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賽靈思亮相世界移動通信大會:已經為5G到來做好準備

Xilinx賽靈思官微 ? 來源:djl ? 作者:賽靈思 ? 2019-07-24 09:19 ? 次閱讀
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在“軟件定義一切”思想的推動下,ASIC方案越來越強調可配置,雖然可配置資源不如FPGA多,但可配置度提升在日益增長。而從性能及系統應用成本優化考慮,FPGA越來越呈現出專用特質,比如RFSoC系列產品,顯然為射頻應用專門做了優化,其命名也更像一顆ASIC。當然,RFSoC似乎在可配置與定制化之間巧妙地找到了平衡點。

2019年是5G(第五代移動通信技術)商用化部署元年,移動通信產業鏈上各核心廠商紛紛從練兵狀態進入實戰狀況,不管以前喊的口號有多大,立的旗子有多高,都要真刀實槍地接受市場檢驗。

在2019上海世界移動通信大會前的新聞發布會上,賽靈思(Xilinx)通信業務部市場總監Gilles Garcia對5G商用化前景進行了分析,他對賽靈思在5G市場表現信心十足,表示賽靈思已經為5G到來做好了全面準備,無論是連接、計算,還是標準適配,賽靈思都有成熟的方案供業界選擇,“三星明確宣布,其5G全線產品都將采用賽靈思的解決方案。”

Gilles Garcia, 賽靈思通信業務部市場總監

RFSoC是賽靈思在5G射頻應用中推出的最重要的產品系列。這是當前“僅有的滿足移動通信所有行業應用需求的單芯片自適應射頻平臺,并具備可擴展性。”RFSoC第一代產品已于2018年實現量產,第二代已于7月初實現量產,第三代產品將于2019年11月量產。5G標準還在不斷修訂,頻譜劃分是其中變化較多的部分,三代產品的模擬帶寬分別為4、5、6GHz,分別應對當時已經明確劃定的5G頻譜規劃,其中第三代產品已完全覆蓋6GHz以下頻段,三代產品都有擴展的毫米波接口,支持24GHz至60GHz區間的毫米波應用波段。

5G射頻開發三大挑戰

Gilles Garcia告訴探索科技techsugar)等媒體,5G應用對射頻開發帶來諸多挑戰。首先,由于更多頻段引入,第五代移動通信技術相比第四代(4G)的無線電管理復雜度大幅上升。

移動通信需要向后兼容,傳統解決方法是每增加一個頻段,就增加一條射頻通路,射頻頻段從2G到4G已經增加很多,5G網絡要能支持4G服務,而且引入了更多頻段,所以射頻模塊如何處理成為設備廠商痛點--復雜度與成本都在持續攀升。過去幾年主流射頻器件廠商市場表現都很好,一方面是智能手機市場當時還在增長,另外一方面就是相比2G、3G手機,4G手機需要更多射頻器件。

賽靈思的RFSoC將射頻信號鏈路集成在單芯片上,采用“射頻直接采樣”技術取代傳統的分立數據轉換器,直接降低了射頻開發的成本及復雜度,并擁有更好的擴展性。

據賽靈思介紹,傳統上大部分系統都采用稱為中頻或零中頻(IF 或 Zero-IF)采樣的模擬化方案,需要將原始信號下變頻到 模數轉換器能支持的采樣頻率。下變頻電路包含混頻器、高質量振蕩器以及其他模擬器件。相比數字化處理方式,模擬電路不夠靈活,需要高度專業化的設計和復雜的器件選擇。

而利用直接射頻采樣技術,可對接收到的射頻信號直接采樣,無需事先進行下變頻。信號被數字化之后,利用數字信號處理技術在更為靈活的數字域中完成下變頻和信號處理。這些射頻ADC支持更高的采樣率,由于數字域有更好的濾波技術,因此能夠更好平衡設計參數制約,得到更佳的動態范圍、信噪比和信號帶寬。

第二個困難是如何管理前傳帶寬(Fronthaul BW)。Gilles Garcia解釋,4G有CPRI連接。5G引入了XRAN、eCPRI、ETH等協議,要實現多協議支持,達到“融合接入”,需要有足夠的帶寬及冗余設計資源來支持還在逐漸演化的5G協議。而RFSoC系列產品能夠提供足夠的帶寬及設計資源。

第三大困難是由于回傳吞吐量增加所導致的實時處理壓力。5G回傳吞吐量將是4G的10倍以上,這樣大的數據量,非常考驗后續處理能力,而FPGA目前仍是大數據實時處理方案的首選。

自適應計算加速

RFSoC第四代產品已經在開發中,賽靈思表示,以目前計劃來看,第四代RFSoC將在2023年實現量產。第四代RFSoC也被稱為Versal平臺。與前三代相比,最大的區別是引入人工智能計算引擎,即自適應計算加速平臺(ACAP)。

自適應計算加速平臺是一個高度集成的多核異構計算平臺,可以在軟硬件兩個層面隨時進行更改,從而更動態地適應5G網絡、數據中心、汽車等應用的工作負載要求。

事實上,Versal系列器件Versal AI Core和Versal Prime的試用版,已經交付到客戶手上。這兩個系列產品每款器件都包含雙核Arm Cortex A72應用處理器,一個雙核Arm Cortex R5F實時處理器,自適應硬件資源超過200萬個邏輯單元,有3000多個位高精度浮點計算優化過的DSP引擎,這些DSP引擎也均經過低延時優化,Versal AI Core器件提供400個AI引擎,專用于人工智能推斷及信號處理工作負載優化。

Gilles Garcia告訴探索科技(techsugar):“我們認為,在5G下一輪部署中,Versal將人工智能和無線算法結合在一起,會帶給賽靈思很大的增長潛力。”

ASIC還是FPGA?

有分析認為,當5G進入商業化部署之后,在成熟應用中將出現專用芯片(ASIC)方案。事實上,已經有一些芯片廠商推出ASIC方案。Gilles Garcia表示,無論是ASIC方案,還是FPGA方案,都會比分立方案更有成本和功耗的優勢。

但ASIC的問題在于難以實現實時更新,標準一有變化時就會過時。從移動通信標準組織(3GPP)的計劃來看,5G標準今年將修改到第17版(R17),而ASIC開發時間通常需要18到24個月,如果現在開始著手開發一顆通信芯片,將鐵定難以支持第17版的新功能。

而賽靈思的可編程系列產品RFSoC,則保留了足夠的彈性與擴展性,容許用戶隨時更新設計來實現對更新后標準的支持。

在筆者看來,實際上不同廠商做產品的思路也在相互融合。在“軟件定義一切”思想的推動下,ASIC方案越來越強調可配置,雖然可配置資源不如FPGA多,但可配置度提升在日益增長。而從性能及系統應用成本優化考慮,FPGA越來越呈現出專用特質,比如RFSoC系列產品,顯然為射頻應用專門做了優化,其命名也更像一顆ASIC。

當然,RFSoC似乎在可配置與定制化之間巧妙地找到了平衡點。既有射頻專用模塊,方便移動通信應用快速開發,又有足夠的可配置資源,可隨時應對需求更新。

其實命名都不重要,不管是ASIC方案,還是FPGA方案,能否被主流市場接受最重要。

“通信應用中ASIC一定會存在,但只能在小眾市場生存,”Gilles Garcia判斷。

“現在營收還不大,2019年估計也就幾千萬美元,未來RFSoC將是賽靈思業務增長的重要推動力之一。”雖然沒有回答筆者關于出貨量預期的問題,但Gilles Garcia樂觀看待RFSoC在移動通信市場的表現。

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