考虑到可重构性而保留一些区域可以在以后节省成本。
对于那些关注Flex Logix的人来说，你已经知道我们有一个IP业务，EFLX eFGPA，以及一个边缘推断协处理器芯片和板业务，InferX。InferX的出现是因为我们有很多客户询问他们是否可以在EFLX中运行AI/ML算法。答案是，当然你可以- EFLX是一种类似于FPGA芯片使用的FPGA结构。我们的联合创始人王成花了一些时间，更详细地研究了人工智能处理的挑战，并利用Flex Logix专有的eFPGA技术提出了一种高效的边缘推理处理器。当性能、功率和面积结果与我们的董事会分享时，他们认为这很有吸引力，他们让我们做一个芯片。因此，InferX X1诞生了。
X1被指定为用于AI推理处理的精简、高性能边缘加速器，结合了Flex Logix的专有张量处理器、PCIe、DDR、内存和NoC。在设计芯片的时候，内部就是否将EFLX添加到X1芯片上进行了争论，主要是因为它占用了面积，而我们的用例非常基本:支持GPIO接口并帮助芯片调试。这不是在16nm制程中增加一平方毫米的有力理由。无论如何，我们继续通过将eFPGA连接到NoC总线和GPIO以最大限度地提高灵活性来演示“吃自己的狗粮”。
快进到带芯片。
我们遇到了一个问题，它的即时解决方案无法在软件中解决，看起来我们需要部分重新旋转，这将花费我们数百万美元的掩模费用。凭借团队的创造性思维和努力工作，他们提出了一个利用eFPGA的解决方案，并为芯片添加了在芯片定义期间没有设想或预期的功能，使我们能够在没有任何妥协的情况下按计划满足我们的速度和功能规格。这一平方毫米的eFPGA为我们节省了数百万美元，并避免了6 - 9个月的延迟采样全速芯片。
我们看到越来越多的芯片使用EFLX进行架构，并在特定的用例中利用了可重构性(13个用于硅，另外11个用于设计)。这些应用包括5G、计算存储、车对车通信和mcu等。但对于那些不确定如何使用eFPGA的人来说，为eFPGA开辟一小块区域可以节省数百万美元，更重要的是，避免因为不得不重新旋转芯片而错过市场窗口。
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