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賽靈思里程碑式新品發布!

璟琰乀 ? 來源:FPGA開發圈 ? 作者:FPGA開發圈 ? 2020-11-05 11:34 ? 次閱讀

4G一樣,5G技術也是在建設和商用中不斷完善,這會導致接入網設備設計挑戰不斷提升,如何應對這樣的挑戰?我們來看看擅長自我突破的賽靈思這回又搗鼓出了 什么新品?

目前,我們已經進入了5G的第二波建設階段,運營商提出了很多新的要求,如每個通道需要處理更多信息、需要更高的瞬時帶寬,需要有更高的集成度水平等,當然也還有降低功耗、更高容量和更低成本的要求。

此外,運營商方面O-RAN(開放無線接入網) 和 TIP(Telecom Infrastructure Project,電信基礎設施項目)的推進,也提出了開發基于開放和解耦架構的5G基站設備的需求,以滿足運營商5G低成本建網和靈活快速網絡部署需求。尤其是O-RAN提出要將 基站將變成基于通用硬件的平臺,采用標準開放接口和硬件加速方案,實現軟、硬件解耦和組件模塊化,支持CU/DU/RU靈活部署。這些要求對5G基站設計提出了嚴峻的挑戰。

“要應對這樣的挑戰只有依靠FPGA,有幾個原因,一是5G 時代的 ASIC NRE 成本比 4G 時代高出 3 倍,二是ASIC需要兩年設計周期,三是5G標準不斷在升級,ASIC 難以適應5G NR 部署的變化,所以Zynq RFSoC DFE 是大規模部署的理想替代方案。”今天,Xilinx 公司有線與無線事業部高級總監Gilles Garcia在接受電子創新網等媒體采訪時指出,“我們預計5G在未來十年還會不斷地升級,很多原來采用ASIC的客戶,都開始采用FPGA方案,賽靈思的Zynq RFSoC DFE可以說實現了兩個領域的最佳平衡,它是結合了FPGA和ASIC兩種器件的長處。包括ASIC的成本、性能和功耗和FPGA的自適應硬件和靈活性優勢! 我相信ASIC在大量無線電應用中還是有競爭力的,但由于5G市場的碎片化,50萬臺以下市場,DFE的競爭力很強!”

他提到的 賽靈思Zynq RFSoC DFE 就是我們今天要談的重點,也是賽靈思今天重磅發布的新品--Zynq? RFSoC DFE!這是一個集賽靈思設計大成的里程碑式產品

可以說,這是一類全新的具有突破性意義的自適應無線電平臺,旨在滿足不斷演進的 5G NR 無線應用標準。據Gilles Garcia介紹 Zynq RFSoC DFE,通過硬化的無線電IP的突破性集成,大大地提高了效率。由于實現了突破性集成,該器件能夠滿足5G NR部署的全部的新要求,并且可以實現兩倍的單位功耗性能。這是賽靈思唯一一個集成了無線的芯片,能夠緊跟5G演進發展的自適應硬件!

Zynq RFSoC DFE 將硬化的數字前端( DFE )模塊與靈活應變的可編程邏輯相結合(下圖中藍色部分都是集成的硬IP),為涵蓋低、中、高頻段頻譜的廣泛用例打造了高性能、低功耗且經濟高效的 5G NR 無線電解決方案。可以說,Zynq RFSoC DFE 在采用硬化模塊的 ASIC 的成本效益與可編程與自適應 SoC 的靈活性、可擴展性及上市時間優勢之間實現了最佳技術平衡。

需要指出的是,這個產品系列已經迭代到第三代了,2016年,賽靈思推出了第一代Zynq RFSoC,主要覆蓋4GHz以下頻段,是2018年推出的第二代覆蓋5GHz以下頻段,主要針對中國和日本的頻段,現在的第三代,將在11月份實現量產,覆蓋到7.125GHz頻段。“從2017年到現在的大多數5G的NR早期產品,都是采用Zynq MPSoC/RFSoC進行部署的。”Gilles Garcia強調。“當然這三代產品也都支持毫米波頻譜和頻帶,從24—52GHz都支持,但我們今天推出的這款新產品,卻不是簡簡單單的一個Zynq RFSoC的升級,它是一個質變,它針對無線市場,能夠包含所有的硬化DFE鏈。”

如何應對5G多樣性需求

5G 無線電所需的解決方案,不僅要滿足廣泛部署所提出的帶寬、功耗和成本挑戰,還必須適應三大關鍵 5G 用例:增強型移動寬帶( eMBB )、大規模機器類通信( mMTC )以及超可靠低時延通信( URLLC )。

Gilles Garcia此外,解決方案必須能夠隨不斷演進的 5G 標準進行擴展,如 OpenRAN( O-RAN )、全新的顛覆性 5G 商業模式。從下圖看,即使是5G大規模的部署,4G也不會消失。我們有很多的運營商,希望無線電能同時支持4G和5G或者支持多模。Zynq RFSoC DFE可在單個無線電單元上,為多模式,包括LTE和5G和RAN共享提供支撐。

Zynq RFSoC DFE 集成了針對 5G NR 性能與節電要求而硬化的 DFE 應用專用模塊,同時還提供了結合可編程自適應邏輯的靈活性,從而為日益發展的 5G 3GPP 和 O-RAN 無線電架構提供了面向未來的解決方案。

從右上圖看帶有O—RAN的分解RAN,分布式單元和無線電單元之間,會有基帶的分裂,7.3、7.2、7.1,也就是需要在無線電單元和分布式單元之間靈活地分割基帶處理,Zynq RFSoC DFE就能夠做到這一點。

另外,頻譜是在不斷變化的,實際上未來還有很多頻譜有待分配,如R16,R17版的5G標準,就會去許可一些之前還沒有分配的頻譜,如6GHz,7.125GHz等,另外還有毫米波的話,就是比52GHz更高的頻段。所以Zynq RFSoC DFE在FIE和優化毫米波接口中,能夠提供直接IF多頻段,三頻段等。

“我們現在集成到FDE里面的這些硬核IP,其實在之前幾代RFSoC里面,它們是以軟IP形式存在的,存在于可編程邏輯里。但現在我們提供的是經過3GPP認證和驗證的,且也是經過實地部署的硬化IP,說明我們能夠有能力去配置這些硬化IP,幫助我們在DFE里面能實現類似ASIC這種功能,既可以能支持4GLTE,也能夠支持5GNR。”他強調,“我們的這個DFE,它仍然有集成擴展的處理器子系統,而且也有少量的可編程邏輯,但它很大一塊是硬化ASIC IP,我們的DFE芯片能夠實現8T8R的多頻段操作。”

據他介紹,RFSoC DFE 硬化了所有的DFE IP,包括DPD,CFR,DDC / DUC,通道濾波器和其他一些信號處理IP,例如重采樣和均衡器。這些是計算量最大的部分,設計可以直接受益于硬化的 IP 。RFSoC DFE還包括對ADCDAC RF電路的一些更新,用以將模擬帶寬擴展到7.125GHz。

有些人曾認為賽靈思 的Zynq RFSoC就是把FPGA集成了ADC和DAC,而且這些ADC和DAC的性能要弱于真正做ADC/DAC的廠家,其實這個想法大錯特錯,實際上 ,賽靈思Zynq? UltraScale+? RFSoC集成的 RF-ADC(12 位)和 RF-DAC(14 位)與頂級模擬 IC 廠商提供的同樣位精度數據轉換器相比,不僅 NSD、IM3 和 ACLR 指標更勝一籌,而且賽靈思 Zynq UltraScale+ RFSoC 還能降低功耗,增強可編程性并提高集成度。因此,Zynq UltraScale+ RFSoC 便于系統設計人員創建非常靈活的 SDR 應用,并且解決競爭對手的直接 RF 采樣解決方案存在的大量問題。這是集成的器件詳細功能框圖和指標截圖。

賽靈思 Zynq UltraScale+ RFSoC 12 位 RF-ADC性能測試,其中 fin = –1dBFS @ 240MHz,fs = 3.93216GSPS(SFDR 使用賽靈思 RF 數據轉換器評估工具測得)

Gilles Garcia表示Zynq RFSoC中的直接 RF采樣轉換器和數字RF的優勢是可以自適應(通過軟件控制)全球頻段。RF采樣轉換器提供了DC到7.125GHz的RF范圍,通過控制數字濾波器和一些簡單的外部濾波器,RFSOC DFE可以在任何頻帶中工作。

另外,他表示在5G射頻和數字鏈中的多個地方都需要濾波器。 不過在輸入RF頻率上需要一個相當簡單的模擬鏡像抑制濾波器。從這點看所有濾波器都是數字化的,包括抽取、內插和抽取濾波器在PG269文件中進行了描述。RFSoC DFE中的通道濾波器是可配置的,并滿足3GPP對5MHz及更高頻率的要求,這樣設計師只需為其應用配置濾波器,而無需重新設計。

他表示Zynq RFSoC DFE可以滿足不同載波需求的系統容量,該解決方案是業界唯一一款直接 RF 采樣平臺,能夠在所有 FR1 頻帶和新興頻帶(最高可達 7.125GHz)內實現載波聚合/共享、多模式、多頻帶 400MHz 瞬時帶寬。這是業界唯一支持400MHz瞬時帶寬的無線電平臺,而且是為滿足非常高的帶寬而設計的

與上一代產品相比,Zynq RFSoC DFE 將單位功耗性能提升高達兩倍,并且能夠從小蜂窩擴展至大規模 MIMO( mMIMO )宏蜂窩。

他表示,當用作毫米波中頻收發器時,Zynq RFSoC DFE 可提供高達 1600 MHz 的瞬時帶寬。Zynq RFSoC DFE 的架構支持客戶繞過或定制硬化的 IP 模塊。例如,客戶既可以利用支持現有和新興 GaN Pas 的賽靈思經現場驗證的 DPD,也可以插入其自有的獨特 DPD IP。

該方案可以提供更高的運算量和更低的功耗,總功耗可以降低50%!

“這個DFE是一個非常完美、非常完整的一個單芯片方案,可以支持8T8R的無線電,也可以支持大規模的MIMO的5G NR,但是如果你也可以有兩個DFE,可以實現16T16R 400MHz的無線電,四顆芯片可以實現32T32R方案,8顆可以實現是64T64R設計。”他強調,“如果未來3GPP引入了更高頻段,我們也會跟進,另外,我們預計會在2022年到2023年把7nm工藝引入RFSoC。”

責任編輯:haq

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