Achronix Semiconductor公司市場營銷副總裁Steve Mensor
如今，AI技術日新月異，消費、教育、金融、醫療、農業、汽車等等到處都使用AI技術提升效率，創造新的應用。面對種類繁多的AI應用需求，通用計算設備的計算能力已經捉襟見肘，以FPGA為代表的高效專用AI計算單元被以各種方式集成在計算系統中，CPU+FPGA在數據中心和云端計算系統中已經廣泛使用，有SoC方式，也有單獨采用FGPA加速、GPU加速，但在尺寸、功耗限制較為嚴格，同時又對計算能力不能妥協的應用領域，專用的ASIC加速仍然是必不可少的選擇。但ASIC芯片的缺點也非常明顯，就是流片之后無法改動，這會讓產品的適應性受限，難以跟隨快速變化的市場。
AI應用范圍越來越廣
今天要說的eFPGA是最近幾年才出現的一種新型半導體IP（知識產權），芯片設計人員可根據設計需求，將FGPA邏輯集成到自己的ASIC或者SoC當中，很大程度上解決了ASIC芯片在流片后無法更改的問題，可在很大程度上節約設計制造以及時間成本。在AI計算加速應用需求中，這種兼具靈活性和計算效率的方式正在成為一種新的選擇。
eFPGA的位置
2016年10月，Achronix宣布其Speedcore™ 嵌入式FPGA（eFPGA） IP產品實現量產供應，實現了客戶在自己的SoC中對可編程邏輯的集成。在發布之時，Achronix已經向多家客戶付運了Speedcore IP產品；自那時起，市場出現了大量Speedcore IP產品的需求。Speedcore IP是專為計算和網絡加速應用而設計的，并基于Speedster22i FPGA系列相同的高性能架構。
Speedcore IP是可以集成到ASIC和SoC之中的嵌入式FPGA（eFPGA）。客戶通過定制其邏輯、RAM和DSP資源需求，Achronix接下來就會為其配置滿足其需求的Speedcore IP，Speedcore查找表（LUT）、RAM單元模塊和DSP64單元模塊可以像樂高積木一樣進行組合，以便為特定的應用創建優化的可編程功能。在Speedcore IP的交付包中，也包括一個對Speedcore IP進行編程的ACE設計工具個性化版本。
在SoC中嵌入Speedcore技術將帶來多項好處，與一款獨立的FPGA芯片相比，Speedcore IP提供了以下優點：
? 高出10倍的帶寬
? 低100倍的延遲
? 低10倍的成本
? 功耗降低50%
? 高出10倍的帶寬
? 低100倍的延遲
? 低10倍的成本
? 功耗降低50%
2018年12月，Achronix公司宣布推出其第四代嵌入式FPGA產品Speedcore™Gen4 eFPGA IP，以支持客戶將FPGA功能集成到他們的SoC之中。Speedcore Gen4將性能提高了60％、功耗降低了50％、芯片面積減少65％，同時保留了原有的Speedcore eFPGA IP的功能，即可將可編程硬件加速功能引入廣泛的計算、網絡和存儲應用，實現接口協議橋接/轉換、算法加速和數據包處理，滿足目前人工智能/機器學習的加速器的計算需求，解決海量數據帶寬爆炸的一系列難題。
“云加速，邊緣計算，自動駕駛，5G物聯網以及網絡加速將會是急需eFPGA IP的領域，而中國市場在云加速、網絡加速和5G應用的需求更為集中。”Achronix Semiconductor公司市場營銷副總裁Steve Mensor說道。
在Speedcore Gen4架構中，Achronix將機器學習處理器（MLP）添加到Speedcore可提供的資源邏輯庫單元模塊中。MLP模塊是一種高度靈活的計算引擎，它與存儲器緊密耦合，從而為人工智能和機器學習（AI / ML）應用提供了性能/功耗比最高和成本最低的解決方案。
新產品將于2019年上半年量產，采用臺積電7nm工藝，2019年下半年提供同樣使用臺積電12nm和16nm工藝的eFPGA IP給客戶。
“對客戶來說，7nm ip購買成本與12nm和16nm沒有什么區別。”Steve Mensor特別強調。
