（文章來源：雷鋒網(wǎng)）

AI正在迅速發(fā)展，對芯片算力和內(nèi)存的要求也越來越高，但摩爾定律的放緩甚至失效讓芯片靠先進(jìn)半導(dǎo)體工藝來提高芯片的性能和能效難度越來越大。此時，無論是在芯片市場耕耘多年的芯片霸主還是科技巨頭都紛紛研發(fā)AI芯片，新的芯片類型和技術(shù)也開始涌現(xiàn)。那么，eFPGA這種嵌入式的FPGA技術(shù)將如何推動AI的發(fā)展？7nm eFPGA的設(shè)計(jì)又將如何被AI的發(fā)展影響？

AI的快速發(fā)展讓智能語音助理幾乎成了手機(jī)的標(biāo)配，也讓智能音箱的出貨量連年上漲。于此同時，越來越多的手機(jī)正在使用AI技術(shù)優(yōu)化拍照的效果以及對相冊的照片進(jìn)行分類。不過這些只是AI技術(shù)現(xiàn)階段一些常見的應(yīng)用，AI算法的不斷演變正在讓AI與更多的行業(yè)和應(yīng)用結(jié)合，新的AI算法無論對芯片的算力還是內(nèi)存等都提出了更高的要求，所有的AI芯片公司都在追求性能更高、功耗更低、面積更小的芯片。

回看芯片性能提升的歷程，在1986年到2003年之間，芯片性能和功耗持續(xù)降低，到了2003年之后，憑借著多核的設(shè)計(jì)以及半導(dǎo)體工藝的進(jìn)步芯片的性能依舊在提升，但摩爾定律顯然已經(jīng)放緩。2015年之后，芯片的提升越來越難，關(guān)于摩爾定律失效的討論越來越多。

因此，CPU、GPU、FPGA、ASIC性能的提升和功耗降低都面臨越來越大的挑戰(zhàn)，另外，從16nm到7nm節(jié)點(diǎn)，芯片制造成本也在大幅提升。對于運(yùn)算速度、數(shù)據(jù)傳輸、內(nèi)存帶寬都有較高要求的AI芯片，如何才能實(shí)現(xiàn)每瓦更高的性能以及更低的成本？

對于AI芯片，越來越多的芯片設(shè)計(jì)公司正在使用多核異構(gòu)的架構(gòu)來提升芯片的效率，滿足深度學(xué)習(xí)算法的需求。除了多核異構(gòu)的架構(gòu)，具體的核的架構(gòu)也都在不斷針對AI優(yōu)化，F(xiàn)PGA也不例外。值得注意的是，成立于2004年總部位于美國的Achronix提供的是嵌入式FPGA技術(shù)。Achronix的Speedcore IP是可以集成到ASIC和SoC之中的嵌入式FPGA（eFPGA），作為可配置的協(xié)處理器和硬件加速器來支持各種各樣的任務(wù)，其比特位導(dǎo)向（bit-oriented）FPGA架構(gòu)，比字段導(dǎo)向（word-oriented）的CPU架構(gòu)更為高效，適用于SQL卸載、在線I/O處理、加密、搜索引擎算法性加速和增強(qiáng)多媒體處理等功能。

除了支持最先進(jìn)的制造工藝，7nm的eFPGA也進(jìn)行了架構(gòu)上的優(yōu)化，其中非常關(guān)鍵的就是將機(jī)器學(xué)習(xí)處理器（MLP）增加到Speedcore可提供的資源邏輯庫單元模塊中。Achronix市場營銷副總裁Steve Mensor表示：“MLP模塊是一種高度靈活的計(jì)算引擎，它與存儲器緊密耦合，利用了人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)處理的特定屬性，將這些應(yīng)用的性能提高了300%?？梢酝瑫r提高每個時鐘周期的性能和操作次數(shù)，一個MLP在1個時鐘周期可以完成1個16×16的運(yùn)算，8個8×8的運(yùn)算，12個6×6的運(yùn)算，16個4×4的運(yùn)算?！?/p>

數(shù)據(jù)類型的支持對機(jī)器學(xué)習(xí)也非常重要，據(jù)悉MLP支持各種定點(diǎn)和浮點(diǎn)格式，包括Bfloat16、16位、半精度、24位和單元塊浮點(diǎn)，也就是說可以根據(jù)應(yīng)用選擇最佳精度來實(shí)現(xiàn)精度和性能的均衡。至于在支持的數(shù)據(jù)類型的支持上是否會有所偏重的問題，Steve告訴雷鋒網(wǎng)他們的eFPGA支持所有的數(shù)據(jù)類型，這也是FPGA可編程行的好處。

雖然能夠支持所有的數(shù)據(jù)類型，但數(shù)據(jù)的存取耗能比計(jì)算耗能更多是所有AI芯片都不得不面對的問題。對此，Steve表示：“每個MLP包括一個循環(huán)寄存器文件（Cyclical Register File），用來存儲重用的權(quán)重或數(shù)據(jù)，無需經(jīng)過LUT，提升處理性能的同時還能降低功耗?！绷硗?，對于對機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算密度比較高的應(yīng)用，如果MLP還不能夠滿足希求，Speedcore Gen4查找表（LUT）可作為補(bǔ)充，可實(shí)現(xiàn)比獨(dú)立FPGA高兩倍的乘法器。

不僅僅是機(jī)器學(xué)習(xí)性能，Steve還表示：“我們的7nm eFPGA的邏輯單元、走線、路由架構(gòu)、內(nèi)存都進(jìn)行了改進(jìn)?！本唧w來說，查找表進(jìn)行了全面的增強(qiáng)，更改包括將ALU的大小加倍、將每個LUT的寄存器數(shù)量加倍、支持7位函數(shù)和一些8位函數(shù)、以及為移位寄存器提供的專用高速連接，縮減面積和功耗并提高性能。另外，路由架構(gòu)借由一種獨(dú)立的專用總線路由結(jié)構(gòu)得到了增強(qiáng)，該路由結(jié)構(gòu)中有專用的總線多路復(fù)用器，可有效地創(chuàng)建分布式的、運(yùn)行時可配置的交換網(wǎng)絡(luò)，并且在業(yè)界首次實(shí)現(xiàn)了將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化應(yīng)用于FPGA互連。

經(jīng)過芯片架構(gòu)的優(yōu)化設(shè)計(jì)以及在7nm工藝的加持下，Speedcore Gen4性能提高了60％、機(jī)器學(xué)習(xí)性能提升300%、功耗降低50％、芯片面積減少65％。AI對eFPGA不止于架構(gòu)方面的改變，Steve表示采用臺積電7nm工藝節(jié)點(diǎn)的Speedcore Gen4將于2019年上半年投入量產(chǎn)，并將在2019年下半年提供用于臺積電16nm和12nm工藝節(jié)點(diǎn)的Speedcore Gen4 eFPGA IP。

當(dāng)然，硬件是根本，軟件也將在AI中發(fā)揮著越來越重要的作用，許多芯片設(shè)計(jì)公司在AI時代也開始更多地與軟件公司進(jìn)行合作，但在發(fā)布會上除了Achronix的ACE設(shè)計(jì)工具，并沒有其他針對AI的軟件。Steve對此表示：“我們作為一家正在快速發(fā)展但規(guī)模還不夠大的公司，目前我們主要是在硬件層面提供穩(wěn)定且性價比高的不同的芯片，我們最高會做到Libiary層，軟件方面則更多地與合作伙伴協(xié)作?！?/p>

至此，我們已經(jīng)了解到，無論從架構(gòu)設(shè)計(jì)還是需求角度，eFPGA都進(jìn)行了優(yōu)化，但還有一個非常關(guān)鍵的問題就是16nm到7nm制程帶來的性能、功耗的提升在成本面前似乎吸引力不足。雖然Steve表示芯片設(shè)計(jì)公司購買7nm eFPGA IP的價格與16nm eFPGA IP的價格相比沒有上漲，但是制造成本的陡增還是會讓許多芯片設(shè)計(jì)公司望而卻步。

Steve表示，7nm eFPGA主要的市場包括對計(jì)算性能和價格有要求的數(shù)據(jù)中心加速、對低功耗計(jì)算有要求的邊緣計(jì)算、有低功耗和低成本要求的存儲器、低功耗高性能并且需要有可編程性的5G基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)加速/智能網(wǎng)卡、自動駕駛。

不過，其中一些應(yīng)用是潛在市場，另外一些則是驅(qū)動Achronix推出7nm eFPGA的關(guān)鍵。Steve指出：“目前我們公司營收最重要的兩個應(yīng)用是5G基礎(chǔ)設(shè)施和智能卡（SmartIC），5G對芯片有高性能和低功耗的要求，因此很多以前用FPGA的公司現(xiàn)在轉(zhuǎn)到了ASIC，但還需要一些靈活性以應(yīng)對協(xié)議的改變。智能卡則是在數(shù)據(jù)傳輸前就進(jìn)行一些數(shù)據(jù)的處理，我們知道數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度都在增加，因此這兩個場景對7nm eFGPA都有很大的需求。數(shù)據(jù)中心以及自動駕駛、存儲都需求明確，至于邊緣計(jì)算最合適的場景則需要看市場的發(fā)展?！?/p>

還值得一提的是，為了能夠加速數(shù)據(jù)中心和汽車等應(yīng)用中機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載，Achronix將其eFPGA與Micron的GDDR6存儲器相結(jié)合，第四代eFPGA中有8個增強(qiáng)的GDDR6存儲器接口，通過這種聯(lián)合解決方案，可以應(yīng)對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中包括存儲大數(shù)據(jù)集、重權(quán)重參數(shù)和存儲器激活；底層硬件需要在處理器和存儲器之間存儲、處理和快速移動數(shù)據(jù)等挑戰(zhàn)。
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