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作者: Michael Seaholm, 泰克科技公司高性能示波器产品经理

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技术改良一直走在行业进步的前沿，但世纪之交以来，随着科技进步明显迅猛发展，消费者经常会对工程师面临的挑战想当然，因为他们觉得工程师本身就是推动世界进步的中坚力量。

作为世界创新的幕后英雄，特别是在电子器件和通信技术方面，工程师们要开发测试设备，验证这些新技术，以把新技术推向市场。这些工程师必须运行尖端技术，处理预测行业和创新未来的挑战。在开创未来的过程中，测试测量工程师面临的基础性创新挑战之一，是确定设计中采用专用集成电路(ASIC)还是现场可编程门阵列(FPGA)。

突破创新中采用ASIC的优势和挑战

在历史上，ASIC一直是测试测量创新的关键组件。通过组建专家团队设计专用电路，开发IP，公司可以给自己的产品架起一条护城河，让公司能够保持自己的产品组合的差异化。除了产品差异化优势外，ASIC的开发成本和复杂度也使得大型公司能够避免行业内卷，因为小型公司和初创企业通常要被迫使用商用部件，进而更多地受限于特定应用或小众应用。

与使用商用部件相比，ASIC通常还会提供每个部件成本优势。由于设计和IP归厂商所有，所以部件生产成本要低于外购的商用部件。由于这种成本优势，开发以ASIC为中心的产品的公司能够获取更多的产品毛利，进而可以获得更多的净利投资于未来创新。

严格的功率预算是新产品开发的另一个焦点，在这方面，ASIC经常要优于FPGA。鉴于FPGA的通用性特点，它在同一应用中要求的工作功率一般要高于ASIC。这会占用表格中的功率预算，所以没有什么优势，可能很难满足工程团队的设计要求。由于ASIC占用的板卡空间通常较小，因此除功率要求方面的优势外，其在板卡空间利用上也是一个优势。

必需指出的是，尽管在突破创新中使用ASIC有许多优势，但它们也带来了许多明显挑战。与竞争对手差异化及避免低端内卷的代价，是ASIC开发的成本和复杂度，这本身就是一把双刃剑。ASIC的特点是，它要么是在产品开发前开发的，要么是与产品开发同时开发的，这会引入明显的风险。在产品成本优势显现前，这会在前期增加项目时间和费用。成功开发ASIC前需要设计、定型、一轮又一轮，可能意味着产品开发开始前，就要用几年的时间开发ASIC。如果约定的路线图和资源规划没有在产品开发时间表很早之前就到位，那么很多公司都会手忙脚乱。

尽管延长项目时间表不是理想的方案，但毫无疑问，在创新中使用ASIC的最大挑战最终落在开发费用上。根据产品类型和ASIC开发的复杂度，新的ASIC可能要花费数十万美元到数千万美元。对公司来说，这么大的前期投入通常是一笔豪赌，公司在许多年内都看不到投资回报，因为ASIC和产品开发时间表真的很长。仅前期投入和项目时间表，就足可以让机构不敢用ASIC，特别是在FPGA也能实现相同效果的应用中，尽管FPGA在节省空间和功率方面较差。

ASIC相对于FPGA的灵活性，也是一个关键考虑因素。ASIC是为其最初预计应用优化的，如果需要改动以适应新功能，或者开发后期发现漏洞，那么ASIC通常不够灵活以适应这些“变动设计”需求。整体上，ASIC功能是固定的，一般要求把产品退回制造商才能处理任何变动。而FPGA则不同，其可以通过固件升级远程实现变动，灵活性强，对客户工作流程的影响要小得多。

ASIC缺乏灵活性还会影响功能定义阶段。工程师需要清楚的全面确定的要求才能开发ASIC。也就是说，所有相关功能定义必须完全定型，才能开始开发，考虑到仿真和布线，这种限制可能会进一步加长计划前端的时间表。FPGA则可以接受松散得多的功能要求，而且可以边用边调整。ASIC缺乏灵活性并不一直是明显的负担，特别是在设计中同时采用FPGA时，而这在商业和工程设计中通常是一个关键考虑因素。

尽管有这么多挑战，但在创新中使用ASIC也有许多优势。除每个部件成本、功率、尺寸和功能等比较细微的优势外，在产品创新中使用ASIC的真正优势是IP及其实现的差异化。但ASIC是不是保持竞争差异化的唯一途径呢？使用FPGA这样的商用部件能否实现差异化呢？

突破创新中采用FPGA的优势和挑战

FPGA已经出现了很长时间，多年来其发展轨迹一直遵循摩尔定律。十年前被视为FPGA的梦幻功能，现在主流部件中都有了，并已经提供给所有项目类型的开发商。随着功率和空间要求的灵活性不断提高，FPGA在许多应用中正和ASIC争夺赛道。

在突破创新中使用FPGA的主要优势，确切地说，就是使用ASIC的劣势：产品开发周期、项目成本、“变动设计”的灵活度。随着FPGA的能力不断提高，以前铁定使用ASIC的最简明的应用现在也不见得再有优势。这种功能的提高通常可以帮助预算紧张的公司或项目及时开发产品，同时使前端的开发时间达到最短，使开发过程及维持阶段的产品灵活性达到最大。

如果一个有吸引力的市场机会迅速出现，正如当今日新月异的技术环境一样，那么使用ASIC是很难及时做出反应的。仅仅是ASIC的开发时间，就可能令公司错过关键市场窗口，让竞争对手占领先机。

与使用基于ASIC的产品相比，使用基于FPGA的产品可以为公司提供所需的反应时间，在市场中获得先发优势。此外，它还可以提前让客户接触产品概念或功能，在产品推出前消除产品风险。在许多情况下，这些优势是使用ASIC实现不了的，即使使用ASIC产品的公司有机会在市场窗口后期提供更多的差异化。

随着FPGA功能的增长，从公司领导层角度很难看到负面效应。项目时间表和预算是考量项目组的传统主要业绩指标，优化这些指标通常被视为最好的决策。实际上，尽管这些优势变得越来越诱人，但它可能会让工程师限入艰难的境地，特别是在开创新的创新技术时。FPGA是为支持一般用途设计的。工程师在新应用或小众应用中使用FPGA越多，产品实现预计目标的难度越大。对试图进入小众市场或应用的公司来说，使用FPGA可能是一个难题。严格的功率要求、空间限制、产品功能、使用基于FPGA的产品开发IP，都可能会给开发带来风险，在某些情况下，不承受ASIC开发的成本和时间负担就实现不了上述目标。

增加的每个部件成本也是一个考虑因素。尽管有很多指标是围绕项目时间表和项目成本的，但围绕毛利和经营利润通常也有严格的指标。尽管FPGA可能能够实现与ASIC相同的工作，但在使用FPGA时每个部件成本明显要高。虽然FPGA能够降低项目成本，但其标准仪器成本一般要高于使用ASIC完成同一工作的仪器。因此，最大的权衡因素之一落在项目成本还是产品成本上。这种权衡通常位于创新内部商业决策的核心，特别是在考虑风险、产品开发周期、设计灵活性及其他工程设计因素时。即使项目成本和产品成本不是明确的权衡因素，在产品开发和突破创新中到底使用FPGA还是ASIC的决策中，它通常也是前几个考虑因素之一。

选择FPGA还是ASIC的最后一个考虑因素是应用本身。鉴于测试测量行业存在着大量的小众应用，试图使用通用FPGA可能会比预期带来更多挑战。如果工程师试图把通用部件放到小众应用中，那么就无法保证这个部件支持预计的产品功能。有时候通过创造性工程设计可能能克服这种挑战，但这会提高项目取消的风险，产生支持关键功能的问题，导致非预计的时间表延迟。在FPGA可能提供时间表优势的同时，没有预见到的设计挑战可能会迅速抵消这些优势，进而抹掉成本优势。如果能够克服这个问题，那么公司就能找到一个仍能打造差异化产品的解决方案，即使没有ASIC，而是通过创造性的增值工程设计，当然并不是所有公司都能实现这一点。

随着行业演进，业界转向把ASIC集成到FPGA中并不奇怪，这推动了FPGA的进一步采用。FPGA厂商已经注意到上面所有这些利弊，他们关注的是优化优势，最大限度减少劣势，通过在FPGA上包括IP，来支持更多的小众应用。随着行业不断演进，预计这些FPGA + ASIC混合部件会继续在各行各业中抢占更多的FPGA市场。

尽管FPGA取得了很大进展，但开发ASIC较使用FPGA仍有明显的优势。那么，将来FPGA会不会完全替代ASIC需求呢？可能不会。但在项目成本审查越来越严的环境中，FPGA会不会成为更快速开发中日益相关的一个选项呢？绝对会。

泰克在突破创新中怎样处理ASIC还是FPGA的问题？

泰克在每个新产品开发中都审慎地考虑是采用ASIC、FPGA还是两者混合。我们会考虑产品成本与项目成本的微妙平衡，并考虑在首选使用ASIC的应用中使用FPGA所要求的工程工作量。尽管最佳方法没有统一答案，但泰克一直受到FPGA增长的鼓舞，在可能的情况下一般会使用FPGA来改善新产品的开发周期。使用FPGA不仅有利于我们的产品开发周期，还可以让泰克工程师在整个产品开发周期中，赶在客户前面获得初步产品功能，尽快把握客户对概念和功能的反馈。

作为一家测试测量领域的创新机构，泰克非常荣幸地拥有行业领先的工程师队伍，能够在不使用ASIC的情况下实现差异化，通过当今市场上没有的独特的解决方案对行业趋势和客户需求作出快速反应。泰克最新推出的创新产品都有力地证明了这一点。我们的TMT4裕度测试仪基于Intel Stratix 10 FPGA，提供了颠覆行业的功能，用以评估PCIe Gen 3和Gen 4器件的链路健康状况。泰克为拥有这样的工程师团队，能够在FPGA平台上构建这样的差异化产品而深感骄傲，它展示了在创新技术核心使用FPGA可以怎样创造及保持差异化。

如需进一步了解这一全新产品，了解在基于FPGA的平台可以怎样构建差异化，敬请访问TMT4产品页面https://www.tek.com.cn/products/pciemargintester。

关于泰克科技

泰克公司总部位于美国俄勒冈州毕佛顿市，致力提供创新、精确、操作简便的测试、测量和监测解决方案，解决各种问题，释放洞察力，推动创新能力。70多年来，泰克一直走在数字时代前沿。欢迎加入我们的创新之旅，敬请登录：tek.com.cn

稿源：美通社

近日，浪潮信息与上海华胄网络科技有限公司、合肥邦云信息科技有限公司、深圳悠加科技有限公司、北京景阳雷诺科技有限公司、浙江名都科技有限公司等5家公司签署AIStation分销商合作协议，并推出AIStation Try&Buy计划，用户可免费申请试用。上述5家公司成为浪潮AIStation智能业务生产创新平台的区域重点分销商，将为当地客户和元脑伙伴提供更好的服务，提升用户使用体验，携手推进人工智能应用落地。

浪潮AIStation智能业务生产创新平台实现业内首次对多元算力芯片的高效算力调度，目前已经可以支持国际国内多种领先芯片的算力调度和管理，能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持。AIStation具有业内领先的GPU细粒度切分技术，可以大幅提升GPU的资源利用率，可支持超过数千节点AI服务器的超大规模人工智能集群调度管理，基于容器化技术简化算力调度过程，帮助用户摆脱在大规模AI计算集群中进行算力选择、算力适配等繁杂工作，提高调度效率。实现资源敏捷调配，使得资源利用率得以大幅提升；强大的平台调度机制可以应对需求突发场景在几分钟内自动完成服务扩容；支持多源模型统一部署，模型部署时间从数天缩短到几分钟，从而实现业务快速上线。AIStation可支持百万级高并发的大规模AI推理服务场景，服务响应平均延迟低于1ms。

浪潮授权AIStation重点分销商，旨在更好地服务区域客户，提升交付体验，缩短响应时间。同时聚合浪潮和合作伙伴的优质AI能力，加强面向行业场景的元脑解决方案的开发和推广，支撑、加速行业智能的构建，最终成就用户完成业务智能转型升级。首批AIStation重点分销商均为浪潮在各区域的资深分销商，在当地市场深耕多年，具备强大的技术实力和交付能力，能够为当地客户打造更具针对性的软硬件一体化解决方案。

同时，浪潮推出AIStation Try&Buy计划。即日起感兴趣用户可向上述AIStation分销商提交申请，免费试用这款智能业务生产创新平台，体验其带来的AI开发和部署效率提升效果。试用结束后可向分销商购买，获得长期使用权。

浪潮信息将联合AIStation分销商，为终端客户和元脑伙伴提供AIStation推介、安装、售后、技术支持等服务，助力他们更好地使用AIStation提速AI开发和应用。同时还将面向具体行业场景，推动浪潮AIStation平台与其他产品或方案的融合，为用户提供符合实际需求的元脑解决方案，加速人工智能在金融、制造、医疗、交通等行业场景的应用落地。

稿源：美通社

安霸傲酷自适应 AI 毫米波雷达软件和高能效的 5 纳米制程的 CV3 AI 域控制器主芯片首次实现 4D 成像毫米波雷达原始数据的集中式处理和前融合。

2022 年 12 月 6 日，美国加利福尼亚州圣克拉拉市， Ambarella（下称“安霸”，纳斯达克股票代码：AMBA，专注于 AI 视觉感知芯片的半导体公司），今天领先业界首发集中式 4D 成像毫米波雷达架构，它既可以对原始毫米波雷达数据进行集中处理，也可以与其它传感器输入，例如摄像头、激光雷达和超声波，进行深入的底层融合。这一突破性的架构为 ADAS 和 L2+ 至L5 的自动驾驶系统以及智能机器人的 AI 算法，提供了更高级的环境感知和更安全的路径规划。安霸傲酷独特的毫米波雷达技术，使用 AI 算法支持雷达波形对周围场景的动态适应，可输出精度高达 0.5 度角分辨率、每帧高达数万个点的超密集点云，并且有效工作距离超过 500 米。这所有的性能指标，都以少了一个数量级的天线 MIMO 通道来实现，这样不仅降低了数据带宽，功耗也更低。搭载傲酷技术的安霸集中式 4D 成像毫米波雷达，感知系统更灵活，性能更高，助力系统集成商在下一代的雷达设计中占得先机。

“2021 年，全球市场汽车 ADAS 领域生产了约 1 亿个毫米波雷达。”全球知名市场研究与战略咨询公司 Yole Group 旗下的 Yole Intelligence 的射频设备与技术团队首席分析师 Cédric Malaquin 解释说。“随着汽车安全方面的法规要求不断提高，以及更先进的自动驾驶系统的逐渐推进，我们预计到 2027 年这一数量将增长 2.5 倍”。事实上，主机厂从目前每辆车配置 1-3 个毫米波雷达，已演变为每辆车至少配置 5 个毫米波雷达[1]。此外，关于毫米波雷达是应该采用分布式模块处理，还是集中式处理，以及关联的开发如何做，行业内有针锋相对的观点。一种做法是将多个雷达的数据集中式处理，这将使得主机厂获得更高性能的成像毫米波雷达系统，以实现新的 ADAS/AD 功能，同时优化毫米波雷达模组的成本。

这项独特的、极具性价比的新架构，终于在安霸 CV3 AI 域控制器主芯片上得以实现。安霸优化了算法，在CV3芯片上增加了专为毫米波雷达信号处定制的硬件单元。CV3 的每瓦特 AI 性能优势在业内逐渐被更多客户充分认识，其高计算性能和大内存容量使得 4D 毫米波雷达算法充分发挥，得到具有高点云密度、长探测范围 和高灵敏度的雷达感知结果，这让搭载单颗 CV3 的自动驾驶车辆和机器人也能高效地集中多传感器的实时处理感知、底层融合和路径规划。

安霸总裁兼 CEO 王奉民说：“业界尚未有其他半导体和软件公司同时在毫米波雷达算法、摄像头视觉影像处理，以及AI加速引擎等几个方面拥有领先的全栈能力。这些专业能力让我们能够创建一个前所未有的集中式域控处理架构，凭借 CV3 行业领先的性能功耗比，把傲酷毫米波雷达算法的领先优势更好发挥出来，有效地实现全新的 AI 感知、传感器融合和路径规划，这将有助于我们更深层地挖掘出 ADAS、自动驾驶和机器人市场的全部潜力。"

友商的 4D 成像毫米波雷达技术因数据量太大，难以有效传输和集中化处理。提供 4D 成像毫米波雷达所需的高角分辨率需要每个模块使用数千个 MIMO 天线，而它们每秒会产生数万亿 bit 的数据，同时，每个雷达模块将消耗超过 20 瓦的功率。一辆车需要至少六个雷达模块，其数据量也将倍增，因此，要集中处理数千根天线上的毫米波雷达数据，在技术上极为困难。

通过 AI 算法动态控制现有 MMIC 设备调制雷达波形，并使用 AI 算法来创建虚拟天线阵列，傲酷雷达技术将这种新架构中每个 MMIC 雷达头的天线阵列减少到 6 发射 x8 接收，并且在前端无需接雷达处理器。其结果就是，MMIC的数量大幅减少，同时实现了极高的0.5度方位角和俯仰角分辨率。此外，安霸的集中式架构在最大占空比的情况下，功耗明显降低，数据传输的带宽减少了 6 倍，不需要边缘端的雷达处理，也因此避免了信息过滤和传感器信息损失。

性价比高、软件定义的集中式架构还可以根据实时情况，在不同的传感器类型之间和同一类型的传感器之间动态分配 CV3 的处理资源。例如，在极端的雨天条件下，远程摄像头的有效数据会减少，CV3 可以将其部分资源转移，以增强毫米波雷达数据处理 性能。同样，如果车辆在雨天行驶在高速公路上时，CV3 可以专注于来自正前方的毫米波雷达传感器数据，以进一步扩大车辆的探测范围，同时提供更快的反应。这种对场景的自适应优化，是基于边缘处理的架构无法实现的，因为在边缘处理架构中，毫米波雷达数据是分布在每个模块中进行处理的，而处理性能是为最坏的情况而准备的，因此毫米波雷达的性能 往往没有得到充分利用。

这两种不同的毫米波雷达处理方法在下表中进行了总结：

CV3 标志着安霸下一代 CVflow® 架构的首次亮相，它包含有神经网络矢量处理器和通用计算矢量处理器，两者都包含了毫米波雷达专用信号处理。这些处理器在协同工作下，结合傲酷先进的雷达感知算法，可达到比传统边缘毫米波雷达处理器快 100 倍的高性能。

新款集中式架构的优势还包括更容易进行 OTA 软件升级，以便未来不断改进和适应新需求。相比之下，在确定每个模块使用的处理器和操作系统之后，每个边缘毫米波雷达模块的处理器必须单独更新；而单一的 OTA 更新可以直接推送到 CV3 主芯片，并在系统的所有雷达头中汇总。这些雷达头只需要雷达收发芯片 而不需要雷达处理器，这就降低了前装的成本，以及在发生事故后更换的材料成本（大多数毫米波雷达位于车辆的保险杠后面）。对比新一代集中式毫米波雷达软件更新的便利，由于传统的分布式雷达更新软件比较复杂，如今部署的许多毫米波雷达模块从未更新过软件。

新款集中式毫米波雷达架构的目标应用包括 ADAS 和 L2+ 至 L5 自动驾驶汽车，以及自主移动机器人（AMR）和自动引导车（AGV）机器人。这些设计通过安霸统一而灵活的软件开发环境得到简化，为汽车和机器人开发人员提供了一个可升级的软件平台，性能范围从 ADAS 和 L2+ 一直延伸到 L5。

最新的集中式架构将于 2023 CES 期间进行展示，本展示仅对安霸受邀嘉宾开放。如有需要可联系您的销售代表。欲了解更多关于傲酷 AI 毫米波雷达技术和 CV3 AI 域控制器主芯片系列的样品和评估信息，请联系安霸：https://www.ambarella.com/contact-us/。

关于安霸

安霸的产品广泛应用于人工智能计算机视觉、视频图像处理、视频录制等领域，包括视频安防、高级驾驶辅助系统（ADAS）、电子后视镜、行车记录仪、驾驶员及舱内智能监控、智能汽车无人驾驶和机器人应用等。安霸的高性能、低功耗AI处理器提供超高清图像处理、视频压缩及强大的神经网络处理，能够从高分辨率视频和雷达信息中提取有价值的数据，在智能感知、传感器融合和中央域控处理系统等领域大显身手。欲了解更多信息，请访问 www.ambarella.com。

[1] 资料来源: 汽车毫米波雷达报告，Yole Intelligence，2022年