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Bewegung im FPGA-Markt: Der Technologie-Wettstreit geht weiter

Fortsetzung des Artikels von Teil 1.

Performance erhöht

Mensor: »Dies entspricht der Speicherbandbreite von HBM-basierten FPGAs, bei uns allerdings nur zu einem Bruchteil der Kosten.« Mensor abschließend: »Speedster7t sind eine neue Technologieklasse. Wir nennen sie FPGA+, denn sie kombinieren die Programmierbarkeit von FPGAs mit der Leistungsfähigkeit von ASICs.«

Darüber hinaus hat auch Lattice Semiconductor eine neue Familie vorgestellt: MachX03D. Die neuen FPGAs sind auf Security-Belange optimiert. Gordon Hands, Director of Solutions Marketing bei Lattice Semiconductor: »Die neuen MachX03D-FPGAs verbessern die Security mithilfe von Hardware-basierten Root-of-Trust-Funktionen.« Aus seiner Sicht ist es notwendig, dass während des gesamten Produktlebenszyklus – also von der Fertigung bis zum End of Life – die Security gewährleistet ist. Und genau das können die neuen FPGAs, sie können während des gesamten Lebenszyklus unbefugten Zugriff auf die Firmware und andere Komponenten erkennen, davor schützen und gegebenenfalls auch die alte Firmware wiederherstellen.

Der integrierte Security-Block umfasst eine einzigartige Secure-ID, einen echten Zufallszahlengenerator, Hardware für kryptografische Funktionen wie ECC, AES, SHA, PKC, eine Embedded Secure Configuration-Engine, die gewährleistet, dass ausschließlich FPGA-Konfigurationen aus verlässlicher Quelle installiert werden können, und zwei Chip-interne Konfigurationsspeicher für ausfallsichere Reprogrammierung kompromittierter Komponenten-Firmware.

Darüber hinaus hat Lattice seine SensAI-Plattform verbessert, die Hardware (iCE40-UltraPlus-FPGAs oder ECP5-FPGAs), IP-Cores (zwei CNN-Beschleuniger für die beiden FPGA-Familien), Software-Tools (Neural-Network-Compiler, der die trainierten Caffe- oder TensorFlow-Modelle umsetzt), Referenzdesigns (z.B. Gesichtserkennung, Gestenerkennung) und Design-Dienstleistungen umfasst. »Wir haben im Vergleich zur Vorgängerversion die Performance um den Faktor 10 erhöht.« Dieser Leistungszuwachs wurde mithilfe einem verbesserten CNN-IP erreicht, das mit Leistungsmerkmalen wie 8-bit-Aktivierungsquantisierung, smartem Layer-Merging und Dual-DSP-Engine aufwartet.

Außerdem unterstützen die Tools jetzt auch ML-Frameworks wie Keras, Quantisierungs- und Fraktionierungsschemata für das Training neuronaler Netze sowie ein einfaches Debugging neuronaler Netzwerke über USB.