本文摘要：各种各样的任务，其比特位导向（bit-oriented）FPGA架构，比字段导向（word-oriented）的CPU架构更加高效，限于于SQL修理、在线I/O处置、加密、搜索引擎算法性加快和强化多媒体处置等功能。
各种各样的任务，其比特位导向（bit-oriented）FPGA架构，比字段导向（word-oriented）的CPU架构更加高效，限于于SQL修理、在线I/O处置、加密、搜索引擎算法性加快和强化多媒体处置等功能。据(公众号：)理解，Achronix是唯一一家交付给的eFPGA技术早已映射到ASIC中构建量产的公司，Speedcore IP限于的工艺节点还包括TSMC 16nm FF+和英特尔的14nm FinFET，并已宣告将于2019年上半年开始获取限于于台积电7nm工艺的第四代Speedcore eFPGA IP。Achronix市场营销副总裁Steve Mensor除了反对最先进设备的生产工艺，7nm的eFPGA也展开了架构上的优化，其中十分关键的就是将机器学习处理器（MLP）减少到Speedcore可获取的资源逻辑库单元模块中。Achronix市场营销副总裁Steve Mensor回应：“MLP模块是一种高度灵活性的计算出来引擎，它与存储器密切耦合，利用了人工智能及机器学习处置的特定属性，将这些应用于的性能提升了300%。
可以同时提升每个时钟周期的性能和操作者次数，一个MLP在1个时钟周期可以已完成1个16×16的运算，8个8×8的运算，12个6×6的运算，16个4×4的运算。”数据类型的反对对机器学习也十分最重要，据报MLP反对各种定点和浮点格式，还包括Bfloat16、16位、半精度、24位和单元块浮点，也就是说可以根据应用于自由选择最佳精度来构建精度和性能的平衡。至于在反对的数据类型的反对上否不会有所注重的问题，Steve告诉他他们的eFPGA反对所有的数据类型，这也是FPGA可编程讫的益处。
虽然需要反对所有的数据类型，但数据的读取耗电比计算出来耗电更好是所有AI芯片都被迫面临的问题。回应，Steve回应：“每个MLP还包括一个循环寄存器文件（Cyclical Register File），用来存储器重的权重或数据，需要经过LUT，提高处置性能的同时还能降低功耗。”另外，对于对机器学习计算出来密度较为低的应用于，如果MLP还不需要符合希求，Speedcore Gen4查询表格（LUT）可作为补足，可实现比独立国家FPGA低两倍的乘法器。
某种程度是机器学习性能，Steve还回应：“我们的7nm eFPGA的逻辑单元、回头线、路由架构、内存都展开了改良。”具体来说，查询表格展开了全面的强化，变更还包括将ALU的大小加倍、将每个LUT的寄存器数量加倍、反对7位函数和一些8位函数、以及为移位寄存器获取的专用高速相连，削减面积和功耗并提升性能。
另外，路由架构借由一种独立国家的专用总线路由结构获得了强化，该路由结构中有专用的总线多路复用器，可有效地创立分布式的、运营时可配备的互相交换网络，并且在业界首次构建了将网络优化应用于FPGA点对点。经过芯片架构的优化设计以及在7nm工艺的护持下，Speedcore Gen4性能提升了60％、机器学习性能提高300%、功耗减少50％、芯片面积增加65％。Speedcore Gen4 FPGA提高同时引7nm eFPGA IP和独立国家FPGA只为AI应用于AI对eFPGA好比于架构方面的转变，Steve回应使用台积电7nm工艺节点的Speedcore Gen4将于2019年上半年投入量产，并将在2019年下半年获取用作台积电16nm和12nm工艺节点的Speedcore Gen4 eFPGA IP。注意到，在7nm节点Achronix不仅获取eFPGA IP，还获取FPGA裸片可与SoC展开PCB，并且还不会发售独立国家的FPGA器件。
至于获取IP居多的Achronix为什么要在7nm节点发售独立国家FPGA，Steve回应：“这更加多的是基于用户市场需求的考虑到。在AI的应用于中，数据中心的加快、5G、自动驾驶都有有所不同的市场需求。独立国家的FPGA更加不够让他们需要更慢的应用于在数据中心，构建加快，也能更佳地符合对7nm FPGA芯片用量更加小的公司的市场需求。
那些对芯片成本和面积更为脆弱，或者想要设计出有性能更高的AI芯片的公司，则可以自由选择IP。当然SoC公司也可以自由选择适合的PCB技术将我们的裸片与他们的SoC展开PCB，构建更高的性能。”Achronix 亚太区总经理罗炜亮当然，硬件是显然，软件也将在AI中充分发挥着更加最重要的起到，许多芯片设计公司在AI时代也开始更好地与软件公司展开合作，但在发布会上除了Achronix的ACE设计工具，并没其他针对AI的软件。
Steve回应回应：“我们作为一家正在较慢发展但规模还过于大的公司，目前我们主要是在硬件层面获取平稳且性价比低的有所不同的芯片，我们最低不会做Libiary层，软件方面则更好地与合作伙伴协作。”低成本下谁必须7nm eFPGA？自此，我们早已了解到，无论从架构设计还是市场需求角度，eFPGA都展开了优化，但还有一个十分关键的问题就是16nm到7nm制程带给的性能、功耗的提高在成本面前或许吸引力严重不足。
虽然Steve回应芯片设计公司出售7nm eFPGA IP的价格与16nm eFPGA IP的价格比起没下跌，但是生产成本的陡增还是不会让许多芯片设计公司望而却步。Steve回应，7nm eFPGA主要的市场还包括对计算出来性能和价格有拒绝的数据中心加快、对低功耗计算出来有拒绝的边缘计算出来、有低功耗和低成本拒绝的存储器、低功耗高性能并且必须有可编程性的5G基础设施、网络加快/智能网卡、自动驾驶。
7nm eFPGA市场不过，其中一些应用于是潜在市场，另外一些则是驱动Achronix发售7nm eFPGA的关键。Steve认为：“目前我们公司营收最重要的两个应用于是5G基础设施和智能卡（SmartIC），5G对芯片有高性能和低功耗的拒绝，因此很多以前用FPGA的公司现在转至了ASIC，但还必须一些灵活性以应付协议的转变。智能卡则是在数据传输前就展开一些数据的处置，我们告诉数据量以及数据的复杂程度都在减少，因此这两个场景对7nm eFGPA都有相当大的市场需求。
数据中心以及自动驾驶、存储都市场需求具体，至于边缘计算出来合适的场景则必须看市场的发展。”还值得一提的是，为了需要加快数据中心和汽车等应用于中机器学习工作阻抗，Achronix将其eFPGA与Micron的GDDR6存储器结合，第四代eFPGA中有8个强化的GDDR6存储器模块，通过这种牵头解决方案，可以应付深度神经网络中还包括存储大数据集、轻权重参数和存储器转录；底层硬件必须在处理器和存储器之间存储、处置和较慢移动数据等挑战。小结AI算法还在大大的递归和发展，因此通用性更加强劲的CPU、GPU虽然需要已完成适当的算法，但是效率越来越低，成本也更加低，这推展了芯片架构的革新。
我们看见更加多的AI芯片使用多核异构，通过有所不同的核心人组提高性能和效率，更佳地符合AI的市场需求。从Achronix eFPGA的改良中我们也看见了其在逻辑单元、回头线、路由架构方面都展开了改良，并且减少了MLP，为增加数据运送的耗电，还配备了片上存储，同时为了解决问题深度自学的固有问题，首度在FPGA中反对GDDR6。AI应用于与AI芯片就是在这样的相互影响下推展AI向前发展。
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