2020年,FPGA行业今非昔比,5G、AI也为这个行业带来了难得的机会。随着英特尔收购Altera、AMD收购赛灵思,Achronix成为当前全球唯一一家在前沿工艺节点上提供产品的独立FPGA公司。独立的FPGA大厂就所剩无几,FPGA这个独立的种类是否就
2020年是堪称魔幻的一年,新冠疫情的全球大爆发改变了很多传统的商业模式,也改变着生活本身;美国对华为的悍然制裁冲击着全球电子产业链的原有架构;史无前例的金融宽松创造出危机后最快的反弹速度,也让市场上热钱流动;频繁发生的超级并购,预示着半导体产业格局仍有重塑可能……
2020年,FPGA行业今非昔比,5G、AI也为这个行业带来了难得的机会。随着英特尔收购Altera、AMD收购赛灵思,Achronix成为当前全球唯一一家在前沿工艺节点上提供产品的独立FPGA公司。独立的FPGA大厂就所剩无几,FPGA这个独立的种类是否就会彻底边缘化呢?伴随新技术出现,FPGA的未来在哪?探索科技(Tecusgar)诚邀Achronix产品营销高级经理Tom Spencer,参与探索科技就2020总结和展望为主题的采访。
远程医疗需求激增,FPGA的又一次成长机会
自2020年初以来,新冠肺炎疫情迫使居家办公和学习的人数上升。全新的模式对每个个体和公司而言都是最严峻的挑战之一。Achronix认为,由于工作和学习环境的这种转变,对高带宽和高安全性远程访问的需求已将技术领域推向几近疯狂的发展速度,人工智能(AI)是一个关键的推动者。
Tom Spencer提到,市场分析机构Frost&Sullivan数据表示:由于新冠肺炎疫情破坏了医疗服务的提供能力,所以在2020年和2021年,对远程医疗的需求将会激增。该机构预测称,到2025年,美国远程医疗市场将增长7倍,未来五年的复合年增长率将达到惊人的38%。仅在2020年,该预测的增长目标就达到64%。2020年1月,Business Insider在一篇文章中写道,设备制造商中兴通讯与中国电信合作,推动了中国首次通过5G网络对新冠肺炎进行远程诊断。
Achronix在这些新模式中处于领先地位,可为网络服务和计算提供加速解决方案,以实现这个全新的世界。通过为客户提供硬件和半导体知识产权解决方案,Achronix完全有能力支持新领域中的应用,诸如人工智能(AI)、机器学习(ML)、边缘计算、5G基础设施、自动驾驶车辆、许多企业的数字化转型等。
对于一款带有PCI-e Gen 5、400GbE和GDDR6的FPGA,Achronix为之提供了市场上最快的接口速度。Achronix突破性的片上网络(NoC)具有超过20Tbps的双向带宽,将机器学习处理器(MLP)和通用的数字信号处理(DSP)引擎等所有内部功能模块与外部I/O互连起来。与其他FPGA厂商不同,Achrnoix更进一步地将其技术以IP形式授权,以集成到定制专用集成电路(ASIC)中。
那为什么要选择现场可编程逻辑门阵列(FPGA)呢?Achronix解释到,5G和边缘计算是支持这种新模式的关键技术。随着数以亿计的人居家办公或网上学习,网络的速度和延迟对用户体验有极大地影响。与大多数软件解决方案不同,FPGA提供了一个关键的构建模块,它以线速(wire-speed)提供数据加速和应用计算,并具有近乎无限的灵活性来适应新的需求和不同的用例特性,优化部署中的再次利用,从而支持新的技术浪潮。
独立FPGA时代落幕?Achronix开启主演之路
FPGA是解决人工智能/机器学习(AI/ML)、5G、边缘计算、高性能计算(HPC)、数字医疗保健、汽车人工智能和其他许多需要数据加速和计算的应用的关键技术。随着半导体公司致力于提供一个完整的联网、计算和存储解决方案组合,FPGA技术已被视为加速网络,以及从主处理单元的中央处理器(CPU)卸载计算负载的关键技术。
2020年充斥着各种大型收购公告,诸如Marvell / Inphi(100亿美元)、AMD / 赛灵思(Xilinx,350亿美元)、英伟达(Nvidia)/ ARM(400亿美元)、微软(Microsoft)/ Metaswitch以及英伟达/ Mellanox(68亿美元)等,这些都是大型并购中的一部分。几年前,英特尔收购了Altera的FPGA业务,并于2020年收购了Habana的人工智能加速技术。随着英特尔收购Altera、AMD收购赛灵思,考虑到这些新技术的应用,在仅剩下的FPGA厂商中只有Achronix一家处于领先地位。独立的FPGA大厂就所剩无几,FPGA这个独立的种类是否就会彻底边缘化呢?
速度、延迟和可预测性都是关键属性
对于上述应用而言,Achronix认为速度、延迟和可预测性都是关键属性。
速度
随着智能手机、智能设备、物联网(IoT)不断向前发展,不断增加的像素规模,4k(现在是8k)电视和视频,以及全球多达一半的设备都在进行数字连接,通过互连的数据中心和网络服务器传输数据显然需要更大的网络通道。现在在规模较大的云数据中心,行业已经拥有100GbE,Achronix认为很快将开始看到400GbE。
延迟
互联世界中的许多用户要么确实想要立即获得反馈,这种需求推动了对边缘计算和5G蜂窝基础设施的需求。将大量计算转移到5G网络中的无线接入网络单元(RAN)或边缘计算服务器节点上,可将大量计算工作和网络路由转移到数据来源的边缘,从而极大地减少了延迟。
可预测性
从历史上看,网络协议终止于主处理单元CPU的操作系统中。由于CPU的内存和存储空间在所有应用程序和网络之间共享,因此不能够确定去确保计算或数据请求往返完成。一个请求的时间可能是以微秒为单位的个位数,而随后的请求时间可能会达到数百微秒。使用智能联网和卸载计算负载来处理CPU的这些外部请求,是FPGA和其他加速解决方案的工作。
Achronix助力诸多领域,扛独立FPGA大旗
在过去的2-3年中,FPGA技术得到了越来越多的应用,被用于数据中心的人工智能(AI)、机器学习(ML)和智能网络等应用,以及5G基础设施中的基带加速和基于云的无线接入网络(RAN)等。在下一波计算浪潮中,Achronix预计业界将继续采用FPGA来支持更多应用和进一步的发展,诸如智能网联和自动驾驶车辆、边缘计算、以及用于可编程无线电和前传融合的5G基础设施。
Achronix通过完整的FPGA技术组合来满足这些应用需求,该组合包括加速卡、独立FPGA器件和FPGA知识产权(IP),所有这些应用的开发都可用一个工具链来完成,以便于各种部署模式的开发。基于台积电(TSMC)7nm工艺技术打造的Speedster7t FPGA芯片具有针对高性能数据加速应用而优化的创新功能。
除了独立FPGA器件,Achronix还提供了嵌入式FPGA(eFPGA)半导体知识产权(IP),其可被集成到定制的专用集成电路(ASIC),或提供FPGA晶粒进行多芯片封装(MCM)而集成到其中。与独立FPGA器件相比,eFPGA IP是一种相对较新的技术。Achronix是唯一一家能够同时提供FPGA和eFPGA解决方案的供应商。两种部署模式都由同一个工具链支持,并使用相同的设计流程,从而简化了开发过程。eFPGA IP的典型应用包括汽车驾驶员辅助系统、计算性存储加速器、金融科技、人工智能/机器学习和5G基础设施。这些应用都使用了集成了eFPGA IP的定制ASIC器件,以提供工作负载和算法灵活性。
对于许多使用英特尔(Intel)或赛灵思(Xilinx)独立FPGA芯片的客户而言,这是一种使用范式的转换,因为这两家公司都不提供eFPGA IP来集成到定制的器件中。
Speedster7t系列FPGA芯片、Speedcore eFPGA IP和VectorPath加速卡等产品凭借最快的网络接口、主处理单元和存储器接口而引领业界,Achronix是唯一一家在板级、芯片级和IP级都提供其FPGA技术的FPGA供应商,并借助可以彼此通用的工具链将Speedster 7t平台与它们都统一在一起,简化了整个开发过程。
看好人工智能/机器学习、5G
车用人工智能领域
展望2021, Tom Spencer也是充满信心,与Techsugar分享了他对于诸多领域的发展展望。他表示Achronix主要看好人工智能/机器学习(AI/ML)、5G网络、车用人工智能领域的快速增长。具体展开如下:
人工智能/机器学习(AI/ML)
随着许多初创公司纷纷推出面向训练和推理的解决方案,人工智能/机器学习已成为最重要的技术之一。在2020年8月,Verizon表示其5G网络能够提供10Gbps的速度。泰雷兹集团(Thales Group)表示,5G网络提供的带宽将是4G(LTE)网络的100倍,其用户数量将增加多达500倍。
Tom Spencer表示,人工智能/机器学习推动商业分析,其他行业也在充分利用人工智能/机器学习。在医疗领域,它被用于远程医疗、患者信息、诊断、测试、发送高分辨率图像和其他许多方面。金融服务行业(FSI)利用人工智能/机器学习进行电子交易、银行业务和客户管理。
5G网络
物联网(IoT)可能在同一时间段内产生多达170TB兆字节的数据,5G将成为访问、传输和连接所有这些数据的关键驱动力。在简化5G的部署和互操作性以加快可用性方面,O-RAN已经做出了努力。基于智能和开放的原则,O-RAN架构是在开放硬件和云上构建虚拟化无线接入网络(RAN)的基础,并具有嵌入式人工智能来支持射频单元控制。为了处理传入的数据包并进行大量计算,将使用智能网络单元来辅助主处理单元系统。Achronix为带有PCI-e Gen 5、400GbE和GDDR6的FPGA提供了市场上最快的接口速度。
Achronix突破性的片上网络(NoC)具有超过20Tbps的双向带宽,将机器学习处理器(MLP)和通用的数字信号处理(DSP)引擎等所有内部功能模块与外部I/O互连起来。与其他FPGA厂商不同,Achrnoix还更进一步,将其技术以IP形式进行授权,以集成到定制ASIC中。
车用人工智能
无论是消除盲点、紧急制动、驾驶员和乘客监控还是避免侧面碰撞,先进的人工智能技术都可以显著降低事故发生的可能性,从而使驾驶车辆更加安全。人工智能还为驾驶员和乘客提供了便利,自然语言处理(NLP)和其他机器学习算法可以轻松快速地转换语音指令。在2013年,第一辆自动驾驶车辆就行驶在了混合公共交通车流中;在2019年,美国有29个州通过了允许自动驾驶车辆在混合公共交通车流中行驶的法律。由阿里巴巴(Alibaba)、联发科(MediaTek)和上海汽车(Shanghai Motors)支持的初创公司AutoX于2020年12月在深圳部署了一支由25辆无人驾驶车辆组成的车队,这标志着中国首次部署无人驾驶车辆。
Tom Spencer表示,Achronix可提供支持这些算法的所有关键构建模块,并且与其他FPGA供应商不同,Achronix还可以将其独特的FPGA解决方案作为IP进行授权,以集成到ASIC中,从而优化了成本、功耗和效率。
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