在硅谷舉辦的英特爾 On 技術創新峰會上，英特爾宣布推出英特爾Agilex D 系列 FPGA 和 SoC。這些產品非常適合需要更高性能、更低功耗和更小外形規格的中端 FPGA 應用，例如演播室攝像機、8K 視頻傳輸和無線基礎設施（宏基站、前傳和后傳以及無線單元）。

最初的英特爾AgilexFPGA 和 SoC 家族一經問世，便獲得了市場的廣泛認可，之后英特爾不懈創新，賦予英特爾AgilexFPGA 架構新的特性和不同特點，使這一家族適配的應用范圍更加廣泛。這些新特性與新功能在支持并發工作負載需求方面的重要性日益凸顯。當前，大多數中端應用呈現的新興趨勢是要求具備更低的功耗和更高的性能。而應對性能需求不斷增加的局面，正是英特爾制程工藝的用武之地。

全新英特爾 Agilex D 系列 FPGA 和 SoC 具備多項新特性，例如升級版硬核處理器系統 (HPS)、采用 AI 張量模塊的增強型數字信號處理 (DSP)、MIPI I/O 支持和固核 IP 時間敏感網絡 (TSN) 控制器。同時，該系列還具備這一家族其他產品擁有的重要特性，包括第二代英特爾 Hyperflex FPGA 架構和高速 SerDes 收發器。上述特性相結合，使英特爾 Agilex D 系列 FPGA 廣泛適用于各種中端 FPGA 應用。

英特爾利用半導體制程工藝上的進步，成功打造出英特爾 Agilex D 系列 FPGA，從而將英特爾 Agilex FPGA 產品組合擴展到邏輯密度更低的應用。英特爾 Agilex FPGA 和 SoC 家族早期成員采用的是英特爾 10 制程工藝節點，而英特爾 Agilex D 系列產品采用的是英特爾 7 制程工藝技術。這項技術現已成為英特爾用來制造第 12 代英特爾 酷睿 CPU 和第四代英特爾 至強 可擴展服務器用 CPU 等大容量 CPU 的成熟制造工藝。全新英特爾 Agilex D 系列 FPGA 和 SoC 采用英特爾 7 制程工藝與第二代英特爾 Hyperflex FPGA 架構。

英特爾 7 制程工藝的運用使英特爾打造的可編程邏輯器件能將快速 I/O 電路（包括 28 Gbps 高速 SerDes 收發器、靈活的通用 I/O 組以及可編程邏輯和固核 IP 模塊）集成在一個單體硅晶片上。而通過英特爾 7 制程工藝的厚柵氧化層晶體管變體，英特爾 Agilex D 系列 FPGA 可同時擁有高速 I/O 組和可支持在 3.3 V 電壓下運行的高壓 I/O 組，如下圖所示：

此外，英特爾 Agilex D 系列 FPGA 和 SoC 產品還配備了若干硬核 IP 模塊。這些首次應用于英特爾 Agilex FPGA 家族的模塊包括采用 AI 張量模塊的增強型 DSP、時間敏感網絡模塊、MIPI 接口和由 1 個 Arm Cortex-A76 雙核處理器和 1 個 Arm Cortex-A55 雙核處理器組成的升級版硬核處理器系統。借助 Arm 的 DynamIQ 多核處理器技術，軟件開發人員可利用 Arm Cortex-A76 CPU 和 Cortex-A55 CPU 組成單一的融合集群，進而為多種應用帶來更低的功耗和更好的性能。

這些英特爾 Agilex FPGA 和 SoC 新品的 FPGA 邏輯結構中加入了采用 AI 張量模塊的增強型數字信號處理 (DSP) 功能模塊。該模塊承襲了英特爾 Agilex FPGA 家族早期產品配備可變精度 DSP 模塊，支持多種 AI 工作負載的設計。除此之外，新品還增加了源自英特爾 Stratix 10 NX FPGA 所用張量模塊的特性。采用 AI 張量模塊的增強型 DSP 具備兩種重要的新操作模式：面向 AI 的張量處理模式和可支持 FFT 濾波器和復數 FIR 濾波器等信號處理應用的復數運算模式。

第一種模式利用 INT8 張量模式實現 AI 增強，該模式可在采用 AI 張量模塊的增強型 DSP 中提供 20 次 INT8 乘法運算，與英特爾 Agilex FPGA 家族早期成員相比，INT8 計算密度提高了 5 倍。張量模式使用雙列張量結構，同時具備 INT32 和 FP32 級聯和累加兩種能力，并且還支持塊浮點指數，可提升推理準確性和低精度訓練效果。除此之外，可變精度 DSP 功能模塊中的 AI 功能也得到了增強。當前，張量模式已從 4 個 INT9 乘法器升級到 6 個 INT9 乘法器。這種模式對以 AI 為中心的張量數學運算和各種 DSP 應用都非常有用。

第二種新模式是復數運算模式，可在進行復數乘法運算時將張量模塊的性能提高一倍。以往進行復數乘法運算時通常需要兩個 DSP 模塊，但這一英特爾 Agilex FPGA 和 SoC 家族新品卻可以在一個采用 AI 張量模塊的增強型 DSP 內進行 16 位定點復數乘法運算。

英特爾 軟件工具將更具易用性，可進一步優化 AI 資源的功耗與占用面積。這是 FPGA 行業中目前非常少見的一鍵式單一工作流，不僅能夠整合針對特定吞吐量和時延目標的 AI 框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch），還可以創建自定義大小的推理 IP。

這些新的硬件特性加上高性能、低功耗的 FPGA 邏輯結構使英特爾 Agilex D 系列 FPGA 和 SoC 非常適合從網絡邊緣到核心等不同市場的中端 FPGA 應用，包括無線和有線通信、視頻和音頻廣播設備、工業應用、測試和測量產品、醫療電子設備以及軍事/航空航天應用。

審核編輯 ：李倩