近年來，大數據、云計算、物聯網等技術發展迅速，而5G、人工智能等新興技術也將迎來新的發展，這些變化也給FPGA帶來了絕佳的發展機遇。2018年11月27日，由業內公認的領先的半導體企業Achronix Semiconductor主辦的Achronix Speedcore7t新產品發布會在北京成功舉辦，此次發布會主要介紹了公司新推出的領先業界的全新一代FPGA芯片產品及解決方案，以及該公司最新的中國市場進展和策略，并且接受了媒體采訪。本次發布會的主講人是Achronix Semiconductor公司市場營銷副總裁Steve Mensor先生。

Achronix Semiconductor公司市場營銷副總裁  Steve Mensor

Steve先生首先介紹了一下Achronix公司的基本情況、發展歷程和市場地位。Achronix Semiconductor公司成立于2004年，是一家私有的、采用無晶圓廠模式的半導體公司，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市，提供了高性能的現場可編程邏輯門陣列（FPGA）解決方案。Achronix的發展歷程，就是作為核心力量之一不斷地推動高性能FPGA市場向前發展的過程。Achronix長期以來在可編程邏輯領域總是不斷創新，為業界樹立了領先性能、功耗和成本的標準。其Speedcore嵌入式FPGA IP成為業界唯一經過流片驗證過的嵌入式FPGA技術。

Steve先生介紹Achronix公司

Steve先生認為，由于摩爾定律的放緩以及一些其他因素的影響，當前階段處理器性能的提升已經愈發困難。為了滿足各行各業不斷增加的計算需求，就需要針對特定應用和數據集的架構。人工智能擁有強大的數據運算能力、傳輸存儲能力，但同時對成本和功耗能效等提出新要求，如何處理這些問題需要從工藝來著手，核心架構的研發創新以及多種工具的支持，先進制程工藝都可以讓芯片性能得到提高，并且功耗也會更低，也就是將其專業化。就目前的市場來說，大部分的FPGA芯片都是基于20nm和28nm的工藝，但是現在人工智能發展迅速，包括2019年的5G技術，對芯片的要求有了很大的提高，16nm甚至7nm的工藝才能滿足其需求。在這種情況下，工藝技術領先的FPGA公司就取得了先機，Achronix公司憑借其FPGA的硬件加速器器件和高性能嵌入式FPGA半導體知識產權(eFPGA IP)一直以來都走在FPGA工藝技術的前列，面對即將到來的新興技術對于FPGA技術的需求，他們也是成竹在胸。

《電子產品世界》記者在采訪Steve先生時獲悉，Achronix公司即將推出的用于人工智能/機器學習（AI / ML）和網絡硬件加速應用的第四代Speedcore eFPGA IP，這款新一代的 Speedcore 7t在TSMC 7nm上構建，可以提供最佳的性能和面積以及更低的功耗，更有助于提升計算、數據傳輸和存儲帶寬的性能。與前一代Speedcore eFPGA產品相比，Speedcore Gen4的性能提高了60％、功耗降低了50％、芯片面積縮小了65％。同時，新的機器學習處理器（MLP）單元模塊可為人工智能/機器學習（AI/ML）應用提供高出300％的性能。

Steve先生表示，在這個新的Speedcore Gen4架構中，Achronix將機器學習處理器（MLP）添加到Speedcore可提供的資源邏輯庫單元模塊中。MLP模塊是一種高度靈活的計算引擎，它與存儲器緊密耦合，從而為人工智能和機器學習應用提供了性能/功耗比最高和成本最低的解決方案。Achronix正在使用經過驗證的同樣的方法體系來為客戶提供最新的Speedcore Gen4 eFPGA技術，來滿足他們將eFPGA IP的所有優勢和靈活性與增強的人工智能/機器學習功能相結合的愿望，而這種最前沿的人工智能/機器學習功能得益于Achronix最新機器學習處理器單元模塊和臺積電（TSMC）最先進的7nm工藝技術。

接下來Steve先生向媒體記者們詳細介紹了這款Speedcore Gen4新架構的具體優勢及其實現過程。

架構性創新提高系統性能

與上一代Speedcore產品相比，新的Speedcore Gen4架構實現了多項創新，從而可將系統整體性能提高60％。其中查找表的所有方面都得到了增強，以支持使用最少的資源來實現各種功能，從而可縮減面積和功耗并提高性能。其中的更改包括將ALU的大小加倍、將每個LUT的寄存器數量加倍、支持7位函數和一些8位函數、以及為移位寄存器提供的專用高速連接。

Steve先生強調說，Speedcore Gen4其中的路由架構也借由一種獨立的專用總線路由結構得到了增強，由于該路由結構中還有專用的總線多路復用器，可有效地創建分布式的、運行時可配置的交換網絡。這樣就可以為高帶寬和低延遲應用提供最佳的解決方案，并在業界首次實現了將網絡優化應用于FPGA互連。

最新一代高速布線架構

解決帶寬爆炸問題

Steve先生還表示，固定和無線網絡帶寬的急劇增加，加上處理能力向邊緣等進行重新分配，以及數十億物聯網設備的出現，將給傳統網絡和計算基礎設施帶來壓力。這種新的處理范式意味著每秒將有數十億到數萬億次的運算。傳統云和企業數據中心計算資源和通信基礎設施無法跟上數據速率的指數級增長、快速變化的安全協議、以及許多新的網絡和連接要求。傳統的多核CPU和SoC無法在沒有輔助的情況下獨立滿足這些要求，因而它們需要硬件加速器，通常是可重新編程的硬件加速器，用來預處理和卸載計算，以便提高系統的整體計算性能。經過優化后的Speedcore Gen4 eFPGA已經可以滿足這些應用需求。

Speedcore Gen4是最佳的人工智能/機器學習加速器

由于應用了新的網絡架構技術，人工智能/機器學習還對高密度和針對性計算產生了顯著增加的需求。與以前的Achronix FPGA產品相比，新的Achronix機器學習處理器（MLP）利用了人工智能/機器學習處理的特定屬性，并將這些應用的性能提高了300％。這是通過多種架構性創新來實現的，這些創新可以同時提高每個時鐘周期的性能和操作次數。

通過投影，Steve先生向到場媒體記者們展示了新的Achronix機器學習處理器（MLP）是一個完整的人工智能/機器學習計算引擎，支持定點和多個浮點數格式和精度。每個機器學習處理器包括一個循環寄存器文件（Cyclical Register File），它用來存儲重用的權重或數據。各個機器學習處理器與相鄰的機器學習處理器單元模塊和更大的存儲單元模塊緊密耦合，以提供最高的處理性能、每秒最高的操作次數和最低的功率分集。這些機器學習處理器支持各種定點和浮點格式，包括Bfloat16、16位、半精度、24位和單元塊浮點。用戶可以通過為其應用選擇最佳精度來實現精度和性能的均衡。

為了補充機器學習處理器并提高人工智能/機器學習的計算密度，Speedcore Gen4查找表（LUT）可以實現比任何獨立FPGA芯片產品高出兩倍的乘法器。領先的獨立FPGA芯片在21個查找表可以中實現6x6乘法器，而Speedcore Gen4僅需在11個LUT中就可實現相同的功能，并可在1 GHz的速率上工作。

Steve先生最后表示，采用臺積電7nm工藝節點的Speedcore Gen4，主要針對當下新興人工智能/機器學習和高數據帶寬應用的爆炸式需求。同時，在未來發展中，計算加速度、網絡加速、5G、智能駕駛、人工智能等都是他們的目標市場，因為這些市場都對高性能FPGA有著強烈的需求，Achronix公司也能最大程度地滿足它們的需求。Achronix公也宣布將于2019年上半年開始提供適用于臺積電7nm工藝的第四代Speedcore eFPGA IP，這也意味著7nm eFPGA的設計將最大限度地應用在快速發展的AI中，eFPGA架構創新也能為人工智能加速。