FPGAは?

フィールドプログラム可能なゲート配列(FPGA)は、プログラム可能な相互接続を介して接続された構成可能なロジックブロック(CLB)の行列の周りに基づく半導体デバイスです。 単一の機能のためにハードワイヤーであるアプリケーション固有の集積回路(ASIC)とは異なり、FPGAは、任意のデジタル論理回路を実装するために製造後に再プログラミングすることができます。 この柔軟性は、ルックアップテーブル(LUT)、フリップフルート、およびViLなどのハードウェアを使用して、Vilogを構成するレイの配列を介して達成されます。

内部アーキテクチャには、組み込みメモリブロック(BRAM)、デジタル信号処理(DSP)スライス、高速I/Oトランシーバーも含まれています。 現代のFPGAは、プロセッサシステム全体を統合します。例えば、AMD Xilinx Zynqデバイスは、ARM Cortexコアをプログラム可能なロジックと組み合わせ、システムオンチップ(SoCs)を真に作成します。 構成はSRAMセルに保存され、デバイスがすべての電源または部分的な動作中に再プログラムされるようにすることができます。

FPGA の代替技術を選択する理由

FPGAを使用する決定は、性能、柔軟性、コストのトレードオフにしばしば来ます。 以下は、FPGAを数百のアプリケーションに推進している重要な利点です。

大規模な並列処理

FPGAは、本来並列的です。CPUは、指示を順次実行しますが、FPGAは同時に数千のデータストリームを処理することができます。これにより、リアルタイムのビデオ処理、ソフトウェア定義のラジオ、およびハードウェアアクセラレーションなどの高スループットタスクに最適です。MicrosoftやAmazonなどの企業は、ビング検索とクラウドコンピューティングのワークロードを加速するためにデータセンターにFPGAをデプロイしました。

低い潜在能力および決定的なタイミング

ロジックはハードウェアに直接実装されているため、FPGA回路はナノ秒範囲で決定的なレイテンシを達成できます。これは、産業用制御、自動運転(先進的なドライバ・アシスタンスシステム)、マイクロ秒間の取引システムにとって重要なことです。

再設計コストなしで再構成可能

ASICとは対照的に、高価なマスクセットと製造月の月を必要とするFPGAは秒単位で再プログラムすることができます。これにより、反復的なプロトタイピング、フィールドアップグレード、およびハードウェアを交換することなく標準(例えば、新しいビデオコーデックまたは暗号化アルゴリズム)を変更する機能が適応できます。

特定の機能のためのパワー効率性加速

FPGA は、特定の機能に対して ASIC よりも多くの電力を消費する一方で、多くの場合、CPU や GPU よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮し、データ パラメータやパイプラインのワークロードを処理します。 論理を正確に要求された操作に合わせることで、不要な指示フェッチとメモリオーバーヘッドが排除されます。

FPGAs による設計: アイデアから実装まで

ハードウェア記述 言語(HDLs)

FPGA のプライマリデザインエントリは HDL を介してあります。 VHDL と Verilog は最も一般的ですが、新しい高レベルの合成 (HLS) ツールは、デザイナーが C/C++ または SystemVerilog で書き込むことを可能にします。 このコードはネットリストに合成され、利用可能なロジックブロックとルーティングにマップされます。 FPGA の主な利点は、同じ設計が変更を最小限に異なるベンダーからデバイスにターゲットにすることができることです。

検証とシミュレーション

FPGA をプログラミングする前に、徹底したシミュレーションが不可欠です。ModelSim や Vivado Simulator などのツールでは、デザイナーがタイミング、機能的矯正、消費電力を検証することができます。複雑なシステムでは、ハードウェア・イン・ザ・ループ (HIL) のテストは、シミュレーションモデルと実際の信号を組み合わせることができます。

構成およびビットストリームの生成

FPGA 設計フローの最終出力はビットストリームファイルです。このバイナリには、すべての LUT の構成データ、ルーティング ミュー、およびブロック ラムが含まれています。プログラミングは、JTAG、SPI フラッシュ、またはリモート更新のためのネットワークを介して行われます。多くの近代的な FPGAs は部分的な再構成をサポート - 残りの部分が動作し続けている間、ロジックの一部を変更します - 動的リソース割り当てを有効にします。

FPGA のアプリケーションを業界横断

FPGAは、従来の接着剤の論理のロールを超えて遠くに移動しました。 彼らの汎用性は、次のドメインでそれらを不可欠にします。

通信・通信 5G

FPGAsは基地局で処理する巨大なデジタル信号を扱い、チャネルのコーディング/デコードをし、大規模なMIMOのためのビームフォーミングを支えます。ハードウェア変更なしで別の無線標準(LTE、5G NR、Wi-Fi 6)に再採用されるべき彼らの能力はネットワーク オペレータのための主要な費用の節約です。Xilinx (現在のAMDの部分)は前部運搬量およびバックホール インターフェイスの高速条件を満たすSerDesiversに企業を供給します。

自動車 – ADASから自動運転まで

現代の自動車では、FPGAはセンサーの融合(レーダー、LiDAR、カメラ)、リアルタイムのオブジェクトの検出、意思決定に使用されます。彼らは、衝突回避に必要な低レイテンシを提供し、多くの場合、ドメインコントローラのGPUアクセラレータと組み合わせています。例えば、Xilinx Zynq UltraScale+家族は、自動車プラットフォームで広く採用されています。

医学のイメージ投射および診断

リアルタイム超音波、CT、MRIシステムは、ビームフォーミング、画像再構築、およびフィルタリング用のFPGAに依存しています。 並列アーキテクチャは、毎秒数千のデータポイントを処理することができ、高解像度のイメージングを最小限の遅延で実現できます。 さらに、FPGAは消費電力が低いままにする必要があるポータブル診断装置で使用されます。

航空宇宙・防衛

レーダー信号処理、安全な通信、および電子戦争システムは、高性能と堅牢性の両方を要求します。 このセクターのFPGAは通常、放射線硬化型多様体(例えば、マイクロチップRTAXまたはXilinx Qシリーズ)が極端な環境で動作する。 彼らの再現性により、軍事単位は、フィールド内の暗号アルゴリズムと波形を更新することができます。

データセンターおよび金融取引

Google、Microsoft、AWSなどのテックの巨人は、FPGAをサーバーインフラに統合し、機械学習の推論、ネットワークパケット処理、データベースのクエリを加速しています。高周波取引では、FPGAはネットワークパケットを解析し、マイクロ秒未満で取引を実行することができます。ソフトウェアベースのソリューションでは不可能です。XilinxやIntelなどのスタートアップは、これらのワークロード用の専用のアクセラレーションカードを提供します。

FPGA対ASIC対GPU:正しいツールを選択する

各技術は、異なる甘いスポットを持っています。 ASICは、固定機能の最高のパフォーマンスと最低の電力を達成しますが、NREを正当化するには、大量の(単位のmillions)が必要です。 GPUは、高演算強度(例えば、ディープラーニングトレーニング)でデータ-並列タスクでExcelをExcelします。 FPGAは、中接地を占めています。それらは、多くの場合、デプロイ後に変更する柔軟性を持つ多くのタスクのための-ASIC性能の近くで提供されます。 そのような低遅延およびFPGAは、より迅速に選択することができます。

FPGAテクノロジーと未来を融合

AIと機械学習アクセラレーション

FPGAは、エッジの推論加速器としてますますます使用されています。 彼らの低電力と決定的なレイテンシは、自律ロボット、ドローン、および産業用IoTに理想的にしています。 インテルのOpenVINOツールキットとAMDのVitis AIは、開発者が最小限の努力でFPGAファブリックに訓練されたニューラルネットワークをデプロイすることを可能にします。 ネットワークトポロジーがより多様になると、異なるモデルにアクセラレータを再構成する機能は、競争上の優位性になります。

異質統合とチップレット

FPGAの次世代は、マルチダイアーキテクチャに向けて動きます。 ロジック、メモリ、アナログブロックを組み合わせることで、インターポジタを使用して単一のパッケージに組み合わせることで、デザイナーは、サイズを制限することなく、大規模な(数千の論理セル)システムを構築することができます。 これは、同じチップでAMDとIntelがCPUとFPGAを統合する方法に似ています。 Xilinx Versalプラットフォームは、主な例です。

オープンソース・ハードウェアとツール

歴史上、FPGAの設計は、独自のツールチェーンにロックされています。 Yosys(合成用)やNextpnr(場所とルート用)などのオープンソースプロジェクトが増加し、特に小さな格子とGowinデバイスのためにFPGA開発を民主化しています。 この傾向は、学生や趣味者のためのエントリに障壁を下げるかもしれません。カスタムハードウェアの革新を促進します。

セキュリティと信頼の実行

ハードウェアトロイの木馬やサプライチェーン攻撃に対する成長の懸念により、FPGAは独自のセキュリティ機能を提供します。ビットストリーム暗号化、認証、およびさまざまなセキュリティドメインでロジックを分離する機能により、安全なエンクレーブやブロックチェーンハードウェアなどのアプリケーションに魅力的にすることができます。米国防護部門は、改ざん防止FPGAベースのシステムに積極的に資金を調達しています。

FPGA開発の開始

エンジニアやホビエストがFPGAに新しくなった場合、スタートポイントは開発ボードを選ぶことです。 手頃な価格のオプションには、Digilent Basys 3(Artix-7)、Lattice iCEstick、Gowin Tang Nanoシリーズが含まれます。 学習パスは、通常、単純な組み合わせロジック(LEDブリンカ、カウンター)で始まり、ステートマシンや通信プロトコル(UART、SPI)に進行し、単純なRISCプロセッサーのような複雑な設計に移動します。

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コンテンツ

FPGA テクノロジーは、ソフトウェア定義の柔軟性とハードウェアレベルのパフォーマンスのギャップを埋め、急速に変化しています。 通信インフラから、進化する 5G 規格、リアルタイム画像処理を要求する医療機器、およびバッテリー上で実行する AI アクセラレータをエッジする、 FPGA は、次の電子イノベーションの波を可能にします。 繰り返し再プログラミングされる能力は、単一のハードウェアプラットフォームが将来の要件に適応し、ewaste を削減し、さらなるコストを削減し、より高機能設計を期待できることを意味します。