芯片短缺下的福音——Xilinx 扩展其Versal系列到边缘设备

近期Xilinx 宣布扩展其 Versal 系列，专注于低功耗和边缘设备。 Xilinx Versal 是多种不同处理器技术组合的产物：FPGA、Arm 内核、快速存储器、AI 引擎、可编程 DSP、硬化存储控制器和 IO；所有这些技术的优势意味着 Versal 可以扩展到高端 Premium（2020 年推出）以及低端边缘设备，所有产品都基于台积电的 7nm 工艺。

ACAP

几年前，Xilinx 发现其客户需求发生了变化：尽管是 FPGA 供应商，但客户想要更类似于常规处理器的产品，同时具有 FPGA 的灵活性。 2018 年，该公司引入了 ACAP（Adaptive Computing Acceleration Platform） 的概念，这是一种自适应计算加速平台，可像传统处理器一样提供强化计算、内存和 IO，同时也提供 FPGA 的大量可编程逻辑和加速引擎。第一款基于 TSMC N7 的高端 ACAP 处理器于 2020 年推出，其中一些带有 HBM，用于高性能工作负载。

可以看出Xilinx 的 ACAP 设计不是采用 100% FPGA的设计，而是将部分芯片面积诸如处理器内核或内存之类的逻辑硬化，允许以更低的功耗和更小的芯片面积提供全系列专用标准化 IP 模块，同时仍然保留了很大一部分芯片面积用于 FPGA ，允许客户部署自定义逻辑解决方案。这对于 AI 来说至关重要，因为算法在不断发展，新框架也在不断形成，不同的计算网络需要不同的资源平衡；芯片上有 FPGA，再加上标准的硬化 IP，这样可以使安装单个产品能够服务多年。

Xilinx Versal AI Edge

关于安装产品十年并必须更新算法这一点，没有什么比使用传统的“边缘”设备更真实的场景了。在“边缘”，我们谈论的是传感器、摄像头、工业系统、商业系统——设备必须在其长安装寿命内使用它所拥有的任何硬件。今天有一些基于 2000 年之前的硬件构建的边缘系统，可以为我们展示这个市场范畴；可以看到随着需求和用例的变化，边缘设备必须更具扩展性。这就是Xilinx的全新 Versal AI Edge 产品组合的目标——不断更新相机、机器人、自动化、医疗和其他市场等设备中的“智能”功能的能力。

Xilinx 的传统 Versal 器件包含多个标量引擎（用于应用的 Arm A72 内核，用于实时的 Arm R5 内核）、智能引擎（AI 模块、DSP）、自适应引擎（FPGA）和 IO（PCIe、DDR、以太网、 MIPI）。对于最大的 Versal 产品而言，它们既庞大又强大，并由可编程的片上网络提供支持；对于 Versal 的 AI Edge 平台，混合了两个新功能。

首先是使用非常靠近标量引擎的加速SRAM。它不是传统的缓存，而是一个带有密集 SRAM 的专用可配置暂存器，访问无需穿越内存总线，可以实现低延迟访问。传统的缓存使用预测算法从主内存中提取数据，但如果程序员知道工作负载，他们可以确保在预测器知道要做什么之前，延迟关键点所需的数据已经被放置在靠近处理器的地方。这个 4 MB 块具有确定性延迟，使实时 R5 也能参与进来，并为 R5 提供 12.8 GB/s 的带宽；它还为 AI 引擎提供 35 GB/s 的带宽，用于需要在该方向上处理的数据。

另一个更新是在 AI 引擎中。最初的 Xilinx Versal 硬件支持两种类型的机器学习：训练和推理。这两种工作负载在计算和内存方面具有不同的优化点，虽然在大型芯片上支持两者很重要，但 Edge 处理器几乎专门用于推理。因此，Xilinx重新配置了内核，并将这些新引擎称为“AIE-ML”。

最简单的 AIE-ML 配置有 8 个 AIE-ML 引擎（在 6W 处理器上），而最大的有 304 个。使它们与普通引擎不同的是每个引擎的本地数据缓存翻倍，额外的内存块用于全局 SRAM 访问，以及对推理特定数据类型的原生支持，例如 INT4 和 BF16。除此之外，乘法器数量也加倍，使 INT8 性能翻倍。

正由于这两个特性的结合，Xilinx声称每瓦性能比传统 GPU 解决方案（与 AGX Xavier 相比）提高 4 倍，计算密度（与 Zynq Ultrascale 相比）提高 10 倍，并且随着 AI 工作负载的变化具有更高的适应性。与此相结合的将是额外的验证，支持垂直行业的多种安全标准。

在Xilinx 的简报中，鉴于当前全球芯片短缺，有一点令我们印象深刻。下图中Xilinx将自己当前的 3 级驾驶汽车解决方案与其新的解决方案进行了比较。

为了实现 3 级驱动，当前的解决方案使用三个处理器，总共 1259 平方毫米的硅面积，同时每个处理器还需要内存等。新的 Versal AI Edge 解决方案取代了所有三个 Zynq FPGA，将 3 个处理器减少到 1 个，在相同功率下面积减少到 529平方毫米，但其计算能力提高了 4 倍。即使汽车制造商为了冗余加倍芯片数量，新的解决方案仍然比以前的解决方案面积更小。

这将成为处理器解决方案的一个关键特性——实际需要多少芯片才能使平台正常工作。更少的硅通常意味着更低的成本和更少的半导体供应压力，从而能够在固定的时间内生产更多产品。虽然大硅片的产能可能不会那么紧张，或者结合其工艺对应的功耗或成本并不是最优，但是如果该行业最终受到硅片产能和封装的限制，这将是一个值得考虑的因素。

虽然Xilinx已经发出公告，其样片需要等到 2022 年上半年才会发布；完整的测试和评估套件将于 2022 年下半年推出。Xilinx 建议如果客户对 AI Edge 平台感兴趣，现在可以使用 Versal AI ACAP VCK190 评估套件开始原型设计，后面对其进行迁移。

AI Edge 处理器的完整规格如下所示， 新的加速器 SRAM 位于前四个处理器上，而AIE-ML 则位于所有 2000 系列部件上。Xilinx表示，所有 AI Edge 处理器都将基于台积电的 N7+ 工艺。

原文链接：

https://www.anandtech.com/show/16750/xilinx-expands-versal-ai-to-the-edge-helping-solve-the-silicon-shortage