在SoC中添加eFPGA可实现更灵活的设计
任何系统或 soc 架构师最关心的是风险以及如何降低风险。他们不禁要问：
在具有强化系统功能的产品投放市场之前，标准会发生变化吗？
如果新引入的功能不能完全满足需求怎么办？
设计如何经得起未来考验？
传统上，系统架构师会尝试将设计中存在风险的部分与可编程逻辑隔离开来。通常，独立的 fpga 无法提供所需的性能或满足系统功耗和成本目标。进入嵌入式 fpga （efpga），这是 soc 设计人员在降低风险的同时实现设计目标的秘密武器。与使用独立 fpga 相比，在 soc 中添加 efpga 可实现更灵活的设计、更低的功耗、更高的性能和更低的整体系统成本。
选择 efpga 而不是 fpga 的优势有很多。首先，与独立 fpga 相比，efpga 提供了更小的裸片面积，因为取消了允许 pcb 上芯片到芯片连接的整个 i/o 功能，并且嵌入式结构的尺寸专门针对应用需求进行了调整。由于 efpga 的芯片面积最小化，因此 soc 的额外成本很小。
通过放弃独立的 fpga 并将可编程逻辑功能嵌入作为查找表、存储器和 dsp 块的个性化组合，efpga 在信号延迟、带宽、延迟、功率和成本方面提供了根本性的改进。电路板设计变得更容易，同时降低了电源和冷却要求，提高了系统可靠性。从成本和组件数量的角度来看，系统 bom 都得到了改进，因为分立式 fpga 及其所有支持设备（包括电平转换器、稳压器和旁路电容器）都被淘汰了，并且显着节省了 pcb 空间。
在许多情况下，系统架构师将定义他或她自己的自定义模块功能，连同标准逻辑、嵌入式存储器和 dsp 模块一起包含在 efpga 中。这些定制块与 lut、ram 和 dsp 的传统构建块一起集成到逻辑结构中，通过添加优化的功能以减少面积和/或提高目标应用的性能，从而提高 efpga 的能力。
在计算工作量相当大的人工智能 （ai） 应用程序中，训练和推理方面的需求都在不断发展。要在市场上推出专用于特定应用的定制 asic，需要大量的财务资源和上市时间。当芯片上市时，系统架构师可能已经在考虑实现当前 ai 算法的优化版本，这在 asic 流片后是不可能的。与 asic 相比，传统的 fpga 尽管不能理想地满足未来的 ai 要求，但仍将继续以更高的灵活性和可编程性来填补这一空白。
系统架构师一致认为，efpga 集成是一个成功的主张，它可以使 soc 或 asic 适应广泛的高性能计算密集型应用，包括人工智能和机器学习、5g 无线、数据中心、汽车和高性能计算 （hpc） ）。
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