רכיבים אלקטרוניים XC7Z030-2FBG484I שבבי ic מעגלים משולבים IC SOC CORTEX-A9 800MHZ 484FCBGA
תכונות המוצר
סוּג | תיאור |
קטגוריה | מעגלים משולבים (ICs)מוטבע |
מר | AMD Xilinx |
סִדרָה | Zynq®-7000 |
חֲבִילָה | מַגָשׁ |
חבילה סטנדרטית | 1 |
סטטוס המוצר | פָּעִיל |
ארכיטקטורה | MCU, FPGA |
מעבד ליבה | Dual ARM® Cortex®-A9 MPCore™ עם CoreSight™ |
גודל פלאש | - |
גודל זיכרון RAM | 256KB |
ציוד היקפי | DMA |
קישוריות | CANbus, EBI/EMI, Ethernet, I²C, MMC/SD/SDIO, SPI, UART/USART, USB OTG |
מְהִירוּת | 800 מגה-הרץ |
תכונות ראשוניות | Kintex™-7 FPGA, 125K תאים לוגיים |
טמפרטורת פעולה | -40°C ~ 100°C (TJ) |
חבילה / מארז | 484-BBGA, FCBGA |
חבילת מכשירי ספק | 484-FCBGA (23×23) |
מספר קלט/פלט | 130 |
מספר מוצר בסיס | XC7Z030 |
ביקוש ל-FPGAs מונע על ידי כרטיסי מאיץ בינה מלאכותית
בשל הגמישות ויכולות המחשוב המהיר שלהם, FPGAs נמצאים בשימוש נרחב בכרטיסי מאיץ בינה מלאכותית.בהשוואה למעבדי GPU, ל-FPGA יש יתרונות ברורים של יעילות אנרגטית;בהשוואה ל-ASICs, ל-FPGAs יש גמישות רבה יותר כדי להתאים את האבולוציה המהירה יותר של רשתות עצביות בינה מלאכותית ולהתעדכן בעדכונים האיטרטיביים של אלגוריתמים.נהנה מהסיכוי הפיתוח הרחב של בינה מלאכותית, הדרישה ל-FPGAs עבור יישומי בינה מלאכותית תמשיך להשתפר בעתיד.לפי SemicoResearch, גודל השוק של FPGAs בתרחישי יישומי בינה מלאכותית ישתפל ב-19-23 ויגיע ל-5.2 מיליארד דולר.בהשוואה לשוק ה-FPGA של 8.3 מיליארד דולר בשנת 21', אי אפשר לזלזל בפוטנציאל ליישומים בבינה מלאכותית.
שוק מבטיח יותר עבור FPGAs הוא מרכז הנתונים
מרכזי נתונים הם אחד משווקי היישומים המתפתחים עבור שבבי FPGA, עם חביון נמוך + תפוקה גבוהה מניחים את חוזקות הליבה של רכיבי FPGA.FPGA של מרכזי נתונים משמשים בעיקר להאצת חומרה ויכולים להשיג האצה משמעותית בעת עיבוד אלגוריתמים מותאמים אישית בהשוואה לפתרונות CPU מסורתיים: לדוגמה, פרויקט Microsoft Catapult השתמש ב-FPGAs במקום פתרונות CPU במרכז הנתונים כדי לעבד את האלגוריתמים המותאמים אישית של Bing מהר יותר פי 40, עם השפעות האצה משמעותיות.כתוצאה מכך, מאיצי FPGA נפרסו על שרתים ב-Microsoft Azure, Amazon AWS ו-AliCloud להאצת מחשוב מאז 2016. בהקשר של המגיפה המאיץ את הטרנספורמציה הדיגיטלית העולמית, דרישות מרכז הנתונים העתידיות לביצועי שבבים יגדלו עוד יותר, ומרכזי נתונים נוספים יאמצו פתרונות שבבי FPGA, שיגדילו גם את נתח הערך של שבבי FPGA בשבבי מרכזי נתונים.
מסחור בקנה מידה גדול של נהיגה אוטונומית מגביר את הביקוש לייצור המוני FPGA
ככל שתעשיית הרכב ממשיכה להתפתח מ-ADAS לנהיגה אוטונומית מלאה, פלטפורמות מחשוב הטרוגניות המשתמשות ב-FPGA יכולות להתמודד עם פיצוץ הנתונים הנגרם על ידי המספר המוגדל של חיישנים, להפחית את זמן התגובה הכולל של המערכת הנגרם על ידי סנכרון ומיזוג חיישנים מרובים, ולהגביר את הגמישות מדרגיות, המאפשרת מדרגיות מחיישני קצה ועד לבקרי תחום, תוך מתן יכולת תכנות דינמית מחדש, הפחתת עלות מערכת ואובדן.בנוסף, FPGAs יכולים לספק פתרונות גמישים, בעלות נמוכה ובעלי ביצועים גבוהים לצרכים ההולכים וגדלים במהירות של מגוון יישומי אלקטרוניקה לרכב.באמצע ה-20 ביוני, למנהיג FPGA Xilinx היו כ-70 מיליון שבבי רכב בשימוש ב-ADAS.
רכישת עסקת Xilinx על ידי AMD התעכבה עד להשלמת 22Q1
לאחר רכישת FPGA Dragon II Altera על ידי אינטל ב-2015, AMD הודיעה באוקטובר 2020 כי היא מתכננת להוציא 35 מיליארד דולר (בצורת מניות) לרכישת Xilinx של ה-FPGA הגדולות בניסיון להרחיב את ה-TAM שלה על ידי כניסה לשוק ה-FPGA תוך העשרת המוצר שלה. קו ליצירת מערכת מחשוב מלאה בעלת ביצועים גבוהים עם מעבדי CPU קיימים, כרטיסי גרפיקה GPU וכרטיסי מחשוב מואץ.על פי החדשות האחרונות ב-31 בדצמבר 21, הרכישה צפויה להסתיים ברבעון 22, עיכוב מהלוח הצפוי המקורי, שכן כל האישורים טרם הושגו.
בעתיד, מונע על ידי גל ה-5G, FPGAs צפויים להשיג עלייה בנפח ובמחיר, בעוד שמובילת FPGA Xilinx תמשיך ליהנות גם מהשחרור הנדרש בשווקי יישומי FPGA כגון AI, מרכזי נתונים ונהיגה אוטונומית .