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    集成多種功能,RFSoC支持6 GHz以下頻段的定義考量

    2019-07-12 13:27:10王瑩
    電子產品世界 2019年4期
    關鍵詞:宏站時鐘

    王瑩

    編者按:2019年世界移動通信大會(MWC 2019)于2019年2月在巴塞羅那舉行。5G是一大熱門,賽靈思和英特爾可編程解決方案事業(yè)部向媒體介紹了其芯片和板卡亮點及定義或設計考慮。

    摘要:面向5G,繼2017年推出第一代RFSoC后,Xilinx于2019年2月又推出了第二代和第三代產品。本文介紹了二、三代產品的產品定義考慮,及未來第四代的規(guī)劃。

    關鍵詞:RF;SoC;宏站;ADC;時鐘

    1 RFSoC新的第二和三代產品

    Xilinx(賽靈思)的Zynq UltraScale+TM射頻(RF)片上系統(tǒng)(SoC)是把RF元素嫁接進Zynq SoC里,所以叫RFSoC。2017年已經推出了第一代產品,2019年2月又推出了第二代和第三代產品。

    第二和第三代產品具有更高射頻性能及更強可擴展能力,可支持6 GHz以下所有頻段,從而滿足新一代5G部署的關鍵需求。同時,還可支持針對采樣率高達5 GS/S的14位模數轉換器(ADC)和10 GS/S的14位數模轉換器(DAC)進行直接RF采樣,二者的模擬帶寬均高達6GHz。

    RFSoC產品系列是單芯片自適應射頻平臺。該產品系列現(xiàn)在包括:

    Zynq UltraScale+RFSoC Gen2(第二代):這款現(xiàn)已開始提供樣片并計劃于2019年6月投入量產,不僅符合亞洲地區(qū)5G部署的時間規(guī)劃,而且還支持最新射頻技術。

    Zynq UltraScale+RFSoC Gen3(第三代):與基礎產品系列相比,可在RF數據轉換器子系統(tǒng)中對6GHz以下頻段的直接RF采樣提供全面支持、擴展的毫米波接口,并將功耗降低達20%。該產品將于2019年下半年上市。

    新產品單芯片集成更高性能的RF數據轉換器,可為部署5G無線通信系統(tǒng)、有線電視接入、高級相控陣雷達解決方案,以及包括測量測試和衛(wèi)星通信在內的其它應用,提供所需的廣泛頻段覆蓋范圍。通過取代分立式組件,這些器件可將功耗及封裝尺寸降低50%,是電信運營商部署5G系統(tǒng)、實現(xiàn)大規(guī)模多輸入多輸出基站的理想選擇。

    2 熱門問答

    賽靈思通信業(yè)務主管總監(jiān)GillesGarcia與大中華區(qū)的高級總監(jiān)周海天先生回答了《電子產品世界》等媒體的提問。

    2.1 5G市場

    2019年,哪幾個國家會推出5G?除了中國,韓國發(fā)展很快,日本是2020年展開,因為日本東京奧運會在2020年,但比韓國還是慢了一步,還有一個國家是澳大利亞。基本上,2020年歐洲、美國/北美洲都會開始5G布署。

    5G剛剛開始,未來整個過程需要三到五年,主要原因是5G和4G、3G有很大差異,5G不單單是在通信基礎設施方面,還需要手機等終端技術設備的配合。此外,5G還會應用到很多其他層面,包括汽車、工業(yè)等等。實際上,5G的應用非常廣泛。

    2.2 與分立的ADC/DAC的關系

    一些模擬公司也推出了6 GHz以下的模擬產品,RFSoC的應用和它們的沖突嗎?實際上,賽靈思在推出RFSoC芯片以前,很多客戶部署FPGA加上外置的DAC、ADC的芯片。賽靈思發(fā)現(xiàn)很多一級的用戶需要繼續(xù)提高集成水平,這樣能減少功耗,同時也能減少設計占用的面積,這樣的客戶就會選擇賽靈思的單芯片RFSoC。

    另外在RFSoC的路線圖里,主要服務8個傳輸、8個接收,以及16個傳輸、16個接收。但除此之外,還有比較低的配置,比如2X2的這種2個傳輸、2個接收,這樣,賽靈思FPGA可以和其他模擬公司伙伴提供低端產品。因此,通過和模擬公司合作,使得賽靈思給客戶提供的選擇能夠覆蓋從低端到高端的所有選項。

    那么,RFSoC適合大規(guī)模的MIMO在宏站應用上比較多,但是在5G時代,除了宏站之外,市場對一些small cell(小型基站)也會有需求,針對small cell小型化有比較好的方案?實際上,現(xiàn)在有兩個非常明確的應用趨勢,室內和室外。室內主要是2X2的,最多是4X4的,在這種情況下,用賽靈思的FPGA再加上外置的DAC、ADC。室外的主要是8X8的配置要求,在這樣的情況下,RFSoC的第一代和第二代產品就能夠非常好地滿足需求。

    那么,像以前傳統(tǒng)的中頻(IF)處理,或者包括JESD204這種協(xié)議會不會逐漸被直接RF采樣所取代?實際上,確實直接采樣的接受度目前還是非常高的,因為這能夠大大降低復雜程度。

    但是還有小部分客戶有一些自己的想法,他們希望能夠實現(xiàn)差異化,所以他們還是希望自己做外部的數字處理,也就是自己在FPGA外置ADC。

    因此,JESD這類協(xié)議標準或者是IF是不會消失的。還有一些小的配置,比如2X2、4X4,服務于一些small cell或者是不同的國家,他們不需要大規(guī)模的天線,F(xiàn)PGA加上ADC對于他們來說就是足夠好的部署,所以在這種情況下,還是需要JESD204的標準,而且在賽靈思的IP中也是包含的。

    2.3 三代產品的定位

    第一代產品在全球的銷售如何?實際上,根據賽靈思財報,此前RFSoC的營收增長了3倍,主要的驅動力在于韓國早期5G的部署,中國pre-5G的部署,以及在北美關于5G實驗的一些部署,但是RFSoC營收并不是全部來源于5G。

    這次同時推出了兩代產品,這是比較少見的,是否意味著將來第三代產品是一個主流,因為它全覆蓋,能夠用于5G這個頻段?實際上,賽靈思第一代產品主要服務于pre-5G或者是5G早期的一些部署,針對的是4GHz的帶寬。但是現(xiàn)在有新的頻段得到了分配,尤其是在中國和日本,主要是4 GHz到5 GHz的,所以賽靈思推出了第二代產品,希望能夠非常及時地給這些運營商提供合適的產品。3GPP還在不斷的發(fā)展,現(xiàn)在已經要演化到6GHz,這時候第三代產品芯片就是最合適的。所以如果客戶要在2021年部署系統(tǒng),那么第三代產品是最合適的,能夠幫助客戶滿足到時候所需要的一系列應用。

    另外,全球很多國家在頻段分配上的情況是不一樣的,可能有一些并不需要4 GHz或者是5 GHz這樣的帶寬水平,所以可以根據各個國家的情況選擇第一到第三代產品。例如如果有一個國家只需要4 GHz帶寬,其實第一代芯片就可以滿足需求。

    那么,第二代、第三代除了頻率會有提升,還有哪些性能提升?實際上,除了性能方面,第二代是針對4~5 GHz,第三代是能滿足6 GHz方面的區(qū)別。還有-個重要的點是第三代芯片集成了時鐘系統(tǒng)。另外,第三代還可以使得DAC、ADC的功能減少20%的功耗,所以它在功耗上也有提升。另外還增加一些新的功能選項,比如插值和抽取,主要是針對毫米波的頻率規(guī)劃方面。

    這三代產品誰的市場容量更大一些?實際上,這主要涉及客戶的系統(tǒng)設計的時間。一般客戶設計需要一年的時間才能夠完成設計、測試、試驗和系統(tǒng)進行生產,如果客戶瞄準的頻段是4~5 GHz,例如中國市場上,如果2020年、2021年要部署,現(xiàn)在就要開始進行這樣的開發(fā),就會選擇第二代產品。如果有的客戶尋求的是4GHz以下的系統(tǒng)平臺,可能在兩年前就已開發(fā),采用的已經是第一代產品,預計這些客戶會繼續(xù)部署、開發(fā)。功耗、占板面積等的節(jié)約情況如何?其實第一代產品已有很大的突破,它和外置的DACADC相比功耗降低50%,占板面積減少75%。第二代產品也有這方面特征。第三代在功耗方面在具體的TDD應用中會降低20%,另外還有一些簡化外部時鐘設計的提升(注:主要通過時鐘集成來達到),在占板面積降低方面有約5%~10%的改進,但是更多的是在成本和復雜性等方面的改善。

    2.5 下一代產品的規(guī)劃

    為什么在第四代產品規(guī)劃中才考慮在RFSoC中加入AI引擎?實際上,在2018年10月,賽靈思CEO在賽靈思開發(fā)者大會(XDF)上曾提到了未來的AI平臺產品。這是一個7 nm集成的平臺,里面會有AI引擎(如圖2)。之所以在第四代才有,這是一個市場需求的問題,賽靈思會根據市場的需求和時間表、路線圖來做7 nm產品,此時7 nm級的RFSoC就會有AI引擎。

    具體提到AI引擎,首先賽靈思現(xiàn)在已有一些AI的IP能力,但是這種AI能力和7 nm的AI引擎不同:現(xiàn)有的AI的IP能力,也就是16 nm級的,可以支持機器學習等AI的IP;未來的7 nm級的Al引擎,是可以支持深度的無線算法和計算算法的AI引擎。

    那么,第一代RFSoC是基于16 nm的設計,新出的兩代產品也是基于這個設計嗎?實際上,從第一代到第二、三代都是以16 nm為基礎的。但是第四代會集成到7 nm的Versal平臺(注:是賽靈思的首款ACAP平臺)。

    賽靈思的原則是根據市場和客戶的需求采用最為合理的技術來滿足市場當時的需求。對于第二代和第三代,最為合理的選擇就是采用16 nm的產品組合,這樣可實現(xiàn)引腳和軟件的兼容,同時能夠兼顧客戶的易用程度。第四代是為了滿足AI引擎技術架構和新的性能,因此需要使用7 nm技術。

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