eFPGA能针对特定子市场或相邻市场量身打造SoC

嵌入式fpga (efpga)由于可为人工智能(ai)工作负载提供支持与灵活度,这项业务正开始掀起波澜。如今,在将fpga功能整合至soc设计时,efpga让设计人员能够定义fpga逻辑的数量、内存以及dsp的处理能力。
根据来自业界的两项最新消息显示,efpga能够添加新的产品功能,并针对特定的子市场或相邻市场量身打造soc,这使其成为离散式fpga的可行替代品。首先,quicklogic宣布赢得了一份价值200万美元的合约,将为一家不具名的客户提供efpga ip。
几乎就在同一天,即 2021年9月1日,efpga ip供货商achronix semiconductor宣布与signoff semiconductors建立合作伙伴关系。signoff semiconductors 是一家位于印度班加罗尔的fpga和asic设计服务供货商,可提供从规格、设计、验证、试产到量产(spec. to silicon)的fpga和asic完整解决方案。因此,signoff未来将可以直接使用achronix的芯片、ip和支持服务。该设计服务公司并计划使用achronix的fpga和efpga ip技术,开发ai和深度学习加速器、推论解决方案以及边缘物联网(iot)处理器。
早在今年3月,achronix即宣布累积销售1,000万个采用客制asic出货的speedcore efpga ip核心。speedcore efpga ip使用类似于标准asic ip模块的设计流程,并针对5g无线基础设施、网络、运算储存以及先进驾驶辅助系统(adas)芯片进行了优化。
正如 quicklogic执行长brian faith所说的,实施efpga对于soc设计来说风险非常低。其efpga ip已导入众多的soc、mcu和离散式fpga了。现在,当可编程逻辑固有的灵活性被视为极其适于加速 ai 应用时,离散式fpga对于大量应用来说通常仍过于昂贵。因此,将efpga整合到soc中可以节省bom成本和功耗。
efpga固有的低功耗使其适用于广泛应用,包括手持和穿戴式装置以及iot端点。对于以ai为中心的设计,efpga ip提供了整合固定功能区块(例如嵌入式ram和可分解乘法累加(mac)的选项,以便能有效地为神经网络和其他运算密集型ai与机器学习(machine learning;ml)应用实现硬件加速器。
为了确保芯片制造商能够将efpga ip无缝地整合于其soc设计,quicklogic已在格芯科技(globalfoundries;gf)的22fdx平台上对其arcticpro 2 efpga ip进行了验证。接下来,该公司将在三星(samsung)的28nm fd-soi制程上提供其arcticpro 3 efpga ip。


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