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Speedcore eFPGA定制模塊提升大數據處理效率

嵌入式FPGA正在改變著大數據處理技術生態
2017-11-29
作者:于寅虎
來源:電子技術應用
關鍵詞: Achronix FPGA

隨著新一波智能數據密集型應用的興起,基于傳統的CPU架構已經無法滿足這些新應用中計算需求的指數級增長,推動了對全新的、異構的、帶有可編程硬件加速器的計算架構的需求。

人工智能(AI)/機器學習、5G移動通信、汽車先進駕駛員輔助系統(ADAS)、數據中心和網絡應用,催生了包括地平線機器人、寒武紀、商湯科技等以提供高性能ASIC為核心產品的公司,而這些高性能計算的ASIC產品對于傳統的FPGA 的發展提出了挑戰。

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Achronix Semiconductor市場營銷副總裁Steve Mensor

FPGA技術在尋求新的發展空間,嵌入到大規模專用處理芯片是一個新的方向。

Achronix是一家私有的、采用無晶圓廠模式的FPGA 技術公司,開發了自己的嵌入式FPGA技術,該技術是Speedster22i  FPGA及Speedcore eFPGA產品的基礎。

為了進一步推廣自己獨特的 FPGA技術,Achronix日前宣布為其eFPGA IP解決方案推出Speedcore custom blocks定制單元塊。

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據Achronix Semiconductor市場營銷副總裁Steve Mensor介紹, Speedcore eFGPA嵌入式FPGA可加速數據密集的,而 Speedcore custom blocks定制單元塊可以大幅度地提升性能、功耗和面積效率,并支持以前在FPGA獨立芯片上無法實現的功能。利用Speedcore custom blocks定制單元塊,客戶可以獲得ASIC級的效率并同時保持FPGA的靈活性,從而帶來了一種可以將功耗和面積降至最低、同時將數據流通量最大化的高效實現方式。

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Steve Mensor表示,Speedcore eFPGA提供了性能最高而成本最低的硬件加速,而現在借助Speedcore custom blocks定制單元模塊,過去在獨立FPGA運算結構中運行緩慢且消耗大量資源的功能,都可以面向最高性能和最小片芯面積這些目標進行優化。

通過為矩陣乘法運算優化數字信號處理器(DSP)和存儲單元塊,基于卷積神經網絡(CNN)的YOLO目標識別算法的芯片面積被縮減了超過40%。

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據Steve Mensor介紹,用Speedcore custom blocks定制單元塊來實現,客戶還獲得了相當可喜的技術進步,包括:1、需要并行比較器陣列的大型字符串搜索功能的片芯面積可以縮減超過90%。;2、桶形移位器(Barrel shifter)和二進制位處理結構也可以在Speedcore custom blocks定制單元塊中完全實現,從而在同樣的面積中實現更大的、更精妙的應用,提升了可獲得的頻率;3、一個運行在800MHz的400Gbps包處理數據通道的核心功能也可以用Speedcore custom blocks定制單元塊來實現,其可編程邏輯管理分析和控制功能。

Steve Mensor在演講中還詳細地介紹了Speedcore Custom Blocks定制單元塊的定義過程。

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Speedcore custom blocks定制單元塊由Achronix與其客戶共同定義,這需要一個詳細的加速工作負載架構分析,作為性能和/或面積瓶頸的重復性功能被評估為潛在目標,有可能被硬化而進入Speedcore custom blocks定制單元塊。

隨后,Achronix將為客戶提供一個用于基準測試和評估的新版ACE設計工具,它包含了帶有定制單元塊的、新的Speedcore eFPGA。根據需求,該過程可以被多次迭代,為客戶的系統創建優化的解決方案。

在用戶使用Speedcore custom blocks定制單元塊進行產品開發時,ACE設計工具將會全程提供的支持。

在Achronix提供的的ACE設計工具里,每個Speedcore custom blocks定制單元塊創建了一種獨有圖形化用戶接口(GUI),它可以管理所有的配置規則。

Steve Mensor表示,ACE擁有Speedcore custom blocks定制單元塊所有配置的完整的時序細節,支持ACE去完成各種設計基于時序的布局和布線。客戶可以用強大的版圖規劃器來優化設計,并為所有的單元實例去制定局域或者定點的任務安排。

ACE還包括一個關鍵路徑分析工具,它可以支持客戶去分析時序??蛻暨€可以使用ACE強大的Snapshot嵌入式邏輯分析儀,去創建復雜的觸發器并展示Speedcore內的實時信號。

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