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MLP是一个硬模块运行在比FPGA逻辑阵列本身更高时钟速率上



在LEO卫星出现之前，卫星通信系统主要使用地球静止轨道（GEO）卫星。

此外，GEO卫星与地面的距离以及彼此之间的距离会导致信号延迟。虽然GEO卫星适用于电子邮件和其他非实时通信，但语音电话和视频电话会出现显著延迟，从而阻碍了自然地沟通交流。

LEO卫星更靠近地球表面，因此信号延迟要短得多。然而，与地面网络相比，发射机与LEO卫星通信时需要更高的功率。这是因为，地面网络信号的传输距离为5-10公里，而LEO信号的传输距离长达2,000公里，信号损失也更大。

碳化硅在工业低电压电机驱动的系统级呈现出巨大的价值，虽然碳化硅器件的前期成本可能超过传统硅 IGBT，但更高的开关频率和更低的损耗，意味着对无源器件和散热器的投资更少。


对于25kW系统来说，这种优化的系统可节省高达605W，考虑到每年运行8,200小时的不同负载曲线，用碳化硅器件取代IGBT的前期成本可能会更高，但当我们考虑整个系统成本时，碳化硅的较高成本可以通过无源器件的减少来抵消，并同时将工业电机驱动端系统的效率提升到新的水平。

由于MLP是一个硬模块，它可以运行在比FPGA逻辑阵列本身更高的时钟速率上。

在Speedster7t上搭载的机器学习处理器（MLP）是一种优化的矩阵/向量乘法模块，能够在单个时钟周期内进行32次乘法和1次累加，是计算引擎架构的基础。


AC7t1500器件中的Block RAM（BRAM）与2560个MLP实例都处于同一位置，这意味着更低的延迟和更高的吞吐量。

借助于这些关键的架构单元，Myrtle.ai的MAU低延迟、高吞吐量的ML推理引擎已集成到Speedster7t FPGA器件中。在构建最佳的ASR解决方案时，集成了之前提到的来自Myrtle.ai的MAU推理引擎，使用了2560个MLP中的2000个。

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