FPGAs là gì?

Hệ thống định tuyến Cổng (FPGAs) là thiết bị bán dẫn dựa trên một ma trận của các khối logic có thể cấu hình (CLB) được kết nối qua các liên kết có thể lập trình được. Khác với các mạch kết nối ứng dụng (ASPCs) có thể được cấu hình cứng cho một hàm riêng lẻ, một máy FPGA có thể được lập trình lại sau khi sản xuất bất kỳ mạch điện tử số nào. Tính linh hoạt này được đạt được thông qua một dãy các bảng tìm kiếm (LUT), lật, lật và tài nguyên có thể được cấu hình bằng mô tả phần cứng (HDAD) hay VLLLLLLL.

Cấu trúc nội bộ bao gồm những khối bộ nhớ nhúng (BMEM), xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DP) lát cắt và chuyển đổi nhanh chóng I/ O. FPGAs hiện đại tích hợp toàn bộ hệ thống xử lý — chẳng hạn, AMD Xilinx Zynq kết hợp các thiết bị ARM Cortex với các cơ chế logic có thể lập trình, khiến chúng thực sự là các thiết bị truyền động với nhau (SoCs). Cấu hình được lưu trữ trong các tế bào SMMMMM, cho phép lập trình tự lập lại trên mỗi thiết bị điện năng hay thậm chí một phần trong thao tác.

Tại sao chọn mục nhập vào mục tiêu khác?

Quyết định sử dụng một FPGA thường đi xuống một sự trao đổi giữa hiệu suất, sự linh hoạt và chi phí.

Tiến trình song song với nhau lớn

FPGAs vốn song song. Trong khi CPU thực hiện hướng dẫn một cách ngẫu nhiên, một FPGA có thể xử lý hàng ngàn luồng dữ liệu cùng lúc. Điều này khiến chúng lý tưởng cho các tác vụ cắt giảm nhanh như xử lý video thời gian thực, phần mềm xác định radio, và gia tốc phần cứng. Các công ty như Microsoft và Amazon đã triển khai FPGAs trong các trung tâm dữ liệu của họ để tăng tốc độ tìm kiếm và tải tính toán đám mây.

Thời gian ít tự chủ và định hướng

Vì logic được thực hiện trực tiếp trong phần cứng, mạch FPGA có thể đạt được độ phân giải xác định trong phạm vi nano giây. Điều này rất quan trọng cho việc kiểm soát công nghiệp, tự động lái (hệ thống hỗ trợ lái xe cao cấp) và hệ thống giao dịch nơi phần triệu giây quan trọng.

Không cần thiết kế lại khả năng tương thích

Ngược lại với ASICs, mà cần những bộ mặt nạ đắt tiền và tháng của sự giả lập, một trình mã hóa cho FPGA có thể được lập trình lại trong giây. Tùy chọn này cho phép tiến trình lặp lại, nâng cấp trường, và khả năng thích ứng với tiêu chuẩn thay đổi (v. d., mã video mới hoặc thuật toán mã hóa) mà không cần thay thế phần cứng.

Tăng tốc năng lượng cho hàm riêng

Trong khi FPGAs tiêu thụ nhiều năng lượng hơn ASICs cho một chức năng nhất định, họ thường đạt được thành quả tốt hơn nhiều so với CPU và GPUs cho dữ liệu phân loại hoặc hàng loạt các công việc ống dẫn.

Thiết kế với mục lục: Từ ý tưởng đến sự phấn khởi

Ngôn ngữ Mô tả Phần cứng (HDLs)

Mục thiết kế chính của FPGAs là qua HDLs. VHDL và Verilog là thông dụng nhất, mặc dù các công cụ thiết kế mới hơn cấp cao (HL) cho phép các nhà thiết kế viết bằng C/C++ hoặc SystemVerilog. Mã được tổng hợp thành danh sách mạng, sau đó được lập thành danh sách các khối logic và định tuyến. Một lợi thế quan trọng của thiết kế FPGAs là cùng một mục tiêu để có thể được thiết kế từ các nhà cung cấp khác nhau với thay đổi tối thiểu.

Mô phỏng và nhập vào

Trước khi lập trình một FPGA, việc mô phỏng kỹ lưỡng là thiết yếu. Công cụ như ModelSim hoặc Vivado cho phép các nhà thiết kế kiểm tra thời gian, độ chính xác chức năng và mức tiêu dùng điện. Đối với hệ thống phức tạp, kiểm tra phần cứng (HIL) có thể kết hợp các tín hiệu thế giới thực với mô phỏng.

Cấu hình và Dòng dõi Bitstream

Kết quả cuối cùng của dòng thiết kế FPGA là một tập tin hơi dòng. Phần mềm này chứa dữ liệu cấu hình cho tất cả các LUTs, muxes định tuyến, và chặn RAM. Chương trình được thực hiện bằng JTAG, SPI flash, hoặc trên mạng để cập nhật từ xa. Nhiều phần hỗ trợ hỗ trợ cấu hình cục bộ của máy tính xách tay — thay đổi một phần của logic trong khi phần còn lại tiếp tục hoạt động – bật lên sự định vị tài nguyên năng động.

Ứng dụng FPGA cho các ngành công nghiệp

Các FPGAs đã vượt quá vai trò truyền thống của họ trong việc kết hợp lý luận, và sự linh hoạt của họ khiến họ không thể thiếu trong những lĩnh vực sau.

Truyền thông Te và 5G

FPGAs xử lý các tiến trình xử lý tín hiệu kỹ thuật số khổng lồ trong các trạm cơ sở, thực hiện mã kênh/ decoding, và hỗ trợ chuyển đổi cho MIMO khổng lồ. Khả năng của họ được tái phát triển thành các tiêu chuẩn radio khác nhau (LTE, 5G NR, WiG NR, jw) mà không thay đổi phần cứng là một vật liệu bảo vệ giá trị lớn cho các nhà điều hành mạng. Xilinx (hiện nay là một phần của AMD) Cung cấp cho các công nghiệp với SerDescceverss transversliers đáp ứng các yêu cầu cao của mặt trước và mặt sau.

Tự động — Từ ADAS đến tự động lái xe

Trong xe hơi hiện đại, FPGAs được dùng để phát hiện vật thể hiện thời, phát hiện vật thể và chế tạo các quyết định. Các máy này cung cấp khả năng ít người tránh va chạm và thường kết hợp với máy gia tốc hạt GPU trong bộ điều khiển miền. Chẳng hạn, gia đình Xilinx Zynq sunSle+ được nhận diện rộng rãi trong các nền tảng ô tô.

Khả năng đọc và chẩn đoán y học

Siêu âm thời gian thực, CT và MRI phụ thuộc vào các mục dùng để làm ánh sáng, xây dựng lại hình ảnh và lọc. Kiến trúc song song của chúng có thể xử lý hàng triệu điểm dữ liệu mỗi giây, cho phép hình ảnh độ phân giải cao với sự chậm trễ tối thiểu. Hơn nữa, FPGAs được dùng trong các thiết bị chẩn đoán di động nơi mà tiêu thụ điện năng phải được ẩn.

Không gian và phòng thủ

Hệ thống xử lý tín hiệu Rada, liên lạc an toàn, và hệ thống chiến tranh điện tử đòi hỏi sự hiệu suất cao và độ gồ ghề. FPGAs trong khu vực này thường có những biến thể phóng xạ hóa (v. d., Microchip RTAX hay Xilinx Q-series) hoạt động trong môi trường khắc nghiệt. Khả năng lập trình lại của các đơn vị quân đội để cập nhật các thuật toán và sóng trong lĩnh vực.

Trung tâm dữ liệu và giao dịch tài chính

Những người khổng lồ kỹ thuật như Google, Microsoft và AWS đã tích hợp FPGAs vào cơ sở hạ tầng máy chủ của họ để tăng tốc độ học tập tính năng tham gia vào mạng, xử lý mạng và các yêu cầu cơ sở dữ liệu. Trong giao dịch có nhiều tính năng cao, FPGAs có thể phân tích gói tin mạng và thực hiện các giao dịch dưới một micro giây – một tốc độ không thể với các giải pháp dựa trên phần mềm. Bắt đầu như Xilinx và (via Altera) giờ cung cấp các tính năng tăng tốc độ riêng cho các thẻ làm việc này.

FPGA chống lại. ASIC vs. GPU: Chọn công cụ đúng

Mỗi công nghệ có một điểm rất riêng biệt. ASC đạt được hiệu suất cao nhất và sức mạnh thấp nhất cho một chức năng cố định, nhưng yêu cầu số lượng lớn (hàng triệu đơn vị) để biện minh cho sự linh hoạt của NRE. GPUs vượt trội tại các nhiệm vụ dữ liệu phân chia dữ liệu với cường độ số học cao (v. d. đào tạo sâu.: các mục học tập ở giữa: chúng cung cấp hiệu suất gần ASASIC để thay đổi sau khi triển khai. Để các ứng ứng mà cần thiết cả sự linh hoạt và khả năng thích nghi thấp như là máy gia tốc trong một mức độ tăng tốc độ chuẩn nhanh – FGGGGGGGGT thường là lựa chọn tối ưu.

Công nghệ FPGA và tương lai

AI và máy học tăng tốc

Khi các nhà phát triển hệ thống thần kinh học trên mạng, các hệ thống điện tử tự động, máy bay không người lái và máy điện tử công nghiệp cũng được sử dụng như máy gia tốc và hệ thống định vị của AMD giúp các nhà phát triển triển triển triển mạng thần kinh lên vải chống cháy với nỗ lực tối thiểu.

Hợp nhất giữa nam và tiểu thuyết điện tử

Thế hệ kế tiếp của FPGAs đang tiến tới nhiều cấu trúc đa dạng. Bằng cách kết hợp các cấu trúc logic, bộ nhớ và các khối tương tự trên một gói duy nhất sử dụng các máy liên kết, các nhà thiết kế có thể xây dựng một hệ thống khổng lồ (hàng ngàn tế bào logic) mà không bị giới hạn bởi kích thước của khối u. Điều này tương tự như cách mà AMD và Intel đang tích hợp CPU và FPGA trên cùng một con chip — nền tảng Tâylinx là một thí dụ nguyên thủy.

Mở phần cứng và công cụ mở

Theo lịch sử, thiết kế FPGA bị khóa vào các công cụ riêng, sự gia tăng các dự án mã nguồn mở như Yosys (cho sự tổng hợp) và kế tiếp (để tìm chỗ và mục tiêu) là sự phát triển FPGA, đặc biệt đối với các thiết bị Latice nhỏ hơn và Gowin. Xu hướng này có thể giảm trở ngại cho các sinh viên và người theo chủ sở thích, khuyến khích sự đổi mới trong phần cứng tùy chỉnh.

An ninh và được tín nhiệm để thi hành án

Với sự quan tâm ngày càng tăng về các phần cứng thành Troy và cung cấp các cuộc tấn công của người cung cấp các thiết bị dự trữ, FPGAs cung cấp các tính năng bảo mật độc đáo. mã hóa bitstream, xác thực, và khả năng cô lập logic trong các lĩnh vực an ninh khác nhau khiến chúng trở nên hấp dẫn đối với các ứng dụng như phần cứng bảo mật và phần cứng rắn bị chặn.

Bắt đầu với sự phát triển của FPGA

Đối với các kỹ sư và người thích thú mới vào FPGAs, điểm đầu là chọn một bảng phát triển. Các tùy chọn có thể mua được bao gồm Divient Basysys 3 (Artix Ry7), Latice CEstick, hoặc dãy Gowin Tano. Đường dẫn học thường bắt đầu với logic đơn giản (các máy in, máy đếm), tiến bộ đến máy và giao thức liên lạc (ATT, STI), rồi chuyển sang thiết kế phức tạp như trình xử lý RISCV.

Tài nguyên như khóa học trực tuyến [FLT:] ) ) và các tài liệu chính thức [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [FLT:] [LT] [LT:] [LTL:] [LTLT] [LT:] [LT] [LTL:] [LT] [LL:] [LLT] [LLL:] [FL]] [LL:] [FL] [FL]] [FLLLL] [FLLLL:]] [FLL]] [FL] [FLLL:] [FL]]] [FLLL:]] [FLLLSAM] [FL:] [FL:

Kết luận

Công nghệ FPGA tiếp tục tiến hóa với tốc độ nhanh chóng, giảm thiểu khoảng cách giữa các máy gia tốc của phần mềm xác định tính linh hoạt và hiệu suất phần cứng. Từ cơ sở hạ tầng viễn thông phải giữ tốc độ phát triển 5G, tới thiết bị y tế đòi hỏi xử lý ảnh thời gian thực, và để cạnh cạnh cạnh các máy gia tốc chạy bằng pin – FPGAs đang cho phép đợt đổi mới tiếp theo. Khả năng của chúng được lập trình lại nhiều lần có nghĩa là một nền tảng phần cứng có thể thích nghi với các yêu cầu trong tương lai, giảm e-e-e-te-te- sản phẩm xe đạp điện tử. Khi các công cụ thiết kế trở nên dễ dàng tiếp tục dễ dàng tiếp cận hơn và chi phí thiết bị FPGA, chúng ta có thể mong đợi các nhà thiết kế có thể tiếp tục sử dụng các thiết kế công nghệ có nhiều hơn để tùy chỉnh, có thể tự biến đổi mới này.