hero-1

Kỹ sư IoT/AIoT

Kiến trúc Flat

Tất cả các thành phần của hệ thống được tổ chức trên cùng một lớp hoặc cấp độ. Mỗi thành phần có thể trực tiếp truy cập vào bất kỳ thành phần nào khác trong hệ thống.
Kiến trúc Flat

Kiến trúc Domain

Hệ thống được chia thành các miền (domain) hoặc lớp chức năng. Mỗi domain chứa các thành phần liên quan đến một chức năng cụ thể, chẳng hạn như điều khiển lái, phát hiện vật cản, hoặc điều khiển động cơ. Các domain có thể tương tác thông qua giao diện cố định hoặc thông qua giao tiếp không đồng bộ.
Kiến trúc Domain

Kiến trúc Zonal

Hệ thống được chia thành các khu vực (zone) với mỗi khu vực có một chức năng hoặc một tập hợp các chức năng liên quan. Mỗi zone có thể chứa nhiều domains. Việc chia thành các zones giúp tăng tính phân tán và hiệu suất.

Zonal giải quyết những thiếu sót về kiến trúc domain bằng cách kết hợp các ECU gần nhau về mặt vật lý dưới một bộ điều khiển trung tâm duy nhất.

Kiến trúc Zonal

Kiến trúc Hybrid

Kết hợp các yếu tố từ các kiến trúc trước đó, thường là sự kết hợp của kiến trúc domain và zonal. Mục tiêu là kết hợp sự linh hoạt và hiệu suất của kiến trúc Domain với sự phân tán và độ tin cậy của kiến trúc Zonal.
Kiến trúc Hybrid

Lịch sử phát triển FPGA

1980s: FPGA đầu tiên được phát triển bởi công ty Xilinx (nay là một phần của AMD). Mô hình đầu tiên cho phép người dùng lập trình lại phần cứng nhiều lần. 1990s - 2000s: Cải tiến về logic cell, RAM tích hợp, hỗ trợ các giao tiếp tốc độ cao. 2010s: Xuất hiện các SoC FPGA tích hợp cả CPU ARM và logic FPGA trên cùng chip (như dòng Zynq của Xilinx). 2020s - nay: FPGA bước vào thời đại AI/ML, tăng tốc deep learning, xử lý edge computing, và ứng dụng trong hệ thống tự lái, robot, y tế.
Lịch sử phát triển FPGA

Tiềm năng phát triển

  • FPGA trở thành lựa chọn lý tưởng cho Edge AI: Nơi cần xử lý dữ liệu nhanh, tiết kiệm điện và độ trễ thấp.
  • Kết hợp với mô hình chiplet và công nghệ heterogeneous computing: FPGA có thể phối hợp với CPU/GPU/NPU để tối ưu hóa toàn bộ pipeline xử lý.
  • Tích hợp trong Data Center AI Accelerator: Để tăng tốc inference.
  • Tương lai: Sẽ chứng kiến sự kết hợp giữa FPGA và công nghệ RISC-V để tạo ra các vi xử lý tùy chỉnh mạnh mẽ, linh hoạt.
Tiềm năng phát triển