XC7Z020-2CLG484I 新しいオリジナル電子部品集積回路 BGA484 IC SOC CORTEX-A9 766MHZ 484BGA
製品の属性
タイプ | 説明 |
カテゴリー | 集積回路 (IC) |
製造元 | AMDザイリンクス |
シリーズ | Zynq®-7000 |
パッケージ | トレイ |
標準パッケージ | 84 |
製品の状態 | アクティブ |
建築 | MCU、FPGA |
コアプロセッサ | CoreSight™ を備えたデュアル ARM® Cortex®-A9 MPCore™ |
フラッシュサイズ | - |
RAM サイズ | 256KB |
周辺機器 | DMA |
接続性 | CANbus、EBI/EMI、イーサネット、I²C、MMC/SD/SDIO、SPI、UART/USART、USB OTG |
スピード | 766MHz |
主な属性 | Artix™-7 FPGA、85K ロジック セル |
動作温度 | -40℃~100℃(TJ) |
パッケージ・ケース | 484-LFBGA、CSPBGA |
サプライヤーデバイスパッケージ | 484-CSPBGA (19×19) |
I/O数 | 130 |
基本製品番号 | XC7Z020 |
通信はFPGAで最も広く使用されているシナリオです
他のタイプのチップと比較して、FPGA のプログラマビリティ (柔軟性) は、通信プロトコルの継続的な反復アップグレードに非常に適しています。したがって、FPGA チップは無線および有線通信デバイスで広く使用されています。
5G 時代の到来により、FPGA の量と価格は上昇しています。量的には、5G 無線の周波数が高いため、4G と同じカバレッジ目標を達成するには、4G 基地局の約 3 ~ 4 倍の数が必要になります (たとえば、中国では 20 年末までに、中国の移動体通信基地局総数は931万局(年間純増90万局、うち4G基地局総数は575万局)に達し、今後の市場構築規模は数十規模になると予想される何百万もの。同時に、大規模アンテナの列全体の同時処理需要が高いため、5G シングル基地局の FPGA 使用量は、4G シングル基地局と比較して 2 ~ 3 ブロックから 4 ~ 5 ブロックに増加します。その結果、5Gインフラストラクチャおよび端末機器の中核コンポーネントであるFPGAの使用も増加します。単価の観点から見ると、FPGA は主にトランシーバーのベースバンドに使用されます。5G時代にはチャネル数の増加や計算量の増加によりFPGAの使用規模が増大し、FPGAの価格はオンチップリソースと正の相関関係にあるため、単価も上昇すると予想されます。今後さらに増加します。2022 年度第 2 四半期におけるザイリンクスの有線および無線収益は、前年同期比 45.6% 増の 2 億 9,000 万米ドルとなり、総収益の 31% を占めました。
FPGA は、データセンター アクセラレータ、AI アクセラレータ、SmartNIC (インテリジェント ネットワーク カード)、およびネットワーク インフラストラクチャのアクセラレータとして使用できます。近年、人工知能、クラウド コンピューティング、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)、および自動運転のブームにより、FPGA に新たな市場の推進力が与えられ、スペースの増加が促進されています。
AI アクセラレータ カードによって促進される FPGA の需要
FPGA は、その柔軟性と高速コンピューティング機能により、AI アクセラレータ カードに広く使用されています。GPU と比較すると、FPGA にはエネルギー効率において明らかな利点があります。ASIC と比較して、FPGA は、AI ニューラル ネットワークの急速な進化に対応し、アルゴリズムの反復的な更新に対応できる柔軟性が優れています。人工知能の広範な発展の見通しの恩恵を受けて、AI アプリケーション用の FPGA の需要は今後も向上し続けるでしょう。SemicoResearch によると、AI アプリケーション シナリオにおける FPGA の市場規模は 19 ~ 23 年に 3 倍となり、52 億米ドルに達すると予想されています。21 年の 83 億ドルの FPGA 市場と比較すると、AI アプリケーションの可能性を過小評価することはできません。
FPGA にとってより有望な市場はデータセンターです
データセンターは、FPGA チップの新興アプリケーション市場の 1 つであり、低遅延と高スループットが FPGA の中核的な強みとなっています。データ センターの FPGA は主にハードウェア アクセラレーションに使用され、従来の CPU ソリューションと比較してカスタム アルゴリズムを処理する際に大幅な高速化を実現できます。たとえば、Microsoft Catapult プロジェクトでは、データ センターで CPU ソリューションの代わりに FPGA を使用して、Bing のカスタム アルゴリズムを 40 倍高速に処理しました。大きな加速効果をもたらします。その結果、2016 年以降、コンピューティングを高速化するために、FPGA アクセラレータが Microsoft Azure、Amazon AWS、AliCloud のサーバーに導入されてきました。世界的なデジタル変革を加速する疫病の状況において、チップのパフォーマンスに対する将来のデータセンターの要件はさらに高まるでしょう。そしてより多くのデータセンターがFPGAチップソリューションを採用することになり、データセンターチップにおけるFPGAチップの価値シェアも増加するでしょう。