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Xilinx,四十岁了

 
 
 
发布日期:2025-06-03 12:00   来源:证券之星   阅读量:9810   

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四十年前,一种可以在工程师的办公桌上进行逻辑编程的革命性设备问世了。

Xilinx 开发的现场可编程门阵列 使工程师能够将包含自定义逻辑的比特流下载到桌面编程器中立即运行,而无需等待数周才能从晶圆厂返回芯片。而且,如果出现错误或问题,也可以立即对设备进行重新编程。

AMD产品、软件和解决方案副总裁柯克·萨班(Kirk Saban)告诉eeNews Europe:“我从1999年开始从事FPGA编程,至今已涉足FPGA领域27年。它可能是鲜为人知的半导体类型之一。人们知道什么是CPU,随着人工智能的发展,人们也知道什么是GPU,但对FPGA的了解却较少。”

第一颗芯片 XC2064 于 1985 年 6 月问世,但这当然是经过了多年的研发,以及当年早些时候的设计和流片。它拥有 600 个门电路和 64 个可配置逻辑块,运行频率为 70MHz。但这是一个巨大的进步,让这款芯片载入了半导体名人堂。

“他们最初的目标是将逻辑芯片集成到电路板上,并提供可编程的 I/O,”Saban 说道。“如今,我们已经取得了长足的发展,拥有高速 SERDES、强化 IP、内存控制器、以太网、AI 处理器以及 ARM 嵌入式计算。”

该公司由曾在 Zilog 共事的 Ross Freeman、Bernard Vonderschmitt 和 James Barnett 于 1984 年共同创立。其目标是使用可编程阵列晶体管,而非 LSI Logic 和 VLSI Technology 等公司开发的门阵列,后者的晶体管阵列是通过晶圆厂工艺利用金属层进行“编程”的。赛灵思还率先采用了无晶圆厂工艺,使用精工爱普生的 2.5 微米 CMOS 工艺制造芯片,而无需自行建造晶圆厂。在将晶圆厂出售给 AMD 之前,该公司曾与联华电子 以及 IBM 密切合作。

沃德施密特 从一开始就担任首席执行官,后来由 1996 年从惠普 (HP) 转来的维姆 (Willem) 罗兰茨 (Wim Roelandts) 接替。2008 年,莫舍·加夫列洛夫 (Moshe Gavrielov) 接替罗兰茨的职位,莫舍·加夫列洛夫此前就职于 Cadence Design Systems,目前是 Cadence Design Systems 的董事会成员。

“我很荣幸有机会在过去十年领导赛灵思,”加夫列洛夫在卸任公司第三任首席执行官时表示。2018 年 1 月,曾在 AMD 工作并在四年后监督收购的维克多·彭 接任了加夫列洛夫的职位。

加夫列洛夫表示:“赛灵思于 1985 年发明了全球最成功的可编程逻辑器件,并始终保持领先地位。过去几年,赛灵思凭借卓越的人才团队,不断扩大市场份额,取得了前所未有的优势、机遇和发展势头。”

2022 年 2 月的收购使赛灵思成为 AMD 的自适应和嵌入式计算集团,增加了嵌入式 x86 处理器系列。

“有些事情变了,但很多事情保持不变,”萨班说。“我们自主制定制造投资决策,我们的业务部门还负责嵌入式 CPU、Ryzen 和 Epyc,以及一个定制 ASIC 团队,因此我们已经从纯粹的 FPGA 发展到嵌入式 x86 和定制,并且我们正在利用 AMD 的所有研发资源。”

FPGA 的一个潜在优势是即使在运行过程中也能更改设备的功能。这种部分重新配置允许更改设备模块以替换多个组件,但过程很复杂。这也使得意大利 Mipsology等公司开发的工具能够实现超过 100% 的逻辑阵列利用率。

然而,早在人工智能蓬勃发展之前,人工智能的兴起就已经为企业带来了福音。

“我们的业务部门通常在边缘计算领域比在云端更活跃,”Saban 表示,“我们确实看到边缘推理领域发生了巨大的变化,我们的 CPU 和 FPGA 技术非常适合边缘实时处理。在可编程性快速变化的今天,它充分体现了我们以往的优势。”

21 世纪初,银行和金融机构凭借 Alveo 加速卡成为该技术的主要采用者。

萨班表示:“金融科技行业是早期采用者市场,其工程设计充分利用了实时功能。他们没有使用我们的人工智能工具,而是真正使用了机器学习编译器,他们编写的代码非常底层,因此这更像是一种芯片架构的玩法,而不是边缘人工智能的广泛市场应用,后者需要现代编译器和易用性。”

同时,这些设备也引起了汽车娱乐系统和早期传感器系统开发商的兴趣。

“汽车行业在嵌入式人工智能、ADAS、图像检测、低延迟实时决策等方面处于领先地位,汽车行业正在涌现出大量创新,”他说道。“汽车的制造方式正在发生变化,它正在变成一个带轮子的iPhone。我们从IVI起步,但已发展到ADAS和自动驾驶,并将这种趋势延伸到航空航天领域。”

人们对自主系统、机器人、无人机、汽车等所有领域都兴趣盎然,这些领域对本地化计算的需求巨大,功耗有限,与我们现有的产品非常契合。人形机器人现在也在许多市场备受关注,无论是在危险环境中还是在生产线上。上市时间、现场可编程性、无线更新等基本原则仍然非常重要,我认为这些原则在未来不会改变。

工艺技术

FPGA 非常适合验证新的工艺技术,因为它拥有大量的晶体管阵列和冗余方案,因此低良率不会影响器件的出货。这有助于代工厂改进其工艺。

然而近年来,GPU 一直是流程验证设备,而赛灵思则一直在推动芯片技术,将 FPGA 阵列、高速收发器和现在的 AI 加速器结合起来。

“这已经变成了一个更大的成本问题,”萨班说。“我们退后了一步,但我们仍在研发非常先进的 6nm 工艺,并且正在开发更先进的节点,还有 2nm 工艺。我们可以利用 AMD 在 GPU 上的所有成果,但 FPGA 市场中,能够负担得起 AMD 的份额相对较小。”

“自2011年以来,我们一直在使用各种形式的chiplet,”他说道。“我们与台积电合作开发了Virtex-7的CoWoS。FPGA已经发展到了一种多模策略,低端采用16nm FinFET,而Versal则采用6nm制程,并正在转向更先进的技术。这些年来,这种情况发生了变化。过去,当你迁移到一个新节点时,你会把所有产品都迁移到该节点。”

这也对设备的长期支持产生了影响。虽然40年后才有,但该公司估计,在那40年内出货的30亿台设备中,有多达三分之二至今仍在使用。

“我们的 20nm 部件计划到 2040 年投产,16nm、6nm 和 7nm 部件计划到 2045 年投产,而采用一些热门节点使我们能够做到这一点,”萨班指出。“例如,我们仍在生产的最老的部件 Spartan 6,在 15 到 20 年后,我们仍在出货 40nm 部件,以及所有 28nm 器件、Virtex4 和Virtex 5。

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