Achronix Semiconductor 7-nm-eFPGA-IP für KI/ML und Networking

FPGAs und damit auch eFPGAs eignen sich für KI und ML-Anwendungen besonders gut.
FPGAs und damit auch eFPGAs eignen sich für KI und ML-Anwendungen besonders gut.

Achronix hat mit Speedcore Gen4 erneut ein IP entwickelt, das die Integration von FPGA-Logik in SoCs erlaubt und deutliche Performance-Gewinne zulässt, bei gleichzeitig verringerter Leistungsaufnahme und Platzbedarf.

Das Speedcore Gen4 e FPGA-IP von Achronix erreicht im Vergleich zur 16-nm-Variante eine um 60 Prozent erhöhte Rechengeschwindigkeit bei der Hälfte der Leistungsaufnahme und 65 Prozent des früheren Platzbedarfs. Mit Speedcore Gen4 stellt Achronix in seiner Bibliothek auch erstmals einen MLP zur Verfügung. MLP steht für Machine Learning Processor. Laut Unternehmensangabe erhöht der Einsatz des MLPs im eFPGA die Systemleistung für KI- und ML-Anwendungen um 300 Prozent im Vergleich zu bisherigen eFPGAs. Die MLP-Blöcke sind hochgradig flexible Rechen-Engines, deren Genauigkeit eingestellt werden kann und die sowohl mit anderen MLPs als auch embedded Memory eng gekoppelt werden können.

Die ACE-Design-Tools von Achronix beinhalten vorkonfigurierte Speedcore Gen4 eFPGA-Beispielinstanzen, mit denen Speedcore Gen4 evaluiert werden kann und zwar hinsichtlich der Leistungsfähigkeit, der Ressourcennutzung und der Kompilierzeiten.