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全球最大容量FPGA记录被再度刷新。/ H; {0 y4 p% G, }8 Q& r. k
$ ^! w7 l5 o8 c- m) Y这一产品的推出,打破了Xilinx全球三代最大容量FPGA的保持纪录,其最新一代大容量FPGA是今年夏天推出的VirtexUltraScale+VU19P,采用16nm工艺,基于ARM架构,拥有350亿颗晶体管。2 i! i% A: \6 q8 }1 }% k6 A2 C9 \3 s
谁在推动FPGA容量不断攀高?FPGA(Field-ProgrammableGateArray)现场可编程门阵列,由于其硬件并行加速能力和可编程特性,在传统通信领域和IC设计领域很受欢迎。特别是伴随着全球通信市场的发展壮大,FPGA以“万金油”的优势迅速找到了用武之地,成为数字系统中的通用组件。% Q, j. B$ M& o/ I
+ ^7 _1 d0 @/ Z3 C4 e) a- bFPGA潜力之巨大、前景之诱人,使得当时不乏IBM、摩托罗拉、飞利浦这些行业巨头前仆后继去尝试,但由于其开发门槛太高,没有坚实的技术积累和长时间的投入,很难形成有竞争力的产品。最终仅以美国硅谷四家公司Xilinx、Altera、Lattice、Microsemi为代表,牢牢占领着主要份额,并铸就了高耸的专利围墙。2015年6月,Intel以167亿美元收购全球第二大FPGA厂商Altera,才算正式进入这一市场,这也创下了Intel有史以来最贵的一笔收购。
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伴随5G、AI等发展,FPGA在推动创新方面的优势越来越显著,主要体现在三方面:它可以作为先进的多功能加速器;凭借其灵活性能够打造出高度差异化的产品;其硬件可编程性能够满足不断变化的市场要求和标准。5 Y' D, P! j0 L, g; _
! U' }$ E0 }$ k9 b& [而除此之外,FPGA在另一个领域的需求也水涨船高。
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) f. [' i' X* d9 A+ P一颗芯片从设计到量产,流片环节占据大额支出。芯片完全设计出来后,需要按照图纸在晶圆上进行蚀刻,采用什么样的制程工艺、多大尺寸的晶圆,以及芯片的复杂程度,都会影响这颗芯片的流片成功率。许多芯片往往需要进行多次流片才能获得较为理想的效果,这些失败流片构成了一大笔费用支出。此外,当芯片制造完成后,如果需要修复硬件设计缺陷,通常需要昂贵的重新设计的费用以及额外的时间支出。特别是当设备制造出来并交付给终端客户的情况下,解决这些问题的成本会更高,甚至远远超出金钱本身的估量。3 ?6 h2 G7 o9 E: y/ x
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正因为以上问题带来如此之高的风险,流片前的仿真和原型设计系统越来越普及,因为在风险如此之高的情况下,没有哪个设计团队敢于忽视这项谨慎又必要的验证性投资。它能够帮助半导体厂商在芯片制造前发现问题,避免代价高昂的软硬件设计缺陷,带来数百万美元的费用节省。
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3 L. M- h8 q1 j$ _! K) B+ `6 o+ G由于ASIC仿真和原型设计系统可以帮助设计团队大幅降低设计风险。包括Intel在内的很多大型半导体公司都开发了自定义原型设计和仿真系统,并在流片前使用该系统来验证自身大规模、高复杂度、高风险的ASSP和SoC设计。' H1 m2 P) ]1 h. w8 G
; M" ~8 |6 S: S. VASIC仿真和原型设计系统支持很多与IC和系统开发相关的工作,包括:
& k7 I2 [, a4 ~9 k/ i) b- 使用真实硬件的算法开发
- 芯片制造前的早期SoC软件开发
- RTOS验证
- 针对硬件和软件的极端条件测试
- 连续设计迭代的回归测试
0 {9 q) f* v+ {0 N# G, I \4 d8 Q 那么,超大容量FPGA又能满足哪些应用需求?
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随着半导体制造技术不断的前进、相应的设计规模以及复杂度在飞速增长,使得传统的软件仿真已不可能完全解决功能验证的问题。而且一些需要处理大量实时数据的应用(如视频)也越来越多,因此要求能够在接近实时的条件下进行功能验证。FPGA在实现高效的仿真和功能验证方面,被寄予厚望。% \1 _; X/ O: j+ L# V. {
5 [4 O* H; K" y! i3 B7 SASIC原型设计和仿真市场迫切需要容量更大的FPGA。目前,市场上已经有数家供应商提供商用现成(COTS)ASIC原型设计和仿真系统,对于这些供应商而言,如果能够将更大容量的FPGA用于其ASIC仿真和原型设计系统中,就意味着他们能够在尽可能少的FPGA设备中纳入大型ASIC、ASSP和SoC设计。据了解,使用Intel最新的Stratix10GX10MFPGA,能够用于耗用亿级ASIC门的数字IC设计。( e2 P( r; R# @: Z7 P1 i
' ^- x& ]) G8 i7 E+ f如下是该产品在ASIC原型设计、仿真,满足具体的需求方面,与上一代产品相比带来的性能提升:: c* B+ D% T# U6 e
超大容量FPGA是如何实现的?Intel最新发布的这款元件密度极高的Stratix10GX10MFPGA,是基于现有的Stratix10FPGA架构以及先进的嵌入式多芯片互连桥接(EMIB)技术。正是通过EMIB技术,才融合了两个高密度Stratix10GXFPGA核心逻辑晶片(每个晶片容量为510万个逻辑单元)以及相应的I/O单元,这也是第一款使用EMIB技术将两个FPGA构造晶片在逻辑和电气上实现整合的Intel的FPGA。数万个连接通过多颗EMIB将两个FPGA构造晶片进行连接,从而在两个单片FPGA构造晶片之间形成高带宽连接。
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& E8 G$ U3 ], V1 O, i可以说,Intel推出这款世界上最大型的FPGA不仅仅是产品级的超越和创新,更是综合实力的体现。" O# t. k" ?" ?4 w7 }; `9 o% G" o
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Intel网络与自定义逻辑事业部副总裁兼FPGA电源产品营销总经理PatrickDorsey在采访中表示,独有的封装技术,以及能够整合不同半导体晶片的能力,包括FPGA、ASIC、eASIC结构化ASIC、I/O单元、3D堆叠内存单元和光子器件等。Intel具备将不同类型的设备整合到封装系统(SiP)中的能力,能够满足特定的客户需求,这些先进技术彼此结合,构成了Intel独特、创新且极具战略性的优势。
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" v- n* k9 |: |3 T此前,Intel已经通过使用EMIB技术将I/O和内存单元连接到FPGA构造晶片,从而实现了Stratix10FPGA家族的规模和种类不断扩张。例如:Stratix10MX集成了8GB或16GB的EMIB相连的3D堆叠HBM2SRAM单元,最近发布的Stratix10DXFPGA则集成了EMIB相连的Ptile,具备PCIe4.0兼容能力。
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Stratix10GX10M的目标受众主要是ASIC仿真和原型设计的客户,赋能下一代5G、AI、网络ASIC验证。PatrickDorsey强调,由于在AI和5G领域很多中国企业已经冲在前面,因此这款新品对于中国市场而言非常重要。4 @5 ~. _/ S0 [" d
高端FPGA未来拼什么?回顾FPGA的发展,很大程度上是由工艺技术驱动的,很容易把它的进化看成是简单的容量发展。但事实远非如此。正如所有的半导体芯片一样,它对于功耗、面积、成本、性能的追求永不止步,特别是在“异构计算”盛行的现在,在其异构平台上资源整合的能力变得越来越重要。而除了硬件层面的不断进步,软硬件的协同优化非常关键,从某种程度上甚至可以说,软件工具的研发水平决定了硬件规模和性能所能达到的高度。
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4 @8 n( L. W0 p; O& bIntel在FPGA仿真和原型设计系统的开发方面,可提供QuartusPrime软件套件,该套件采用新款专用IP。面向软件开发人员,Intel近来一直在主推oneAPI,它旨在提供统一的编程模型,用于简化不同架构的开发工作。
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应对未来挑战,英特尔网络和定制逻辑事业部副总裁兼FPGA和电源产品部门总经理DavidMoore指出,以数据为中心的时代重要的不仅仅是数据量,数据的类型同样需要关注。以类型划分,数据可分为结构化数据、非结构化数据和最佳处理近源数据。这些数据采用全新的数据并行化方式,具备新的数字格式和精度特性,并对实时和QoS提出了更高的要求。
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0 k! _- X5 f, w& E& d" Y4 [& t从边缘到云,数据洪流将将产生深远的影响。这也意味着需要更多硬件和软件的深度定制以及更高灵活性。DavidMoore表示,IntelFPGA的优势在于拥有先进的多功能加速器支持,自身灵活性可助力客户打造高度差异化产品。基于FPGA,Intel构建了一整套体系,包括IA+FPGA解决方案、合作伙伴和生态系统、软件与IP,以及芯片和主板,覆盖从边缘计算到云端再到网络等领域。
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在软件和IP方面,英特尔提供了包括基于LLVM的SYC++L开源编译器、IntelC++Compiler编译器、OpenVINO工具包等;具体到垂直细分应用层面,IntelFPGA已渗透到嵌入式、边缘计算、物联网、网络连接,以及云和企业等领域。PatrickDorsey以IntelPACD5005在AI领域对深度语音识别的加速、PACArria10GXFPGA对视频分析加速的两大方案为例,指出了Intel不同于其他加速卡产品的最大区别:Intel拥有从端到云的完整加速卡产品线,同时提供较完整的硬件+平台+行业标准的解决方案,能够帮助用户快速将产品推向市场。9 L1 y0 B7 f2 p* I ^# I% T+ r
q9 F0 f, v* i" {9 n8 S, U+ L此外,Intel形成了包括FPGA、eASIC、ASIC在内的一系列自定义逻辑解决方案组合,凭借可编程性、可扩展性、低时延性、高存储容量等特点,不仅提供更多选择以及跨整个产品生命周期的灵活优化,并且有效帮助客户缩短上市时间,降低总拥有成本。( {9 @" A( B9 B
: g8 w. p! J# a; b+ e- @6 R当然,在这些基础上,重中之重还在于生态系统的建设。PatrickDorsey在回答高端FPGA开发挑战这个问题时就强调,生态系统的搭建举足轻重。英特尔在做更多FPGA平台级的开发,建立更多软件的堆栈,推动更多主板的开发工作,努力想创造一些新的市场机遇。这也要求FPGA有更多的能力去适应新应用场景,意味着需要和更多的系统集成商、增值服务渠道商合作,共同推动FPGA的发展。
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显然,不论是软硬件协同发展,还是扩大生态系统,最终都指向了“易用性”这一终极目标。1 z' L6 V8 p- U
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易用性对于FPGA的下一个阶段至关重要。如何最大程度释放硬件性能、如何简化跨不同计算架构应用程序的开发工作,成为为数不多的FPGA玩家共同面临的难题。" G$ h9 L6 I& u+ H: q% |
I7 Z5 Y4 B( O3 n. @8 X至于这种易用性如何实现?是通过更好的软件工具,更高级的设计规划,还是更为先进的工艺、封装技术?也许,答案并不唯一,就像所有的人生经验都需要沉淀,所有的成功都需要积累,经历过应用检验后的产品最终会在市场上大放异彩。% x0 X: [8 p5 D
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