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Project Everest: Xilinx bringt ersten FPGA mit 7-nm-Technik

Der FPGA-Entwickler Xilinx arbeitet an einer neuen Kombination aus Logik-Chips und schnellem Speicher. Die Plattform ist vor allem für Rechenzentren gedacht, der Fokus des 7-nm-Produkts liegt auf 5G-Systemen und Deep Learning.

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Project Everest
Project Everest (Bild: Xilinx)

Xilinx hat die ACAP, die Adaptive Compute Acceleration Platform, angekündigt. Dahinter verbirgt sich eine Kombination aus programmierbaren Schaltungen, unter anderem einem neuen FPGA (Field Programmable Gate Array), diversen CPU-Kernen, Echtzeitprozessoren und zusätzlich HBM2-Stapelspeicher. Das erste Design wurde als Project Everest entwickelt, es steht im 7-nm-Node bei der TSMC und umfasst bis zu 50 Milliarden Transistoren.

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Project Everest ist genau genommen ein Multi-Chip-Modul (MCM), denn für die Adaptive Compute Acceleration Platform setzt Xilinx unterschiedliche Chips auf einen Träger. Das erklärt auch die hohe Anzahl an Transistoren für die ACAP. Die interne Verbindung übernimmt dabei das Cache Coherent Interconnect for Accelerators, also das CCIX-Fabric. Als I/O kann so neben HBM2 auch beispielsweise DDR4-Speicher angebunden werden. Das MCM umfasst etwa einen Application Processor und einen Realtime Processor, was auf ARM-Kerne hinauslaufen dürfte. Hinzu kommt Xilinx' eigene FPGA-Logik sowie auf Wunsch noch Serdes-Verbindungen oder Radio Frontends.

  • Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)
  • Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)
  • Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)
  • Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)
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  • Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)
  • Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)
Adaptive Compute Acceleration Platform (Bild: Xilinx)

Gedacht ist die Adaptive Compute Acceleration Platform für Datenzentren, wie Xilinx sie als schneller und effizienter ansieht als CPUs oder GPUs oder sogar ASIC, also anwendungsspezifische Chips. Project Everest soll für 5G-Systeme und Deep Learning eingesetzt werden, beispielsweise um Sensoren von IoT-Geräten auszuwerten, Fotos oder Videos aus sozialen Netzwerken zu analysieren, für das Encoding von Livestreams, für Finanzmodelle oder für Spracherkennung. Die ACAP wird per C/C++, OpenCL oder Python angesprochen und kann mit FPGA-Tools neu programmiert und so an Workloads angepasst werden.

Xilinx erwartet das Tape-out des Project Everest im laufenden Jahr, ab 2019 sollen Partner erste Muster der Adaptive Compute Acceleration Platform erhalten. Xilinx ist der größte Fab-lose Hersteller von FPGAs, vor Altera (das seit 2015 ein Teil von Intel ist) sowie Actel (das 2010 von Microsemi übernommen wurde) und Lattice.



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