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首款嵌入式FPGA诞生 AI将迎来最好时代?

作者:时间:2016-10-16来源:电子发烧友收藏
编者按:想要把FPGA嵌入到SoC中并非易事,不仅需要拥有FPGA的经验,更需要有IP集成的经验,不过收购Altera的英特尔刚好满足。

  e如何做到带宽增加10倍延迟减小至1/10

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201610/311373.htm

  Robert Blake为包括电子发烧友在内的媒体解密了Speedcore e为何能在互联带宽增加10倍、互联延迟减小至1/10的提升下还能将功耗降低50%,成本降低90%。

  要嵌入到SoC中首先需要解决芯片的面积问题,标准的FPGA内核与可编程IO、控制器等面积比接近1:1。Achronix 的Speedcore eFPGA直接连接至SoC,不仅能够将FPGA芯片面积减少一半,使FPGA能够嵌入到SoC中,还能够减小CB的尺寸、减少PCB的层数以及提高信号完整性。



  图:eFPGA面积减小一半

  Speedcore以内部连线方式直接连接至SoC,省去了在外置独立FPGA中可见的大型可编程输入输出缓冲(IO buffer),能耗得到了降低。另外,Speedcore省去了对独立FPGA周边所有支持性元器件的需求,这些元器件包括电源调节器、时钟发生器、电平位移器、无源元件和FPGA冷却器件,成本也就相应的降低。



  图:Speedcore eFPGA功耗及成本的降低



  图:Speedcore与标准FPGA的带宽及延迟时间对比

  至此,对于eFPGA能比标准FPGA增加10倍带宽以及延迟减小至1/10也就容易理解了。由于减小了FPGA芯片面积,大大节省了信号的传输时间,信号可以直接进入,可以将延迟时间降低到2ns,甚至0ns。而由于嵌入到SoC当中,带宽也能够增加十倍之多。

  eFPGA工艺技术及工具

  Achronix 的eFPGA目前主要瞄准计算中心、网络以及5G应用,而Speedcore以模块化方式构建,不仅可以在定义资源时提供灵活的支持,也能针对需求快速配置Speedcore IP 产品以实现交付。此外,模块化架构也支持Achronix方便地将这项技术移植到不同的工艺技术和金属叠层上。



  图:Speedcore模块化架构

  Robert Blake表示:“我们现在已经可以提供基于台积电(TSMC)的16纳米FinFET Plus(16FF+)工艺的Speedcore IP产品,并且正在开发基于台积电的7纳米工艺的IP。根据客户的需求,如果需要转换到新的工艺需要4到6个月的时间,之后针对不同核的支持则仅需要几周的时间。”

  随着集成度的提升,对于FPGA而言软件工具也十分重要。Achronix提供的ACE设计工具可以在性能、资源使用和编译时间等方面评估Speedcore IP。此外,Achronix拥有关于Speedcore功能和ASIC集成流程方面的完整文档。



  图:Achronix商业模式

  除了开头提到的英特尔,谷歌也推出了TPU(Tensor Processing Unit)芯片用于机器学习,因此我们相信未来FPGA将迎来应用于人工智能()的好时机,而eFPGA未来也将会在不断增长的高性能计算应用市场得到广泛应用。



  图:Achronix Speedcore 嵌入式FPGA出货


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关键词: AI FPGA

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