带你了解FPGA
发布时间：2022-01-05 04:47:58 所属栏目：百科 来源：互联网
导读：一、什么是FPGA？ FPGA是一种硬件可重构的体系结构。它的英文全称是FieldProgrammableGateArray，中文名是现场可编程门阵列。FPGA就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，同时也在微软、百度等公司的
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一、什么是FPGA？ FPGA是一种硬件可重构的体系结构。它的英文全称是FieldProgrammableGateArray，中文名是现场可编程门阵列。FPGA就是一个可以通过编程来改变内部结构的芯片，FPGA常年来被用作专用芯片（ASIC）的小批量替代品，同时也在微软、百度等公司的数据中心大规模部署，以同时提供强大的计算能力和足够的灵活性。 二、FPGA的应用场景 FPGA是集成电路大产业中的小领域，5G和AI为行业增长提供确定性，国产替代叠加行业增长，国产FPGA市场腾飞在即。 1.通信领域 通信领域需要高速的通信协议处理方式，另一方面通信协议随时都在修改，不适合做成专门的芯片，所以能够灵活改变的功能的FPGA就成了首选 电信行业一直大量使用FPGA。电信标准不断变化，建造电信设备非常困难，因此首先提供电信解决方案的公司往往会占领最大的市场份额。 于ASIC需要花费很长时间才能制造，因此FPGA提供了捷径的机会。 最初的电信设备版本开始采用FPGA，这引发了FPGA价格冲突。尽管FPGA的价格与ASIC仿真市场无关紧要，但电信芯片的价格却很重要。 许多年前，AT＆T和朗讯制造了自己的FPGA，称为ORCA（优化的可重配置单元阵列），但就硅片的速度或尺寸而言，它们与Xilinx或Altera不具有竞争优势。 2.算法领域 FPGA对于复杂信号的处理性很强，可以处理多维信号。 3.嵌入式领域 利用FPGA构建一个嵌入式的底层环境，然后在此之上编写一些嵌入式软件，事务性的操作更加繁杂一些，对FPGA的操作较少。 4.在安防监控领域 目前CPU很难做到多通道处理和只能检测分析，但是加上FPGA之后就可以轻松解决了，尤其在图形算法领域有得天独厚的优势。 5.在工业自动化领域 FPGA可以做到多通道的马达控制，目前马达电力消耗占据全球能源消耗的大头，在节能环保的趋势下，未来各类精准控制马达得以采用，一片FPGA就可以控制大量的马达。 三、为什么FPGA效率会如此之高？ 1.FPGA与GPU的区别本质上是体系结构的区别 CPU、GPU都属于冯·诺依曼结构，指令译码执行、共享内存。 FPGA本质上是无指令、无需共享内存的体系结构。 CPU与FPGA区别之（指令）：CPU结构——有指令：冯氏结构中，由于执行单元（如CPU核）可能执行任意指令，就需要有指令存储器、译码器、各种指令的运算器、分支跳转处理逻辑。由于指令流的控制逻辑复杂，不可能有太多条独立的指令流，因此GPU使用SIMD（单指令流多数据流）来让多个执行单元以同样的步调处理不同的数据，CPU也支持SIMD指令。FPGA结构——无需指令：而FPGA每个逻辑单元的功能在重编程（烧写）时就已经确定，不需要指令。 CPU与FPGA区别之（内存）CPU结构——仲裁与共享内存：冯氏结构中使用内存有两种作用。一是保存状态，二是在执行单元间通信。由于内存是共享的，就需要做访问仲裁；为了利用访问局部性，每个执行单元有一个私有的缓存，这就要维持执行部件间缓存的一致性。 FPGA结构——无需仲裁与共享内存：对于保存状态的需求，FPGA中的寄存器和片上内存（BRAM）是属于各自的控制逻辑的，无需不必要的仲裁和缓存。 对于通信的需求，FPGA每个逻辑单元与周围逻辑单元的连接在重编程（烧写）时就已经确定，并不需要通过共享内存来通信。 FPGA同时拥有流水线并行和数据并行，而GPU几乎只有数据并行（流水线深度受限）。 FPGA流水线与数据并行处理：例如：处理一个数据包有10个步骤，FPGA可以搭建一个10级流水线，流水线的不同级在处理不同的数据包，每个数据包流经10级之后处理完成。每处理完成一个数据包，就能马上输出。 GPU数据并行处理：而GPU的数据并行方法是做10个计算单元，每个计算单元也在处理不同的数据包， 然而所有的计算单元必须按照统一的步调，做相同的事情（SIMD，SingleInstructionMultipleData）。 这就要求10个数据包必须一起输入、一起输出，输入输出的延迟增加了。 总结一句话，很多算法如果用纯软件实现，需要很多条指令才能完成，如果用FPGA，只需要在有限个时钟周期即可完成，速度快的不是一点半腥。  （编辑：温州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
