Achronix日前宣布为其eFPGA IP解决方案推出Speedcore custom blocks定制单元块。Achronix Speedcore eFGPA嵌入式FPGA可加速数据密集的人工智能(AI)/机器学习、5G移动通信、汽车先进驾驶员辅助系统(ADAS)、数据中心和网络应用。
据悉,Speedcore custom blocks定制单元块可以大幅度地提升性能、功耗和面积效率,并支持以前在FPGA独立芯片上无法实现的功能。利用Speedcore custom blocks定制单元块,客户可以获得ASIC级的效率并同时保持FPGA的灵活性,从而带来了一种可以将功耗和面积降至最低、同时将数据流通量最大化的高效实现方式。
随着新一波智能数据密集型应用的兴起,基于传统的CPU架构已经无法满足这些新应用中计算需求的指数级增长,推动了对全新的、异构的、带有可编程硬件加速器的计算架构的需求。Speedcore eFPGA提供了性能最高而成本最低的硬件加速,而现在借助Speedcore custom blocks定制单元模块,过去在独立FPGA运算结构中运行缓慢且消耗大量资源的功能,都可以面向最高性能和最小片芯面积这些目标进行优化。从以下案例可以了解详情:
“业界领袖对Speedcore custom blocks定制单元块及其可发挥的潜力倍感兴奋,”Achronix Semiconductor市场营销副总裁Steve Mensor表示。“目前与我们合作的公司都在打造下一代异构计算平台和高带宽通信系统,他们正在构建高性能的硬件加速器,可以随着其计算算法的演进而不断调整。现在,Achronix eFPGA IP产品在添加了Speedcore custom blocks定制单元块以后,就使其在拥有可编程性的同时还能够拥有ASIC级的性能以及高片芯面积效率。”
Speedcore Custom Blocks定制单元块的定义过程
Speedcore custom blocks定制单元块由Achronix与其客户共同定义,这需要一个详细的加速工作负载架构分析,作为性能和/或面积瓶颈的重复性功能被评估为潜在目标,有可能被硬化而进入Speedcore custom blocks定制单元块。随后,Achronix将为客户提供一个用于基准测试和评估的新版ACE设计工具,它包含了带有定制单元块的、新的Speedcore eFPGA。根据需求,该过程可以被多次迭代,为客户的系统创建优化的解决方案。
ACE设计工具提供的支持
Achronix的ACE设计工具全面支持Speedcore custom blocks定制单元块,可以与存储器和DSP单元块相同的方式,提供从设计捕获到比特流生产和系统调试等功能。Achronix为每个Speedcore custom blocks定制单元块创建了一种独有图形化用户接口(GUI),它可以管理所有的配置规则。
ACE拥有Speedcore custom blocks定制单元块所有配置的完整的时序细节,支持ACE去完成各种设计基于时序的布局和布线。客户可以用强大的版图规划器来优化设计,并为所有的单元实例去制定局域或者定点的任务安排。ACE还包括一个关键路径分析工具,它可以支持客户去分析时序。客户还可以使用ACE强大的Snapshot嵌入式逻辑分析仪,去创建复杂的触发器并展示Speedcore内的实时信号。
好文章,需要你的鼓励
近期数据显示,2026年5月前企业已宣布约9万个与AI相关的裁员岗位,部分预测称未来五年美国15%的工作将被AI取代。然而,Ramp与Revelio Labs追踪近2.2万家企业的最新报告显示:重度投入AI的企业反而实现了更快的人员增长,包括初级岗位在内的各职能人数均有上升。但这一数据主要来自技术型企业,能否普遍适用仍存疑。报告同时指出,资源匮乏的企业可能在AI浪潮中持续落后。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
AI数据中心开发商向多家电力公司同时提交大负荷接入申请以确定选址,导致区域需求预测虚高、电网投资失衡。美国联邦能源监管委员会(FERC)及ERCOT、PJM、SPP等机构正推动"承诺优先"规划机制,要求项目具备实质性商业承诺方可纳入长期传输规划。谷歌、亚马逊、微软、OpenAI等科技巨头支持建立标准化的项目成熟度评估体系,但各方在具体机制上仍存分歧。发电建设问题尚未被纳入联邦传输改革议程。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。