各SFA300リファレンスデザインには300つのCPUクラスターがあり、複数のSFA XNUMXを連動させ、PCIeインターフェイスを介して同期して、さらに強力なソリューションを作成できます。
アクセラレータやカスタムロジックを統合して、パフォーマンスをさらに向上させ、電力要件を最小限に抑えるオプションもあります。
SFA 300を使用すると、8Kビデオ、AI、監視用の顔認識、スマートファクトリー、ブロックチェーンサーバー、医療データ分析などの処理集約型アプリケーション向けに、高速でカスタマイズされたソリューションを作成できます。
データシートはhttps://www.sondrel.com/sfa-300-datasheetからダウンロードできます。
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SondrelのプリンシパルエンジニアリングコンサルタントであるRowanNaylorは、次のように説明しています。「300つのCPUクラスターを備えたASICは、設計が複雑です。ボトルネックなしでチップ内をデータを移動するには、ネットワークオンチップ、マルチ幅データパス、スケーリングおよび分散された内部RAMが必要です。最適なパフォーマンスとデータ競合アービトレーションのための設計全体。 さらに、Armベースのセキュリティサブシステムには、アクティビティ/侵入検知などのデータセキュリティの側面があります。 これはすべてすでにSFA30 IPプラットフォームに含まれているため、顧客のIPに統合するだけで、設計時間とコストを最大XNUMX％削減できます。」
SFA 300フレームワークの設計により、アプリケーションに合わせて拡張できるだけでなく、さまざまな処理能力のソリューションファミリの基盤を形成できます。
まず、CPUのオンとオフの相互接続が標準化されているため、チップのXNUMXつのチャネルのそれぞれが必要とする処理能力に合わせてXNUMXつのCPUを選択できます。
IPブロックと残りのチップの境界での相互接続のこの標準化により、メモリなどの他のほとんどのIPブロックも必要に応じて交換できます。
必要な処理能力がプロセッサのアップグレードによって達成できるよりも大きい場合は、複数のチップをまとめてクラスターを形成し、必要な処理能力を達成できます。制限要因は、チップが増えるにつれて低下するチップ間通信の速度です。一緒にギャング。
これは、より高価なシングルチップソリューションではなく、XNUMXつのチップを数回繰り返すだけでよいため、高性能ソリューションを実現するための低コストの手段です。
一般的なパフォーマンスの数値は、AIの場合はチャネルごとに4 TOPS（Tera Operations Per Second）、DSPの場合はチャネルごとに400 GOPS（Giga Operations Per Second）です。
SFA 300の使用方法の例は、画像とビデオの分析です。 静止画像の場合、顔を見つけたり、サンプルスライド上の血球の数を数えたりすることができ、ニューラルネットはデータ分析のためのより高度な認識を提供することができます。
ビデオの場合、一連の画像として扱うことで、関心のあるオブジェクトの方向と速度を推測できます。
別の例は、ブロックチェーンや暗号通貨マイニングなどのヘビーデューティーナンバークランチです。 最後に、Sondrelの低電力設計に関する専門知識により、SPA 300の電力需要は十分に低く、たとえば、強力な画像処理機能とAIにより自律型ドローンコントローラーとして使用できるドローンなど、バッテリーで駆動できます。ドローンを飛ばします。
SondrelのCEOであるGrahamCurrenは、次のように述べています。 それらを使用することは、それぞれの新しいデザインがゼロから始まっていないことを意味するので、それらは大きな関心を生み出しています。 IPブロックを再利用するという定評のあるアイデアを採用し、それをIPプラットフォーム、つまり、IPプラットフォームとして再利用できる相互接続、I / O、およびIPの構造全体に拡張しました。 コストや遅延が発生する可能性のある問題はすでに分類されているため、リサイクルもリスクを軽減しています。 この方法を使用して競合他社よりも早く製品を市場に投入することは、お客様に大きな商業的利点をもたらします。」
リスクと市場投入までの時間をさらに短縮するために、Sondrelは、設計を完全にテストされた出荷用シリコンに変える完全なターンキーサービスを提供しています。
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