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FPGA工艺选择的定制方法

Altera公司Ron Wilson?? 2013年06月05日 ?? 收藏1

采用合适的工艺开始定制

工艺特性以不同的方式影响FPGA的不同结构。相似地,不同的应用对这些FPGA结构有不同的要求。结果,在一定时期内,没有一种工艺技术能够为多种应用提供最合适的平台。计划、成本和性能要求促使FPGA中的某些结构采用混合定制方法来实现,以满足FPGA设计对多种工艺选择的要求。

三个例子可以说明这一点。首先,考虑一个单芯片电机控制SoC(图3)。芯片接收来自四个电机的连杆传感器位置数据,都是较高的kHz速率,以较低的MHz速率驱动四个驱动电路板。它连接至中速DDR2 DRAM,进行编码和数据存储,连接至工业以太网,将SoC连接至工厂车间控制网络。


图3.单芯片多轴电机控制器结合了基于单元的DSP电路来计算FOC算法,可编程逻辑对I/O信号进行编码和解码,CPU用于管理和功能安全算法。

芯片实际上支持两项主要任务。第一项是在FPGA DSP模块中进行计算的现场定位控制(FOC)算法,实际上是每一电机大量的矩阵算术。可编程架构中的I/O电路以相对较低的速率和功耗,对位置数据进行解码,对信号进行编码,以便驱动电路板。第二项任务是功能安全封装,一组设计用于保护机器运行以及设备完整性的功能,运行在SoC FPGA的嵌入式ARM Cortex-A9 CPU上。

这一设计有两个很大的难点。第一,客户希望不断提高能效和精度,降低噪声,这些都要求更大的带宽,更复杂的算法,进行FOC计算。因此,应用程序要求使用硬核DSP模块和RAM。第二,成本问题,这个问题更严重。

对形势进行分析,这一应用最关键的FPGA结构是硬核IP模块、模块RAM,以及随着功能安全要求的提高,还有CPU内核。这些模块相应地要求半导体工艺良好的标准单元库,合适的SRAM以及尽可能低的价格。现在,Altera的Cyclone V SoC产品采用了TSMC的28低功耗(28LP)工艺,很好的结合了高性能硬核IP和存储器,降低了成本,可以及时供货。

帮助驾驶员开车

第二个例子是下一代汽车辅助驾驶系统(ADAS)设计。这一SoC接收来自汽车雷达和几个HD视频摄像机的数据,使用图像处理例程和人工智能(AI)算法算出车辆的位置,驱动两个实时显示屏,向车辆控制模块发送命令,进行换挡、刹车和传动系统控制。大部分I/O数据流会通过一对冗余的10G以太网端口。由于严格的推出计划,必须在2013年年中开始系统体系结构设计。

这一系统中的难点是进行大量的视频和雷达信号处理,识别目标,满足分类和AI例程的计算需求,以及大量的本地和外部宽带存储器的需求。这些需求主要依靠可编程架构来满足,使用了DSP硬核IP、模块RAM和外部DRAM。由于计算负载是偶发的,车辆没有移动或者慢速行驶时,计算很少,而计算强度基于环境的复杂度,因此,需要很好地进行功耗管理。这类FPGA需要金属层距和晶体管性能优于目前中端FPGA的工艺,以便满足可编程架构和硬核IP的性能目标。但是,设计最初并不需要FinFET那样的速度和功耗。Altera的20nm产品系列基于TSMC的20nm芯片系统(20SoC)平面工艺,很好的同时实现了带宽、计算性能和可用性。

最后,让我们进一步了解一下近期会怎样。新一代数据中心将不仅仅包括高密度服务器类CPU芯片簇,而且还有大容量的高速FPGA。这些FPGA以及CPU和共享高速缓存将位于超高速本地网中,用作虚拟的动态重新配置网络数据包引擎和计算加速器。

这类芯片要求很高的晶体管密度和金属层距,提高芯片的容量和带宽,特别是,考虑到服务器机架严格的散热和功耗限制以及较高的占空比,这些都限制了动态功耗管理的效率,因此,功耗性能点超出了任何建议的平面晶体管的能力范围。此外,为能够连接超高速数据网络,以支持外部存储器极大的带宽,这些FPGA需要的集成模拟电路性能水平超出了目前针对FPGA所讨论的电路性能。这些应用促使Altera选择了Intel的14nm三栅极工艺。

结论

本文介绍了三种场景,每一种都结合了硬核IP应用、可编程架构应用、存储器带宽,以及I/O带宽,很好地满足了不同半导体工艺的要求。这一工艺实际上就是Altera的定制方法:每一类应用的FPGA性能、余量、计划和成本都能够满足系统要求。最好的选择给系统开发人员带来了明显的优势。

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FPGA? 可编程逻辑? FinFET? Stratix V?

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