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要设计一款机器学习SoC,你可以在里面集成FPGA了

2018年12月06日 20:22来源:未知手机版

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要设计一款机器学习SoC,你可以在里面集成FPGA了2018年12月05日 16:05人工智能是当下最火爆的话题。据说,与人工智能相关的市场规模十分巨大,是继PC市场、移动互联网市场之后的下一个强劲的经济增长点或引擎。

> 当然,几乎所有的处理芯片都能用于机器学习,但它们的AI计算效率各不相同。意料之中的是,可编程能力越强、越灵活的芯片,其AI计算能力越弱,而灵活性最差的专用芯片的AI计算能力最强。


> 不幸的是,高水平的FPGA技术只掌握在少数半导体厂商手中,而那三两家FPGA巨头看来也不打算出让他们的FPGA IP。
好消息是,最近有一家FPGA厂商,它不仅出售FPGA芯片,而且愿意出售FPGA IP授权。
这家厂商的名字是Achronix,总部位于美国加州圣克拉拉市,成立于2004年。2013年Achronix推出了该公司第一款FPGA芯片。2016年10月,Achronix宣布其Speedcore嵌入式FPGA(eFPGA) IP产品实现量产供应,让客户实现了在自己的SoC中集成FPGA。
与购买独立的FPGA芯片并设计在系统中相比,在SoC中嵌入eFPGA能带来诸多好处:高出10倍的带宽、降低100倍的延迟、降低10倍的成本和降低50%的功耗。除了直接获得物理上的各项优势,设计人员还可以为其SoC设计增加独有的、长期的价值。
Achronix市场营销副总裁Steve Mensor先生介绍说,目前该公司的营业收入中IP授权服务收费的比重已经超过芯片销售收入。这其中的一个原因是,公司最新的Speedcore FPGA IP要比在产的Speedster FPGA芯片先进许多:前者已经进化到了台积电的7nm工艺,而后者仍在使用英特尔的22nm工艺生产。
没错,Achronix的Speedcore 7t IP Gen4(第四代)是针对最先进的台积电7nm工艺设计的,在架构上也更加完善:总体性能提升了60%,机器学习能力提升了300%,功耗降低了50%,芯片面积降低了65%。
这里不讨论Speedcore 7t如何在PPA(性能、功耗和芯片面积)方面实现了全面提升(感兴趣并有需求的朋友去联系Achronix,或参阅Achronix推出用于人工智能/机器学习和网络硬件加速应用的第四代Speedcore eFPGA IP),我们仅需了解这个最新的eFPGA IP为机器学习进行了优化,其大规模神经网络矩阵矢量乘法的效率非常高。
客户现在可以根据需求来定制自己的FPGA IP,Achronix可以在6个星期内交货。

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