SiFive X280은 벡터 확장 기능이 있는 멀티 코어 지원 RISC-V 프로세서로 고성능이 필요한 애플리케이션에 이상적입니다.
SiFive, 설립자 그리고 컴퓨팅 리더 RISC-V, 자사 웹사이트에 발표 공무원 NASA에서 선정한 제공하다 핵심 우주 비행 컴퓨팅 프로세서 고성능 (HPSC) 다음 세대.
NASA의 HPSC 프로젝트는 다음과 같은 비행 컴퓨팅 기술을 개발하고 있습니다. 최소 XNUMX배의 컴퓨팅 용량을 제공합니다. 현재 비행 컴퓨터의. NASA는 지난 XNUMX월 HPSC 프로젝트에서 각 칩에 여러 개의 처리 코어가 있는 새로 설계된 멀티코어 칩과 이를 실행하기 위한 운영 소프트웨어를 제공할 것이라고 발표했습니다.
NASA 엔지니어 팀이 HPSC 개발 접근 방식을 관리하고 컴퓨터 칩의 설계 및 제공을 위한 기술 관리를 제공합니다. 엘우주의 자연 방사선은 전자 부품을 손상시킵니다.s, 결국 실패하게 만들고 거기에서 수행된 계산에 오류가 발생합니다. 또한 신호가 지구에서 우주의 먼 위치로 이동하는 데 시간이 걸리기 때문에 많은 우주 활동은 지구에 있는 장비의 도움 없이 수행되어야 합니다.
HPSC는 공간에 맞게 특별히 설계됩니다. 또한 가장 중요한 작업에 사용할 수 있는 안정적인 결과를 제공하고 작동할 수 있는 기능을 포함합니다. 예를 들어 로봇 착륙 또는 다른 행성 비행, 우주 비행사가 지구에서 멀어지는 것을 돕거나 작은 물체 근처에서 작업 외부 태양계.
전력이 부족한 경우가 많기 때문에 HPSC는 데이터를 100배 더 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 현재의 우주 적격 컴퓨터보다 같은 양의 에너지를 사용합니다. 또한 사용하지 않을 때 기능을 끄고 필요하지 않을 때 전력을 줄일 수 있습니다.
HPSC는 거의 모든 미래의 우주 임무에 사용될 것으로 예상됩니다., 행성 탐사에서 달과 화성 탐사까지. HPSC 유280코어 SiFive Intelligence X8 RISC-V 벡터 코어를 사용합니다., 100개의 추가 SiFive RISC-V 코어와 함께 오늘날 우주선의 컴퓨팅 성능을 XNUMX배 향상시킵니다. 컴퓨팅 성능의 이 엄청난 증가는 자율 로버, 비전 처리, 우주 비행, 안내 시스템, 통신 및 기타 애플리케이션과 같은 다양한 임무 요소에 대한 새로운 가능성을 여는 데 도움이 될 것입니다.
잭 강(Jack Kang) SiFive 사업 개발 수석 부사장은 “RISC-V 반도체 분야의 미국 리더로서 우리는 세계 유수의 우주국에서 가장 중요한 응용 분야에 전력을 공급하도록 선정된 것을 매우 자랑스럽게 생각합니다. “X280은 경쟁 프로세서에 비해 엄청난 성능 향상을 제공하며, 우리의 RISC-V SiFive IP를 통해 NASA는 확장되는 글로벌 RISC-V 에코시스템의 지원, 유연성 및 장기적인 생존 가능성의 이점을 누릴 수 있습니다. 우리는 항상 SiFive와 함께라면 미래에는 한계가 없다고 말했고 우리 혁신의 영향이 지구를 훨씬 뛰어넘는 것을 알게 되어 기쁩니다. »
NASA의 결정 그리고 마이크로칩 RISC-V 설계 선택 로열티가 없는 개방형 RISC-V 명령어 세트(ISA)의 참신함은 이뿐만이 아닙니다. Kang에 따르면 RISC-V 아키텍처는 es 그것 중 하나 아마도 많은 개발자 기반이 있을 것입니다. 10년, 15년 또는 심지어 20년 후, 따라서 eNASA에게는 안전한 선택입니다.
"현재 PowerPC 칩을 보면 수십 년 동안 사용하고 있습니다. 현재 PowerPC 프로그래머는 몇 명입니까?"라고 그는 말했습니다. 이제 우리는 NASA의 HPSC 프로세서의 기본 아키텍처를 알고 있지만 우주로 향하는 반도체에 필요한 기타 특수 처리뿐만 아니라 어떤 방사선 경화가 사용될 것인지와 같은 설계가 궁극적으로 어떻게 구현될지 지켜봐야 합니다.
모든 유형의 NASA 임무에는 계산 기능이 필요하기 때문에 이 업그레이드된 칩은 지상 과학 임무, 심우주 임무 또는 유인 비행이든 상관없이 NASA의 모든 미래 노력에 도움이 될 수 있습니다.
또한, RISC-V의 개방적이고 협업적인 특성을 통해 학계 및 과학 소프트웨어 개발자의 광범위한 커뮤니티는 과학 알고리즘 및 응용 프로그램에 기여하고 개발할 뿐만 아니라 많은 수학적 기능, 필터, 변형된 신경망 라이브러리 등을 최적화할 수 있습니다.