XC7Z020-2CLG484I Litar Bersepadu Komponen Elektronik Asal Baharu BGA484 IC SOC CORTEX-A9 766MHZ 484BGA
Atribut Produk
JENIS | PENERANGAN |
kategori | Litar Bersepadu (IC) |
Mfr | AMD Xilinx |
Siri | Zynq®-7000 |
Pakej | Dulang |
Pakej Standard | 84 |
Status Produk | Aktif |
Seni bina | MCU, FPGA |
Pemproses Teras | Dual ARM® Cortex®-A9 MPCore™ dengan CoreSight™ |
Saiz Denyar | - |
Saiz RAM | 256KB |
Peranti | DMA |
Ketersambungan | CANbus, EBI/EMI, Ethernet, I²C, MMC/SD/SDIO, SPI, UART/USART, USB OTG |
Kelajuan | 766MHz |
Atribut Utama | Artix™-7 FPGA, 85K Sel Logik |
Suhu Operasi | -40°C ~ 100°C (TJ) |
Pakej / Kes | 484-LFBGA, CSPBGA |
Pakej Peranti Pembekal | 484-CSPBGA (19×19) |
Bilangan I/O | 130 |
Nombor Produk Asas | XC7Z020 |
Komunikasi ialah senario yang paling banyak digunakan untuk FPGA
Berbanding dengan jenis cip lain, kebolehprograman (fleksibiliti) FPGA sangat sesuai untuk menaik taraf berulang protokol komunikasi yang berterusan.Oleh itu, cip FPGA digunakan secara meluas dalam peranti komunikasi wayarles dan berwayar.
Dengan kemunculan era 5G, FPGA semakin meningkat dalam jumlah dan harga.Dari segi kuantiti, disebabkan frekuensi radio 5G yang lebih tinggi, untuk mencapai sasaran liputan yang sama seperti 4G, kira-kira 3-4 kali bilangan stesen pangkalan 4G diperlukan (di China, contohnya, menjelang akhir 20, jumlah bilangan stesen pangkalan komunikasi mudah alih di China mencecah 9.31 juta, dengan peningkatan bersih sebanyak 900,000 bagi tahun tersebut, yang mana jumlah stesen pangkalan 4G mencecah 5.75 juta), dan skala pembinaan pasaran masa hadapan dijangka berada dalam puluhan daripada berjuta-juta.Pada masa yang sama, disebabkan permintaan pemprosesan serentak yang tinggi bagi keseluruhan lajur antena berskala besar, penggunaan FPGA bagi stesen pangkalan tunggal 5G akan ditingkatkan daripada 2-3 blok kepada 4-5 blok berbanding stesen pangkalan tunggal 4G.Akibatnya, penggunaan FPGA, komponen teras infrastruktur 5G dan peralatan terminal, juga akan meningkat.Dari segi harga seunit, FPGA digunakan terutamanya dalam jalur asas transceiver.Era 5G akan menyaksikan peningkatan dalam skala FPGA yang digunakan disebabkan oleh peningkatan dalam bilangan saluran dan peningkatan dalam kerumitan pengiraan, dan memandangkan harga FPGA dikaitkan secara positif dengan sumber pada cip, harga unit dijangka akan meningkat lagi pada masa hadapan.TK22Q2, talian wayar Xilinx, dan hasil tanpa wayar meningkat sebanyak 45.6% tahun ke tahun kepada AS$290 juta, menyumbang 31% daripada jumlah hasil.
FPGA boleh digunakan sebagai pemecut pusat data, pemecut AI, SmartNIC (kad rangkaian pintar) dan pemecut dalam infrastruktur rangkaian.Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, ledakan dalam kecerdasan buatan, pengkomputeran awan, pengkomputeran berprestasi tinggi (HPC) dan pemanduan autonomi telah memberikan dorongan pasaran baharu FPGA dan pemangkin ruang tambahan.
Permintaan untuk FPGA yang didorong oleh kad pemecut AI
Oleh kerana fleksibiliti dan keupayaan pengkomputeran berkelajuan tinggi, FPGA digunakan secara meluas dalam kad pemecut AI.Berbanding dengan GPU, FPGA mempunyai kelebihan kecekapan tenaga yang jelas;berbanding dengan ASIC, FPGA mempunyai fleksibiliti yang lebih besar untuk memadankan evolusi rangkaian neural AI yang lebih pantas dan mengikuti kemas kini berulang algoritma.Mendapat manfaat daripada prospek pembangunan luas kecerdasan buatan, permintaan untuk FPGA untuk aplikasi AI akan terus bertambah baik pada masa hadapan.Menurut SemicoResearch, saiz pasaran FPGA dalam senario aplikasi AI akan meningkat tiga kali ganda dalam 19-23 untuk mencapai AS$5.2 bilion.Berbanding dengan pasaran FPGA $8.3 bilion pada '21, potensi aplikasi dalam AI tidak boleh dipandang remeh.
Pasaran yang lebih menjanjikan untuk FPGA ialah pusat data
Pusat data ialah salah satu pasaran aplikasi baru muncul untuk cip FPGA, dengan kependaman rendah + daya pemprosesan tinggi meletakkan kekuatan teras FPGA.FPGA pusat data digunakan terutamanya untuk pecutan perkakasan dan boleh mencapai pecutan yang ketara apabila memproses algoritma tersuai berbanding dengan penyelesaian CPU tradisional: contohnya, projek Microsoft Catapult menggunakan FPGA dan bukannya penyelesaian CPU dalam pusat data untuk memproses algoritma tersuai Bing 40 kali lebih pantas, dengan kesan pecutan yang ketara.Akibatnya, pemecut FPGA telah digunakan pada pelayan dalam Microsoft Azure, Amazon AWS dan AliCloud untuk pecutan pengkomputeran sejak 2016. Dalam konteks wabak yang mempercepatkan transformasi digital global, keperluan pusat data masa hadapan untuk prestasi cip akan terus meningkat, dan lebih banyak pusat data akan menggunakan penyelesaian cip FPGA, yang juga akan meningkatkan bahagian nilai cip FPGA dalam cip pusat data.