – för ljud en dsp, för kamera och bildskärm en framebuffer, för videogenerering logik, för Ethernet buffertminnen och logik – och så vidare för HyperBus, PCI Express, USB, wifi, Bluetooth …. 

– Tillsammans tar IO-blocken typiskt mer plats än processorn. 

De kräver normalt dessutom egna yttre anslutningar.

Med instruktioner i mikroprogram blir applikationsprogrammet kortare eftersom instruktionerna blir färre och i genomsnitt kortare. Korta program använder mindre minne vilket är en nyckel till prestanda eftersom minne äter transistorer och datatransport tar tid och energi. Och antalet maskincykler blir färre, vilket sparar energi.

 

Prenumerera på Elektroniktidningens nyhetsbrev eller på vårt magasin.


MER LÄSNING:

 
Rainer Raitasuo

Rainer
Raitasuo

+46(0)734-171099 rainer@etn.se
(sälj och marknads­föring)
Per Henricsson

Per
Henricsson
+46(0)734-171303 per@etn.se
(redaktion)

Jan Tångring

Jan
Tångring
+46(0)734-171309 jan@etn.se
(redaktion)

KOMMENTARER
Kommentarer via Disqus


10 banners varav 10 har onclick.