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                Synopsys推出完整的DesignWare? HBM2 IP解決方案

                2017-09-15 10:41:38

                [導讀] 新思科技(Synopsys, Inc.,納斯達克股票市場代碼:SNPS)推出了完整的DesignWare? High Bandwidth Memory 2 (HBM2) IP解決方案,其中包括控制器、PHY和驗證IP,使設計人員能獲〗得高達307 GB/s的總帶寬,相當於以3200Mb/s運行的DDR4接口傳輸速用人不疑率的12倍。此外,DesignWare HBM2 IP解決方案ξ 的能源效率比DDR4的高約10倍。高級圖形、高性能計算 (HPC) 和網絡應用需要更大的內存帶寬才能追趕上因先妈進處理技術而不斷提高的計算

                新思科技(Synopsys, Inc.,納斯達克股票市場代碼:SNPS)推出了完整的DesignWare® High Bandwidth Memory 2 (HBM2) IP解決方案,其中包括控制器、PHY和驗證IP,使設計人員能獲得高達307 GB/s的總帶寬,相當於以3200Mb/s運行的DDR4接口傳輸速率的12倍。此外,DesignWare HBM2 IP解決方案的能源效率比DDR4的高約10倍。高級圖形、高性能計算 (HPC) 和網絡應用需要更大的內存帶寬才能追趕上因先進處理技術而不斷提高的計算性能。設計人員可以借ぷ助DesignWare HBM2 IP解決方案,以楚御座一边坐在自己最小的功耗和低延遲實現內存的吞吐量要求。新的DesignWare HBM2 IP解決方案建立在新思的矽驗證HBM和DDR4 IP基礎上,已經通過了數百次設計驗證Ⅰ覑涳絔,被應用於數百萬個 SoC,使設計人員能降低整合風險,加快新標準的采╃用。

                “我們選擇了新思的DesignWare HBM2 IP解決方案是為了將16GB HBM2內存的帶寬和能源效率充分應用於我們的Radeon™ Vega Frontier Edition顯卡中。”AMD公司副總裁兼產品首席技術官Joe Macri稱,“新思在內存接口方面┗深厚的專業知識,使我們能夠將HBM2 IP成功地整合到 ‘Vega’ CPU架構中,實現強大的功耗和內存帶寬目標,服務於機器學習和高級圖形應直接答应了用程序。”

                完整的DesignWare HBM2 IP解決方案提供的獨特功能,能夠使設計人員┘實現內存帶寬、延遲和功耗目標。DesignWare HBM2控制器支持鎖定步驟或內存交錯模式下的偽信道操作,使用戶能在各自的流量模式基礎上實現╫帶寬最大化。HBM2控制器和PHY都采用了DFI 4.0兼容接口,簡化为了傲世而来了自定義DFI兼容控制器和PHY的整合。

                DesignWare HBM2 PHY IP提供四種經過試驗的電源管理狀態和快速頻率切換,使SoC能通過不同運行頻率之間的快速切換,進行功耗管理。DesignWare HBM2 PHY支持符合JEDEC HBM2 SDRAM標準的引腳陣列,以實█現最短的2.5D封裝路由一会严肃一会嬉皮和最高的信號完整性。為了簡化HBM2 SDRAM測試,DesignWare HBM2 PHY IP還提供帶有訪問回路模式的IEEE 1500端口,用於測試和試驗SoC與HBM2 SDRAM之間的鏈接。

                Synopsys的HBM的VC驗證IP完全符合HBM JEDEC規範(包括HBM2),並提供協▃議、方法、驗證和生產力功能,包括內置協議檢查、覆蓋和驗證計劃,以及Verdi®協議感知調試和九大山峰各出一人性能分析,使用戶能快速驗證基於HBM的設計。

                “在增加內存帶寬的◢同時避免功耗和面積負擔過重對於圖形、HPC和網絡應用來說至關重要。”Synopsys IP市場副總裁John Koeter稱,“作為領先的內存IP供應商,Synopsys與多位主要客①戶緊密合作開發了HBM2 IP解決方案,使設計人員能滿足告示不斷增長的吞吐量要求,同時改善高性能SoC設計的延遲和功耗。”

                可用动作也是越来越快性和資源

                目前,DesignWare HBM2 PHY和VC驗證IP可用於14納米至7納√米的處理技術,其他围过来處理技術正在開發中。欲知有關DesignWare HBM2控制器IP的╦適用性信息,請聯系Synopsys

                [整理編輯:CK365測控網]
                標簽:  Synopsys[5]    控制器[5]    機器學習[1]    人工智能[0]
                 
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