全新英特尔® Agilex™ FPGA 和 SoC 家族产品解析
在近日于硅谷举办的英特尔 on 技术创新峰会上，英特尔预先展示了代号为 sundance mesa 的英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新品。该系产品采用英特尔 agilex fpga 家族早期产品的多项创新技术，为边缘应用、嵌入式应用和网络应用带来出色的能效表现。
这些技术上的进步，使新产品具有外形规格更小、功耗已优化等特性，因此适用于多种应用，包括工业、广播、汽车、通信、消费、测试和测量以及医疗市场的不同工作负载。这一英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新品采用英特尔 7制程工艺、单体结构和数项新架构特性，可提供更低功耗水平和更小外形规格。
新品承袭了英特尔 agilex fpga 早期产品多项重要的架构特性，包括采用了第二代英特尔 hyperflex fpga 架构。在该架构下，整个 fpga 布局采用的是 hyper-register。这些寄存器能够帮助英特尔 quartus prime 软件大幅提升英特尔 agilex fpga 逻辑结构中实例化设计的性能，并降低其功耗。
这一英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新成员的架构设计能够带来多种可调整和可扩展的功能。它们将高能效的英特尔 agilex fpga 逻辑结构与丰富的知识产权 (ip) 模块和多种连接选择相结合，其中就包括可支持 28.1 gbps 数据速率和 pcie 4.0 接口协议的高速收发器。
新品同时还支持 ddr4、lpddr4、ddr5 和 lpddr5 sdram 内存，输出电压范围在 1.05 v 与 3.3 v 之间的通用 i/o，以及配备基于多核 arm cortex cpu 的硬核处理器系统 (hps)。在硬核处理器系统中，两个 arm cortex-a76 处理器内核最高频率为 1.8 ghz，两个 arm cortex-a55 处理器内核最高频率为 1.5 ghz。处理器内核可通过 arm 的 dynamiq 多核处理器技术实现耦联，将 arm cortex-a76 cpu 和 cortex-a55 cpu 结合起来构成 fpga 的首个非对称 arm 应用处理器集群，为边缘应用带来更低的功耗和更好的性能。
此外，客户还可以通过使用功能安全 (fusa) 技术和集成式安全设备管理器 (sdm) 打造安全可靠的系统，在单一 fpga 家族中提供高级安全功能。
这些英特尔 agilex fpga 和 soc 新品的 fpga 逻辑结构中加入了采用 ai 张量模块的增强型数字信号处理 (dsp) 功能模块。该模块承袭了英特尔 agilex fpga 家族早期产品配备可变精度 dsp 模块，支持多种 ai 工作负载的设计。除此之外，新品还增加了源自英特尔 stratix 10 nx fpga 所用张量模块的特性。采用 ai 张量模块的增强型 dsp 具备两种重要的新操作模式：面向 ai 的张量处理模式和可支持 fft 滤波器和复数 fir 滤波器等信号处理应用的复数运算模式。
第一种模式利用 int8 张量模式实现 ai 增强，该模式可在采用 ai 张量模块的增强型 dsp 中提供 20 次 int8 乘法运算，与英特尔 agilex fpga 家族早期成员相比，int8 计算密度提高了 5 倍。张量模式使用双列张量结构，同时具备 int32 和 fp32 级联和累加两种能力，并且还支持块浮点指数，可提升推理准确性和低精度训练效果。除此之外，可变精度 dsp 功能模块中的 ai 功能也得到了增强。当前，张量模式已从 4 个 int9 乘法器升级到 6 个 int9 乘法器。这种模式对以 ai 为中心的张量数学运算和各种 dsp 应用都非常有用。
第二种新模式是复数运算模式，可在进行复数乘法运算时将张量模块的性能提高一倍。以往进行复数乘法运算时通常需要两个 dsp 模块，但这一英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新品却可以在一个采用 ai 张量模块的增强型 dsp 内进行 16 位定点复数乘法运算。
英特尔 软件工具将更具易用性，可进一步优化 ai 资源的功耗与占用面积。这是 fpga 行业中目前非常少见的一键式单一工作流，不仅能够整合针对特定吞吐量和时延目标的 ai 框架（例如 tensorflow 和 pytorch），还可以创建自定义大小的推理 ip。
由于这一新品的主要侧重点是为工业和视频影像领域提供支持，因此其产品特性中增加了数个硬化连接接口。时间敏感网络 (tsn) 控制器可支持工业网络的确定性时延要求，而 mipi phy 接口可支持日益增长的带宽需求，便于同最新图像传感器连接。
新英特尔 agilex fpga 和 soc 产品采用英特尔 7 制程工艺打造而成，可以在 0.75 v 固定内核电压下运行，或者也可以通过英特尔 smartvid 启用可变调谐模式以进一步降低整体功耗。另外，这一英特尔 fpga 和 soc 家族新成员还实现了电源岛和电源门控。
凭借这些架构和制程工艺上的创新，全新英特尔 agilex fpga 和 soc 家族产品与前几代 fpga 相比，能够在降低整体功耗的同时实现更高性能。
此外，英特尔先进的制造能力可以保障供货弹性，有望为客户提供更理想的交货周期，使供应链可预测。当前，英特尔正通过英特尔 quartus prime pro 平台提供全系新品的使用权限，藉此进一步鼓励工程师社群免费试用这些新品。
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这些技术上的进步，使新产品具有外形规格更小、功耗已优化等特性，因此适用于多种应用，包括工业、广播、汽车、通信、消费、测试和测量以及医疗市场的不同工作负载。这一英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新品采用英特尔 7制程工艺、单体结构和数项新架构特性，可提供更低功耗水平和更小外形规格。
新品承袭了英特尔 agilex fpga 早期产品多项重要的架构特性，包括采用了第二代英特尔 hyperflex fpga 架构。在该架构下，整个 fpga 布局采用的是 hyper-register。这些寄存器能够帮助英特尔 quartus prime 软件大幅提升英特尔 agilex fpga 逻辑结构中实例化设计的性能，并降低其功耗。
这一英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新成员的架构设计能够带来多种可调整和可扩展的功能。它们将高能效的英特尔 agilex fpga 逻辑结构与丰富的知识产权 (ip) 模块和多种连接选择相结合，其中就包括可支持 28.1 gbps 数据速率和 pcie 4.0 接口协议的高速收发器。
新品同时还支持 ddr4、lpddr4、ddr5 和 lpddr5 sdram 内存，输出电压范围在 1.05 v 与 3.3 v 之间的通用 i/o，以及配备基于多核 arm cortex cpu 的硬核处理器系统 (hps)。在硬核处理器系统中，两个 arm cortex-a76 处理器内核最高频率为 1.8 ghz，两个 arm cortex-a55 处理器内核最高频率为 1.5 ghz。处理器内核可通过 arm 的 dynamiq 多核处理器技术实现耦联，将 arm cortex-a76 cpu 和 cortex-a55 cpu 结合起来构成 fpga 的首个非对称 arm 应用处理器集群，为边缘应用带来更低的功耗和更好的性能。
此外，客户还可以通过使用功能安全 (fusa) 技术和集成式安全设备管理器 (sdm) 打造安全可靠的系统，在单一 fpga 家族中提供高级安全功能。
这些英特尔 agilex fpga 和 soc 新品的 fpga 逻辑结构中加入了采用 ai 张量模块的增强型数字信号处理 (dsp) 功能模块。该模块承袭了英特尔 agilex fpga 家族早期产品配备可变精度 dsp 模块，支持多种 ai 工作负载的设计。除此之外，新品还增加了源自英特尔 stratix 10 nx fpga 所用张量模块的特性。采用 ai 张量模块的增强型 dsp 具备两种重要的新操作模式：面向 ai 的张量处理模式和可支持 fft 滤波器和复数 fir 滤波器等信号处理应用的复数运算模式。
第一种模式利用 int8 张量模式实现 ai 增强，该模式可在采用 ai 张量模块的增强型 dsp 中提供 20 次 int8 乘法运算，与英特尔 agilex fpga 家族早期成员相比，int8 计算密度提高了 5 倍。张量模式使用双列张量结构，同时具备 int32 和 fp32 级联和累加两种能力，并且还支持块浮点指数，可提升推理准确性和低精度训练效果。除此之外，可变精度 dsp 功能模块中的 ai 功能也得到了增强。当前，张量模式已从 4 个 int9 乘法器升级到 6 个 int9 乘法器。这种模式对以 ai 为中心的张量数学运算和各种 dsp 应用都非常有用。
第二种新模式是复数运算模式，可在进行复数乘法运算时将张量模块的性能提高一倍。以往进行复数乘法运算时通常需要两个 dsp 模块，但这一英特尔 agilex fpga 和 soc 家族新品却可以在一个采用 ai 张量模块的增强型 dsp 内进行 16 位定点复数乘法运算。
英特尔 软件工具将更具易用性，可进一步优化 ai 资源的功耗与占用面积。这是 fpga 行业中目前非常少见的一键式单一工作流，不仅能够整合针对特定吞吐量和时延目标的 ai 框架（例如 tensorflow 和 pytorch），还可以创建自定义大小的推理 ip。
由于这一新品的主要侧重点是为工业和视频影像领域提供支持，因此其产品特性中增加了数个硬化连接接口。时间敏感网络 (tsn) 控制器可支持工业网络的确定性时延要求，而 mipi phy 接口可支持日益增长的带宽需求，便于同最新图像传感器连接。
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