【導讀】：如今AI的觸角已經伸向了市場各個領域,AI離不開硬件，新一代人工智能硬件相較于之前的硬件有什么不一樣的呢？Achronix給出了答案。

AI應用覆蓋了不同的市場，如自主駕駛、醫療診斷、家用電器、工業自動化、自適應網站和金融分析等等；甚至是將這些系統連接在一起的通信基礎設施也正朝著自動化的自我修復和優化發展。這些全新的架構將執行諸如負載平衡等功能，還有根據以往經驗來進行預測來分配資源，如無線通道和網絡端口等資源。這些應用要求高性能，并且在許多情況下，要有低延遲以成功地響應條件和需求的變化。它們還要求功耗要盡可能的低，其結果是無法在本地完成，機器學習解決方案往往被放在電能和散熱器充足的云服務器中。對這些嵌入式系統進一步的要求是：即使在網絡不能連接至云端的情況下，也要始終處于待命狀態，并且隨時準備響應。這些因素結合起來就要求改變硬件設計的方式。

讓我們來了解一下通常被用于執行這類計算任務的一些主要硬件器件種類，并分析與它們每種器件相關的優缺點：

中央處理器（Central Processing Unit，CPU）

CPU幾乎是達到了半導體器件所能擁有的最高靈活性，被構想為一種完全通用的器件，它們也很容易被編程。然而，這種靈活性自然是要付出代價的，在一個通用架構中移動數據和指令所涉及到的大量開銷，使CPU相對低效且耗電。其結果是，為了滿足當今的計算需求，CPU很快就被淘汰了。因此，設計人員就順理成章地選擇探討用其它架構來補充這種通用功能。

圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）

根據任務要求，另一條途徑是考慮圖形處理器（GPU）來解決這個問題。GPU從上世紀90年代起就開始進入了興盛時期，那個時期它們通常被用來幫助個人電腦（PC）中的CPU完成圖形處理任務，為此它們還在架構上進行了優化。事實上，憑借其擁有的許多計算內核和數不清的算數邏輯單元，GPU可被用來加速許多不同類型的高度并行功能。然而，其代價是不能執行通用計算任務，并且還相對耗電。

專用集成電路（Application Specific Integrated Circuits，ASICs）

在解決方案組合中，最遙遠的一端是專用集成電路（ASIC）。它們被專門制造用來支持其目標應用，ASIC可被設計成不在任何其他計算上浪費時間或能耗。然而，正如大多數設計人員證實的一樣，ASIC的設計和生產是昂貴的，并對數量有限的功能進行了高的承諾；ASIC在設計和制造完成之后，幾乎沒有能力去提供更通用的計算或適用其它用途。

我們的很大一部分客戶已經到達這個階段了——設計高性能ASIC來作為解決他們所面臨的密集計算需求的唯一方法。然而即便是采用這種方案，許多與我們交流的客戶已經在不得不考慮其他可選擇方案，以支持他們以更低的整體成本去生產性能更高的器件，以及集成一定程度的功能靈活性。

那么，其它的可選方案是什么呢？

FPGA

還有另一種方法。FPGA可提供接近CPU所擁有的靈活性，以及接近ASIC所擁有的效率。與ASIC一樣，FPGA允許設計人員實現邏輯算法，提供巨大的并行和硬件優化的解決方案。與ASIC不同的是，FPGA可以在眨眼間用一個新的設計進行重新編程。與CPU或GPU相比，當今FPGA的能效非常高，能夠比基于處理器的解決方案每瓦提供遠遠更多的運算。

但是，還有一種更具吸引力的解決方案。

Speedcore嵌入式FPGA（eFPGA）知識產權（ IP）

Achronix已經先行采取了進一步的措施。與其簡單地提倡使用分立的FPGA芯片，為什么不將該架構引入到您的CPU或SoC之中呢？并同時仍可享受更多的性能提高呢？

一款eFPGA消除了芯片與芯片之間通信的需求，例如通過PCI-Express這樣帶寬有限的連接需求，消除了對數據進行串行化和解串行化的需求，并提供了一個極大容量的、直達為FPGA陣列結構的片上互連。這意味著與獨立的FPGA芯片相比，可提供高達100倍的性能改善，同時將功耗降低高達50%，并縮小了片芯晶粒的面積，降低系統成本高達90%，及減少了對如穩壓電源、元器件和散熱器等其它組件的需求。

Achronix的SpeedcoreTM嵌入式FPGA（eFPGA）IP產品可以被集成到ASIC或者SoC之中，以提供定制的可編程陣列結構。客戶通過細化其所需的邏輯功能、存儲器和DSP資源，然后Achronix將配置Speedcore IP，以滿足其個性化的需求。Speedcore的查找表（LUT）、存儲器（RAM）單元和DSP64單元都可以像積木一樣組裝起來，從而為任何特定應用創建最優化的可編程功能陣列結構。Speedcore eFPGA目前已經在臺積電（TSMC）的16nm工藝上驗證量產，并在開發用于TSMC的7nm工藝的產品。Speedcore eFPGA由Achronix的經過實際芯片驗證的ACE設計工具提供支持。

在其他幾個優勢之外，Speedcore eFPGA解決方案可提供緩存一致性、共享存儲資源，以實現更快速地導入和導出數據，且能在2ms內對每10萬個查找表重新配置其整個架構。

諸如多核CPU、通用圖形處理器GPGPU和獨立FPGA芯片等現有解決方案都可被用來支持如深度學習等先進的人工智能算法；但隨著機器學習架構的發展，它們的局限無法滿足開發人員對硬件不斷攀升的要求。Achronix的Speedcore eFPGA是基于經過驗證的技術，并可為設計人員提供一條途徑，去實現更快速、更小巧的、成本更低且更節能的解決方案，從而支持設計人員根據快速升級的市場需求繼續增加他們的計算能力。

Achronix半導體公司是一家提供高性能，高密度FPGA方案的美國高科技公司。Achronix半導體公司跟Intel的合作讓其可以用業界最先進的22nm 3D FinFET 技術發展新一代的FPGA器件。