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今年是首款商用现场可编程门阵列（ FPGA ）诞生 40 周年，其带来了可重编程硬件的概念。通过打造“与软件一样灵活的硬件”，FPGA 可重编程逻辑改变了半导体设计的面貌。这是开发人员第一次能在设计芯片时，如果规格或需求在中途、甚至在制造完成后发生变化，他们可以重新定义芯片功能以执行不同的任务。这种灵活性令新芯片设计的开发速度更快，从而缩短了新产品的上市时间，并提供了 ASIC 的替代方案。

FPGA 对市场的影响是惊人的。FPGA 催生了一个价值超过 100 亿美元的产业。过去四十年来，我们已向不同细分市场的超过 7,000 家客户交付了超过 30 亿颗 FPGA 和自适应 SoC（结合 FPGA 架构与片上系统和其他处理引擎的器件）。事实上，我们已连续 25 年位居可编程逻辑市场份额的领先地位，并且我们相信，凭借我们强大的产品组合和产品路线图，我们有能力继续保持市场领先地位。

加速创新

FPGA 是由已故的 Ross Freeman 发明的，他是赛灵思公司（现为 AMD 的一部分）联合创始人，也是一位工程师与创新者。Freeman 认为，除了标准的固定功能 ASIC 器件之外，一定存在一种更好、更经济高效的芯片设计方法。FPGA 为工程师提供了随时更改芯片设计的自由和灵活性，以在一天内开发和设计出定制芯片的能力。FPGA 还助力开创了“无晶圆厂”商业模式，彻底改变了整个半导体行业。通过消除对定制掩膜加工和相关的非经常性工程成本的需求，FPGA 助力加速硬件创新，证明企业不需要拥有晶圆代工厂来打造突破性的硬件——他们只需愿景、设计技能与 FPGA。

Ross Freeman（右）鸟瞰 XC2064 布局

全球首款商用 FPGA XC2064 具备 85,000 个晶体管、64 个可配置逻辑块和 58 个 I/O 块。相比之下，今天最先进的 AMD FPGA 器件（例如 Versal Premium VP1902 ）集成了 1,380 亿个晶体管、1,850 万个逻辑单元、2,654 个 I/O 块、至多 6,864 个 DSP58 引擎，以及用于内存、安全和接口技术的丰富硬 IP。

自全球首款商用 FPGA（ XC2064 ）出货以来的 40 年里，FPGA 已在电子领域无处不在，并深深融入到日常生活中。如今，包括 FPGA、自适应 SoC 和系统模块（ SOM ）在内的自适应计算器件已遍布于从汽车、火车车厢与交通信号灯到机器人、无人机、航天器与卫星到无线网络、医疗和测试设备、智慧工厂、数据中心甚至高频交易系统等各个领域。

关键创新与产品里程碑

过去 40 年来，AMD 的创新和不断演进的市场需求推动 FPGA 技术取得了许多惊人的突破。

• 1985 年：XC2064——首款商用 FPGA。

• 20 世纪 90 年代：XC4000 和 Virtex™ FPGA – 率先为无线基础设施集成嵌入式 RAM 和 DSP。

• 1999 年：Spartan 系列发布——为大容量应用提供经济高效的传统 ASIC 替代方案。

• 2001 年：首款集成 SerDes 的 FPGA。

• 2011 年：Virtex-7 2000T 成为业界首个采用 CoWoS 封装的量产部署——助力开创了先进的 2.5D 集成技术的采用，该技术已成为 HPC 系统的基础，现正推动面向 AI 的 GPU 创新浪潮。

• 2012 年：Zynq 系列——首款将 Arm CPU 与可编程逻辑相结合的自适应 SoC。

• 2012 年：Vivado™ 设计套件——使软件开发人员能够进行 FPGA 设计。

• 2019 年：首款 Versal 自适应 SoC 发布——引入专用 AI 引擎和可编程片上网络（ NOC ）。

• 2019 年：Vitis™ 统一软件平台——提供预先优化的 AI 工具和抽象层，以加快推理速度。

• 2024 年：第二代 Versal AI Edge 系列——集成可编程逻辑、CPU、DSP 和 AI 引擎，首次在单芯片上实现端到端 AI 加速，并为需要异构、低时延和高能效计算的新一代应用提供支持。

• 2024 年：Spartan UltraScale+ FPGA 系列——补充了我们广泛的成本优化型 FPGA 和自适应 SoC 产品组合，为 I/O 密集型边缘应用提供经济高效的性能。

Vivado 和 Vitis 软件的推出对推动市场扩张具有重要意义。Vivado 软件通过高层次综合、机器学习优化和无缝 IP 核集成等高级功能，支持开发人员简化工作流程、缩短开发周期并实现更高的性能。

Vitis 开发环境带来了预优化的工具和抽象层，以助力加速 AI 推理。最新版本（ 2024.2 ）包含多项新功能，例如，面向嵌入式 C/C++ 设计的独立工具，以及简化搭载 AI 引擎的 AMD Versal 自适应 SoC 的使用的增强功能。我们持续投入于这些工具领域，令用户工作更加高效，同时能够利用新的和日益演进的数据类型与 AI 模型。

FPGA 技术的演变

边缘 AI

如今，大部分 AI 工作负载都在数据中心 GPU 上运行。然而，越来越多的 AI 处理发生在边缘。FPGA 技术居于各行各业 AI 融合应用快速增长的前沿。FPGA 和自适应 SoC 能实时提供针对传感器数据的低时延处理，从而加速边缘端 AI 推理。随着近来小型生成式 AI 模型的推出，我们可以看到“ChatGPT 时刻”即将来到边缘端，这些新的 AI 模型可以在边缘设备上运行，无论是在 AI PC 、在您的车辆中、在工厂机器人、在太空还是任何嵌入式应用中。

以下仅列举了 AMD 自适应计算技术目前如何支持边缘 AI 工作负载的几个示例：

• 美国国家航空航天局（ NASA ） – AMD Virtex FPGA 助力 NASA 火星探测器实现 AI 功能，用于图像检测、匹配和校正，并在数据返回地球前过滤掉无用数据。

• 斯巴鲁 – 已选择 AMD 第二代 Versal AI Edge 系列自适应 SoC，将 AI 功能引入其下一代 ADAS“EyeSight”驾驶辅助安全系统。

• SICK – AMD Kintex™ UltraScale+™ FPGA 和 FINN 机器学习框架帮助 SICK 提供快速且准确的包裹检查，从而增强工厂自动化。

• Radmantis – AMD Kria™ 自适应 SOM 器件正助力实时 AI 推理，以促进可持续鱼类养殖。

• JR 九州 – 日本最大的子弹头列车运营商之一，正采用 AMD Kria SOM      为其基于 AI 的轨道检查系统进行实时图像处理。

• Clarius – 正使用 AMD      Zynq UltraScale 自适应 SoC 助力其手持式超声设备中的感兴趣区域 AI 识别。

展望未来

我们看到，基于 FPGA 的自适应计算正持续推动边缘 AI 应用的突破，这些应用涵盖自动驾驶、机器人和工业自动化、6G 网络、气候变化、药物研发、科学研究以及太空探索等领域。值此 FPGA 诞生 40 周年之际，我们为发明这项技术感到无比自豪，并回顾其发展历程及其在此后 40 年的巨大影响。致力于开发尖端和市场领先产品的开发人员持续运用 FPGA 技术推动创新芯片设计、支持硬件辅助验证并加快产品上市时间。AMD 致力于在未来数十年引领这项卓越技术的演进。

• 可为数据中心减少最高40%用电量

• 提供一站式液冷解决方案，加速部署并缩短启动上线时间

• 现可通过温水冷却，进水温度最高至45°C，可降低最多40%用水量，进而减少对制冷机（Chiller）的需求

• 使数据中心可在约50dB音量环境中安静运行

Supermicro, Inc. （NASDAQ：SMCI）作为AI/ML、高性能计算、云端、存储和5G/边缘领域的全方位IT解决方案提供商，宣布对其直接液冷（DLC）解决方案进行多项改良。这些改良采用全新技术，包括针对各种服务器组件的冷却、对较高温流入冷却液的支持，以及可提升每瓦AI效率的创新设计。与气冷技术相比，Supermicro DLC-2解决方案能为数据中心降低最高40%的用电量。这些先进技术能为顶尖液冷AI基础设施实现更快的部署，以及更短的启动上线时间。此外，总体拥有成本（TCO）也能通过这些技术减少最高20%。针对系统组件的全面式冷板覆盖配置，能降低散热所需的风扇速度和风扇数量，进而将数据中心噪音等级大幅降低至约50dB。

Supermicro总裁兼首席执行官梁见后表示："市场对液冷数据中心的需求，在总设施占比上，预计将提升至30%。我们意识到，目前的技术已不足以冷却新型AI优化系统。Supermicro持续致力减少数据中心用电量、用水量、噪音和占地空间，专注推动创新与绿色计算，进而带来更好的AI未来。我们最新的液冷创新技术DLC-2能为数据中心降低最多40%的电力成本。"

欲了解更多信息，请浏览：www.supermicro.com/liquid-cooling

Supermicro将其数据中心建构组件解决方案（DCBBS）与DLC-2结合，致力使数据中心成本降低20%，并让液冷技术变得更普及且易于应用。

此全新液冷架构内的其中一项核心组件为GPU优化Supermicro服务器。该服务器可搭载8个NVIDIA Blackwell GPU和2个Intel® Xeon® 6 CPU，并只需4U的机架空间，能支援较高的冷却液温度。此独特、优化的设计针对CPU、GPU、内存、PCIe交换器和电压调节器配备了冷板，可减少系统对高速风扇和后门热交换器的需求，进而降低数据中心的冷却成本。

全新Supermicro DLC-2解决方案支持新型4U前置I/O NVIDIA HGX™ B200 8-GPU系统。该解决方案的机架内建型冷却液分配装置（CDU）具有经强化的散热性能，可因应每机架250kW的热量。Supermicro DLC-2解决方案也通过垂直式冷却液分配歧管 （CDM）输送出携带热量的冷却液，再将冷却后的冷却液输送回机架内的服务器。系统占用的空间减少后，机架便能安装更多服务器，进而提高每空间单位内的计算密度。而垂直式CDM具有多种外型尺寸，能与安装在机架中的服务器数量进行精准对应。整个DLC-2解决方案与Supermicro SuperCloud Composer®软件进行了完全整合，可支持数据中心级的管理和基础设施协作。

高效冷却液循环和将近全面的液冷热捕获范围（最高可达每服务器机架的98%），能使用最高45°C的冷却液作为进水端液体，免除了冷却水、制冷压缩机设备成本和额外用电量，进而降低最多40%的数据中心用水量。

DLC-2技术结合了液冷服务器机架和集群，并提供混合式冷却塔和水塔，而这些冷却塔也是数据中心建构组件的一部分。其中，混合式冷却塔将标准干式冷却塔和水塔的性能整合至一个设计内，可进一步减少数据中心的资源使用量和成本，特别是针对建置在季节温度差异较大的地区内的数据中心。

Supermicro作为全方位的一站式解决方案供货商，具备全球级规模的制造产能，并提供数据中心级解决方案设计、液冷技术、网络、布线、完整的数据中心管理软件套件、L11与L12解决方案验证、现场部署，以及专业服务与支持。Supermicro的制造设施遍布圣何塞、欧洲和亚洲，拥有空前的液冷机架系统制造产能，可确保及时交付、降低总体拥有成本（TCO），以及提供稳固的质量。

关于 Super Micro Computer, Inc.

Supermicro（纳斯达克股票代码：SMCI）是应用优化全方位IT解决方案的全球领导企业。Supermicro的成立据点及运营中心位于美国加州圣何塞，致力为企业、云端、AI和5G电信/边缘IT基础架构提供领先市场的创新技术。我们是全方位IT解决方案制造商，提供服务器、AI、存储、物联网、交换器系统、软件及支持服务。Supermicro的主板、电源和机壳设计专业技术进一步优化我们的开发与生产，为我们的全球客户实现从云端到边缘的新一代创新。我们的产品皆由企业内部团队设计及制造（在美国、亚洲及荷兰），经由产品设计优化降低总体拥有成本（TCO），并通过绿色计算技术减少环境冲击，且在全球化运营下达到极佳的制造规模与效率。屡获殊荣的Server Building Block Solutions®产品组合使客户能从极多元系统产品线内选择合适的机型，进而将工作负载与应用达到最佳性能。多元系统产品线由高度弹性、可重复使用的建构组件打造而成，而这些组件支持各种硬件外形规格、处理器、内存、GPU、存储、网络、电源和散热解决方案（空调、自然气冷或液冷）。

稿源：美通社

• 此项易于设计、建构、部署及运营的解决方案适用于所有关键型计算和冷却基础设施

• 快速部署、启动上线，完整配备AI/IT数据中心的必须组件

• 通过从系统、机架再到数据中心级的模块化建构组件解决方案架构降低成本

• Supermicro领先业界的设计、制造产能、管理软件、现场服务和全球支持，具备极佳的质量和可取得性

Supermicro, Inc. （NASDAQ：SMCI）作为AI、云端、存储和5G/边缘领域的全方位IT解决方案提供商，宣布推出数据中心建构组件解决方案（Data Center Building Block Solution；DCBBS）。液冷AI工厂配备关键基础设施组件（包括服务器、存储、网络、机架、液冷、软件、服务和支持）的程序具高度复杂性，而DCBBS是最轻松的解决方案。DCBBS作为Supermicro系统建构组件解决方案的延伸技术，采用标准化、高灵活性的解决方案架构，大幅提升了服务规模，能因应最高需求的AI数据中心训练与推理工作负载，并可简化数据中心项目规划、建设和运营，同时降低成本。

Supermicro总裁兼首席执行官梁见后表示："Supermicro DCBBS为客户提供最快速的产品上市时间和启动上线时间，使数据中心基础设施建构变得更容易，且最快三个月内即可完成部署。通过我们全面的解决方案涵盖范围，包括数据中心配置与网络拓扑设计、电源和电池备用单元，DCBBS可简化并加速AI数据中心的建设，进一步降低成本并提高质量。"

欲了解更多信息，请浏览：www.supermicro.com/DCBBS

DCBBS提供经预先验证的数据中心级可扩充单元方案，包含具有256个计算节点的AI工厂DCBBS可扩充单元，能提供成套经优化的平面图、机架图和组件列表等，降低冗长的数据中心设计工作量。Supermicro提供完善的第一方服务，涵盖咨询、现场部署和长期现场支持，进而确保项目完成。DCBBS可进行系统级、机架集群级和数据中心级的定制化，能因应几乎任何项目需求。

DCBBS在结合我们的DLC-2技术后，能帮助客户节省最多40%电力，并减少最高60%数据中心占地面积与40%用水量，进而使总体拥有成本降低20%。

AI 工厂数据中心级可扩充单元

目前市场对AI基础设施的需求正不断扩大：AI训练计算集群需要数千个GPU来开发核心模型。而AI推理应用也通过数个模型运行多重推理程序，需要更多测试时计算性能（Test-Time Compute）以提供更优越的智能功能。Supermicro的AI工厂DCBBS方案可全方位提升数据中心性能，以因应这些日益增高的AI计算需求。

Supermicro的解决方案包括最高256个液冷4U Supermicro NVIDIA HGX™系统节点，而每个系统搭载8个NVIDIA Blackwell GPU（共2,048个GPU），通过最高800Gb/s的NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand或NVIDIA Spectrum™ X以太网络平台进行互连。该解决方案的计算结构是基于高灵活性的可扩充式分层存储，具有高性能PCIe Gen5 NVMe、总体拥有成本优化数据湖节点，以及稳固耐久的管理系统节点，可实现不间断的持续性运行。

系统级、机架级和数据中心级定制化

Supermicro的模块化建构组件技术包含系统级、机架级和数据中心级这三个层级，可为客户提供极佳的设计方案，并明确系统级组件列表，包括CPU、GPU、DIMM、驱动器和NIC等组件。其中，系统级定制化可因应特定数据中心工作负载和应用的专门性硬件需求，同时也能实现针对数据中心资源的精密微调。

Supermicro可协助设计机架机壳图（Elevation layout），确保散热和布线的优化，并能供客户选择包括42U、48U和52U等配置的机壳规格。

与客户进行初步咨询后，Supermicro便会依据数据中心电力配额、性能目标，或其他需求，提供量身打造的方案。

Supermicro DLC-2

液冷数据中心的市场占比在一年内从不到1%成长到预期的30%。Supermicro可协助客户打造散热效率更高的新型液冷数据中心，进而推动业内的DLC技术普及。

DLC具有空前的冷却效率，能直接对各芯片（包括以1000W TDP或更高功率运行的AI GPU）进行散热。液冷基础设施是以数据中心规模进行规划和部署，包括散热管线和设施端液冷水塔。Supermicro领先业界，提供直达芯片液冷基础设施一站式解决方案，包含DLC系统、机架内或一对多冷却液分配装置、冷却液分配歧管和冷却水塔等。Supermicro DLC-2技术的进一步改良包括：

服务和软件建构组件

DCBBS提供包含支持快速上市时间和启动上线时间的服务，使客户无需消耗自身IT资源。Supermicro也具有完善服务型建构组件产品组合，涵盖数据中心设计、解决方案验证和专业现场部署，以及持续性的现场支持，确保长期运作，并针对关键任务运行时间提供4小时现场响应方案。

Supermicro的SuperCloud Composer®提供一整套基础设施管理功能，具有优越的分析性能，能以云端规模管理计算、存储和网络建构组件。

除了服务，Supermicro在数据中心应用整合方面亦具备广泛的专业知识，涵盖AI训练、AI推理、集群管理和工作负载协作等领域，其中也包括帮助客户部署NVIDIA AI Enterprise软件平台。此外，Supermicro亦可根据客户的软件堆栈，提供全面的软件布建和验证服务。

关于 Super Micro Computer, Inc.

Supermicro（纳斯达克股票代码：SMCI）是应用优化全方位IT解决方案的全球领导企业。Supermicro的成立据点及运营中心位于美国加州圣何塞，致力为企业、云端、AI和5G电信/边缘IT基础架构提供领先市场的创新技术。我们是全方位IT解决方案制造商，提供服务器、AI、存储、物联网、交换器系统、软件及支持服务。Supermicro的主板、电源和机壳设计专业技术进一步优化我们的开发与生产，为我们的全球客户实现从云端到边缘的新一代创新。我们的产品皆由企业内部团队设计及制造（在美国、亚洲及荷兰），经由产品设计优化降低总体拥有成本（TCO），并通过绿色计算技术减少环境冲击，且在全球化运营下达到极佳的制造规模与效率。屡获殊荣的Server Building Block Solutions®产品组合使客户能从极多元系统产品线内选择合适的机型，进而将工作负载与应用达到最佳性能。多元系统产品线由高度弹性、可重复使用的建构组件打造而成，而这些组件支持各种硬件外形规格、处理器、内存、GPU、存储、网络、电源和散热解决方案（空调、自然气冷或液冷）。

稿源：美通社

作者：电子创新网张国斌

昨天有读者后台问了一个问题：为什么手机基带设计那么难？苹果挖了很多人搞了那多年都没彻底解决？这里从设计挑战、内部架构以及整体支出角度给大家科普一下。

以下是几个主要方面的设计挑战和难点：

5.1、协议复杂且不断演进

我们所处的通信是多代并存 ，目前是2G/3G/4G/5G乃至未来6G，这每一代通信协议涉及的信道结构、调制编码方式、链路控制机制都不同。基带需要同时兼容多种制式、支持多频段和载波聚合（Carrier Aggregation）这就增加了架构的复杂性。

以3GPP标准为例，每一版Release有数千页技术规范。标准更新频繁，设计需灵活适配，标准跟随能力是技术壁垒之一，要紧跟标准必须有大量技术人员参与其中。

5.2、实时高并发信号处理挑战

由于基带芯片负责整个通信链路的物理层（PHY）和部分MAC层处理， 因此超高性能要求，尤其在5G NR中，涉及大规模MIMO、多用户并发、低时延要求、上下行高吞吐量场景下，计算量和带宽压力非常大，常用 SIMD/VLIW/DSP/NPU 协同设计。

此外，实时性和确定性也让设计挑战非常大，例如 HARQ（Hybrid ARQ）反馈机制要求在几百微秒内完成计算、解码和响应，而任何延迟都可能引发数据重传，影响网络性能。

5.3、软硬件协同复杂

基带的硬件架构非常复杂、包括调制解调（Modem）、信道编解码（Turbo/LDPC/Polar Code）、信号估计、均衡、同步等模块。它高度依赖异构计算单元（DSP/NPU/ASIC块）协同。而同时，其软件栈也异常繁重：协议栈实现难度大，从L1（物理层）到L3（网络层）要与操作系统和应用协同。功能众多，协议兼容性、稳定性、可调试性要求高。

5.4、多频段支持和射频协同

蜂窝通信要支持全球网络，基带就要获得和处理不同国家通信频带的信号，虽然基带本身不处理模拟射频，但频段、调制方式和射频前端必须高度匹配，支持全球运营商网络需适配数十种频段（尤其5G Sub-6 + mmWave）。射频前端和基带之间需要高效的数字接口（如MIPI DigRF）。基带设计必须考虑频谱利用效率、功耗动态调整等与射频的协同优化问题。这里我在网上找了一些资料把目前2G3G4G5G的频谱频带划分展示一下：

目前3GPP已指定的5G NR频段具体如下：FR1 (450 MHz–6000MHz)：

FR2：

4G LTE频带

3G WCDMA

3G TD-SCDMA

TD-SCDMA

频段号频率范围（MHz)

331900 - 1920

342010 - 2025

351850 - 1910

361930 - 1990

371910 - 1930

382570 - 2620

391880 - 1920

402300 - 2400

2G GSM

备注：

P-GSM，基准GSM-900频带

E-GSM，扩展GSM-900频带（包括基准GSM-900频带）

R-GSM，铁路GSM-900频带（包括基准和扩展GSM-900频带）

T-GSM，集群无线系统-GSM

ER-GSM900，即为Extended Railway GSM 900， 在原铁路通信系统的基础拓宽了其频率范围(TX:873-915，RX:918-960)。

CDMA

要适配如此多的频段，设计挑战可想而知！

5.5、极致功耗控制

手机设备对功耗极其敏感，基带芯片需支持多级动态功耗管理（DVFS、时钟门控、睡眠唤醒机制），5G下行速度提升意味着芯片内部数据搬移量极大，需优化DMA、总线和缓存系统以控制功耗。

5.6、验证与测试极其复杂

覆盖所有协议场景、频段、网络拓扑的测试极其耗时，常用百万条用例。还需进行现场网络验证（field test），涉及不同国家、运营商和设备厂商。许多bug仅在极端网络环境下复现，验证周期可长达1-2年，这个挑战也是非常巨大的，不但需要人力物力还需要去当地测试，不过 一些测试可以委托给运营商。

5.7、知识产权和专利壁垒

在移动通信领域，华为、高通、爱立信、诺基亚、三星等持有大量相关基础专利，要设计基带无法绕开很多专利，避开专利雷区并确保协议兼容，是新进入者面临的巨大法律和技术挑战

总结下来基带设计挑战主要体现在

举个例子，看看5G基带中的 LDPC 解码加速设计

LDPC 是 5G eMBB 场景的主力信道编码，5G 新空口（NR）在物理层上使用了两种信道编码方案：

• LDPC（Low-Density Parity-Check）：用于下行与上行共享信道（PDSCH/PUSCH）的大部分数据传输。

• Polar Code：用于控制信道（如PDCCH）。

LDPC 相比 Turbo 编码（4G主力）在并行性、误码率性能、低时延方面更适合大数据量高速传输。

✦ LDPC 解码的挑战：

1. 迭代运算密集：

• LDPC 是一种基于图的迭代解码算法，最常用的是 Belief Propagation 或其近似（Min-Sum）。

• 每轮迭代涉及大量乘加、最大/最小值运算，计算密集度高。

• 下行用户速率可达 Gbps，LDPC 解码必须在数百微秒内完成。

• LDPC 的码本结构稀疏，但具有行列关联性，需专门设计交织器（interleaver）、调度机制避免数据冲突。

✦ 加速设计手段：

有些高端芯片会为 LDPC 解码单独设计 ASIC IP（如高通X70），而国产玩家往往以 DSP+ASIC 混合架构起步。

射频（RF）与基带协同的接口设计

前面说过，在手机SoC中，基带负责数字信号处理，射频芯片负责模拟射频发射/接收。二者需要通过高速数字接口协同工作，关键接口包括：

• IQ数据接口

• 控制与状态接口

• 同步时钟接口

✦ 射频-基带接口关键标准

 协同设计的难点

1. 数据速率极高：

• IQ样本速率高，尤其在载波聚合和多天线（MIMO）环境中。

• 要求接口具备高带宽、低延迟、低抖动（jitter）特性。

• 例如在信号弱时动态提升PA（功率放大器）增益，在空闲时关闭LNA。

• 这些调节动作需由基带实时控制，确保网络稳定。

• 上下行信号必须精确同步，涉及多个通道的相位对齐、时钟校准。

• 包括射频校准（IQ平衡、DC offset）与发射功率控制（TPC）。

• 基带需实时反馈并更新RF参数，形成闭环控制。

✦ 典型实现方式（简化图示）

| 基带芯片 |

|----------|

| 数字基带处理器（DSP）     |

| LDPC解码模块             |

| 调制/解调模块             |

| 数模转换（DAC）           |

| MIPI DigRF 接口 ---------> 射频芯片

|   射频前端（LNA/PA/Filter）

|   频率合成器

|   模数转换（ADC）

|   射频开关控制器

总结对比

设计一款兼容多模（2G/3G/4G/5G）蜂窝基带芯片，是当前半导体行业中最复杂、最烧钱、门槛最高的项目之一。这类芯片不仅仅是设计电路，更需要对通信标准、算法、系统验证、射频协同、软件协议栈、认证测试、IP授权、量产流程等全流程进行重度投入。

以下对人力、资金、周期等核心投入的系统性评估（这是某AI大模型给出的总结，仅供参考）：

一、资金投入估算（基于中高端5G多模基带）

注：以上是有经验团队且已有基础IP积累情况下的合理估算。初创团队从零起步，则投入可能更高，时间更长。

二、人力投入需求

合计：300~500人左右的跨学科高水平团队，至少需持续投入2~3年。

三、周期预估

四、面临的关键风险

1. 专利封锁：高通、爱立信、诺基亚等拥有大量SEPs（标准必要专利），需谨慎规避或支付许可费用；

2. 协议兼容问题：3GPP兼容性测试要求极高，容易在小众场景或边缘情况出错；

3. 量产难度大：工艺迁移、良率控制、封装测试、功耗控制等对团队经验依赖极高；

4. 市场与资金回报周期长：在没有成熟运营商订单的情况下，ROI周期可能超5年；

5. 竞争环境残酷：目前市面上成熟的基带供应商仅剩高通、联发科、三星、华为、紫光展锐等少数几家，已形成高壁垒垄断。

总结

设计一款兼容2G~5G多模蜂窝基带芯片：

总之，设计手机基带芯片挑战极大，风险极大，而且需要长时间的积累！该领域慎入慎入慎入！

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