XC7Z020-2CLG484I Нові оригінальні електронні компоненти Інтегральні схеми BGA484 IC SOC CORTEX-A9 766 МГц 484BGA
Атрибути продукту
ТИП | ОПИС |
Категорія | Інтегральні схеми (ІС) |
Виробник | AMD Xilinx |
Серія | Zynq®-7000 |
Пакет | Піднос |
Стандартний пакет | 84 |
Статус продукту | Активний |
Архітектура | MCU, FPGA |
Ядро процесора | Dual ARM® Cortex®-A9 MPCore™ з CoreSight™ |
Розмір спалаху | - |
Розмір оперативної пам'яті | 256 Кб |
Периферійні пристрої | DMA |
Підключення | CANbus, EBI/EMI, Ethernet, I²C, MMC/SD/SDIO, SPI, UART/USART, USB OTG |
швидкість | 766 МГц |
Первинні атрибути | Artix™-7 FPGA, 85K логічних елементів |
Робоча температура | -40°C ~ 100°C (ТДж) |
Пакет / футляр | 484-LFBGA, CSPBGA |
Пакет пристроїв постачальника | 484-CSPBGA (19×19) |
Кількість входів/виходів | 130 |
Базовий номер продукту | XC7Z020 |
Зв'язок є найбільш широко використовуваним сценарієм для FPGA
Порівняно з іншими типами чіпів програмованість (гнучкість) ПЛІС добре підходить для безперервного ітеративного оновлення протоколів зв’язку.Тому мікросхеми FPGA широко використовуються в пристроях бездротового та дротового зв’язку.
З приходом ери 5G обсяг і ціна FPGA зростає.З точки зору кількості, через вищу частоту радіо 5G, щоб досягти такої ж цілі покриття, як і 4G, потрібно приблизно в 3-4 рази більше базових станцій 4G (у Китаї, наприклад, до кінця 20 р. загальна кількість базових станцій мобільного зв’язку в Китаї досягла 9,31 мільйона, із чистим збільшенням на 900 000 за рік, з яких загальна кількість базових станцій 4G досягла 5,75 мільйона), і очікується, що майбутній масштаб будівництва ринку буде в десятки. мільйонів.У той же час, через високий попит на одночасну обробку всієї колони великомасштабних антен, використання FPGA на одиночних базових станціях 5G буде збільшено з 2-3 блоків до 4-5 блоків порівняно з одиночними базовими станціями 4G.У результаті використання FPGA, основного компонента інфраструктури 5G і термінального обладнання, також збільшиться.З точки зору ціни за одиницю, FPGA в основному використовуються в базовій смузі трансиверів.Епоха 5G збільшить масштаб використання FPGA через збільшення кількості каналів і збільшення обчислювальної складності, і оскільки ціна FPGA позитивно корелює з ресурсами на кристалі, очікується, що ціна за одиницю буде збільшуватись у майбутньому.22 квартал 2015 фінансового року, дохід Xilinx від дротового та бездротового зв’язку зріс на 45,6% порівняно з аналогічним періодом минулого року до 290 мільйонів доларів США, що становить 31% від загального доходу.
FPGA можна використовувати як прискорювачі центрів обробки даних, прискорювачі штучного інтелекту, SmartNIC (інтелектуальні мережеві карти) і прискорювачі в мережевій інфраструктурі.В останні роки бум штучного інтелекту, хмарних обчислень, високопродуктивних обчислень (HPC) і автономного водіння дав FPGA новий поштовх на ринку та каталізував додатковий простір.
Попит на ПЛІС, керований картами прискорювача ШІ
Завдяки своїй гнучкості та високошвидкісним обчислювальним можливостям FPGA широко використовуються в картах прискорювачів AI.У порівнянні з графічним процесором, ПЛІС мають очевидні переваги енергоефективності;У порівнянні з ASIC, FPGA мають більшу гнучкість, щоб відповідати швидшій еволюції нейронних мереж штучного інтелекту та не відставати від ітераційних оновлень алгоритмів.Завдяки широким перспективам розвитку штучного інтелекту попит на FPGA для додатків штучного інтелекту продовжуватиме зростати в майбутньому.За даними SemicoResearch, розмір ринку ПЛІС у сценаріях застосування штучного інтелекту збільшиться втричі в 19-23 роках і досягне 5,2 мільярда доларів США.Порівняно з ринком FPGA вартістю 8,3 мільярда доларів США в 21 році, потенціал для застосувань у ШІ не можна недооцінювати.
Більш перспективним ринком для ПЛІС є центр обробки даних
Центри обробки даних є одним із нових ринків додатків для чіпів FPGA з низькою затримкою та високою пропускною здатністю, що є основними перевагами FPGA.FPGA центрів обробки даних в основному використовуються для прискорення апаратного забезпечення та можуть досягти значного прискорення при обробці спеціальних алгоритмів порівняно з традиційними рішеннями ЦП: наприклад, у проекті Microsoft Catapult використовувалися ПЛІС замість рішень ЦП у центрі обробки даних для обробки спеціальних алгоритмів Bing у 40 разів швидше, зі значним ефектом прискорення.Як наслідок, з 2016 року на серверах Microsoft Azure, Amazon AWS і AliCloud розгорнуто прискорювачі FPGA для прискорення обчислень. У контексті епідемії, що прискорює глобальну цифрову трансформацію, вимоги майбутніх центрів обробки даних до продуктивності чіпів будуть ще зростати, і більше центрів обробки даних приймуть чіпи FPGA, що також збільшить частку вартості чіпів FPGA у мікросхемах центрів обробки даних.