任何系統或 SoC 架構師最關心的是風險以及如何降低風險。他們不禁要問：

在具有強化系統功能的產品投放市場之前，標準會發生變化嗎？

如果新引入的功能不能完全滿足需求怎么辦？

設計如何經得起未來考驗？

傳統上，系統架構師會嘗試將設計中存在風險的部分與可編程邏輯隔離開來。通常，獨立的 FPGA 無法提供所需的性能或滿足系統功耗和成本目標。進入嵌入式 FPGA （eFPGA），這是 SoC 設計人員在降低風險的同時實現設計目標的秘密武器。與使用獨立 FPGA 相比，在 SoC 中添加 eFPGA 可實現更靈活的設計、更低的功耗、更高的性能和更低的整體系統成本。

選擇 eFPGA 而不是 FPGA 的優勢有很多。首先，與獨立 FPGA 相比，eFPGA 提供了更小的裸片面積，因為取消了允許 PCB 上芯片到芯片連接的整個 I/O 功能，并且嵌入式結構的尺寸專門針對應用需求進行了調整。由于 eFPGA 的芯片面積最小化，因此 SoC 的額外成本很小。

通過放棄獨立的 FPGA 并將可編程邏輯功能嵌入作為查找表、存儲器和 DSP 塊的個性化組合，eFPGA 在信號延遲、帶寬、延遲、功率和成本方面提供了根本性的改進。電路板設計變得更容易，同時降低了電源和冷卻要求，提高了系統可靠性。從成本和組件數量的角度來看，系統 BoM 都得到了改進，因為分立式 FPGA 及其所有支持設備（包括電平轉換器、穩壓器和旁路電容器）都被淘汰了，并且顯著節省了 PCB 空間。

在許多情況下，系統架構師將定義他或她自己的自定義模塊功能，連同標準邏輯、嵌入式存儲器和 DSP 模塊一起包含在 eFPGA 中。這些定制塊與 LUT、RAM 和 DSP 的傳統構建塊一起集成到邏輯結構中，通過添加優化的功能以減少面積和/或提高目標應用的性能，從而提高 eFPGA 的能力。

在計算工作量相當大的人工智能 （AI） 應用程序中，訓練和推理方面的需求都在不斷發展。要在市場上推出專用于特定應用的定制 ASIC，需要大量的財務資源和上市時間。當芯片上市時，系統架構師可能已經在考慮實現當前 AI 算法的優化版本，這在 ASIC 流片后是不可能的。與 ASIC 相比，傳統的 FPGA 盡管不能理想地滿足未來的 AI 要求，但仍將繼續以更高的靈活性和可編程性來填補這一空白。

系統架構師一致認為，eFPGA 集成是一個成功的主張，它可以使 SoC 或 ASIC 適應廣泛的高性能計算密集型應用，包括人工智能和機器學習、5G 無線、數據中心、汽車和高性能計算 （HPC） ）。

審核編輯：郭婷