簡介

如今，一些電子終端設(shè)備應(yīng)用不斷增加人工智能 (AI) 功能來幫助提供新的終端應(yīng)用功能和用戶體驗，以便讓用戶在日常工作流程中利用 AI 的強大功能。為將 AI 功能添加到終端應(yīng)用中，電子系統(tǒng)設(shè)計人員需要利用大型語言模型 (LLM)，例如，在應(yīng)用的云端和客戶端上都需要高性能計算能力的 Generative Pre-trained Transformers (GPT)?？蛻舳讼到y(tǒng)和云基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計人員需要利用最新的處理器技術(shù)，才能在器件上或通過利用基于云的計算基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn) AI 功能。

基于 GPT 的 AI 實現(xiàn)方案要求系統(tǒng)設(shè)計人員不僅使用最新的高性能處理器和 FPGA（基于 CPU 的器件），還要使用最新的高性能 GPU（圖形處理單元）。原因在于它們具有并行處理大量數(shù)據(jù)的能力以及高速數(shù)據(jù)傳輸所需的更高存儲器帶寬，更適合 AI。使用最新的 CPU 和 GPU 來支持 AI 功能確實會給系統(tǒng)設(shè)計人員帶來多項設(shè)計挑戰(zhàn)。

其中一項設(shè)計挑戰(zhàn)是，克服以極低的內(nèi)核電壓運行 CPU 和 GPU 而導(dǎo)致的控制和低速數(shù)據(jù) I/O 電平不匹配的問題?？紤]到特定處理器的散熱和功率限制，以低內(nèi)核電壓運行高性能 CPU 和 GPU 通常是實現(xiàn)目標(biāo)性能水平的必備條件。以低內(nèi)核電壓運行 CPU 和 GPU 會限制這些處理器可以支持的 I/O 電壓電平。

系統(tǒng)設(shè)計人員通常需要一種簡單、高效且可擴(kuò)展的方式將 GPU 處理器的眾多 I/O 和控制總線連接到外設(shè)和子系統(tǒng)。一種可使系統(tǒng)設(shè)計人員既能保持 CPU 或 GPU 的較低內(nèi)核電壓，又能夠解決 I/O 電平不匹配問題的設(shè)計方法是使用簡單的電壓電平轉(zhuǎn)換器器件。電平轉(zhuǎn)換器件為系統(tǒng)設(shè)計人員提供了一種具有成本效益的簡單解決方案，可解決系統(tǒng)的 I/O 電平不匹配問題，而不會影響性能、功耗或尺寸。請參閱 圖 1。

圖 1 AI 加速器卡方框圖

電壓電平轉(zhuǎn)換

集成式電平轉(zhuǎn)換設(shè)計提供多種 I/O 類型、位寬、數(shù)據(jù)速率范圍、電流驅(qū)動能力和封裝選項。德州儀器 (TI) 的電平轉(zhuǎn)換器器件產(chǎn)品系列提供多種不同類型的電平轉(zhuǎn)換功能，可以共同滿足 AI 應(yīng)用的高性能計算用例可能需要的幾乎任何接口要求。TI 的電平轉(zhuǎn)換產(chǎn)品系列包括工業(yè)級、汽車級和增強級自動方向、方向控制和固定方向電平轉(zhuǎn)換器。表 1 展示了高性能 CPU 和 GPU 系列的常見控制接口以及為支持< 0.8V 至 5.5V 電壓范圍的每個接口推薦的電平轉(zhuǎn)換器件。更多有關(guān) TI 所有電平轉(zhuǎn)換器件的信息，請訪問 TI 的電平轉(zhuǎn)換產(chǎn)品主頁。