英特尔正在推出ARM FPGA,重复!英特尔正在推出ARM FPGA

简介:

英特尔公司在完成对Altera的收购之后,正逐步将微处理器打造成为现场可编程门阵列(简称FPGA)。

英特尔正在推出ARM FPGA,重复!英特尔正在推出ARM FPGA

此次最新推出的Stratix 10家族可谓实现了芯片巨头长久以来的夙愿,将x86内核同FPGA ARM核心共同安置在一块14纳米制程FPGA芯片当中。

这块芯片肩负着光荣的使命,即帮助英特尔公司突破依赖不前的PC与服务器业务,又全面冲击各大新兴市场——包括高性能计算与软件定义网络领域。

英特尔方面指出,其中的四核心64位ARM Cortex-A53处理器将帮助这款芯片在“高端计算与数据密集型应用领域占据一席之地,具体包括数据中心、网络基础设施、云计算以及雷达与成像系统等等。”

与Stratix V相比,即Altera在被芯片巨头收购前的最后一款产品,英特尔表示如今的Stratix 10拥有五倍计算密度与两倍性能提升; 在同等性能之下,功耗降低70%; 单精度运算能力可达10 Tflops; 内存传输带宽则达到1 TBps。

这些设备将被安装在加速及高性能网络套件当中。

Stratix 10“Hyperflex架构”能够使用旁路寄存器——是的,英特尔方面将其称为“超级寄存器”,其与芯片中的各个路由分段相关联,且可作为“全部功能块”的输入结果,具体包括自适应逻辑模块(简称ALM)、嵌入式存储器块以及数字信号处理(简称DSP)块。

这一设计能够绕过单一超级寄存器,因此各设计工具能够自动选择最合适的寄存器位置。英特尔方面指出,这意味着“性能调节操作不再需要占用额外的ALM资源……且不需要额外更改或者增加布局与路由的设计复杂性。”

英特尔公司认为,这套设计还将显著减少片上路由拥塞状况。

感兴趣的朋友可以点击此处查看与该架构相关的白皮书资料,从而了解更多细节信息。

哦,顺带一提,芯片上可是用到了ARM核心——英特尔,ARM,有意思。



原文发布时间为: 2016年10月11日

本文作者:齐丰润

本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 编解码
阿里云服务器计算架构X86/ARM/GPU/FPGA/ASIC/裸金属/超级计算集群有啥区别?
阿里云服务器ECS提供了多种计算架构,包括X86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器及超级计算集群。X86架构常见且通用,适合大多数应用场景;ARM架构具备低功耗优势,适用于长期运行环境;GPU/FPGA/ASIC则针对深度学习、科学计算、视频处理等高性能需求;弹性裸金属服务器与超级计算集群则分别提供物理机级别的性能和高速RDMA互联,满足高性能计算和大规模训练需求。
|
7月前
|
存储 机器学习/深度学习 并行计算
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选,有的用户并不清楚他们之间有何区别,本文主要简单介绍下不同类型的云服务器有何不同,主要特点及适用场景有哪些。
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
|
7月前
|
人工智能 安全 数据安全/隐私保护
叫好不叫座?Arm、英特尔、AMD 等 5 位技术大咖畅聊机密计算技术
机密计算作为一项新兴技术,为我们如何安全处理和计算敏感数据提供了新的视角和解决方案。
|
机器学习/深度学习 存储 弹性计算
阿里云服务器X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC等架构区别及选择参考
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、超级计算集群之分,很多初次接触阿里云服务器的用户并不知道他们之间有何区别,本文来介绍一下阿里云服务器各个架构的特点及适用场景,以供大家了解他们之间的区别,从而对选择哪种架构做一个参考。
1397 2
阿里云服务器X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC等架构区别及选择参考
|
存储 数据采集 Linux
基于Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统
Xines广州星嵌OMAPL138 DSP+ARM+FPGA无人机避障系统方案:前端由FPGA采集数据,通过uPP或EMIF总线传输至DSP;数据被DSP处理之后,被送往ARM,用于应用界面开发、网络转发、SATA硬盘存储等应用;OMAP-L138的DSP或者ARM根据处理结果,将得到的逻辑控制命令送往FPGA,由FPGA控制板载DA实现逻辑输出。
|
测试技术 异构计算
Xines广州星嵌全新FPGA开发板—OMAPL138/C6748 DSP+ARM+FPGA
基于广州星嵌TI OMAP-L138(浮点DSP C6748+ARM9) +Xilinx Spartan-6 FPGA工业核心板
|
机器学习/深度学习 弹性计算 编解码
阿里云服务器架构X86、ARM、GPU/FPGA、裸金属、超级计算详解
阿里云服务器架构X86计算_ARM_GPU/FPGA/ASIC_裸金属_超级计算集群
372 0
|
9天前
|
算法 数据安全/隐私保护 异构计算
基于FPGA的16QAM调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本项目基于FPGA实现了16QAM基带通信系统,包括调制、信道仿真、解调及误码率统计模块。通过Vivado2019.2仿真,设置不同SNR(如8dB、12dB),验证了软解调相较于传统16QAM系统的优越性,误码率显著降低。系统采用Verilog语言编写,详细介绍了16QAM软解调的原理及实现步骤,适用于高性能数据传输场景。
108 69
|
13天前
|
移动开发 算法 数据安全/隐私保护
基于FPGA的QPSK调制+软解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的QPSK调制解调系统,通过Vivado 2019.2进行仿真,展示了在不同信噪比(SNR=1dB, 5dB, 10dB)下的仿真效果。与普通QPSK系统相比,该系统的软解调技术显著降低了误码率。文章还详细阐述了QPSK调制的基本原理、信号采样、判决、解调及软解调的实现过程,并提供了Verilog核心程序代码。
51 26
|
19天前
|
算法 异构计算
基于FPGA的4ASK调制解调系统,包含testbench,高斯信道模块,误码率统计模块,可以设置不同SNR
本文介绍了基于FPGA的4-ASK调制解调系统的算法仿真效果、理论基础及Verilog核心程序。仿真在Vivado2019.2环境下进行,分别测试了SNR为20dB、15dB、10dB时的性能。理论部分概述了4-ASK的工作原理,包括调制、解调过程及其数学模型。Verilog代码实现了4-ASK调制器、加性高斯白噪声(AWGN)信道模拟、解调器及误码率计算模块。
41 8

热门文章

最新文章