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半定制化的FPGA芯片和全定制化的ASIC芯片

智车科技 2018-12-03 11:14 次阅读

当前阶段,GPU 配合 CPU 仍然是 AI 芯片的主流,而后随着视觉、语音、深度学习的算法在 FPGA以及 ASIC芯片上的不断优化,此两者也将逐步占有更多的市场份额,从而与GPU达成长期共存的局面。从长远看,人工智能类脑神经芯片是发展的路径和方向。本文主要介绍半定制化的FPGA芯片和全定制化的 ASIC芯片。

AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一,决定了平台的基础架构和发展生态。

芯片发展历程

AI 芯片按技术架构分类可分为GPU(Graphics Processing Unit,图形处理单元)、半定制化的 FPGA、全定制化 ASIC和神经拟态芯片等。

各个芯片的特点如下:

GPU 通用性强、速度快、效率高,特别适合用在深度学习训练方面,但是性能功耗比较低。

FPGA 具有低能耗、高性能以及可编程等特性,相对于 CPU 与 GPU 有明显的性能或者能耗优势,但对使用者要求高。

ASIC 可以更有针对性地进行硬件层次的优化,从而获得更好的性能、功耗比。但是ASIC 芯片的设计和制造需要大量的资金、较长的研发周期和工程周期,而且深度学习算法仍在快速发展,若深度学习算法发生大的变化,FPGA 能很快改变架构,适应最新的变化,ASIC 类芯片一旦定制则难于进行修改。

当前阶段,GPU 配合 CPU 仍然是 AI 芯片的主流,而后随着视觉、语音、深度学习的算法在 FPGA以及 ASIC芯片上的不断优化,此两者也将逐步占有更多的市场份额,从而与GPU达成长期共存的局面。从长远看,人工智能类脑神经芯片是发展的路径和方向。

本文主要介绍半定制化的FPGA芯片和全定制化的 ASIC芯片。

半定制化的 FPGA

FPGA 是在 PAL、GAL、CPLD 等可编程器件基础上进一步发展的产物。用户可以通过烧入 FPGA 配置文件来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的,比如用户可以把 FPGA 配置成一个微控制器 MCU,使用完毕后可以编辑配置文件把同一个FPGA 配置成一个音频编解码器。因此,它既解决了定制电路灵活性的不足,又克服了原有有可编程器件门电路数有限的缺点。

FPGA 可同时进行数据并行和任务并行计算,在处理特定应用时有更加明显的效率提升。对于某个特定运算,通用 CPU 可能需要多个时钟周期;而 FPGA 可以通过编程重组电路,直接生成专用电路,仅消耗少量甚至一次时钟周期就可完成运算。

此外,由于 FPGA的灵活性,很多使用通用处理器或 ASIC难以实现的底层硬件控制操作技术,利用 FPGA 可以很方便的实现。这个特性为算法的功能实现和优化留出了更大空间。同时 FPGA 一次性成本(光刻掩模制作成本)远低于 ASIC,在芯片需求还未成规模、深度学习算法暂未稳定,需要不断迭代改进的情况下,利用 FPGA 芯片具备可重构的特性来实现半定制的人工智能芯片是最佳选择之一。

功耗方面,从体系结构而言,FPGA 也具有天生的优势。传统的冯氏结构中,执行单元(如 CPU 核)执行任意指令,都需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器及分支跳转处理逻辑参与运行,而 FPGA 每个逻辑单元的功能在重编程(即烧入)时就已经确定,不需要指令,无需共享内存,从而可以极大的降低单位执行的功耗,提高整体的能耗比。

由于 FPGA 具备灵活快速的特点,因此在众多领域都有替代 ASIC 的趋势。FPGA 在人工智能领域的应用如图所示。

FPGA在人工智能领域的应用

全定制化的 ASIC

目前以深度学习为代表的人工智能计算需求,主要采用 GPU、FPGA 等已有的适合并行计算的通用芯片来实现加速。在产业应用没有大规模兴起之时,使用这类已有的通用芯片可以避免专门研发定制芯片(ASIC)的高投入和高风险。但是,由于这类通用芯片设计初衷并非专门针对深度学习,因而天然存在性能、功耗等方面的局限性。随着人工智能应用规模的扩大,这类问题日益突显。

GPU 作为图像处理器,设计初衷是为了应对图像处理中的大规模并行计算。因此,在应用于深度学习算法时,有三个方面的局限性:

第一,应用过程中无法充分发挥并行计算优势。深度学习包含训练和推断两个计算环节,GPU 在深度学习算法训练上非常高效,但对于单一输入进行推断的场合,并行度的优势不能完全发挥;

第二,无法灵活配置硬件结构。GPU 采用 SIMT 计算模式,硬件结构相对固定。目前深度学习算法还未完全稳定,若深度学习算法发生大的变化,GPU 无法像 FPGA 一样可以灵活的配制硬件结构;

第三,运行深度学习算法能效低于 FPGA。

尽管 FPGA 倍受看好,甚至新一代百度大脑也是基于 FPGA 平台研发,但其毕竟不是专门为了适用深度学习算法而研发,实际应用中也存在诸多局限:第一,基本单元的计算能力有限。为了实现可重构特性,FPGA 内部有大量极细粒度的基本单元,但是每个单元的计算能力(主要依靠 LUT 查找表)都远远低于 CPU 和 GPU 中的 ALU 模块;第二,计算资源占比相对较低。为实现可重构特性,FPGA 内部大量资源被用于可配置的片上路由与连线;第三,速度和功耗相对专用定制芯片(ASIC)仍然存在不小差距;第四,FPGA 价格较为昂贵,在规模放量的情况下单块 FPGA 的成本要远高于专用定制芯片。

因此,随着人工智能算法和应用技术的日益发展,以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟,全定制化人工智能ASIC也逐步体现出自身的优势,从事此类芯片研发与应用的国内外比较有代表性的公司如表 1 所示。

ASIC 芯片非常适合人工智能的应用场景。

首先,ASIC的性能提升非常明显。例如英伟达首款专门为深度学习从零开始设计的芯片 Tesla P100 数据处理速度是其 2014 年推出GPU 系列的 12 倍。谷歌为机器学习定制的芯片 TPU 将硬件性能提升至相当于当前芯片按摩尔定律发展 7 年后的水平。正如 CPU 改变了当年庞大的计算机一样,人工智能 ASIC 芯片也将大幅改变如今 AI 硬件设备的面貌。如大名鼎鼎的 AlphaGo 使用了约 170 个图形处理器(GPU)和 1200 个中央处理器(CPU),这些设备需要占用一个机房,还要配备大功率的空调,以及多名专家进行系统维护。而如果全部使用专用芯片,极大可能只需要一个普通收纳盒大小的空间,,且功耗也会大幅降低。

第二,下游需求促进人工智能芯片专用化。从服务器,计算机到无人驾驶汽车、无人机再到智能家居的各类家电,至少数十倍于智能手机体量的设备需要引入感知交互能力和人工智能计算能力。而出于对实时性的要求以及训练数据隐私等考虑,这些应用不可能完全依赖云端,必须要有本地的软硬件基础平台支撑,这将带来海量的人工智能芯片需要。

目前人工智能专用芯片的发展方向包括:主要基于 FPGA 的半定制、针对深度学习算法的全定制和类脑计算芯片 3 个方向。

在芯片需求还未形成规模、深度学习算法暂未稳定,AI 芯片本身需要不断迭代改进的情况下,利用具备可重构特性的 FPGA 芯片来实现半定制的人工智能芯片是最佳选择之一。这类芯片中的杰出代表是国内初创公司深鉴科技,该公司设计了“深度学习处理单元”(Deep Processing Unit,DPU)的芯片,希望以 ASIC 级别的功耗达到优于 GPU 的性能,其第一批产品就是基于 FPGA 平台开发研制出来的。这种半定制芯片虽然依托于 FPGA 平台,但是抽象出了指令集与编译器,可以快速开发、快速迭代,与专用的 FPGA 加速器产品相比,也具有非常明显的优势。

深度学习算法稳定后,AI 芯片可采用 ASIC 设计方法进行全定制,使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优。

原文标题:自动驾驶芯片之——FPGA和ASIC介绍

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BAS16P2 100 V开关二极管

信息 BAS16P2T5G开关二极管是我们广受欢迎的SOT-23三引线器件的衍生产品。它专为开关应用而设计,安装在SOD-923表面该封装非常适合低功率表面贴装应用,其中电路板空间非常宝贵。 极小的SOD-923封装
发表于 04-18 19:13 28次 阅读
BAS16P2 100 V开关二极管

BAS16 (Legacy Fairchild)开关二极管,85 V 200 mA

信息 SOT-23封装中的开关二极管。 高 - 速度切换应用
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BAS16 (Legacy Fairchild)开关二极管,85 V 200 mA

BAS16DXV6 双开关二极管,100 V

信息采用SOT-563封装的双开关二极管。 引脚表面处理:100%无光泽锡(锡) 合格回流焊温度:260°C 超小型SOD-523封装 适用于汽车和其他应用的S前缀,需要独特的现场和控制变更要求; AECQ101合格且PPAP能力 电路图、引脚图和封装图
发表于 04-18 19:13 34次 阅读
BAS16DXV6 双开关二极管,100 V

BAS116T 75 V开关二极管

信息开关二极管专为高速开关应用而设计。该器件采用SC-75表面贴装封装,非常适合自动插入。 低漏电流应用 中速开关时间 这些器件是无铅,无卤素/ BFR,符合RoHS标准
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BAS116T 75 V开关二极管

BAS16H 100 V开关二极管

信息开关二极管专为高速开关应用而设计。 S汽车及其他应用的前缀,需要独特的现场和控制变更要求; AECQ101合格且PPAP能力 电路图、引脚图和封装图
发表于 04-18 19:13 42次 阅读
BAS16H 100 V开关二极管

BAS116L 75 V开关二极管

信息开关二极管专为高速开关应用而设计。该器件采用SOT-23表面贴装封装,非常适合自动插入。 低漏电流应用 中速开关时间 8 mm卷带和卷盘 - 使用BAS116LT1订购7英寸/ 3,000单位卷轴 Pb - 免费套餐。 汽车和其他应用的S前缀,需要独特的站点和控制变更要求; AECQ101合格且PPAP能力 电路图、引脚图和封装图
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BAS116L 75 V开关二极管

BAR43 肖特基二极管

信息 BAR43 此产品是一般用途,适用于许多不同的应用。
发表于 04-18 19:13 42次 阅读
BAR43 肖特基二极管

BAR43C 肖特基二极管

信息 BAR43C 此产品是一般用途,适用于许多不同的应用。
发表于 04-18 19:13 49次 阅读
BAR43C 肖特基二极管

BAR43S 肖特基二极管

信息 BAR43S 此产品是一般用途,适用于许多不同的应用。
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BAR43S 肖特基二极管

BAL99L 70 V开关二极管

信息开关二极管专为高速开关应用而设计。该器件采用SOT-23表面贴装封装,非常适合自动插入。 无铅封装可用 电路图、引脚图和封装图
发表于 04-18 19:13 48次 阅读
BAL99L 70 V开关二极管

A5191HRT 工业HART协议调制解调器

信息 A5191HRT是一款单芯片CMOS调制解调器,适用于高速公路可寻址远程传感器(HART)现场仪表和主机。调制解调器和一些外部无源组件提供满足HART物理层要求所需的所有功能,包括调制,解调,接收滤波,载波检测和发送信号整形。 A5191HRT与SYM20C15引脚兼容。有关引脚与SYM20C15兼容性的详细信息,请参见引脚说明和功能描述部分。 A5191HRT使用每秒1200位的相位连续频移键控(FSK)。为了节省功率,接收电路在发送操作期间被禁用,反之亦然。这提供了HART通信中使用的半双工操作。 低功耗 Bell 202移位频率为1200 Hz和2200 Hz 单芯片,半 - 双工1200比特FSK调制解调器 发送信号波形整形 接收带通滤波器 满足HART物理层要求 CMOS兼容 电路图、引脚图和封装图...
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A5191HRT 工业HART协议调制解调器

CAT25128 128-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

信息 CAT25128是一个128 kb串行CMOS EEPROM器件,内部组织为16kx8位。它具有64字节页写缓冲区,并支持串行外设接口(SPI)协议。该器件通过片选()输入启用。此外,所需的总线信号是时钟输入(SCK),数据输入(SI)和数据输出(SO)线。 输入可用于暂停与CAT25128设备的任何串行通信。该器件具有软件和硬件写保护功能,包括部分和全部阵列保护。片上ECC(纠错码)使该器件适用于高可靠性应用。适用于新产品(Rev. E) ) 20 MHz SPI兼容 1.8 V至5.5 V操作 硬件和软件保护 低功耗CMOS技术 SPI模式(0,0和1,1) 工业和扩展温度范围 自定时写周期 64字节页写缓冲区 块写保护 - 保护1 / 4,1 / 2或全部EEPROM阵列 1,000,000编程/擦除周期 100年数据保留< / li> 8引脚PDIP,SOIC,TSSOP和8焊盘TDFN,UDFN封装 此器件无铅,无卤素/ BFR,符合RoHS标准 具有永久写保护的附加标识页...
发表于 04-18 19:13 40次 阅读
CAT25128 128-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

CAT25256 256-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

信息 CAT25256是一个256 kb串行CMOS EEPROM器件,内部组织为32kx8位。它具有64字节页写缓冲区,并支持串行外设接口(SPI)协议。该器件通过片选()输入启用。此外,所需的总线信号是时钟输入(SCK),数据输入(SI)和数据输出(SO)线。输入可用于暂停与CAT25256设备的任何串行通信。该器件具有软件和硬件写保护功能,包括部分和全部阵列保护。片上ECC(纠错码)使该器件适用于高可靠性应用。适用于新产品(Rev. E) ) 20 MHz(5 V)SPI兼容 1.8 V至5.5 V电源电压范围 SPI模式(0,0)和(1,1) ) 64字节页面写缓冲区 具有永久写保护的附加标识页(新产品) 自定时写周期 硬件和软件保护 100年数据保留 1,000,000编程/擦除周期 低功耗CMOS技术 块写保护< / li> - 保护1 / 4,1 / 2或整个EEPROM阵列 工业和扩展温度范围 8引脚PDIP,SOIC,TSSOP和8焊盘UDFN和TDFN封装 此器件无铅,无卤素/ BFR,符合RoHS标准...
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CAT25256 256-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

CAT25040 4-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

信息 CAT25040是一个4-kb SPI串行CMOS EEPROM器件,内部组织为512x8位。安森美半导体先进的CMOS技术大大降低了器件的功耗要求。它具有16字节页写缓冲区,并支持串行外设接口(SPI)协议。该器件通过片选()启用。此外,所需的总线信号是时钟输入(SCK),数据输入(SI)和数据输出(SO)线。 输入可用于暂停与CAT25040设备的任何串行通信。该器件具有软件和硬件写保护功能,包括部分和全部阵列保护。 20 MHz(5 V)SPI兼容 1.8 V至5.5 V电源电压范围 SPI模式(0,0和1,1) 16字节页面写入缓冲区 自定时写入周期 硬件和软件保护 块写保护 - 保护1 / 4,1 / 2或整个EEPROM阵列 低功耗CMOS技术 1,000,000编程/擦除周期 100年数据保留 工业和扩展温度范围 PDIP,SOIC,TSSOP 8引脚和TDFN,UDFN 8焊盘封装 这些器件无铅,无卤素/ BFR,符合RoHS标准...
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CAT25040 4-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

CAT25160 16-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

信息 CAT25080 / 25160是8-kb / 16-kb串行CMOS EEPROM器件,内部组织为1024x8 / 2048x8位。它们具有32字节页写缓冲区,并支持串行外设接口(SPI)协议。该器件通过片选()输入启用。此外,所需的总线信号是时钟输入(SCK),数据输入(SI)和数据输出(SO)线。 输入可用于暂停与CAT25080 / 25160设备的任何串行通信。这些器件具有软件和硬件写保护功能,包括部分和全部阵列保护。 10 MHz SPI兼容 1.8 V至5.5 V电源电压范围 SPI模式(0,0和1,1) 32字节页写缓冲区 自定时写周期 硬件和软件保护 块写保护 - 保护1 / 4,1 / 2或全部EEPROM阵列 低功耗CMOS技术 1,000,000个编程/擦除周期 100年数据保留 工业和扩展温度范围 符合RoHS标准的8引脚PDIP,SOIC,TSSOP和8焊盘TDFN,UDFN封装...
发表于 04-18 19:13 48次 阅读
CAT25160 16-kb SPI串行CMOS EEPROM存储器

MC10EP32 3.3 V / 5.0 V ECL÷·2分频器

信息 MC10 / 100EP32是一个集成的2分频器,具有差分CLK输入。 V 引脚是内部产生的电源,仅适用于该器件。对于单端输入条件,未使用的差分输入连接到V 作为开关参考电压。 V 也可以重新连接AC耦合输入。使用时,通过0.01μF电容去耦V 和V ,并限制电流源或吸收至0.5mA。不使用时,V 应保持开路。复位引脚是异步的,并在上升沿置位。上电时,内部触发器将达到随机状态;复位允许在系统中同步多个EP32。 100系列包含温度补偿。 350ps典型传播延迟 最大频率> 4 GHz典型 PECL模式工作范围:V = 3.0 V至5.5 V V = 0 V NECL模式工作范围:V = 0 V ,其中V = -3.0 V至-5.5 V 打开输入默认状态< / li> 输入安全钳位 Q输出打开或V 无铅封装可用时默认为低电平 < / DIV>...
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MC10EP32 3.3 V / 5.0 V ECL÷·2分频器