當(dāng)今世界已經(jīng)到處都是功能繁多和性能卓越的，以往只出現(xiàn)在科幻小說(shuō)里的高科技產(chǎn)物。當(dāng)我們使用聯(lián)網(wǎng)設(shè)備并使用可以媲美過(guò)去的“超級(jí)計(jì)算機(jī)”的手機(jī)拍攝高清照片時(shí)，很少有人會(huì)考慮其中的底層技術(shù)。

　　而更加鮮為人知的是，產(chǎn)品規(guī)格與市場(chǎng)需求的相互作用所形成的矛盾愈趨強(qiáng)烈與復(fù)雜，使得產(chǎn)品迭代的設(shè)計(jì)生產(chǎn)與相關(guān)投入產(chǎn)出的合理性，也變得愈發(fā)棘手。

　　對(duì)具有更低功耗和更多功能的小型設(shè)備的不懈追求，推動(dòng)了對(duì)更高集成度的需求。因此，這需要更小的硅片尺寸，要求設(shè)計(jì)人員采用 28nm、16nm、12nm、7nm、5nm 及更精微的工藝。

　　而每一次硅工藝的更新，對(duì)設(shè)計(jì)和制造成本都會(huì)帶來(lái)非線性增長(zhǎng)。基于精微工藝的設(shè)計(jì)需要越來(lái)越稀缺的專業(yè)知識(shí)、更長(zhǎng)的設(shè)計(jì)時(shí)間、更昂貴的設(shè)計(jì)工具，并帶來(lái)更高的程序風(fēng)險(xiǎn)。

　　這些呈指數(shù)增長(zhǎng)的設(shè)計(jì)成本必須由項(xiàng)目生命周期內(nèi)出貨的產(chǎn)品分?jǐn)?。不幸的是，隨著全球競(jìng)爭(zhēng)的加劇、應(yīng)用功能多樣性在增加、而產(chǎn)品的生命周期卻在縮短。因此，符合經(jīng)濟(jì)效益的定制型芯片項(xiàng)目越來(lái)越少，同時(shí)能匯聚這些愈發(fā)稀缺的人才的公司也越來(lái)越少。

　　至少?gòu)睦碚撋现v，諸如 FPGA 之類的可重新編程技術(shù)可以緩解其中的許多問(wèn)題，但傳統(tǒng)的 FPGA 體積大、效率低且價(jià)格昂貴，通常只用來(lái)做原型驗(yàn)證和調(diào)試。易靈思 通過(guò)生產(chǎn)低功耗、高效、密度足以運(yùn)行計(jì)算密集型任務(wù)、且為大批量采用定價(jià)的FPGA，直接滿足了這些相互制掣的動(dòng)態(tài)市場(chǎng)需求。

　　本文討論了 AI 硬件設(shè)計(jì)和部署背后的經(jīng)濟(jì)學(xué)，將其優(yōu)勢(shì)和考慮與 易靈思 的 FPGA 技術(shù)聯(lián)系起來(lái)，闡明了當(dāng)有更好的硬件平臺(tái)可選時(shí)，芯片設(shè)計(jì)和制造的巨額成本與負(fù)擔(dān)如何變得越來(lái)越不合理。

　　定制硅的巨大成本——細(xì)細(xì)道來(lái)

　　從頭開(kāi)始設(shè)計(jì)芯片，從成本、專業(yè)知識(shí)和時(shí)間角度來(lái)看，需要幾乎無(wú)法估量的投資；最終，IC/芯片設(shè)計(jì)只能交由在此領(lǐng)域具有持續(xù)積累的公司。有時(shí)，一群懷才不遇的工程師會(huì)從一家大公司出來(lái)，創(chuàng)建一家初創(chuàng)公司并制造 IP。然而，進(jìn)入的門檻通常如此之高，以至于新想法甫一出世，就立馬夭折了。

　　這種硬件“障礙”從本質(zhì)上扼殺了創(chuàng)新，尤其是在新興的計(jì)算密集型 AI 領(lǐng)域；在該領(lǐng)域，特別是每個(gè)垂直行業(yè)的關(guān)鍵和非關(guān)鍵任務(wù)的應(yīng)用層出不窮。這種軟件所需的處理能力具有復(fù)雜、計(jì)算密集、高耗電、且總在更新等特征。通常情況下，用定制芯片來(lái)支持這些不斷變化的需求，其成本是不合理的（圖 1）。

　　設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)成本

　　首先，需要電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化 （EDA）軟件來(lái)執(zhí)行基本的 IC 和布局設(shè)計(jì)、模擬和驗(yàn)證。EDA 軟件生態(tài)系統(tǒng)為設(shè)計(jì)流程的各個(gè)方面提供了豐富的工具，可以在預(yù)期框架內(nèi)優(yōu)化設(shè)計(jì)。EDA軟件的價(jià)格高昂，單個(gè)授權(quán)每年的費(fèi)用從數(shù)萬(wàn)美元到數(shù)十萬(wàn)美元。考慮到要用在數(shù)十到數(shù)百臺(tái)機(jī)器上，相應(yīng)成倍增加的費(fèi)用、會(huì)輕易突破百萬(wàn)美元大關(guān)。

　　這只是涉足芯片制造成本的一方面。為了生成最終產(chǎn)品，公司可能會(huì)購(gòu)買 模擬或數(shù)字的軟硬核IP，以將特殊的 I/O 功能集成到他們的設(shè)計(jì)中。IP核開(kāi)發(fā)行業(yè)本身就是個(gè)價(jià)值數(shù)十億美元的產(chǎn)業(yè)；

　　正因如此，購(gòu)買IP的成本也將輕易突破百萬(wàn)美元量級(jí)。如果一家公司資金充裕，那么購(gòu)買來(lái)自專業(yè)無(wú)晶圓廠半導(dǎo)體公司的硅片級(jí) IP， 比花費(fèi)時(shí)間和工程開(kāi)工費(fèi)（NRE），在企業(yè)內(nèi)部自己做IP要簡(jiǎn)單和快捷得多。

　　制造成本

　　完成芯片設(shè)計(jì)是一項(xiàng)艱巨工作，其中流片過(guò)程需要工程師團(tuán)隊(duì)在廣泛的全局模擬、分析、關(guān)鍵設(shè)計(jì)審查、電路迭代/布局改進(jìn)和掩模數(shù)據(jù)準(zhǔn)備后才簽發(fā)，以確保設(shè)計(jì)的可制造性并生成光掩模的最終 GDSII 文件。隨著晶體管尺寸的縮小，光掩模的質(zhì)量對(duì)于精確制造最初設(shè)計(jì)的芯片至關(guān)重要。

　　整個(gè)過(guò)程很容易出錯(cuò)，因?yàn)樗菑能浖O(shè)計(jì)到芯片生成的轉(zhuǎn)變。公司在這種耗資數(shù)百萬(wàn)美元的制造過(guò)程中投入巨資，通常會(huì)依靠多項(xiàng)目晶圓 （MPW，又稱為silicon“shuttle”）來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)。

　　它們?cè)试S設(shè)計(jì)公司通過(guò)購(gòu)買部分 MPW 并與多方分?jǐn)偪傃谀３杀?，在流片之前生產(chǎn)該芯片的樣片。這些選擇允許 IC 公司在完全流片投資之前，拿到并驗(yàn)證幾千個(gè)樣片。

　　測(cè)試和封裝成本

　　為了最大限度地提高新型堆疊芯片級(jí)封裝 （SCSP）和系統(tǒng)級(jí)封裝 （SiP）設(shè)計(jì)的良率，供應(yīng)商要求芯片制造商提供已知良好的裸片（KGD）。雖然這會(huì)增加裸片的成本，但最終會(huì)降低封裝缺陷器件的成本。

　　裸片測(cè)試是個(gè)棘手過(guò)程，涉及定制的測(cè)試卡，其中數(shù)以千計(jì)的探針壓在微凸塊上，通過(guò)電壓、電流和溫度應(yīng)力測(cè)試來(lái)測(cè)試缺陷。有缺陷的裸片被封存，而 KGD 被運(yùn)到封裝廠進(jìn)行組裝。所有這些額外的步驟都伴隨著額外的成本考慮。封裝裸片本身是門科學(xué)，既有寄生電感和電容、也有嚴(yán)格的熱管理考慮。

　　電-熱協(xié)同仿真對(duì)于檢測(cè)和優(yōu)化熱問(wèn)題是必要的，這又為最終設(shè)計(jì)增加了另一層次的復(fù)雜性和專業(yè)知識(shí)。熱分析后，封裝廠交付測(cè)試好的器件準(zhǔn)備組裝。但是，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)硬件/軟件升級(jí)的情況，這時(shí)，整個(gè)過(guò)程將從頭再來(lái)。這令整個(gè)流程的成本飛漲，致使較小玩家無(wú)法進(jìn)入 ASIC 或 IP 設(shè)計(jì)領(lǐng)域。

　　圖 1：圍繞定制芯片的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)過(guò)程及其相關(guān)成本

　　滿足 AI 成本和計(jì)算需求的當(dāng)前解決方案

　　摩爾定律的崩潰：更小的器件幾何尺度背后的挑戰(zhàn)

　　摩爾定律的明顯放緩進(jìn)一步加劇了出品定制芯片的不可行性，從而使晶體管尺寸和功率密度呈指數(shù)級(jí)改良的黃金時(shí)代已止步不前。遵循此邏輯，為滿足芯片越來(lái)越高的性能要求，制造商不得不轉(zhuǎn)向制造大芯片。

　　然而，隨著芯片尺寸的增加，缺陷和錯(cuò)誤制造的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加，良率就會(huì)下降。這促使半導(dǎo)體制造商和設(shè)計(jì)公司尋求其它可行的解決方案，包括將單片 IC 的功能分解為互連的較小芯片，以執(zhí)行計(jì)算密集型處理。

　　小芯片

　　小型器件的封裝在 1980 年代，已從多芯片模組（MCM）發(fā)展到系統(tǒng)級(jí)封裝設(shè)計(jì)，再到現(xiàn)在的小芯片。在小芯片設(shè)計(jì)中，原本的“大芯片”被劃分為定制設(shè)計(jì)的、硬化的 IP 模塊（或較小的裸芯），它們可被更經(jīng)濟(jì)地制造。

　　這些小芯片與其它模塊共同優(yōu)化，并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口連接，猶如SoC 的功能，但以更低成本和更短時(shí)間構(gòu)建。裸芯可以由不同的工藝建構(gòu)，其中一些采用更經(jīng)濟(jì)的 28nm工藝，或者最新最尖端的 7nm（或更精微）光刻工藝。

　　而封裝的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)則可以是基于 TSV 的硅中介層（2.5D）、堆疊芯片（3D）、嵌入式多芯片互連橋 （2.5D）或扇出 MCM 等。

　　與制造大型 SoC 并試圖通過(guò)加進(jìn)更多功能和性能來(lái)更新技術(shù)相比，基于小芯片的 ASIC 更具成本效益。理論上，每個(gè)模塊都有可能被重用或擴(kuò)展用于未來(lái)的硬件設(shè)計(jì)迭代；其中芯片到芯片的標(biāo)準(zhǔn)化接口可實(shí)現(xiàn)模塊之間的互操作性，從而縮短上市時(shí)間。

　　從設(shè)計(jì)角度看，這種易于升級(jí)的能力不容忽視——庫(kù)中易于取用的已成熟的芯片設(shè)計(jì)可與其它小芯片混合和匹配，以形成一個(gè)新系統(tǒng)。在實(shí)踐中，定義良好的標(biāo)準(zhǔn)接口只占少數(shù)。

　　仍然有許多未標(biāo)準(zhǔn)化的接口對(duì)采用來(lái)自第三方的小芯片庫(kù)造成障礙，因?yàn)檫@些第三方根本不知道要使用什么標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)計(jì)且只能承受選擇其中的一個(gè)。通常，這些接口的速度非?？?，因此往往會(huì)推動(dòng)封裝設(shè)計(jì)朝著更昂貴的方向發(fā)展。

　　小芯片設(shè)計(jì)是一項(xiàng)相對(duì)新的技術(shù)，其中大部分知識(shí)由大型芯片開(kāi)發(fā)商和制造商掌握。對(duì)于芯片設(shè)計(jì)人員來(lái)說(shuō)，在未來(lái)的 ASIC 項(xiàng)目中使用小芯片具有很大潛力。

　　這種新的設(shè)計(jì)方法在一定程度上規(guī)避了越來(lái)越棘手的成本和開(kāi)發(fā)時(shí)間瓶頸。然而，對(duì)于那些沒(méi)有實(shí)力投資于生成和優(yōu)化小芯片所需資源的公司來(lái)說(shuō)，這條路并不行得通。

　　嵌入式處理器

　　通常，最能讓設(shè)計(jì)人員隨意使用的工具是標(biāo)準(zhǔn)嵌入式處理器并盡可能多地用軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，僅在必要時(shí)才訴諸硬件。這樣，已定義好的標(biāo)準(zhǔn)和功能使標(biāo)準(zhǔn)硬件器件可跨多個(gè)市場(chǎng)使用，以積累所需的數(shù)量。

　　設(shè)計(jì)人員只能在軟件中盡可能多地實(shí)現(xiàn)功能，并在必要時(shí)連接少量膠合邏輯和外圍器件。在某些情況下，模型分區(qū)是跨多個(gè)內(nèi)核完成的，以加快并行處理時(shí)間。GPU 是當(dāng)前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）訓(xùn)練的寵兒。這也帶來(lái)了若干挑戰(zhàn)。

　　首先，需要一個(gè)復(fù)雜的控制單元，而且經(jīng)常有冗余內(nèi)存訪問(wèn)，導(dǎo)致系統(tǒng)功耗上升。其次，由于這些處理器的通用性本質(zhì)，基于特定DNN 算法的硬件優(yōu)化難以見(jiàn)到。第三，對(duì) ML 算法的升級(jí)和更改就變得難以實(shí)施，從而尋求更多的處理能力。綜上，充其量，這是種不得已的折中；理想情況下，處理器和加速器應(yīng)位于同一硅片。這樣，可以快速優(yōu)化系統(tǒng)性能。

　　使用 FPGA 進(jìn)行硬件加速的成本和計(jì)算優(yōu)勢(shì)

　　將 ML 算法映射到硬件是個(gè)復(fù)雜過(guò)程，牽涉到數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、吞吐量、延遲、功耗、硬件成本、靈活性和可擴(kuò)展性之間的權(quán)衡和取舍。通過(guò)投入更多處理內(nèi)核的方式解決問(wèn)題，很快就會(huì)變得不切實(shí)際，特別是如果問(wèn)題涉及成本和功耗。

　　在 FPGA 上實(shí)現(xiàn)硬件加速比使用嵌入式處理器要簡(jiǎn)單得多，這是由于硬件架構(gòu)的根本差異。CPU和GPU只能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行，而FPGA（和ASIC）提供數(shù)據(jù)和流水線并行。

　　在 CPU 或 GPU 中，每個(gè)處理器根據(jù)單指令、多數(shù)據(jù)運(yùn)行模型執(zhí)行相同的任務(wù)，對(duì)不同的分布式數(shù)據(jù)執(zhí)行相同任務(wù)，或者處理單元（PE）在每個(gè)時(shí)鐘周期執(zhí)行相同操作，同時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)并并行分發(fā)給各PE。

　　在 FPGA（和 ASIC）中，指令集中的不同任務(wù)可以在每個(gè)時(shí)鐘周期并發(fā)執(zhí)行，從而流水線中的每個(gè) PE 可以并行獲取具有不同時(shí)間戳的數(shù)據(jù)。這為具有數(shù)據(jù)并發(fā)性和依賴性的 DNN 提供了快速的硬件加速。

　　為了更好地形象化表述這點(diǎn)，可以實(shí)際的托盤壓印工廠作為示例。工廠通過(guò)切割、壓印和貼標(biāo)簽來(lái)處理托盤。CPU 或 GPU 可能處理一大排托盤。然而，每一行在進(jìn)行壓印之前都會(huì)經(jīng)歷相同的切割操作。

　　壓印一行后，下一個(gè)時(shí)鐘周期將專門于對(duì)其標(biāo)記。另一方面，F(xiàn)PGA 將能夠同時(shí)處理多排托盤——當(dāng)一排托盤被切割時(shí)、另一排被壓印、另一排被標(biāo)記，所有這些都在同一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)這種方式，可以充分利用 FPGA 流水線，使其本質(zhì)上更高效。

　　DNN 計(jì)算和數(shù)據(jù)移動(dòng)的優(yōu)化技術(shù)可以在 FPGA 硬件上更好地實(shí)現(xiàn)。FPGA 允許設(shè)計(jì)人員處理適合特定應(yīng)用的數(shù)據(jù)包大小，且可為應(yīng)用精準(zhǔn)匹配和調(diào)整通信協(xié)議和拓?fù)洹?/p>

　　與 ASIC 相比，F(xiàn)PGA 還為 AI 提供了重要優(yōu)勢(shì)。無(wú)論制造商是否使用了更具成本效益的小芯片封裝技術(shù)，一旦 ASIC 被制造出來(lái)，設(shè)計(jì)人員或多或少會(huì)被計(jì)算的數(shù)據(jù)類型以及由器件到其外圍設(shè)備的數(shù)據(jù)流的性質(zhì)所困擾。

　　FPGA 提供了一個(gè)更通用的平臺(tái)，它提供了 ASIC 的流水線并行能力，且沒(méi)有基于特定應(yīng)用的傾向性、電路固化和高成本等缺憾。FPGA 還受益于使用尖端電路設(shè)計(jì)、制造、晶圓加工和封裝技術(shù)的最先進(jìn)工藝帶來(lái)的好處。越來(lái)越多的 FPGA 使用 FinFET 技術(shù)構(gòu)建在 16nm或更精微的工藝節(jié)點(diǎn)1。

　　但是，最終用戶可以或多或少地從這種先進(jìn)工藝的成本負(fù)擔(dān)中得到紓解。因?yàn)榕c模擬/混合信號(hào) IC、布局、信號(hào)完整性、電源完整性和半導(dǎo)體封裝工程師團(tuán)隊(duì)相比，獲得 掌握VHDL技術(shù)的人才 不僅便宜得多，也要容易得多。

　　軟 IP 核本身只是硬 IP 核成本的一小部分，比硬件過(guò)時(shí)相關(guān)的成本風(fēng)險(xiǎn)要小得多，因只要應(yīng)用需求發(fā)生變化，I/O 接口也會(huì)隨之變化。

　　FPGA 生態(tài)系統(tǒng)概覽

　　到 2026 年，全球 FPGA 市場(chǎng)預(yù)計(jì)將超過(guò) 90 億美元，其中大部分增長(zhǎng)歸功于數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算應(yīng)用?，F(xiàn)代 FPGA 市場(chǎng)主要由計(jì)算頻譜的兩個(gè)極端來(lái)驅(qū)動(dòng)：一端是高端、高耗電的 FPGA；另一端是低端、膠合邏輯 FPGA（圖 2）。

　　在 1980 年代，F(xiàn)PGA 在具有晶體管-晶體管邏輯 （TTL） 的膠合邏輯中找到了自己的利基市場(chǎng)——用于快速設(shè)計(jì)和系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)，將 IP 與通用 I/O 協(xié)議和通信接口“膠合”在一起。

　　近十年后，F(xiàn)PGA 變得越來(lái)越復(fù)雜，引入了大型 SRAM 模塊、嵌入式數(shù)字信號(hào)處理 （DSP）模塊中的乘法器-累加器、嵌入式處理器軟核、I/O 和 SerDes 接口。

　　這為之前由 CPU、GPU 和 SoC 主導(dǎo)的市場(chǎng)帶來(lái)了一定程度的設(shè)計(jì)靈活性，它能夠通過(guò)可重新配置的平臺(tái)生成軟 IP。數(shù)據(jù)中心開(kāi)始利用功能強(qiáng)大的高端 FPGA 來(lái)提升大規(guī)模數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能，用于加密、壓縮、過(guò)濾和虛擬交換，作為從多核處理的一種轉(zhuǎn)變。

　　這形成了性能和計(jì)算效率之間的平衡以及可重構(gòu)性的額外巨大優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)正處于由新的層類型和不斷變化的數(shù)據(jù)集驅(qū)動(dòng)的不斷升級(jí)的過(guò)程中?；谠撛?，F(xiàn)PGA 被寄予厚望、用于推理的可編程加速器。

　　FGPA 已被證明是通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)移動(dòng)、修剪網(wǎng)絡(luò)、降低算術(shù)精度和稀疏化（sparsification）來(lái)有效實(shí)現(xiàn) DL 算法的強(qiáng)大工具。

　　在這個(gè)不斷增長(zhǎng)的AI應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)中——更新的模型、優(yōu)化技術(shù)和支持硬件加速——低端和高端 FPGA 之間的差距越來(lái)越明顯。

　　自動(dòng)航空機(jī)載和地面車輛、醫(yī)療保健、視覺(jué)識(shí)別、欺詐檢測(cè)以及更多應(yīng)用的機(jī)會(huì)將不可避免地需要完全相同的可重新配置平臺(tái)，但要求采用更具成本效益、耗電更少的封裝。

　　圖 2：FPGA 及其潛在應(yīng)用

　　使用可定制、經(jīng)濟(jì)高效的 FPGA 打破定制芯片的束縛

　　本文主旨是揭示研制定制芯片的成本和專業(yè)知識(shí)方面的困難?？梢栽谑袌?chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)并最終推動(dòng)適合 AI 小芯片的價(jià)格點(diǎn)和硬件能力的芯片制造商，幾乎組成了一個(gè)排他俱樂(lè)部。

　　大行其道的通用 CPU 和 GPU 解決方案非常適合某些 AI 應(yīng)用，但在其它應(yīng)用中存在固有限制，這進(jìn)一步限制了開(kāi)發(fā)人員可用的解決方案。而易靈思的 FPGA 就非常適合需要低功耗、低延遲、低成本、小尺寸和易于開(kāi)發(fā)的 AI 應(yīng)用。

　　使用易靈思量子計(jì)算結(jié)構(gòu)的 FPGA 體積小、功耗低且高效。它們是按批量級(jí)別來(lái)定價(jià)，其中最低端型號(hào)起價(jià)不超過(guò) 10 美元，開(kāi)發(fā)套件起價(jià)為 48 美元（圖 3）。這些是預(yù)定義的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品，并且通過(guò)易靈思平臺(tái)進(jìn)行了硬件加速、需要零 NRE，從而將上市時(shí)間縮短數(shù)年并可節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的開(kāi)發(fā)成本。

　　這些新的經(jīng)濟(jì)方面的好處，重啟了曾因芯片開(kāi)發(fā)成本而被窒息的可能性。它們的可重新編程特性確保了快速調(diào)試、降低了程序風(fēng)險(xiǎn)，且使最終的設(shè)計(jì)在現(xiàn)場(chǎng)部署之前（及之后）保有靈活性。

　　設(shè)計(jì)人員可“免費(fèi)”創(chuàng)新，可在每個(gè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自定義功能，在標(biāo)準(zhǔn)芯片平臺(tái)中通過(guò)創(chuàng)新功能、區(qū)分產(chǎn)品 SKU。這之所以成為可能，是因?yàn)橐嘴`思量子結(jié)構(gòu)的突破性效率將高性能注入了主流市場(chǎng)。

　　圖 3：[一種比較其它流行 FPGA方案、關(guān)鍵 FPGA 參數(shù)（例如，LE 數(shù)量、大小、成本、外設(shè)數(shù)量等）的可能對(duì)比]

　　鈦金系列的規(guī)格概覽（圖 4）呈現(xiàn)了高密度計(jì)算架構(gòu)與 DSP 模塊、高速 I/O 和收發(fā)器接口的集成，以滿足從低功耗小尺寸的邊緣應(yīng)用到高性能工業(yè)自動(dòng)化和嵌入式視覺(jué)應(yīng)用的廣泛需求。

　　這種 LE的密度與尺寸比形成了 FPGA 應(yīng)用的新視野。易靈思的設(shè)計(jì)足夠小、功能足夠強(qiáng)大，既可以替代傳統(tǒng)的低端 FPGA（這些 FPGA 太小而無(wú)法容納完整的設(shè)計(jì)、因此用作橋接器件）；又可以取代將小型 FPGA膠合在一起的完全定制芯片。

　　圖 4：鈦金FPGA規(guī)范

　　易靈思 量子結(jié)構(gòu)中的動(dòng)態(tài)硬件和軟件分區(qū)

　　易靈思 FPGA 設(shè)計(jì)流程還采用了現(xiàn)在熟悉的開(kāi)發(fā)方法，即在系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)最大程度地使用軟件，僅在需要提高性能的地方訴諸硬件。開(kāi)源和軟件定義的 RISC-V 處理器可以在 FPGA 內(nèi)免費(fèi)實(shí)例化。

　　它仿佛為設(shè)計(jì)人員提供了加速器的“插座”，把部分 C/C++ 代碼通過(guò)插入些小塊的硬件來(lái)加速執(zhí)行。并且可以在同一個(gè)可配置結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)硬件和軟件分區(qū)，以實(shí)現(xiàn)最佳性能和效率、加快上市時(shí)間并降低開(kāi)發(fā)成本。

　　RISC-V 指令集架構(gòu)從它在加州大學(xué)伯克利分校低調(diào)的濫觴至今，已經(jīng)有了巨大發(fā)展。作為 RISC-V 計(jì)劃的直接結(jié)果，現(xiàn)在已有一組豐富的開(kāi)源軟核。

　　因此，它已成為全域 AI 供應(yīng)商（從商業(yè)科技巨頭到美國(guó)軍方）越來(lái)越受歡迎的芯片架構(gòu)，與流行的 Arm 和 x86 架構(gòu)競(jìng)爭(zhēng)2。

　　與許多開(kāi)源軟件/硬件平臺(tái)一樣，該新興的 RISC-V 生態(tài)系統(tǒng)通過(guò)更高效、更安全的設(shè)計(jì)促進(jìn)了更多協(xié)作。此舉降低了設(shè)計(jì)人員進(jìn)入市場(chǎng)的障礙，能夠?qū)嵗罱咏囟☉?yīng)用需求的 RISC-V 實(shí)現(xiàn)并相應(yīng)地對(duì)其進(jìn)行配置。

　　設(shè)計(jì)人員可以在處理器上開(kāi)發(fā) C 代碼，當(dāng)運(yùn)行不可避免地變得太慢時(shí)，可以輕松地逐步將任何瓶頸遷移到 FPGA 中實(shí)現(xiàn)，直到滿足所需的系統(tǒng)性能。

　　如果沒(méi)有 FPGA 平臺(tái)，這種直接的硬件加速很難實(shí)現(xiàn)——即使在現(xiàn)場(chǎng)部署設(shè)備后，用戶仍然可以使用該功能。

　　結(jié)論

　　在更精微的芯片工藝的實(shí)現(xiàn)成本變得非線性飆升的情況下，持續(xù)的芯片工藝迭代變得越來(lái)越難以證明其合理性。然而，加大的集成度增加了封裝的復(fù)雜性和成本。這種復(fù)雜性的增加會(huì)導(dǎo)致設(shè)計(jì)時(shí)間延長(zhǎng)、費(fèi)用增加。

　　由于這些因素，從 IC 的批量生產(chǎn)中獲得的利潤(rùn)在下降。首先，競(jìng)爭(zhēng)的加劇為消費(fèi)者提供了更多選擇，從而減少了每款產(chǎn)品的出貨量。競(jìng)爭(zhēng)的加劇還縮短了產(chǎn)品的使用壽命和供貨周期。

　　新的計(jì)算密集型節(jié)點(diǎn)和技術(shù)必須越來(lái)越敏捷，不僅要支持不斷變化的市場(chǎng)需求，還要跟上深度學(xué)習(xí)模型的升級(jí)。對(duì)于很多復(fù)雜度適中的人工智能應(yīng)用，由于缺乏合適的 FPGA，導(dǎo)致設(shè)計(jì)人員只能依賴定制小芯片或嵌入式處理器進(jìn)行硬件加速。

　　易靈思 肇始的新 FPGA 經(jīng)濟(jì)視野，使設(shè)計(jì)人員能夠在一個(gè)將為社會(huì)帶來(lái)革命性利益的領(lǐng)域中更靈活地進(jìn)行創(chuàng)新。這可以說(shuō)是千載難逢的量子劇變，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)的可能性提供了這樣一個(gè)拐點(diǎn)——遠(yuǎn)離定制芯片的死胡同，進(jìn)入任運(yùn)揮灑的定制FPGA 的新篇章。