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FPGA在物联网和边缘计算中的机会与挑战

原标题:FPGA在物联网和边缘计算中的机会与挑战

智能手机市场增速放缓

半导体下游市场的驱动力经历了几个阶段,首先是出货量为亿台量级的个人电脑,后来变成十亿台量级的手机终端和通讯产品,而从2010年开始,以智能手机为代表的智能移动终端掀起了移动互联网的高潮,成为最新的杀手级应用。回顾之前的二三十年,下游电子行业杀手级应用极大的拉动了半导体产业发展,不断激励半导体厂商扩充产能,提升性能,而随着半导体产量提升,半导体价格也很快下降,更便宜更高性能的半导体器件又反过来推动了电子产业加速发展,半导体行业和电子行业相互激励,形成了良好的正反馈。但在目前,智能手机的渗透率已经很高,市场增长率开始减缓,下一个杀手级应用将会是什么?

物联网可能成为下一波的杀手级应用

根据IHS的预测,物联网节点连接数在2025年将会达到700亿。

从数量上来看,物联网将十亿量级的手机终端产品远远抛在后面,很可能将会成为下一波的杀手级应用。但物联网的问题是产品多样化,应用非常分散。我们面对的市场正从单一同质化大规模市场向小规模异质化市场发生变化。对于半导体这种依靠量的行业来说,芯片设计和流片前期投入巨大,没有量就不能产生规模效应,摊销到每块芯片的成本非常高。

FPGA比较适合物联网和边缘计算

目前,三大FPGA公司分别是赛灵思(Xilinx),英特尔旗下的Altera和莱迪思半导体(Lattice),赛灵思和Altera主打高端市场,高端FPGA应用已经拓展到医疗、汽车、数据中心, 通信,云计算,军事科技领域, 自动化测试设备,半导体测试设备等领域。而莱迪思半导体的FPGA主要应用在工业,通信和消费电子领域, 智能型手机两大品牌厂三星电子(Samsung Electronics)、苹果(Apple)都曾采用莱迪思的FPGA芯片。

应对物联网的多样化特点,提供物联网需要的能力,FPGA可能是解决方案之一

FPGA可以通过硬件结构的改变来适应算法的要求,企业可将自己的程序植入这类芯片以实现不同的用途。FPGA高弹性化设计优势也帮助开发者缩短研发时间,应对物联网的多样化定制化需求。从功能上看,FPGA比较适合量大面广,定制化需求多的小批量物联网应用。

除了应对小规模异质化的挑战,物联网需要具备的关键要素还包括:多样的传感器(各类传感器和Sensor Hub),分布式计算能力(云端计算和边缘计算),灵活的连接能力(5G, WIFI, NB-IOT, Lora, Bluetooth, NFC,M2M…),存储能力(存储器和数据中心)和网络安全。

以下从云端计算和边缘计算,网络安全和多传感器融合等几个方面简单分析:

云端计算和人工智能正在使用FPGA

云计算,大数据和人工智能的数据中心正在使用功能强大的CPUs,GPU, TPU和FPGA。赛灵思(Xilinx) 和英特尔(Intel)旗下Altera主要生产许多适合用于数据中心的FPGA芯片,Intel已经开始将其服务器处理器与Altera的FPGA芯片进行配对整合,形成CPU+FPGA的组合模式用于数据中心,单位功耗性能比CPU+GPU模式更高。微软在Azure云端数据中心和人工智能应用中导入Altera的FPGA, 亚马逊(Amazon)也在云端网路中采用赛灵思16纳米UltraScale+系列FPGA芯片,帮助云端服务器实现财务分析、影像处理、安防等功能。

边缘计算的应用开始使用FPGA

物联网边缘计算能力和云端计算能力同样重要,边缘计算可以实时收集和处理各种传感器收集的信息和数据,实时处理现场遇到的紧急事件,及时反馈。实时的与周边的环境和物体进行M2M交互,多个小型处理器提供分布式的异构处理能力,实现数据采集、聚合、加密、处理和传输等功能。

目前,深度学习已经开始部署在小型的移动平台上,很多移动人工智能平台也开始使用FPGA, 可编程特性和灵活部署能力使其切入智能型手机、穿戴式装置、ADAS, 无人机、360度摄影机、 AR/VR等领域。FPGA能够加速机器学习能力,提高并行处理能力,可以满足现场计算需求,并支持高级功能,比如嵌入式语音识别(自然语言人机界面),嵌入式视觉(生物识别或者物体识别)由于FPGA计算方式采用并行方式,其处理效率较DSP大幅提高。比如用CPU(GPU)配上FPGA的方式可以实现对大量车牌或者人脸的并行分析。

个人网络安全和隐私推动FPGA在物联网中发展

除了提供边缘计算能力,还需要保证这些智能产品不会侵犯人类的生活,保护使用者的网络安全和个人隐私,并提供一个友好的人机交互界面。 FPGA 是一个进行算法加密的好地方,作为硬件的FPGA很难被恶意软件读取或者修改,但厂商却也可以进行修改升级。另外,因为收集的信息和数据可以在本地处理,不用全部上传到云端,所以可以保护个人隐私和网络安全。比如苹果的Siri主要依靠云端计算,Apple Pay也有网络安全的需要,那么在iPhone7终端上使用FPGA硬件提供部分个人网络安全功能的推断是合情合理的。

Sensor bub和接口电路是FPGA的重要需求

在未来的物联网世界,智能装置需要的处理多种外界数据,比如温度,压力,位置,加速度等等,处理器需要连接各种各样的模拟数字转换器(ADC),数字模拟转换器(DAC),电流和电压传感器,PCIe、DDR4、SDRAM、高速以太网,电源管理、红外扫描、接口转换等等接口。FPGA桥接接口可以解决接口兼容性的问题。 FPGA可以提供胶合逻辑glue-logic,Lattice的ICE40系列就用在特殊的逻辑电路和接口应用中。在智能家居领域,未来的智能家居的核心在于传感器的融合,比如控制电视,灯,窗帘,冰箱,音乐自动播放,门禁和安防, FPGA并行处理能力非常强,天然具有与多种外界装置接口的能力,并提供低功耗,低延迟。

同时,在未来的物联网时代里,FPGA也面临一些障碍。

FPGA在物联网应用的阻碍之一:功耗

通常的FPGA能量效率低,能耗比较大,因为之前的FPGA大多应用于功耗要求不高的领域,所以并没有添加专门的功耗处理技术。但是如果应用在可穿戴设备或者AR/VR中,必须对芯片功耗做特殊的处理,包括采用晶圆厂的低功耗工艺、降低时钟频率、合理布局时钟树、能源模块开关管理、整体架构的低功耗设计等等技术。

大多数物联网应用程序都需要“永远在线”,物联网终端需要处于待机模式。然而,如果用一个活动状态的处理器来监视用户交互设备,该设备将会消耗大量的能量。如果使用一个附属的低功耗的FPGA来监测传感器、按钮、计步器、运动传感器、光线传感器,语音命令,无线模块,拍摄LED、背光LED,显示待机等模块,直到用户需要才唤醒CPUs。这种方法比用CPU直接管理更省功耗。

一些低功耗的FPGA也已经在市场上出现,比如莱迪思半导体的iCE40 UltraPlus FPGA待机功耗低于100 mW,用于移动设备的实时传感器缓存和分布式处理,功耗低于1 mW。

阻碍FPGA在物联网应用的困难之二:价格

通常FPGA主要应用于视频、工业、通信、汽车等领域,因为这些领域对芯片的使用量少、应用差异化、性能要求稳定等特点,所以这些领域可以接受高溢价。而FPGA门槛极高,是寡头垄断市场,中高端FPGA市场由Xilinx和Intel PSG(Altera)统治,产品毛利率高,价格昂贵,从几十到几万美金都有。所以,价格成为FPGA在物联网中应用的主要障碍。

但是对于消费类应用领域或者未来的物联网应用而言,首要考虑的因素是价格。目前,莱迪思半导体将FPGA的成本控制的比较好,在小型化,低功耗,低成本上面达到一个比较好的优化水平,使得专用ASIC芯片在一定的数量范围内的性价比并不占优势。Altera公司推出的第十代FPGA当中的低端产品——MAX 10 FPGA。Lattice公司针对物联网应用先后推出了iCE40、iCE40 ULTRA等好几款低价格的FPGA芯片

莱迪思半导体的iCE40 UltraPlus (1.1Mb RAM, 8个DSP,多款封装尺寸)可以以极低的价格为厂商提供边缘计算能力,实现传感器到云端的安全算法和加速功能,具备机器学习/片上人工智能(比如低功耗人脸检测)。可编程特性使其切入智能手机、穿可穿戴设备、无人机、360度摄影机等物联网领域。适用于语音识别、手势识别、图像识别、力度感知、图像加速、信号聚合、I3C桥接等。比如最近比较火的麦克风阵列波束形成上也可以应用。

总的来说,在未来的物联网和人工智能时代(包括云端和边缘),FPGA还面临各种CPUs ASICSOC,可重构计算芯片(Reconfigurable Computing Chip, RCC, 以及种类繁多,价格低廉的MCU的竞争,但应对多样化和异质化的物联网世界,FPGA毕竟为我们提供了另外一种可能性。

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