自摩爾定律被提出到現在，它已經伴隨著半導體產業走過了半個多世紀，這個規律揭示了信息技術進步的神速，它讓人們相信，IC制程技術是可以呈現直線式的發展，通過先進的工藝能讓IC產品持續地降低成本，同時提升產品性能。但在今年，這樣的想法或許被打破，業界對摩爾定律的懷疑聲連綿不斷，先是格芯宣布放棄7nm FinFET項目，隨后英特爾延緩7nm工藝的研究進程等等，這些動作凸顯了企業對行業新的看法。未來幾年，摩爾定律是否會真的消失？它是否會改變如今的產業格局？這個不好說，但是放緩的節奏是不可否認的，摩爾定律的變化，給半導體產業帶來了很多的不確定性，這也給eFPGA帶來了發展機遇。

eFPGA迎來了發展良機

對于業界而言，eFPGA并非一種新的技術，早在十多年前就已經出現過，它是嵌入式的FPGA技術。大家對FPGA技術更熟悉，FPGA和ASIC芯片都是應用非常廣泛的，但一直以來，似乎ASIC芯片才是真正的市場主流，并非是FPGA技術的原因，而是它們的制造成本和應用場景所致，相對而言，FPGA或eFPGA的成本更高，除非有特定的場景需求，客戶并不愿意采用價格更昂貴的技術。

隨著芯片技術的發展，ASIC芯片也出現了發展瓶頸，材料和架構的局限讓它們很難滿足某些場景，如AI帶來的算力需求、機器學習應用以及云計算等，大數據和物聯網的進步，帶來了更大的運算需求，eFPGA重新成為市場的香餑餑，這種全新的、異構的、自帶可編程硬件加速器的新技術成為推動半導體產業向前的關鍵驅動力。

據獲悉，目前市面上提供完整的eFPGA技術解決方案的公司并不多，Achronix是其中的佼佼者，它們剛剛入圍全球半導體聯盟2018年最受尊敬的私有半導體公司獎，具備將eFPGA技術嵌入到ASIC芯片中實現量產的能力，Achronix的Speedcore是業界首款向客戶出貨的eFPGA IP產品。

eFPGA技術的優勢和應用

隨著人工智能和機器學習等對大數據處理能力的更高要求，處理器核心數量的增加并不能帶來計算能力的成倍增長，而eFPGA的SoC不僅可以更快速地進行數據處理，同時功耗也更低。但想把FPGA嵌入到SoC中并不是一件簡單的事情，不僅需要擁有FPGA經驗，更需要有IP集成的經驗。Achronix是第一家提供帶有嵌入式系統級別IP的高密度FPGA的供應商，因此使用相同的、經過驗證的技術最終推出了eFPGA產品。

“Achronix很高興能夠走在嵌入式FPGA市場的最前沿，該技術正在迅速地成為許多需要硬件加速的應用的首要選擇”，Achronix市場營銷副總裁Steve Mensor說道。“這些全新的eFPGA Accelerator應用加速項目將使創新的公司和研究機構能夠使用我們的IP和工具去構建下一代的可編程芯片，從而滿足AI / ML和其他計算密集型應用不斷增長的數據和計算量需求。”

人工智能和機器學習的加速器

針對人工智能的應用特點，eFPGA技術提供了一種新的解決方案，利用它在自定義處理器和內存管理技術的優點，嵌入式可編程邏輯通過消除對面積大、功耗高的I/ O電路的需求，縮減了芯片的總面積。Achronix亞太區總經理羅煒亮表示，Achronix的Speedster等許多FPGA架構提供了完全可自定義的邏輯和數字信號處理引擎的混合結構，它們可支持固定和浮點運算，DSP引擎可采用由8位或16位單元來組成一種構建模塊，這種方法可以將它們組合起來以支持更高精度的數據類型，通過用邏輯陣列中的查找表來實現相關邏輯也能夠適用于低精度。Achronix的Speedcore可集成在芯片上的嵌入式FPGA半導體知識產權模塊。

除了計算和網絡基礎設施的通用要求之外，人工智能/機器學習還對高密度和針對性計算產生了顯著增加的需求，MLP模塊是一種高度靈活的計算引擎，它與存儲器緊密耦合，從而為人工智能和機器學習應用提供了性能/功耗比最高和成本最低的解決方案。

Steve Mensor表示，與以前的Achronix FPGA產品相比，新的Achronix機器學習處理器利用了人工智能/機器學習處理的特定屬性，并將這些應用的性能提高了300％。這是通過多種架構性創新來實現的，這些創新可以同時提高每個時鐘周期的性能和操作次數。他提到，Achronix推出的用于人工智能、機器學習和網絡硬件加速應用的第四代Speedcore eFPGA IP產品，與之前一代的Speedcore eFPGA產品相比，Speedcore Gen4的性能提速60％、功耗降低50％、芯片面積縮小65％；新的機器學習處理器單元模塊為人工智能/機器學習應用提供高出300％的性能。這些機器學習處理器支持各種定點和浮點格式，包括Bfloat16、16位、半精度、24位和單元塊浮點，用戶可以通過為其應用選擇最佳精度來實現精度和性能的均衡。

eFPGA技術被稱為最佳的硬件加速器

大數據和網絡帶來巨大的數據處理需求，傳統的多核CPU和SoC需要可編程硬件加速器來預處理和卸載數據，從而提升其計算性能，對于低至中容量應用，獨立的FPGA芯片是一種方便且實際的解決方案，對于高容量應用，eFPGA是最佳解決方案。Steve Mensor表示，要將FPGA嵌入到SoC中首先需要解決FPGA芯片的面積問題，標準的FPGA內核與可編程IO、控制器等面積比接近1：1，Achronix的Speedcoree FPGA直接連接至SoC，不僅能夠將FPGA芯片面積減少一半，使FPGA能夠嵌入到SoC中，還能夠減小CB的尺寸、減少PCB的層數以及提高信號完整性。

Steve Mensor繼續說道，Speedcore以內部連線方式直接連接至SoC，省去了在外置獨立FPGA中可見的大型可編程輸入輸出緩沖，能耗得到了降低。Speedcore省去了對獨立FPGA周邊所有支持性元器件的需求，這些元器件包括電源調節器、時鐘發生器、電平位移器、無源元件和FPGA冷卻器件，成本也就相應的降低。

對于FPGA開發者而言，軟件工具的重要性不言而喻，Achronix為客戶提供ACE設計工具。Steve Mensor表示，Achronix的研究類eFPGA Accelerator應用加速項目和測試芯片類eFPGA Accelerator應用加速項目，將支持研究機構和測試芯片開發人員輕松地獲得Achronix的Speedcore eFPGA技術的許可授權，該項許可包括對接預先配置的、經過流片驗證的Speedcore eFPGA IP以及該公司業內一流的ACE設計工具。

最后，Steve Mensor提到，Achronix已經可以提供基于臺積電（TSMC）的16納米FinFETPlus（16FF）工藝的SpeedcoreIP產品，并且正在開發基于臺積電的7納米工藝的IP。

總結：

隨著機器學習和人工智能的發展，市場對芯片算力的要求與日俱增，廠商在架構和工藝上提升性能的瓶頸逐漸出現，新的FPGA技術可以幫助它們解決這些難題，Achronix的eFPGA技術在性能和功耗上找到了一個平衡點，解決了企業的難題。高性能計算將成為主流的應用，未來eFPGA技術定會在市場上大放異彩，市場份額逐漸增加。