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数日前,英特尔发布了与eASIC的合作消息,下面是其发布的新闻稿的开场白:
英特尔今日发布了与eASIC公司合作开发集成产品的计划,两家公司将同时兼顾处理性能和定制化硬件两方面的要求,以满足数据中心和云中日益增长的定制计算解决方案的需求。这种新的合作将不仅可以在安全性和大数据分析等工作中比传统的现场可编程门阵列(FPGA)提速将近两倍,同时可以将定制专用集成电路(ASIC)的开发上市时间缩短将近一半的时间。
在新闻发布会上,英特尔并没有提及是会单独制造基于eASIC技术的芯片还是打算将eASIC技术与微处理器集成在同一个硅片上。据我猜测,其计划应该是采用某种形式的堆叠封装,但是eASIC和微处理器应该是独立的硅片。eASIC过去采用富士通和GlobalFoundries的晶圆制造技术,这些芯片最先进的工艺节点还停留在28nm。
大多数人都倾向于认为英特尔的这个举动是对于其最近未能成功收购Altera的一个反应,但是我并不这么认为。
eASIC在其新闻稿中写道:
eASIC是一家半导体公司,致力于提供差异化的解决方案,让公司能够快速、高效地交付定制集成电路,为客户的硬件和软件系统创造价值。我们的eASIC解决方案由公司自有的eASIC平台、可轻松复制的ASIC、标准的ASIC和专有的设计工具组成。其中,公司的eASIC平台采用了一种多功能、预定义且可重用的基础阵列和可定制的单掩模层。
如果我理解无误,eASIC的阵列是对单个金属层进行编程。显然,你可以采用这个技术构建数据中心应用中的加速器,但是一旦生产制造以后,它们就不再是可编程的了。而在我看来,现下的数据中心加速器所需要的是能够动态配置加速器以按需执行相应功能的能力,这一刻执行视觉搜索,下一刻就需要执行语音识别。Xilinx和Altera的FPGA就可以做到这一点,我不是很了解Altera的FPGA的能力,但是我知道,Xilinx的FPGA可以在其阵列的一部分运行某种应用的同时其他部分可以执行重编程操作。也就是说,阵列的一部分正在执行语音识别时,阵列的另一部分可以进行用于面部识别的程序刷新。即便Altera的FPGA没有那么灵活,它们依然可以在需要时对整个阵列进行重新编程。数据中心运行的算法当然是变来变去的,所以随着算法的改进而进行bug修复和硬件性能升级的能力非常重要。 |
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