首款嵌入式FPGA诞生 能为AI带来什么？

　　微软为何在2015年斥资167亿美元收购Altera？英特尔全球执行副总裁表示：“微软为了处理海量数据用了许多的FPGA，这无疑将改变全球芯片市场。到2020年，全球三分之一的服务器也将使用FPGA。”随着大数据、人工智能的快速发展，eFPGA是否迎来了最好的时代？

　　FPGA市场前景巨大 全球首款eFPGA诞生

　　2016年10月11日，Achronix Semiconductor全球同步推出可集成至系统级芯片（SoC）中的Speedcore 嵌入式FPGA（embedded FPGA ，eFPGA）知识产权（IP）产品，Achronix总裁兼首席执行官Robert Blake详细介绍了FPGA的市场前景以及Speedcore eFPGA的显著优势和特点。

　　图：Achronix总裁兼首席执行官Robert Blake

　　Robert Blake认为可以将FPGA的发展分为三个阶段，第一阶段FPGA主要应用于TTL逻辑集成电路以及可编程IO，市场从0增长到5亿美元；第二阶段从20世纪90年代中期一直到2015年，互联网的普及让路由器及交换器出货量大增带动FPGA市场从5亿美元增长到了50亿 美元；第三阶段从2016年开始，服务器数据中心加速、人工智能、5G等需求将极大刺激FPGA市场的增长。

　　图：FPGA应用市场增长的三个阶段

　　随着人工智能、机器学习等对大数据处理能力要求的提升，Robert Blake表示：“处理器核心数量的倍数增加并不能带来计算能力的倍数增加，而嵌入FPGA的SoC不仅可以更快速地进行数据处理，同时功耗也更低。”

　　图：集成技术的持续发展

　　集成电路技术一直在发展，但为什么一直没有嵌入式FPGA技术？Robert Blake认为有两个原因：一是市场上没有人愿意提供嵌入式FPGA，二是价格过高。“多年以来，不同的公司都一直在谈论eFPGA产品，但Achronix的Speedcore是首款向客户出货的eFPGA IP产品，它是游戏规则的改变者。” Robert Blake Blake表示。

　　想要把FPGA嵌入到SoC中并非易事，不仅需要拥有FPGA的经验，更需要有IP集成的经验。不过Achronix曾是第一家提供带有嵌入式系统级别IP的高密度FPGA的供应商，因此使用相同的、经过验证的技术最终推出了eFPGA产品。

　　Speedcore为什么是最佳的硬件加速器

　　数据中心和企业中的计算与通信基础设施在指数级数据增长速率、不断变化的安全和软件虚拟化要求面前，很难再保持同步。传统的多核CPU和SoC需要可编程硬件加速器来预处理和卸载数据，从而提升其计算性能。

　　对于低至中容量应用，独立的FPGA芯片是一种方便且实际的解决方案；然而，对于高容量应用，Speedcore是最佳解决方案，其可以提供的显著优势包括：

　　更低的功耗

　　更高的接口性能

　　更低的系统成本

　　更高的系统可靠性和良品率

　　eFPGA如何做到带宽增加10倍延迟减小至1/10

　　Robert Blake为包括电子发烧友在内的媒体解密了Speedcore eFPGA为何能在互联带宽增加10倍、互联延迟减小至1/10的提升下还能将功耗降低50%，成本降低90%。

　　要嵌入到SoC中首先需要解决FPGA芯片的面积问题，标准的FPGA内核与可编程IO、控制器等面积比接近1：1。Achronix 的Speedcore eFPGA直接连接至SoC，不仅能够将FPGA芯片面积减少一半，使FPGA能够嵌入到SoC中，还能够减小CB的尺寸、减少PCB的层数以及提高信号完整性。

　　图：eFPGA面积减小一半

　　Speedcore以内部连线方式直接连接至SoC，省去了在外置独立FPGA中可见的大型可编程输入输出缓冲（IO buffer），能耗得到了降低。另外，Speedcore省去了对独立FPGA周边所有支持性元器件的需求，这些元器件包括电源调节器、时钟发生器、电平位移器、无源元件和FPGA冷却器件，成本也就相应的降低。

　　图：Speedcore eFPGA功耗及成本的降低

　　图：Speedcore与标准FPGA的带宽及延迟时间对比

　　至此，对于eFPGA能比标准FPGA增加10倍带宽以及延迟减小至1/10也就容易理解了。由于减小了FPGA芯片面积，大大节省了信号的传输时间，信号可以直接进入，可以将延迟时间降低到2ns，甚至0ns。而由于嵌入到SoC当中，带宽也能够增加十倍之多。

　　eFPGA工艺技术及工具

　　Achronix 的eFPGA目前主要瞄准计算中心、网络以及5G应用，而Speedcore以模块化方式构建，不仅可以在定义资源时提供灵活的支持，也能针对需求快速配置Speedcore IP 产品以实现交付。此外，模块化架构也支持Achronix方便地将这项技术移植到不同的工艺技术和金属叠层上。

　　图：Speedcore模块化架构

　　Robert Blake表示：“我们现在已经可以提供基于台积电（TSMC）的16纳米FinFET Plus（16FF+）工艺的Speedcore IP产品，并且正在开发基于台积电的7纳米工艺的IP。根据客户的需求，如果需要转换到新的工艺需要4到6个月的时间，之后针对不同核的支持则仅需要几周的时间。”

　　随着集成度的提升，对于FPGA而言软件工具也十分重要。Achronix提供的ACE设计工具可以在性能、资源使用和编译时间等方面评估Speedcore IP。此外，Achronix拥有关于Speedcore功能和ASIC集成流程方面的完整文档。

　　图：Achronix商业模式

　　除了开头提到的英特尔，谷歌也推出了TPU（Tensor Processing Unit）芯片用于机器学习，因此我们相信未来FPGA将迎来应用于人工智能（AI）的好时机，而eFPGA未来也将会在不断增长的高性能计算应用市场得到广泛应用。

　　图：Achronix Speedcore 嵌入式FPGA出货