W tym roku przypada 40. rocznica powstania pierwszej komercyjnie dostępnej programowalnej matrycy bramek (FPGA), która wprowadziła ideę reprogramowalnego sprzętu. Tworząc „sprzęt tak elastyczny jak oprogramowanie”, reprogramowalny układ logiczny FPGA zmienił oblicze projektowania z zastosowaniem półprzewodników. Po raz pierwszy programiści mogli zaprojektować układ scalony, a jeśli specyfikacje lub wymagania uległy zmianie w trakcie lub nawet po wyprodukowaniu, mogli przedefiniować jego funkcjonalność umożliwiając wykonywanie innych zadań. Ta elastyczność wpłynęła na szybszy rozwój nowych projektów układów scalonych, przyspieszając czas wprowadzania na rynek nowych produktów i zapewniając alternatywę dla układów ASIC.

Układy FPGA zapoczątkowały model fabless i branżę wartą ponad 10 mld USD

W ciągu ostatnich czterech dekad dostarczono ponad 3 miliardy układów FPGA i adaptacyjnych układów SoC (urządzeń łączących strukturę FPGA z systemem w chipie i innymi silnikami przetwarzania) do ponad 7000 klientów w różnych segmentach rynku.

Ross Freeman (po prawej). Fot. AMD

FPGA został wynaleziony przez nieżyjącego już Rossa Freemana, współzałożyciela Xilinx, Inc. (obecnie część AMD), inżyniera i innowatora, który czuł, że musi istnieć lepszy i bardziej opłacalny sposób projektowania chipów, poza standardowymi urządzeniami ASIC o stałej funkcji. Układy FPGA zapewniły inżynierom swobodę i elastyczność w zakresie zmiany projektów, z możliwością opracowania i zaprojektowania niestandardowego układu w ciągu jednego dnia. Układy FPGA pomogły również zapoczątkować model biznesowy „fabless”, który przekształcił całą branżę półprzewodników. Eliminując potrzebę niestandardowego oprzyrządowania maskującego i związanych z tym jednorazowych kosztów inżynieryjnych, pokazały, że firmy nie muszą posiadać własnych fabryk przyrządów półprzewodnikowych, aby tworzyć przełomowy sprzęt – wystarczy wizja, umiejętności projektowe i układ FPGA.

W ciągu 40 lat od wprowadzenia na rynek pierwszego na świecie komercyjnego układu FPGA (XC2064), stały się one wszechobecne w świecie elektroniki i głęboko zakorzenione w codziennym życiu. Obecnie adaptacyjne urządzenia obliczeniowe, w tym układy FPGA i adaptacyjne układy SoC oraz moduły System-on-Module (SOM), można znaleźć we wszystkim, od samochodów, wagonów kolejowych i sygnalizacji świetlnej, przez roboty, drony, statki kosmiczne i satelity, po sieci bezprzewodowe, sprzęt medyczny i testowy, inteligentne fabryki, centra danych, a nawet systemy transakcyjne wysokiej częstotliwości.

Pierwszy na świecie komercyjny układ FPGA, XC2064, składał się z 85 000 tranzystorów, 64 konfigurowalnych bloków logicznych i 58 bloków I/O. Dla porównania, dzisiejsze najbardziej zaawansowane urządzenia oparte na układach FPGA firmy AMD, takie jak Versal Premium VP1902, zawierają 138 miliardów tranzystorów, 18,5 miliona komórek logicznych, 2654 bloki I/O, do 6864 silników DSP58 oraz szeroki zakres twardego IP dla pamięci, bezpieczeństwa i technologii interfejsowych

Kroki milowe w rozwoju technologii FPGA przez ostatnie 40 lat

• 1985: XC2064 – pierwszy komercyjny układ FPGA;
• 1990: XC4000 i Virtex™ FPGA – pierwsze z wbudowaną pamięcią RAM i DSP dla infrastruktury bezprzewodowej;
• 1999: Wprowadzenie na rynek rodziny układów Spartan – stanowiącej opłacalną alternatywę dla tradycyjnych układów ASIC w zastosowaniach wysokonakładowych;
• 2001: Pierwszy układ FPGA ze zintegrowanym SerDes;
• 2011: Virtex-7 2000T staje się pierwszym w branży produkcyjnym układem w obudowie typu Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS) – pomagając w pionierskim wykorzystaniu zaawansowanych technik integracji 2,5D, które stały się podstawą dla systemów HPC, a obecnie napędzają falę innowacji GPU dla sztucznej inteligencji;
• 2012: Rodzina Zynq – pierwszy adaptacyjny SoC łączący procesory Arm z logiką programowalną;
• 2012: Vivado™ Design Suite – udostępnienie twórcom oprogramowania możliwości projektowania układów FPGA;
• 2019: Premiera pierwszych adaptacyjnych układów SoC Versal – wprowadzenie dedykowanych silników AI i programowalnej sieci na chipie (NOC);
• 2019: Vitis™ Unified Software Platform – oferuje wstępnie zoptymalizowane narzędzia AI i warstwy abstrakcji dla szybszego wnioskowania;
• 2024: Versal AI Edge Series Gen 2 – integracja programowalnych układów logicznych, procesorów, procesorów DSP i silników AI w celu uzyskania pierwszej kompleksowej akceleracji AI w jednym chipie i zasilania nowej generacji aplikacji, które wymagają heterogenicznych, małych opóźnień i energooszczędnych obliczeń;
• 2024: Rodzina układów FPGA Spartan UltraScale+, uzupełniająca nasze bogate portfolio zoptymalizowanych kosztowo układów FPGA i adaptacyjnych układów SoC oraz zapewniająca ekonomiczną i energooszczędną wydajność dla aplikacji wymagających intensywnego wejścia/wyjścia na brzegu sieci.

Wprowadzenie oprogramowania Vivado i Vitis

Oprogramowanie Vivado pozwala programistom usprawnić przepływy pracy, skrócić cykle rozwoju i odblokować wyższą wydajność dzięki zaawansowanym funkcjom, takim jak synteza wysokiego poziomu, optymalizacje uczenia maszynowego i płynna integracja rdzenia IP.

Środowisko programistyczne Vitis™ przyniosło wstępnie zoptymalizowane narzędzia i warstwy abstrakcji, aby przyspieszyć wnioskowanie AI. Najnowsza wersja (2024.2) zawiera nowe funkcje, takie jak samodzielne narzędzie do wbudowanego projektowania C/C++ i ulepszenia upraszczające korzystanie z adaptacyjnych układów SoC AMD Versal z silnikami AI. Nadal inwestujemy w te narzędzia, aby zwiększyć produktywność użytkowników i umożliwić im korzystanie z nowych i ewoluujących typów danych oraz modeli sztucznej inteligencji.

Źródło: AMD

Sztuczna inteligencja na krawędzi

Obecnie większość obciążeń AI działa na układach GPU w centrach danych. Jednak coraz więcej przetwarzania AI odbywa się na brzegu sieci. Technologia FPGA stoi na czele szybkiego rozwoju aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję w szerokim spektrum branż. Układy FPGA i adaptacyjne układy SoC zapewniają niskie opóźnienia w przetwarzaniu danych z czujników w czasie rzeczywistym, umożliwiając przyspieszone wnioskowanie AI na brzegu sieci. A wraz z niedawnym wprowadzeniem mniejszych generatywnych modeli AI, możemy zobaczyć „moment ChatGPT” zbliżający się do krawędzi, gdzie te nowe modele AI mogą działać na urządzeniach brzegowych, czy to na komputerze AI, w pojeździe, robocie fabrycznym, w kosmosie czy w dowolnej aplikacji wbudowanej.

Przykłady adaptacyjnej technologii obliczeniowej:

• NASA – układy FPGA AMD Virtex umożliwiają sztucznej inteligencji na marsjańskich łazikach NASA wykrywanie, dopasowywanie i prostowanie obrazów oraz filtrowanie bezużytecznych danych przed wysłaniem ich z powrotem na Ziemię. Ponadto najnowsze adaptacyjne układy SoC Versal AI Edge klasy kosmicznej zapewniają przyspieszone wnioskowanie AI w kosmosie dzięki ulepszonym silnikom AI zoptymalizowanym pod kątem aplikacji ML.
• Subaru – wybrało adaptacyjny SoC AMD Versal AI Edge Series Gen 2, aby wprowadzić możliwości AI do swojego systemu bezpieczeństwa wspomagającego kierowcę nowej generacji ADAS „EyeSight”.
• SICK – układy FPGA AMD Kintex™ UltraScale+™ i platforma FINN ML pomagają firmie SICK zwiększyć automatyzację fabryk, zapewniając szybkie i dokładne inspekcje paczek.
• Radmantis – adaptacyjne urządzenia SOM AMD Kria™ umożliwiają wnioskowanie AI w czasie rzeczywistym w celu rozwoju zrównoważonej hodowli ryb.
• JR Kyushu – jeden z największych japońskich operatorów szybkich kolei wykorzystuje AMD Kria SOM do przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym dla swojego systemu inspekcji torów opartego na sztucznej inteligencji.
• Clarius – wykorzystuje adaptacyjne układy SoC AMD Zynq UltraScale, aby pomóc sztucznej inteligencji zidentyfikować obszary zainteresowania w ręcznym urządzeniu ultradźwiękowym.

Obliczenia adaptacyjne oparte na FPGA będą nadal napędzać przełomowe aplikacje AI dla zautomatyzowanej jazdy, robotyki i automatyki przemysłowej, sieci 6G, zmian klimatycznych, odkrywania leków, badań naukowych i eksploracji kosmosu. Firma AMD jest zaangażowana w prowadzenie ewolucji tej technologii przez kolejne dziesięciolecia. Deweloperzy pracujący nad produktami nadal wykorzystują technologię FPGA do innowacyjnych projektów układów scalonych, wspomagania weryfikacji sprzętowej i przyspieszania czasu wprowadzania produktów na rynek.

Źródło: materiały prasowe