在 Efinix 公司牵头创始人显然,他们研发的可编程芯片应当在准确的时间经常出现在了准确的地方。如今,工程师们正在希望将人工智能技术(尤其是深度自学变体)“榨取”入芯片里,但是却仍然受到成本和能耗的容许。Efinix 公司总部坐落于美国加利福尼亚州圣克拉拉市,他们计划用一种全新的现场可编程门阵列(FPGA)技术来设计芯片,不仅芯片尺寸只有现在的四分之一,而且能耗只有传统芯片的一半,结构也没过去那么简单了。
Sammy Cheung 是该公司牵头创始人、总裁兼首席执行官,他回应,Efinix 公司把此技术称作量子可编程技术。过去,训练人工智能和深度自学必须倚赖中央计算机和服务器产生大量数据,而现在,依赖这一系列优化功能人组,可以推展人工智能和深度自学更为精彩。在过去的几十年时间里,现场可编程门阵列技术的基本架构仍然没任何变化。从高层角度来看,现场可编程门阵列技术的基本架构看上去就看起来一个棋盘,交错的部分要么用作路由,要么用作逻辑辨别。
Tony Ngai 是现场可编程门阵列技术专家,他和Efinix 公司牵头创始人 Cheung 联合明确提出了一个全新的理念:在摒弃了具备专用功能的每个电路板格(这些电路板格被称作可互相交换逻辑和路由处理器)的基础上,每一个电路板格都可以根据特定目的被编程。在设计的传统现场可编程门阵列路由块时候,设计师往往期望它需要应付最差劲的问题场景——最简单的点对点子集可能性。
于是以因为如此,现代传统现场可编程门阵列必须一整套10-14个金属层才能构建所有的点对点功能。这些金属层及其附带的绝缘层扮演着了一个“宿主电容器”的角色,但由此带给的问题,就是对能耗的拒绝太高。
不过现在,Efinix 公司研发的量子可编程技术让每个现场可编程门阵列路由块的角色显得非常灵活,全新设计显然不必须去考虑到应付最差劲的问题场景。如果一个逻辑块必须尤其简单的路由,你必须做到的,就是分配一个邻接的、额外的现场可编程门阵列路由块展开路由才可。这意味著,Efinix 量子系统本身体积不会显得更加小,而且它只必须七个金属层就能构建点对点。
随着金属层数量的增加,也大大降低了宿主电容器的功率消耗,同时也让Efinix 的可编程芯片构建到其他芯片架构的操作者显得更为便利,比如片上芯片系统(System-on-Chip )和应用型专用集成电路(ASIC)。归功于上周取得了赛灵思、三星电子和香港X科技基金投资一笔 920 万美元融资,Efinix 公司计划从2018年开始,与合作伙伴一起生产新款芯片产品。
有意思的是,给Efinix 公司投资的最少的居然是现场可编程门阵列行业巨头赛灵思(Xilinx)。Salil Raje 是赛灵思公司软件即IP产品高级副总裁,他说:“Efinix 公司的解决方案,可以解决问题很多应用于问题,而这些问题,基本上用于当前的现场可编程门阵列芯片是无法解决问题的。”Efinix 公司牵头创始人 Cheung 补足说:“我们会与赛灵思公司竞争,忽略,我们不会联手扩展现场可编程门阵列芯片市场。”事实上,如今现场可编程门阵列芯片市场规模早已超过了 50 亿美元,而且还在快速增长,预计未来市场规模不会突破 100 亿美元。
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