高性能嵌入式方案 Achronix Speedcore7t新品发布

2018-11-27 20:43:00 作者:HAFOM 出处 : 比特网

    2018年11月27日, 全球知名半导体公司Achronix在北京举行Achronix Speedcore7t新产品发布会。发布会上,Achronix市场营销副总裁Steve Mensor先生及中国区负责人出席,详细介绍了介绍该公司新推出的领先业界的全新一代FPGA芯片产品及解决方案,以及该公司最新的中国市场进展和策略。


  作为一家私有的、采用无晶圆厂模式的半导体公司,Achronix总部位于美国加利福尼亚州圣克拉拉市。此次发布的FPGA技术是Speedster22i  FPGA及Speedcore eFPGA产品的基础,所有FPGA产品均由其ACE设计工具提供支持,同时该工具还集成了对Synopsys(纳斯达克股票市场代码:SNPS)Synplify Pro工具的支持。

  Steve Mensor先生表示,Achronix采用台积电(TSMC) 7nm工艺技术,其高性能FPGA与GDDR6存储器相结合,可为业界提供带宽最高的存储解决方案,用于数据中心和汽车应用中机器学习工作负载的加速。

  这种新的联合解决方案可应对很多深度神经网络中的固有挑战,包括存储大数据集、重权重参数和存储器激活;底层硬件需要在处理器和存储器之间存储、处理和快速移动数据。此外,因为机器学习算法总是在不断调整改变,所以需要可编程性来更加有效地实现设计。Achronix的新一代FPGA已经针对处理机器学习工作负载而进行了优化,并且目前是唯一支持GDDR6存储器的FPGA系列产品。

  目前,eFPGA技术正在迅速地成为基于系统级芯片(SoC)的CPU卸载功能中可编程硬件加速单元的必备硅知识产权(IP),已被广泛用于包括人工智能/机器学习(AI / ML)、区块链、网络加速、智能网卡和智能物联网等各种应用。这些被称为“eFPGA Accelerator”的eFPGA应用加速项目面向希望试验或证实新硬件架构的研究机构和测试芯片开发人员,为其提供了获得公司Speedcore eFPGA IP预先配置版本及相关开发工具的对接机会。

  早在2013年,随着Speedster22i FPGA产品系列的量产,Achronix便提供了业界领先的、带有面向高性能有线通信应用的嵌入式系统级IP的FPGA产品。截止到2016年10月,Achronix宣布其Speedcore嵌入式FPGA(eFPGA) IP产品实现量产供应,实现了客户在自己的SoC中对可编程逻辑的集成。在发布之时,Achronix已经向多家客户付运了Speedcore IP产品;自那时起,出现了对Speedcore IP产品的前所未有的需求。Speedcore IP是专为计算和网络加速应用而设计的,并基于Speedster22i FPGA系列相同的高性能架构。

  Achronix的所有FPGA产品均由其强大可靠且经过验证的ACE设计工具提供支持,该工具是一个可支持逻辑综合、布局布线、再加上时序收敛和调试的工具。ACE工具可以免费提供用于评估,其中涵盖了对Synopsys Synplify Pro工具的支持。


  更强悍的性能表现

  作为Achronix第四代嵌入式FPGA产品Speedcore Gen4 eFPGA IP,以支持客户将FPGA功能集成到他们的SoC之中。Speedcore Gen4将性能提高了60%、功耗降低了50%、芯片面积减少65%,同时保留了原有的Speedcore eFPGA IP的功能,即可将可编程硬件加速功能引入广泛的计算、网络和存储应用,实现接口协议桥接/转换、算法加速和数据包处理。

  在Speedcore Gen4架构中,Achronix将机器学习处理器(MLP)添加到Speedcore可提供的资源逻辑库单元模块中。MLP模块是一种高度灵活的计算引擎,它与存储器紧密耦合,从而为人工智能和机器学习(AI / ML)应用提供了性能/功耗比最高和成本最低的解决方案。

  解决带宽爆炸问题

  固定和无线网络带宽的急剧增加,加上处理能力向边缘等进行重新分配,以及数十亿物联网设备的出现,将给传统网络和计算基础设施带来压力。这种新的处理范式意味着每秒将有数十亿到数万亿次的运算。传统企业数据中心计算资源和通信基础设施无法跟上数据速率的指数级增长、快速变化的安全协议、以及许多新的网络和连接要求。传统的多核CPU和SoC无法在没有辅助的情况下独立满足这些要求,因而它们需要硬件加速器,通常是可重新编程的硬件加速器,用来预处理和卸载计算,以便提高系统的整体计算性能。经过优化后的Speedcore Gen4 eFPGA已经可以满足这些应用需求。

  Speedcore Gen4——最佳的人工智能/机器学习加速器

  除了计算和网络基础设施的通用要求之外,人工智能/机器学习还对高密度和针对性计算产生了显著增加的需求。与以前的Achronix FPGA产品相比,新的Achronix机器学习处理器(MLP)利用了人工智能/机器学习处理的特定属性,并将这些应用的性能提高了300%。这是通过多种架构性创新来实现的,这些创新可以同时提高每个时钟周期的性能和操作次数。

  新的Achronix机器学习处理器(MLP)是一个完整的人工智能/机器学习计算引擎,支持定点和多个浮点数格式和精度。每个机器学习处理器包括一个循环寄存器文件(Cyclical Register File),它用来存储重用的权重或数据。各个机器学习处理器与相邻的机器学习处理器单元模块和更大的存储单元模块紧密耦合,以提供最高的处理性能、每秒最高的操作次数和最低的功率分集。这些机器学习处理器支持各种定点和浮点格式,包括Bfloat16、16位、半精度、24位和单元块浮点。用户可以通过为其应用选择最佳精度来实现精度和性能的均衡。

  为了补充机器学习处理器并提高人工智能/机器学习的计算密度,Speedcore Gen4查找表(LUT)可以实现比任何独立FPGA芯片产品高出两倍的乘法器。领先的独立FPGA芯片在21个查找表可以中实现6x6乘法器,而Speedcore Gen4仅需在11个LUT中就可实现相同的功能,并可在1 GHz的速率上工作。

  架构性创新提高系统性能

  与上一代Speedcore产品相比,新的Speedcore Gen4架构实现了多项创新,从而可将系统整体性能提高60%。其中查找表的所有方面都得到了增强,以支持使用最少的资源来实现各种功能,从而可缩减面积和功耗并提高性能。其中的更改包括将ALU的大小加倍、将每个LUT的寄存器数量加倍、支持7位函数和一些8位函数、以及为移位寄存器提供的专用高速连接。

  其中的路由架构也借由一种独立的专用总线路由结构得到了增强。此外,在该路由结构中还有专用的总线多路复用器,可有效地创建分布式的、运行时可配置的交换网络。这为高带宽和低延迟应用提供了最佳的解决方案,并在业界首次实现了将网络优化应用于FPGA互连。

  如何评估Speedcore Gen4

  Achronix的ACE设计工具中包括了Speedcore Gen4 eFPGAs的预先配置示例实例,它们可支持客户针对性能、资源使用率和编译时间去评估Speedcore Gen4的结果质量;Achronix现已可提供支持Speedcore Gen4的ACE设计工具。Speedcore采用了一种模块化的架构,它可根据客户的要求轻松配置其大小。Achronix使用其Speedcore Builder工具来即刻创建新的Speedcore实例,以便满足客户对其快速评估的要求。对于需要了解芯片尺寸和功率信息的客户,可以联系Achronix来了解有关其特定Speedcore Gen4 eFPGA的面积和工艺要求的详细信息。

  供货

  对于已量产的Speedcore架构,Achronix可在6周内为客户配置并提供Speedcore eFPGA IP和支持文件。采用台积电7nm工艺节点的Speedcore Gen4将于2019年上半年投入量产,但是芯片设计企业现已可以联系Achronix,以获得支持其特定需求的Speedcore Gen4实例。Achronix还将于2019年下半年提供用于台积电16nm和12nm工艺节点的Speedcore Gen4 eFPGA IP。

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