fpga比以往任何时候都更容易被非fpga专家访问

Avnet，一个主要的经销商，最近宣布决定大力支持Mipsology的Zebra软件-特别是向其亚洲客户销售软件。Zebra软件据说可以分解fpga的复杂性，帮助设计者加速深度学习推理。

fpga在人工智能推理操作中提供低延迟性能。但是fpga在历史上有一个主要的缺点:它们需要高度专业化(和稀缺)的工程师的专业知识，这些工程师接受过fpga的培训。Mipsology声称这已被证实斑马的软件使原始设备制造商能够将FPGA集成到他们的设计中，而不需要这种专门的FPGA专家。

像Avnet一样，其他几家主要供应商和分销商也在开发解决方案，使fpga更容易被日常设计人员使用。让我们从更多关于Zebra的细节开始。

Zebra:即插即用的FPGA解决方案?

Mipsology解释说，Zebra通过为AI应用程序提供即插即用的解决方案，消除了FPGA专业知识的障碍。这家人工智能软件公司表示，FPGA接入带来的好处远远超过了它们将要取代的cpu和gpu。Mipsology表示，通过Zebra，设计者可以运行由PyTorch、Caffe或TensorFlow等框架定义的神经网络。

Mipsology的斑马图。图片由Xilinx和Mipsology

除了消除以前阻碍fpga部署的技术障碍外，Zebra还使即插即用替代现有解决方案成为可能。致力于开发基于fpga的加速技术的原始设备制造商将能够在不改变代码的情况下做到这一点。

Xilinx的肺泡数据中心加速卡这将是Avnet第一个以斑马为特色的产品。Avnet亚洲供应商业务管理总裁Alan Chui表示:“Avnet的综合设计服务、alvo的一流FPGA加速和Mipsology的Zebra技术的结合，为我们的客户提供了低成本、高性能和长寿命的人工智能神经网络推理解决方案。”

Xilinx为fpga提供“ACAPs”更新

没有一种计算架构能够最适合所有的应用程序。正如Xilinx在its中描述的那样Versal溢价白皮书在美国，直到现在，只有三个选择:

1. 标量处理元素，如cpu。这些方法在复杂的算法中非常有效，这些算法具有由大量库支持的多种决策树。然而，这些方法只能提供有限的可伸缩性。
2. 矢量处理元素，如dsp和gpu，在较窄的可并行计算函数集上表现出更高的效率，但它们有较高的延迟。
3. fpga具有可编程逻辑，可定制为关键延迟，实时应用程序。但在这里，实现算法上的改变是非常耗时的。

Versal Premium集成了三种可编程引擎。图片由赛灵思公司

Xilinx的ACAP，或者自适应计算加速平台，是第一个提供所有三个cpu, dsp / gpu和fpga在一个包。Versal Premium与高带宽片上网络(NoC)相结合，提供了对三种不同处理元素类型的内存映射访问。这种独特的体系结构允许进行更集中的定制，并且比三种原始体系结构中的任何一种单独使用都具有更好的性能。

Xilinx的新ACAP Versal Premium是为网络和云应用程序设计的。

Xilinx的整个的溢价。图片由赛灵思公司

Xilinx表示，Versal Premium提供高度集成、网络化和功率优化的核心。FPGA发明者声称，在可适应的平台上，Versal Premium拥有最高的带宽和计算密度。它是为需要可伸缩和可适应的应用程序加速的云应用程序而设计的。

Xilinx还提供整个的人工智能的核心这是一个主要针对人工智能应用的ACAP。该公司宣称，与目前的服务器级cpu相比，这款处理器的性能将提高100倍。

TI为fpga带来了可堆叠集成电路的能力

“透明国际”的TPS546D24ASWIFT为工程师提供了一种方法，可以将4个集成电路堆叠成4倍的功率，这对功率密集的fpga尤其有用。40a DC-DC降压转换器可在7毫米× 5毫米的LQFN-CLIP(40)封装。其中四个设备可以相互连接，提供160 a的完整输出。

TPS546D24A功能图。图片由德州仪器公司

凭借其独特的可堆叠性，TPS546D24A buck变换器提供了基于fpga的应用程序所需的小尺寸和热性能。最高可达1.5 MHz的切换速度是实现高效率的部分原因。0.9 m ω的低侧MOSFET允许单元实现TI所声称的比竞争的DC-DC降压转换器高3.5%的效率。

SWIFT提供一个PMBus接口，提供一个可选择的内部补偿网络。这将允许设计人员消除多达6个外部补偿组件，将电源的总体尺寸缩小10%以上的大电流FPGA应用。

该设备的一个更重要的特点是最大输出误差小于1%。这是给fpga供电时的一个必要优点，它可以容忍在工作电源电压上的微小变化。

你的花是什么?

如果你是一名专门从事fpga设计的设计师，你对这些新发展有什么想法?它们会影响你处理fpga的方式吗?那些没有经验的工程师呢?您是否认为这些新产品(或其他产品)将fpga降低到对您的设计有意义的水平?请在下面的评论中分享你的反馈。