FPGA已远远超出了现在体系结构的探索 为未来的ASIC提供设计架构.docx

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1、FPGA已远远超出了现在体系结构的探索为未来的ASIC提供设计架构与以前的自我相比，现在的FPGA不再仅仅是查找表(1UT)和寄存器的集合，而是己经远远超出了现在的体系结构的探索，为未来的己IC提供设计架构。该系列器件现在包括从基本的可辘逻辑一直到复杂的SoC0在各种应用领域(包括汽车，AI,企业网络,航空航天，国防和工业自动化等)中，FPGA可以使芯片制造商以在必要时可以更新的方式来实施系统。在协议，标准和最佳实践仍在发展以及要求ECOS保持竞争力的新市场中，这种灵活性至关重要。AIdeC市场总监1OUiede1Una表示，这是Xi1inX决定为其ZynqFPGA添加Arm核心以创建FPGA

2、SOC的原因。“最重要的是，供应商已经改进了工具流程。这对Zynq产生了很大的兴趣。他们的2SoC开发环境看起来像C,这对开发人员来说很好，因为应用程序通常是用C语言编写的。所以他们使用软件功能并允许用户将这些功能分配给硬件。FtehcontroiQrNOI1IUMO.SRM1taISHENIONhPer1onnanceAXIPortsftars1PurposeAXIPortigMQ1m88JdPCte6ra2MUmProgrammab1e1ogic(SystemGates,DSP1RAM)XAOC2xADC.MuTkenna1SensorXi1inx,sZynq-7000SoC.Source

3、：Xi1inx这些FPGA中的一些不仅仅是类似SoC的。它们本身就是SoCo“他们可能包含多个嵌入式处理器,专用计算引擎，复杂接口,大容量存储器等等，OneSPinSo器等OnS综合验证产品专家MUhammadKhan说。系统架构师计划和使用FPGA丽用资源，就丽门为ASIC所械的那样。设计团队使用综合工具将他们的SyStemVCri1og,VHD1或SyStemCRT1代码映射到基础逻辑元素中。对于大部分设计过程来说，有效瞄准FPGA和瞄准ASIC或全定制芯片之间的差异正在缩小。Ar拄risIP首席技术官TyGaribay非常熟悉这一演变。“从历史上看，XiIinX在2010年开始走Zynq

4、的道路，他们定义了一款产品，该产品将AriT1SoC的硬宏纳入到现有FPGA中，”他说。“然后InteI(AItera)聘请我做基本相同的事情。价值主张是SoC子系统是许多客户想要的东西，但由于SOC特别是处理器的特性，它们不适合在FPGA上合成。将这种级别的功能嵌入到实际的可编程逻辑中是令人望而却步的，因为它几乎将整个FPGA用于该功能。但是它可以作为整个FPGA芯片的一小部分或一小部分，作为一个硬性功能。你放弃了为SoC提供真正可重构逻辑的能力，但它可以编程为软件，以这种方式来改变功能。这意味着可以在该结构中具有软件可编程的功能，硬宏和硬件可编程功能，他们可以一起工作，他说。“有一些相当不

5、错的市场，尤其是在低成本汽车控制领域，无论如何，传统上都是FPGA旁边的放一个中等性能微控制器型器件。客户只会说，我只是将整个功能放到FPGA芯片的硬宏上，以减少电路板空间，减少BO少降低功耗。”这符合过去30年FPGA的发展，原来的FPGA只是可编程结构和一堆I/O。随着时间的推移，内存控制器与SerDCs,RAM,幽和HBM控制器一起被硬化ToGaribay说：“FPGA供应商一直在继续增加芯片面积，但也继续增加越来越多的硬逻辑，这些逻辑被相当大比例的客户群普遍使用。”“今天发生的事情是将其扩展到软件可编程的一面。在这个ARMSOC之前添加的大多数东西都是不同形式的硬件，主要与I/0有关，

6、但也包括DSP,通过强化它们来节省可编程逻辑门是有意义的，因为有足够的计划效用。”一个观点问题这基本上已经将FPGA变成了瑞士军刀。“如果你缩短时间，那只是一堆1UT和寄存器,而不是门，,NetSpeedSyStenIS市场和业务开发副总裁AnUShMohandaSS说。“他们有一个经典问题。如果您将任何通用任务与其特定于应用程序的版本进行比较，那么通用计算将提供更大的灵活性，而特定于应用程序的计算则会提供一些性能或效率优势。赛灵思和Inte1(A1tera)试图越来越多地与其结盟，他们注意到几乎每个FPGA客户都拥有DSP和某种形式的计算。所以他们加入了Arm内核，他们加入了DSP内核，他们

7、加入了所有不同的PHY和常用的东西。他们加强了这一点，这使得效率更高，并且性能曲线变得更好。”这些新功能为FPGA在各种新兴市场和现有市场中发挥重要作用打开了大o“从市场角度来看，您可以看到FPGA肯定会进入SoC市场，Syn。PSyS的高级营销总监PiyushSancheTI表示。“你是否在做一个FPGA或一个成熟的AS1C是经济的。这些线条开始模糊不清，我们当然看到越来越多的公司-特别是在某些市场-正在开展FPGA生产经济性更好的生产领域。”从历史上看，FPGA已经用于原型制造，但对于生产用途而言，它仅限于航空航天，国防和通值基础设施等市场，SarICheT1说。“现在市场正在扩展到汽车，

8、工业自动化和医疗设备。”AI,这是一个蓬勃发展的FPGA市场一些采用FPGA的公司是希望优化其IP或AI/M1篁去性能的系统供应商/OEM0“NetSpeed的MohandaSS表示：”他们想要开发自己的芯片，并且其中很多人开始做ASIC,可能有点吓人。“他们也可能不想花费3000万美元的晶圆成本来获得芯片。对他们来说，FPGA是一个有效的切入点，他们拥有独特的算法，他们自己的神经网络,他们可以看到它是否能够提供他们所期望的性西门子公司Mentor的Catapu1tH1S综合与验证高级产品营销经理StuartCIUbb表示，目前A1应用面临的挑战是量化。“需要什么样的网络？我如何建立这个网络？

9、什么是内存架构？从网络开始，即使你只有几层，并且你有很多数据有很多系数，但它很快就会转化为数百万个系数，并且存储带宽变得非常可怕。没有人真正知道什么是正确的架构。如果答案不知道，你不会跳进来建立一个AS1C。在企业网络领域，最常见的问题是密码标准似乎一直在变化。Mohandass表示：“与其尝试构建ASIC,不如将其放在FPGA中，并使密码引擎更好。”“或者，如果您在全球网络方面进行任何类型的数据包处理，FPGA仍然为您提供更多的灵活性和更多的可编程性。这就是灵活性起作用的地方，并且他们已经使用了它。你仍然可以称之为异构计算，它仍然看起来像一个SoC。”新规则随着新一代FPGASoC的使用，旧

10、规则不再适用。“具体来说，如果你在电路板上进行调试，你做错了，CIUbb指出。“虽然开发板上的调试被认为是一种成本较低的解决方案，但这可以追溯到能够说的早期阶段：它是可编程的，您可以在它上面放置一个基鳄，您可以查看并查看发生了什么。但现在说：如果我发现了一个错误，我可以修复它，在一天内编写一个新的比特流，然后将它重新放回到电路板上，然后找到下一个错误，这太疯狂了。这是你在员工的时间被视为不是成本的领域看到的很多心态。管理层不会购买模接器或系统级工具或调试器，因为我只是付钱让这个人完成工作，而且我会尖叫他，直到他努力工作。”他说，这种行为仍然很常见，因为有足够多的公司以每年下降10%的态度让每个

11、人都脚踏实地。但是，FPGASoC是真正的SoC,需要严格的设计和验证方法。“构造可编程的事实并不会真正影响设计和验证，CIUbb说。“如果你制作SoC,是的，你可以按照我听到的一些客户所说的乐高工程。这是框图方法。我需要一个处理器，一个内存，一个迫，其他一些零件，一个个或内存控制器,WiFi,USB和PC1这些都是您组装的乐高积木。麻烦的是你必须验证他们的工作，并且他们一起工作。”尽管如此，FPGASoC系统开发人员正在迅速赶上其验证方法所关注的SoC系统。“他们并不像传统的芯片SOC开发人员那样先进，他们的处理思路是这将花费我200万美元，所以我最好做好准备，因为使用FPGA的成本是更低，

12、“C1ubb说。“但是如果你花费200万美元开发FPGA,并且你弄错了，现在你将花费三个月的时间修复这些bug,但仍然有问题需要解决。球队有多大？要花多少钱？上市时的惩罚是什么？这些都是非常难以清晰量化的成本。如果您处于消费领域，那么在圣诞节期间您真的很关心如何使用FPGA几乎不太可能，所以这有一个不同的优先级。在定制芯片中完成SoC的总体成本和风险，并拉动触发器。而且还会说：这是我的系统，我完成了，你看不到那么多。众所周知，这个行业正在整合，而且大筹码的大牌球员越来越少。每个人都必须找出一种方法来实现，而这些FPGA正在实现这一目标。”新的折衷选择SancheTI说，工程团队设计意图让他们的

13、选择对目标设备开放并不少见。“我们看到许多公司创建RT1并对其进行验证，几乎不知道他们是否要去做FPGA或ASIa因为很多时候这个决定可能会改变。您可以从FPGA开始，如果达到一定数量，经济可能会有利于调试AS1C。对于今天的AI应用空间尤其如此。eSi1icon营销副总裁MikeGianfagna表示：“加速AI算法的技术正在发展。“显然，人工筌能算法已经存在了很长一段时间，但现在我们突然间在如何使用它们方面变得更加复杂，并且以接近实时的速度运行它们的能力，这是非常神奇的。它从CPU开始,然后转移到GPU。但即使是GPU也是一种可编程器件，所以它具有一定的通用性。虽然架构擅长并行处理，但因为

14、这就是图形加速的全部内容，所以这很方便，因为这就是A1的全部内容。在很大程度上它是好的，但它仍然是一种通用的方法。所以你可以获得一定程度的性能和功耗。有些人接下来会转向FPGA,因为您可以比使用GPU更好地定位电路，并且性能和功效都得到提升。ASIC在功耗和性能方面是极致的，因为您拥有完全自定义的架构，可以完全满足您的需求，不多不少。这显然是最好的。”人工智能算法很难映射到芯片，因为它们处于几乎不变的状态。所以在这一点上做一个全定制的ASIC不是一种选择，因为它在芯片出厂时己经过期。“FPGA对此非常好，因为你可以对它们进行重新编程，所以即使花费昂贵的价格，但它不会过时，你的资金也不会打水漂，

15、Gianfagna说。这里有一些自定义的内存配置，以及某些子系统功能，例如卷积和转置存储器，这些功能可以再次使用，因此，虽然算法可能会更改，但某些块不会更改与/或一次又一次地使用。考虑到这一点，CSiIiCOn正在开发软件分析的功能，以查看A1算法。目标是能够更快速地为特定应用选择最佳架构。FGPA给了您改变机器或引擎的灵活性，因为您可能会遇到一种新的网络，提交一个ASIC是有很大风险的，在这个意义上，您可能没有最好的支持，所以您可以有这样的灵活性，CSi1iCon知识产权工程副总裁DeePakSabharwaI说。“然而，FPGA在容量和性能方面总是受到限制，所以用FPGA无法真正达到产品级

16、规格，最终你将不得不去ASIC。嵌入式1UT过去几年中已经取得了进步的另一个选择是嵌入式FPGA,它将可编程性集成到ASIC中，同时将ASIC的性能和功耗优势添加到FPGA中。F1ex1ogix公司首席执行官GeoffTate表示：“FPGASoC仍然主要是处理芯片面积相对较小的FPGA。在方框图中，比例看起来不一样，但在实际的照片中，主要是FPGA。但是有一类应用和客户，FPGA逻辑和SOC其余部分之间的正确比例是要有一个更小的FPG,使它们的RT1可编程性成为更具成本效益的芯片尺寸。”这种方法正在寻找诸如航空航天，无线基站，电信，网络，汽车和视觉处理等领域的牵引力，特别是人工智能。“算法变化非常快，以至于芯片在他们回来时几乎已经过时，”Tate说。“有了一些嵌入式FPGA,它可以让他们更快地迭代他们的算法。