Achronix Speedster7t FPGA如何运用GDDR6满足下一代网络产品的高带宽需求
Achronix半导体公司宣布：推出创新性的、全新的FPGA系列产品，以满足人工智能/机器学习（AI/ML）和高带宽数据加速应用日益增长的需求。
专为处理人工智能/机器学习(AI / ML)、5G基础设施、网络处理、计算存储、测试和测量等应用中的高带宽工作负载而设计
得益于大数据的兴起和计算能力的快速提升，机器学习技术近年来经历了革命性的发展。
Speedster 7t FPGA上的二维片上网络(2D NoC)支持高带宽数据加速应用
将终端用户设备连接到中央电信网络和云的无线接入网(RAN)和相关的核心网络层次结构，对于构建无处不在的蜂窝网络连接至关重要，它将扩大该技术所支持的应用场景的数量和广度。在制定开发和实施5G RAN和核心设备战略时，要对5G的要求有一个深层次的理解，并了解该技术将在何处、如何以及何时发展，有助于管理预期。
Achronix 最新基于台积电（TSMC）的7nm FinFET工艺的Speedster7t FPGA器件包含了革命性的新型二维片上网络（2D NoC）。2D NoC如同在FPGA可编程逻辑结构上运行的高速公路网络一样，为FPGA外部高速接口和内部可编程逻辑的数据传输提供了超高带宽。
Achronix Speedster7t FPGA如何运用GDDR6满足下一代网络产品的高带宽需求
在过去三百年间，工业领域取得了长足的进步。机器设备最初于18世纪问世，主要以水和蒸汽为动力，并引发了18世纪末的工业革命（通常被称为工业1.0）。尽管流水组装线的概念可以追溯到中国古代的青花瓷制作，但直到19世纪末，亨利·福特才设立了第一条电动流水线，形成了工业2.0的框架。
本文根据完整的基准测试，将Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA与GPU解决方案进行比较，在运行同一个Llama2 70B参数模型时，该项基于FPGA的解决方案实现了超越性的LLM推理处理。
部署先进的网络基础设施不仅可以解决数据传输量激增的问题，而且还能在诸如边缘、核心和云端等网络的不同部分进行数据处理。
为了适应未来硬件加速、网络加速对片外存储器的带宽需求，目前市面上的高端FPGA主要采用了两种解决方法。第一种最常见的就是HBM2高带宽存储器，2016年1月，HBM的第二代技术HBM2正式成为工业标准。集成了HBM2存储器的高端FPGA可以提供高达460GB/s的带宽，但是因为HBM2技术工艺要求高，目前芯片的良率和产量都会受到很大的影响，所以集成HBM2的高端FPGA成本一直居高不下。第二种是GDDR6存储器，2018年，GDDR6发布，数据速率达到了16Gbps。Achronix看中了GDDR6在数据存储中的带宽优势，在新一代7nm工艺的Speedster7t FPGA集成了GDDR6硬核控制器，最高可支持高达512GB/s的带宽，同时可以有效地控制使用成本。
