《電子技術(shù)應(yīng)用》
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Xilinx,Intel和Lattice的三者FPGA對比

2022-11-22
來源:FPGA之家
關(guān)鍵詞: 機器學(xué)習(xí) FPGA

  在過去的一個月中,FPGA市場蓬勃發(fā)展。在本文中,我們將簡要研究Xilinx,Intel和LatTIce的三款最新發(fā)布的FPGA。

  這些FPGA中的每一個都專注于提高性能的不同方面:Xilinx VU57P試圖繞過要求苛刻的應(yīng)用程序中的存儲器帶寬挑戰(zhàn)。英特爾StraTIx 10 NX FPGA集成了AI優(yōu)化的DSP模塊,可幫助以低延遲實現(xiàn)大型AI模型。而且,萊迪思Nexus FPGA試圖重新定義低功耗,小尺寸的FPGA。

  Xilinx VU57P FPGA —高帶寬存儲器

  在過去的十年中,許多應(yīng)用領(lǐng)域的計算帶寬呈指數(shù)增長。例如,賽靈思FPGA為機器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供的DSP切片的數(shù)量已從最大的Virtex 6 FPGA的約2,000個切片增加到現(xiàn)代Virtex UltraScale +器件的約12,000個切片。如下所示,在其他應(yīng)用領(lǐng)域(如網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和視頻應(yīng)用)中也觀察到了類似的趨勢。

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  對內(nèi)存帶寬的要求

  上圖顯示,在過去十年中,DDR技術(shù)的內(nèi)存帶寬僅略有增加-從DDR3到DDR4大約增加了2倍。(值得注意的是,從DDR4到DDR5的飛躍可能更具影響力。)

  圖中的帶寬差距意味著FPGA和存儲器之間有限的數(shù)據(jù)傳輸速率是這些應(yīng)用中的瓶頸。為了解決這個問題,設(shè)計人員通常會并行使用多個DDR芯片來增加內(nèi)存帶寬(不一定是內(nèi)存容量)。但是,由于功耗高,外形尺寸和成本問題以及PCB設(shè)計挑戰(zhàn),這種方法在內(nèi)存帶寬大于約85GB/s時變得無法使用。

  另外,內(nèi)存帶寬問題的有效解決方案是一種基于DRAM的內(nèi)存類型,稱為高帶寬內(nèi)存(簡稱HBM)。在這種情況下,可以利用硅堆疊技術(shù)在同一封裝中同時實現(xiàn)DRAM存儲器和FPGA,如下圖所示。

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  硅堆疊有助于并行實現(xiàn)DRAM存儲器和FPGA

  HBM技術(shù)使我們能夠消除將DDR芯片連接到FPGA的相對較長的PCB走線。使用帶有大量引腳的集成HBM接口可以顯著提高存儲帶寬,其延遲類似于基于DDR的技術(shù)。

  Xilinx 最近發(fā)布了VU57P FPGA(來自Virtex UltraScale +系列),該FPGA集成了16 G HBM和高達460GB/s的存儲器帶寬。該設(shè)備采用了集成的AXI端口交換機,使我們能夠從任何內(nèi)存端口訪問任何HBM內(nèi)存位置。

  除了上面討論的節(jié)能計算功能和大內(nèi)存帶寬外,VU57P還提供了高速接口,例如帶有RS-FEC的100G以太網(wǎng),150G Interlaken和PCIe Gen4。新設(shè)備的58G PAM4收發(fā)器支持與最新光學(xué)標準的連接。這在不同的應(yīng)用程序中很有用,例如下一代防火墻以及具有QoS的交換機和路由器。

  英特爾StraTIx 10 NX FPGA — AI優(yōu)化的DSP模塊

  數(shù)字信號處理(DSP)的許多常規(guī)應(yīng)用都需要高精度算術(shù)。這就是FPGA通常具有帶高精度乘法器和加法器的DSP模塊的原因。例如,XC7A50T(Xilinx)和5CGXC4(Intel)分別具有120和140個18×18的乘法器。

  事實證明,可以使用較少的位數(shù)來實現(xiàn)許多深度學(xué)習(xí)應(yīng)用,而不會顯著犧牲準確性。較低精度的近似值會減少計算資源的數(shù)量以及所需的內(nèi)存帶寬。

  降低位寬的另一個優(yōu)點是,由于精度較低的計算和每個內(nèi)存事務(wù)需要傳輸?shù)奈粩?shù)較少,因此可以節(jié)省功耗。實際上,根據(jù)UC Davis研究人員的說法,在許多深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中,INT8甚至更低的精度計算都可以得出可接受的結(jié)果。

  在英特爾的StraTIx 10 NX的FPGA是從英特爾首款A(yù)I優(yōu)化的FPGA。這些器件集成了稱為AI Tensor Blocks的算術(shù)塊,其中包含密集的低精度乘法器陣列。這些塊的基本精度是INT8和INT4,盡管它們通過共享指數(shù)支持硬件支持FP16和FP12數(shù)值格式。

  與標準Intel Stratix 10 FPGA的DSP模塊相比,AI Tensor模塊(在Stratix 10 NX FPGA中使用)可以將INT8吞吐量提高15倍。AI Tensor Block的高層框圖如下所示。

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  AI Tensor Block的框圖

  英特爾Stratix 10 NX FPGA最顯著的特點是由AI優(yōu)化的計算塊提供的高計算密度。然而,新器件還集成了另外兩個功能,進一步幫助設(shè)計人員以低延遲的方式實現(xiàn)它的大型AI模型:它支持豐富的近似計算內(nèi)存(集成HBM)和高帶寬網(wǎng)絡(luò)(高達57.8 G的PAM4收發(fā)器)。

  Lattice Nexus — 低功耗,小尺寸FPGA

  萊迪思半導(dǎo)體最近發(fā)布了其 Certus-NX FPGA系列,該系列使用28nm的全耗盡型絕緣體上硅(FD-SOI)工藝技術(shù)。FD-SOI最初由三星公司開發(fā),與傳統(tǒng)的CMOS工藝有點相似。但是,如下圖所示,它可為大部分晶體管提供可編程偏置。

  萊迪思半導(dǎo)體公司最近發(fā)布了其Certus-NX FPGA系列,該系列采用了28納米完全耗盡絕緣體上硅(FD-SOI)工藝技術(shù)。FD-SOI最初是由三星開發(fā)的,有點類似于傳統(tǒng)的CMOS工藝;然而,它可以為大部分晶體管提供可編程的偏置,概念性說明如下。

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  Lattice Nexus平臺的電路架構(gòu)

  可編程的buck電壓使芯片面積和功耗大大降低。與具有類似邏輯單元數(shù)量的其他FPGA相比,Certus-NX的功耗最多降低了四倍。

  由于采用了FD-SOI技術(shù),因此新器件的尺寸可小至6mm x 6mm,與類似的FPGA相比,每mm2的 I/O多達兩倍。下表將Certus-NX-40與Intel和Xilinx的類似產(chǎn)品進行了比較。

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  三種用于PCIe設(shè)計的流行FPGA的比較

  需要注意的是,新設(shè)備支持用于批量加密的AES和用于身份驗證的橢圓曲線(ECDSA)。因此,它可以為聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供更高的安全性。此外,它還具有較高的抗軟誤差能力,這使得該裝置適合于航空航天應(yīng)用。

  FPGA發(fā)展趨勢

  通過研究Xilinx,Intel和Lattice Semiconductors的這些最新發(fā)布的FPGA,我們可以更清楚地了解FPGA的發(fā)展方式-集中于更高的存儲器帶寬、AI優(yōu)化、低功耗和小尺寸。



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