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Achronix推出用于人工智能/机器学习和网络硬件加速应用的第四代Speedcore eFPGA IP

2018-12-05  来源:中国信息产业网  作者:

Achronix半导体公司宣布,即日起推出其第四代嵌入式FPGA产品Speedcore™Gen4 eFPGA IP,以支持客户将FPGA功能集成到他们的SoC之中。Speedcore Gen4将性能提高了60%、功耗降低了50%、芯片面积减少65%,同时保留了原有的Speedcore eFPGA IP的功能,即可将可编程硬件加速功能引入广泛的计算、网络和存储应用,实现接口协议桥接/转换、算法加速和数据包处理。

在Speedcore Gen4架构中,Achronix将机器学习处理器(MLP)添加到Speedcore可提供的资源逻辑库单元模块中。MLP模块是一种高度灵活的计算引擎,它与存储器紧密耦合,从而为人工智能和机器学习(AI / ML)应用提供了性能/功耗比最高和成本最低的解决方案。

Achronix 半导体公司总裁兼首席执行官Robert Blake说道:“Achronix是第一家向SoC开发公司提供量产eFPGA IP的公司,使他们能够创建支持各种全新应用的可编程数据加速器。新的Speedcore Gen4 eFPGA架构提供了以前仅在ASIC中才能实现的、最佳的硬件加速平衡,以及我们经过量产验证过的FPGA技术提供的灵活性和可编程性,从而为新兴人工智能/机器学习和高数据带宽应用的爆炸式需求提供了支持。”

Robert补充到:“我们正在使用经过验证的同样的方法体系来为客户提供最新的Speedcore Gen4 eFPGA技术,来满足他们将eFPGA IP的所有优势和灵活性与增强的人工智能/机器学习功能相结合的愿望,而这种最前沿的人工智能/机器学习功能得益于我们最新机器学习处理器单元模块和台积电(TSMC)最先进的7nm工艺技术。”

解决带宽爆炸问题

固定和无线网络带宽的急剧增加,加上处理能力向边缘等进行重新分配,以及数十亿物联网设备的出现,将给传统网络和计算基础设施带来压力。这种新的处理范式意味着每秒将有数十亿到数万亿次的运算。传统云和企业数据中心计算资源和通信基础设施无法跟上数据速率的指数级增长、快速变化的安全协议、以及许多新的网络和连接要求。传统的多核CPU和SoC无法在没有辅助的情况下独立满足这些要求,因而它们需要硬件加速器,通常是可重新编程的硬件加速器,用来预处理和卸载计算,以便提高系统的整体计算性能。经过优化后的Speedcore Gen4 eFPGA已经可以满足这些应用需求。

Speedcore Gen4是最佳的人工智能/机器学习加速器

除了计算和网络基础设施的通用要求之外,人工智能/机器学习还对高密度和针对性计算产生了显著增加的需求。与以前的Achronix FPGA产品相比,新的Achronix机器学习处理器(MLP)利用了人工智能/机器学习处理的特定属性,并将这些应用的性能提高了300%。这是通过多种架构性创新来实现的,这些创新可以同时提高每个时钟周期的性能和操作次数。

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