자일링스, 혁신적인 적응 형 컴퓨팅 가속화 플랫폼 발표



Xilinx, Inc., the leader in adaptive and intelligent computing, today announced a new breakthrough product category called adaptive compute acceleration platform (ACAP) that goes far beyond the capabilities of an FPGA. An ACAP is a highly integrated multi-core heterogeneous compute platform that can be changed at the hardware level to adapt to the needs of a wide range of applications and workloads. An ACAP's adaptability, which can be done dynamically during operation, delivers levels of performance and performance per-watt that is unmatched by CPUs or GPUs.

ACAP는 신흥 빅 데이터 및 인공 지능 시대에 광범위한 애플리케이션을 가속화하는 데 이상적입니다. 여기에는 비디오 트랜스 코딩, 데이터베이스, 데이터 압축, 검색, AI 추론, 유전체학, 머신 비전, 컴퓨팅 스토리지 및 네트워크 가속이 포함됩니다. 소프트웨어 및 하드웨어 개발자는 엔드 포인트, 에지 및 클라우드 애플리케이션을위한 ACAP 기반 제품을 설계 할 수 있습니다. 최초의 ACAP 제품군 인 코드 명 'Everest'는 TSMC 7nm 공정 기술로 개발 될 예정이며 올해 후반에 중단 될 것이다.

자일링스의 사장 겸 CEO 인 빅터 펭 (Victor Peng)은“이것은 FPGA의 발명 이후 업계의 주요 기술 중단과 가장 중요한 엔지니어링 성과입니다. '이 혁신적인 새 아키텍처는 회사를 FPGA를 넘어 하드웨어 개발자 만 지원하는 광범위한 전략의 일부입니다. 데이터 센터와 광범위한 시장에서 ACAP 제품을 채택하면 적응 컴퓨팅의 보급이 가속화되어 지능적이고 연결 가능하며 적응 가능한 세계가 더 빨리 현실화 될 것입니다. '

ACAP 기술 세부 사항
ACAP의 핵심에는 분산 메모리 및 하드웨어 프로그래밍 가능 DSP 블록, 멀티 코어 SoC 및 하나 이상의 소프트웨어 프로그래밍 가능하지만 하드웨어 적응 가능 컴퓨팅 엔진이 모두 네트워크 온 칩 (Network On Chip)을 통해 연결된 차세대 FPGA 패브릭이 있습니다 ( NoC). ACAP는 또한 통합 하드웨어 프로그램 가능 메모리 컨트롤러, 고급 SerDes 기술 및 첨단 RF-ADC / DAC에서 장치 변형에 따라 통합 된 고 대역폭 메모리 (HBM)에 이르기까지 고도로 통합 된 프로그램 가능 I / O 기능을 갖추고 있습니다.

소프트웨어 개발자는 C / C ++, OpenCL 및 Python과 같은 도구를 사용하여 ACAP 기반 시스템을 대상으로 할 수 있습니다. FPGA 도구를 사용하여 RTL 수준에서 ACAP를 프로그래밍 할 수도 있습니다.

Moor Insights & Strategy의 창립자 인 Patrick Moorhead는“이것은 미래 컴퓨팅의 모습입니다. 우리는 며칠 만에 며칠 만에 게놈 시퀀싱을 수행하는 능력에 대해 이야기하고 있습니다. 우리는 데이터 센터가 낮 동안의 비디오 트랜스 코딩 및 야간의 이미지 인식과 같은 컴퓨팅 요구에 따라 워크로드를 변경하도록 서버를 프로그래밍 할 수있는 것에 대해 이야기하고 있습니다. 이것은 중요하다. '

ACAP는 10 억 달러가 넘는 누적 R & D 투자로 4 년 동안 개발 중에 있습니다. Xilinx에는 현재 1,500 명 이상의 하드웨어 및 소프트웨어 엔지니어가 'ACAP and Everest'를 설계하고 있습니다. 주요 고객에게 소프트웨어 도구가 제공되었습니다. 'Everest'는 2018 년에 고객 출하량이 2019 년에 줄어 듭니다.

'에버리스트'퍼포먼스 개선
'Everest' is expected to achieve 20x performance improvement on deep neural networks compared to today's latest 16nm Virtex VU9P FPGA. 'Everest'-based 5G remote radio heads will have 4x the bandwidth versus the latest 16nm-based radios. A wide variety of applications across multiple markets like automotive; industrial, scientific and medical; aerospace and defense; test, measurement and emulation; audio/video and broadcast; and the consumer markets will see a significant performance increase and greater power efficiency.