隨著130nm和90nm工藝的成熟，每平方毫米的硅片面積上可以集成大約100K～200K的邏輯門(mén)，一顆面積大約50mm2的低成本芯片可以容納5M～10M邏輯門(mén)。越來(lái)越多的SoC設(shè)計(jì)者正在試圖將整個(gè)系統(tǒng)集成在一顆芯片上，但是他們也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的基于RTL的SoC硬件設(shè)計(jì)方法的缺點(diǎn)正日益顯現(xiàn)出來(lái)。
● 設(shè)計(jì)能力――以前，硅片容量和自動(dòng)化設(shè)計(jì)工具的能力將一個(gè)RTL模塊的規(guī)模限制在100K左右，如今在一個(gè)硅片上即使是500K邏輯門(mén)的模塊也不會(huì)受到這些限制，但是設(shè)計(jì)方法卻沒(méi)能跟上硅片容量增長(zhǎng)的腳步。
● 驗(yàn)證困難――一個(gè)典型邏輯模塊的內(nèi)部設(shè)計(jì)復(fù)雜度以及潛在的出錯(cuò)可能性隨著其邏輯門(mén)數(shù)的增加而迅速增大，這導(dǎo)致了驗(yàn)證的難度不成比例的增加。許多SoC設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)聲稱(chēng)他們90%的工作量花在了驗(yàn)證工作上。
● 修復(fù)成本――修復(fù)SoC設(shè)計(jì)中錯(cuò)誤的成本正在增加。人力成本和NRE費(fèi)用都在不斷增加，與此同時(shí)利潤(rùn)率及市場(chǎng)份額卻在不斷下降，這使得設(shè)計(jì)錯(cuò)誤變得越來(lái)越無(wú)法忍受。因此可以減少錯(cuò)誤或降低修復(fù)成本的設(shè)計(jì)方法迅速發(fā)展起來(lái)。
● 軟硬件整合――所有的嵌入式系統(tǒng)中都有大量的軟件和固件程序，一般來(lái)說(shuō)，整合軟件只能放在系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的最后，并且往往被認(rèn)為是拖累開(kāi)發(fā)進(jìn)度的罪魁禍?zhǔn)住?br />● 標(biāo)準(zhǔn)變化與靈活性――通信協(xié)議的標(biāo)準(zhǔn)正在迅速變化中。為了充分利用有限的頻帶資源，協(xié)議設(shè)計(jì)者們提出了很多創(chuàng)新性的協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，如IPv6、 G.729、JPEG2000、MPEG4和AES等。這些新標(biāo)準(zhǔn)需要的計(jì)算性能比以前的標(biāo)準(zhǔn)要高得多。

指令集固定且固件可編程的通用嵌入式處理器仍然非常具有吸引力，因?yàn)樗鼈兛梢蕴幚砗芏嗳蝿?wù)，但通常這類(lèi)處理器缺乏復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的能力，如網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中的包處理，視頻以及加密應(yīng)用中的數(shù)據(jù)處理等。為了滿(mǎn)足類(lèi)似的性能需求，芯片設(shè)計(jì)者不得不回過(guò)頭來(lái)求助于RTL硬邏輯。隨著設(shè)計(jì)復(fù)雜度和運(yùn)算性能的不斷提高，設(shè)計(jì)的規(guī)模也在不斷增大，SoC設(shè)計(jì)人員需要有更多的資源才能完成芯片設(shè)計(jì)。同時(shí)，他們還面臨著以下兩個(gè)挑戰(zhàn)。
● SoC設(shè)計(jì)者如何保證芯片的規(guī)格真正符合客戶(hù)的需要。
● SoC設(shè)計(jì)者如何保證芯片符合當(dāng)初的設(shè)計(jì)規(guī)格。

在SoC設(shè)計(jì)中使用微處理器
解決上面兩個(gè)問(wèn)題的辦法是賦予SoC設(shè)計(jì)足夠的靈活性，從而使一顆芯片能夠應(yīng)用于10個(gè)、100個(gè)甚至1000個(gè)不同的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，這種需求推動(dòng)了通用SoC設(shè)計(jì)的出現(xiàn)，從而分?jǐn)偭舜罅啃酒O(shè)計(jì)的成本。大多數(shù)的嵌入式系統(tǒng)都需要高速處理外部復(fù)雜的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通用微處理器需要運(yùn)行在極高的頻率上才能滿(mǎn)足這些數(shù)據(jù)處理任務(wù)的要求。在個(gè)人電腦市場(chǎng)上正是如此，價(jià)值數(shù)百美元的PC處理器消耗幾十瓦的功耗來(lái)完成用戶(hù)任務(wù)。但是對(duì)于嵌入式應(yīng)用來(lái)說(shuō)，昂貴且耗電的芯片是沒(méi)有市場(chǎng)的，于是設(shè)計(jì)者們轉(zhuǎn)而使用RTL硬邏輯來(lái)執(zhí)行高速數(shù)據(jù)處理任務(wù)。過(guò)去10年中，在邏輯綜合等ASIC設(shè)計(jì)工具的幫助下，RTL硬邏輯得到了廣泛使用，這種方法已經(jīng)被證明能夠合理且有效的并行完成高速數(shù)據(jù)處理任務(wù)，其性能可以達(dá)到通用微處理器性能的幾十甚至上百倍。與基于RTL的設(shè)計(jì)類(lèi)似，可擴(kuò)展處理器技術(shù)針對(duì)特殊應(yīng)用定制的高速邏輯模塊也需要使用邏輯綜合工具。不同之處在于，RTL設(shè)計(jì)中的狀態(tài)機(jī)只能通過(guò)硬件控制，而可擴(kuò)展處理器中邏輯模塊的狀態(tài)則可以通過(guò)軟件控制，這就大大提高了設(shè)計(jì)的靈活性。

圖1 Xtensa可配置處理器模塊圖