באמצעות טכנולוגיית Fpga עבור פתרונות אלקטרוניים בעלי ביצועים גבוהים

מה זה FPGAs?

מחסנית שער ארג'ים (FPGAs) הם מכשירים למחצה המבוססים סביב מריצה של בלוקים לוגיים הניתנים להגדרה (CLBs) המחוברים באמצעות חיבורים בין-מסוגים.בניגוד מעגלים משולבים ספציפיים של יישומים (ASICs) כי הם מחווטים קשה עבור פונקציה יחידה, FPGA יכול להיות מוחזר לאחר ייצור כל מעגל לוגי.

האדריכלות הפנימית כוללת גם אבני זיכרון מוטבעות (BRAM), עיבוד אותות דיגיטליים (DSP) פרוסות, ומהירות גבוהה I / O transceivers. המודרנית FPGAs משלבת מערכות מעבד שלמות - לדוגמה, מכשירי AMD Xilinx Zynq משלבים ליבות ARM Cortex עם לוגיקה ניתנת לתוכנה, מה שהופך אותם למערכות מערכת אמתיות (SoCs).

למה לבחור FPGA על פני טכנולוגיות חלופיות?

ההחלטה להשתמש ב-FPGA לעתים קרובות מגיעה לסחר בין ביצועים, גמישות ועלויות. להלן היתרונות המרכזיים שדחפו את FPGAs למאות יישומים.

עיבוד מקבילים

FPGAs הם מקבילים מטבעם. בעוד CPU מבצע הוראות באופן משמעותי, FPGA יכול לעבד אלפי זרמי נתונים בו זמנית.זה הופך אותם אידיאליים עבור משימות בעלות גבוהה כמו עיבוד וידאו בזמן אמת, רדיו מוגדר תוכנה, ו חברות חומרה כמו Microsoft ואמזון לפרוס FPGAs במרכזי הנתונים שלהם כדי להאיץ את החיפוש וענן העבודה מערכי מחשוב.

תזמון נמוך ותזמון

מכיוון שהלוגיקה מיושמת ישירות בחומרה, מעגלי FPGA יכולים להשיג שקיפות ⁇ סטית בטווח ננו השני.זה קריטי לשליטה תעשייתית, נהיגה אוטונומית (מערכות ניהול נהגים), ומערכות מסחר בהן חומר מיקרו-שניות.

אפשרות מחדש ללא עלויות עיצוב מחדש

בניגוד ל ASICs, הדורשות ערכות מסכות יקרות וחודשים של ייצור, FPGA יכול להיות reprogramed בתוך שניות.זה מאפשר עבור כוונון, שדרוגי שטח, ואת היכולת להסתגל לסטנדרטים משתנים (למשל, קוד וידאו חדש או אלגוריתמי הצפנה) ללא החלפת חומרה.

אישור כוח-אנרגיה לתפקודים ספציפיים

בעוד FPGAs לצרוך יותר כוח מאשר ASICs עבור פונקציה נתונה, הם לעתים קרובות להשיג ביצועים הרבה יותר טוב - וואט מאשר CPUs ו GPUs עבור עומסי עבודה מקבילים או צינורות נתונים. על ידי התאמת ההיגיון בדיוק הפעולות הדרושות, הוראה מיותרת זיכרון מעל פני ראש הם לחסל.

עיצוב עם FPGAs: מהרעיון להטמיע

שפות תיאור קשיחות (HDLs)

הכניסה לתכנון העיקרי עבור FPGAs הוא באמצעות HDLs. VHDL ו Verilog הם הנפוצים ביותר, אם כי חדש יותר ברמה גבוהה סינתזה (HLS) כלים המאפשרים למתכננים לכתוב ב C / C++ או SystemVerilog. הקוד מסונתז לתוך רשימה נטו, אשר אז ממפה בלוקים לוגיים זמין ותוואי. יתרון מפתח של FPG הוא אותו עיצוב יכול להיות ממוקדים על ידי ספקים שונים.

טיהור וסימפוציה

לפני תכנות FPGA, סימולציה יסודית היא חיונית.כלי כמו ModelSim או Vivado Simulator לאפשר למעצבים לאמת תזמון, נכונות תפקודית וצריכת חשמל. עבור מערכות מורכבות, בדיקות חומרה-ב-the-loop (HIL) יכולים לשלב אותות אמיתיים בעולם עם מודלים סימולציה.

« « הדור של Bitstream

הפלט הסופי של זרימת עיצוב FPGA הוא קובץ bitstream. זה בינארי מכיל את נתוני התצורה עבור כל LUTs, routing muxes, וחוסם RAMs. תכנות נעשה באמצעות JTAG, SPI פלאש, או מעל רשת עבור עדכונים מרחוק. PGAs מודרני רבים תמיכה בהגדרה חלקית - שינוי חלק של ההיגיון בעוד השאר ממשיך לפעול - המאפשר הקצאה דינמי.

FPGA יישומים בתעשיות

FPGAs עבר הרבה מעבר לתפקיד המסורתי שלהם בלוגיקה דבק.ההגמישות שלהם הופכת אותם הכרחיים בתחומים הבאים.

תקשורת ו-5G

FPGAs מטפל עיבוד אותות דיגיטליים מסיבי תחנות בסיס, לבצע קידוד / קידוד ערוץ, ותמיכה להיות מוקרן עבור MIMO מסיבי.היכולת שלהם להיות מחוספס לסטנדרטים שונים של רדיו (LTE, 5G NR, Wi-Fi 6) ללא שינויים חומרה הוא חוסן עלות עיקרי עבור מפעילי רשת. Xilinx (כיום חלק מ- AMD) מספק את התעשייה עם סרDesceivers במהירות כי לענות על דרישות מהירות גבוהה של ממשק אחורית.

רכב - מ- ADAS לנהג אוטונומי

בכלי רכב מודרניים, FPGAs משמשים עבור היתוך חיישן (רדאר, LiDAR, מצלמות), גילוי אובייקטים בזמן אמת וקבלת החלטות.הם מספקים את הגמישות הנמוכה הנדרשת למניעת התנגשות והם לעתים קרובות משולבים עם מאיצים GPU בבקרי תחומים. לדוגמה, משפחת Xilinx Zynq UltraScale+ מאומצת באופן נרחב בפלטפורמות רכב.

אבחון ואבחון רפואי

אולטרסאונד בזמן אמת, CT, ו- MRI מערכות מסתמכות על FPGAs עבור beamforming, שחזור תמונות וסינון.אדריכלות המקבילה שלהם יכול לעבד מיליוני נקודות נתונים לשנייה, המאפשר הדמיה ברזולוציה גבוהה עם עיכוב מינימלי.בנוסף, FPGAs משמשים במכשירים אבחון ניידים שבו צריכת החשמל חייבת להישאר נמוכה.

אוויר והגנת

עיבוד אותות רדאר, תקשורת מאובטחת ומערכות לוחמה אלקטרונית דורשים ביצועים גבוהים ו rחוספס. FPGAs במגזר זה בדרך כלל יש גרסאות מעודנות קרינה (למשל, Microchip RTAX או Xilinx Q-series) שפועלות בסביבות קיצוניות.היעילות שלהם מאפשרת יחידות צבאיות לעדכן אלגוריתמים קריפטוגרפיים וגלפורמות בתחום.

מרכזי נתונים ומסחר פיננסי

ענקיות טכנולוגיה כמו גוגל, מיקרוסופט ו-AWS שילבו את FPGAs לתוך תשתית השרת שלהם כדי להאיץ את למידת המכונה, עיבוד החבילה רשת ושאילתות מסד נתונים.מסחר ב- ⁇ גבוהה, FPGAs יכול לחלק חבילות רשת ולבצע עסקאות תחת מיקרו-שני - מהירות בלתי אפשרית עם פתרונות מבוססי תוכנה. Startups כמו Xilinx ו- Intel (באמצעות חטיבת אלטרמה שלהם) מציעים כעת האצה ייעודית כרטיסי עבודה אלה.

FPGA לעומת GPU: בחירת הכלי הנכון

לכל טכנולוגיה יש מקום מתוק מובהק. ASICs להשיג את הביצועים הגבוהים ביותר וכוח הנמוך ביותר עבור פונקציה קבועה, אבל דורש נפח גבוה (מיליוני יחידות) כדי להצדיק את ה- NRE. GPUs להצטיין במשימות דומות לנתונים עם אינטנסיביות גבוהה (למשל, הכשרה למידה עמוקה) FPGAs כובש את הקרקע האמצעית: הם מציעים ביצועים קרובים-ASIC עבור משימות רבות עם גמישות לשינוי לאחר הפריסה.

טכנולוגיות חדשות ועתיד

AI ו- Machine Learning Acceleration

FPGAs משמשים יותר ויותר כמו איציקו מאיצים בקצה.הכוח הנמוך שלהם ואת הליטנטיה הדטרמיוני להפוך אותם אידיאליים עבור רובוטים אוטונומיים, מזל"טים, ו-IoT תעשייתי.ה OpenVINO Toolkit של אינטל ו- Vitis AI מאפשר למפתחים לפרוס רשתות עצביות מאומן על מרקם FPGA עם מאמץ מינימלי.

שילוב heterogeneous ו- Chiplets

הדור הבא של FPGAs הוא לנוע לכיוון ארכיטקטורות מרובות-די. על ידי שילוב לוגיקה, זיכרון ו בלוקים אנלוגיים על חבילה אחת באמצעות interposers, מעצבים יכולים לבנות מערכות מסיביות (אלפי תאים לוגיים) מבלי להיות מוגבל על ידי גודל רטיקל.זה דומה לאופן שבו AMD ו- Intel משלבים CPU ו-FPGA באותו השבב - פלטפורמת Xilinx Versal היא דוגמה ראשונית.

קוד פתוח: Hardware and Tools

מבחינה היסטורית, עיצוב FPGA נעול בשרשרת הכלים הקניונית.העלייה של פרויקטים בקוד פתוח כמו Yosys (לסינתזה) ו-Nextpnr (עבור מקום ו- Path) היא דמוקרטיזציה של פיתוח FPGA, במיוחד עבור התקנים קטנים יותר Lattice ו Gowin. מגמה זו עשויה להוריד את המחסום לכניסת סטודנטים ותחביבים, עידוד חדשנות בחומרה אישית.

אבטחה ואמון הוצאה להורג

עם הדאגה הגוברת על טרויאנים חומרה והתקפות שרשרת אספקה, FPGAs מציעים תכונות אבטחה ייחודיות. Bitstream הצפנה, אימות, ואת היכולת לבודד לוגיקה בתחומים אבטחה שונים להפוך אותם אטרקטיביים עבור יישומים כמו חומרה בטוחה וחומרה blockchain. מחלקת ההגנה של ארה"ב מימון פעיל לתוך מערכות מבוססות tamper-הוכחה FPGA.

מתחילים עם פיתוח FPGA

עבור מהנדסים ותחביבים חדשים ל- FPGAs, נקודת ההתחלה היא בחירת לוח פיתוח.אפשרויות Affordable כוללות את Digilent Basys 3 (Artix-7), Lattice iCEstick, או סדרת Gowin Tang Nano. נתיב הלמידה מתחיל בדרך כלל עם לוגיקה משולבת פשוטה (מבמבים LED, מחסומים), התקדמות מכונות ותקשורת המדינה (UART, SPI), ולאחר מכן למעבדים מורכבים.

(ב) ,ב[[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]] ו[[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]], [[1924]]]]]]]]]]]], [[1924]], [[1924]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

מסקנה

טכנולוגיית FPGA ממשיכה להתפתח בקצב מהיר, לחדד את הפער בין גמישות מוגדרת תוכנה לבין ביצועים ברמת חומרה.מתשתית תקשורת כי חייב לשמור על קצב עם סטנדרטים 5G מתפתחים, למכשירים רפואיים הדורשים עיבוד תמונה בזמן אמת, וכדי לחוד החנית AI שפועלת על סוללות - FPGAs מאפשרים לגל הבא של חדשנות אלקטרונית.