隨著數(shù)字化時代的飛速發(fā)展，人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)分析、自動駕駛等新興領(lǐng)域的需求不斷攀升。FPGA作為靈活可編程的硬件平臺，正成為AI與高性能計算等領(lǐng)域的重要支柱。這一趨勢不僅推動了FPGA架構(gòu)的創(chuàng)新，也對開發(fā)者提出了新的要求。這篇文章將帶您深入探討FPGA發(fā)展趨勢，并剖析這些變化對開發(fā)者的影響與挑戰(zhàn)，為在新時代的技術(shù)浪潮中把握機遇提供參考。

1. 異構(gòu)化

1.1 異構(gòu)計算的概念

所謂異構(gòu)計算，就是在一個系統(tǒng)中使用不同類型指令集和體系架構(gòu)的計算單元實現(xiàn)復雜多樣的計算方式。簡單來說就是多種芯片協(xié)同工作，例如CPU,GPU,ASIC,FPGA,DSP等，最近幾年也出現(xiàn)了AI硬件引擎這樣的新型計算單元。

1.2 異構(gòu)化的原因

近些年來，IC設(shè)計中的異構(gòu)化趨勢已經(jīng)越來越明朗了。各領(lǐng)域的前沿芯片，都熱衷于集成越來越多的新計算單元，依次來滿足日益擴大的市場需求和延續(xù)摩爾定律的使命。這主要是為了滿足現(xiàn)代應(yīng)用日益增長的復雜性、性能需求和功耗限制：

①. 新領(lǐng)域?qū)π阅苄枨蟮脑鲩L：近些年大數(shù)據(jù)分析、人工智能（AI）、自動駕駛、5G通信和高性能計算等領(lǐng)域高速發(fā)展，迫切需要極高性能的IC芯片來滿足這樣發(fā)展的勢頭。

②. 各類芯片能效比的提升：隨著各類芯片的不斷發(fā)展，其在各自領(lǐng)域的優(yōu)勢日益凸顯，所以全能單芯片漸漸失去了可行性；相反，讓不同芯片協(xié)同工作的方案，才能將性能發(fā)揮到極致

③. 新型任務(wù)的專用化需求：現(xiàn)代計算任務(wù)變得越來越專用化，尤其是在人工智能、機器學習、圖像處理和科學計算領(lǐng)域。這種任務(wù)往往需要特定的計算單元才能高效執(zhí)行。

④. 多任務(wù)處理和并行計算的需求：現(xiàn)代計算環(huán)境通常需要處理大量并行任務(wù)，如在數(shù)據(jù)中心或超級計算機中。異構(gòu)計算架構(gòu)可以通過多種處理單元的協(xié)同工作，顯著提高并行計算能力。

⑤. 其他原因：如定制化和靈活性的需求，延續(xù)摩爾定律發(fā)展的需求。

1.3 FPGA的異構(gòu)化趨勢

作為AI時代新型驅(qū)動引擎，F(xiàn)PGA當然也沒有落伍。從早些年內(nèi)嵌ARM的ZYNQ，到集成DSP,ARM,AI等處理器的ACAP平臺，F(xiàn)PGA前沿創(chuàng)新無不延續(xù)著這樣的思路。如圖為Xilinx推出的ACAP架構(gòu)圖，F(xiàn)PGA與DSP,AI,ARM等處理器協(xié)同工作，充分發(fā)揮各自性能滿足巨大的客觀需求。

1.4 異構(gòu)化對開發(fā)者提出的新需求，新挑戰(zhàn)

相較于過去開發(fā)者只需要對FPGA有足夠了解，異構(gòu)化芯片則要求，開發(fā)者需要熟悉異構(gòu)計算環(huán)境，了解如何將FPGA與CPU、GPU、ASIC等其他處理單元協(xié)同工作。這包括掌握數(shù)據(jù)在不同計算單元間傳輸?shù)姆椒?、任?wù)分配策略，以及優(yōu)化整體系統(tǒng)性能的技巧。

也就是說，開發(fā)者在應(yīng)對新型FPGA時要具備系統(tǒng)化思維，不僅要保證FPGA自身性能充分施展，還要在FPGA開發(fā)中充分考慮到系統(tǒng)中其他芯片，追求整體系統(tǒng)性能的最大化。

這就意味著，異構(gòu)系統(tǒng)的復雜性增加了開發(fā)難度，要求開發(fā)者具備跨領(lǐng)域的知識，如并行編程、數(shù)據(jù)流優(yōu)化和硬件架構(gòu)設(shè)計。

2. AI與機器學習加速

2.1 AI硬件加速

AI與機器學習的性能不僅依賴于軟件算法模型，還依賴于執(zhí)行其算法的硬件設(shè)備，通過硬件優(yōu)化AI性能就是所謂的AI加速技術(shù)。FPGA在AI加速中具備得天獨厚的優(yōu)勢，是極為理想的選擇。如上ACAP圖，許多高級FPGA已經(jīng)集成了專用AI引擎，促進AI技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用。

2.2 FPGA實現(xiàn)AI加速的案例

微軟的Project Brainwave項目，是一個基于FPGA的實時AI推理加速平臺，專為云計算環(huán)境中的人工智能（AI）和機器學習（ML）任務(wù)設(shè)計。該項目已經(jīng)集成到微軟的Azure云平臺中，用于加速各種AI服務(wù)，例如圖像識別，自然語言處理，語音識別等。

平臺架構(gòu)：Project Brainwave基于Intel Stratix 10 FPGA，以此為核心其關(guān)鍵組件包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(DNN)，矢量處理單元和可編程邏輯等。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎(DNN)，是專為加速深度學習推理任務(wù)設(shè)計的硬件模塊，其直接運行在FPGA上，利用FPGA的并行處理能力來加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等復雜模型。矢量處理單元，用于處理矢量化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算，結(jié)合FPGA中的DSP模塊，實現(xiàn)高效的矩陣乘法和加法運算，顯著提升推理速度。

如圖為該項目的簡單示意圖，可以看見FPGA層是運算核心單元，它與CPU通過PCIe3.0進行高速通信。

2.3 AI硬件加速對開發(fā)者提出的新需求

隨著AI應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣，開發(fā)者需要學習如何利用FPGA中的AI引擎和加速器進行機器學習任務(wù)的加速，包括如何設(shè)計、優(yōu)化和部署FPGA上的AI模型。

芯片供應(yīng)商們，為開發(fā)者提供了高效的AI開發(fā)套件，例如Xilinx公司提供的Vitis套件。它不僅提供了高層次綜合(HLS)的新型開發(fā)技術(shù)環(huán)境，還提供了FPGA與ARM,AI等其他處理器的開發(fā)環(huán)境

如圖所示，為Vitis全套開發(fā)流程。在設(shè)計階段，Vitis開發(fā)可以分為三個部分，即紅色部分使用C語言對內(nèi)嵌ARM的編程，橙色部分C/C++對AI引擎的開發(fā)，綠色部分使用RTL語言(Verilog/VHDL)或者C/C++進行高層次綜合實現(xiàn)FPGA電路的設(shè)計，這三者之間的協(xié)同工作通過AXI總線實現(xiàn)。我們可以看到，三部分設(shè)計最終統(tǒng)一打包在v++ -package內(nèi)，它包含了FPGA，ARM，AI的編程設(shè)計，Vitis可以將其燒寫到實際電路上運行和調(diào)試。

3. 高層次綜合(HLS)

3.1 傳統(tǒng)FPGA開發(fā)的缺陷

傳統(tǒng)的FPGA開發(fā)，多使用RTL語言(Verilog/VHDL/SystemVerilog)進行電路設(shè)計。盡管后來，人們使用IP化設(shè)計和高效的代碼管理體系，大大提升了RTL語言設(shè)計的開發(fā)效率，但是RTL語言自身的局限性仍然明顯。

RTL代碼需要設(shè)計者詳細描述寄存器、狀態(tài)機、數(shù)據(jù)路徑等低級硬件結(jié)構(gòu)，開發(fā)者必須考慮時序、同步等復雜因素，這對開發(fā)者的硬件設(shè)計經(jīng)驗要求較高，且容易出錯；并且，在后期優(yōu)化代碼時，部分改動就需要大量時間重新編譯，這拉長了開發(fā)周期，使得生產(chǎn)率底下。

因此RTL設(shè)計不能讓開發(fā)者專注于算法設(shè)計上，而是花費過多時間在具體的硬件適配上，這并不利于發(fā)揮FPGA在高速運算上的優(yōu)勢，因此高層次綜合HLS應(yīng)運而生。

3.2 高層次綜合

如圖，傳統(tǒng)的FPGA設(shè)計方法以HDL語言與IP例化為核心，借助EDA工具完成Synthesis 和Implement的工作，從而完成從代碼到硬件實現(xiàn)的工作。若想要使用C/C++語言完成硬件設(shè)計，則需要HLS工具，將其映射到HDL語言上或是直接生成電路原理圖，從而進一步完成FPGA硬件的實現(xiàn)。

現(xiàn)形的HLS工具已走出萌芽期，HLS技術(shù)已集成進了AMD的Vitis和Intel的Quartus Pro中去了。

3.3 HLS的學習路線

高層次綜合是大勢所趨，但需要新的學習提升。其實供應(yīng)商們?yōu)榱送茝V芯片，已經(jīng)盡可能地為我們傳統(tǒng)FPGA設(shè)計者鋪平了道路，我們只要在原有基礎(chǔ)上選擇合理地學習思路和學習技巧，也能很快地掌握HLS開發(fā)。

①. C語言復習：對于硬件開發(fā)者，可能會對C/C++有所生疏。這不僅包括基本語法，還包括調(diào)庫，模塊化編程等開發(fā)技巧；此階段只需要簡單過一遍即可，進階還是需要實戰(zhàn)的磨礪才能實現(xiàn)

②. 了解HLS的庫：供應(yīng)商提供了成體系的C語言庫，方便我們調(diào)用。在了解庫的過程中，需要學習常用的HLS專用指令，如pipeline、unroll、dataflow等，還需要在C語言上構(gòu)建硬件思維，了解如何將C/C++中的算法轉(zhuǎn)換為硬件結(jié)構(gòu)，理解代碼對硬件資源的合理利用和平衡。

③. HLS工具的使用：就像學習Vivado的操作一樣，HLS需要學習Vitis或者Quartus Pro工具的使用，這個學習思路跟學習Vivado也大差不差

④. 實戰(zhàn)提升。

4. 技術(shù)迭代

新概念，新技術(shù)固然新穎，但一些舊技術(shù)仍然十分重要，它們的更新迭代也需要及時跟進。接下來說幾個目前還在不斷迭代的技術(shù)，這也需要開發(fā)者們及時更新技術(shù)，滿足最新的市場需求。

4.1 PCIe

PCIe接口當前已經(jīng)迭代到了6.0版本，而最新的FPGA也內(nèi)嵌了PCIe5.0版本的接口，其單通道傳輸速率可達32GT/s，是傳統(tǒng)FPGA應(yīng)用的2.0版本的6倍之多。PCIe的技術(shù)迭代帶來了更快速的數(shù)據(jù)處理，這對于當下的“大數(shù)據(jù)時代"相當重要，而FPGA開發(fā)者也需要及時了解新協(xié)議，運用新IP，跟上數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)業(yè)的巨大需求

4.2 低功耗設(shè)計

FPGA低功耗的特點尤為凸顯，在異構(gòu)化的趨勢下，現(xiàn)今FPGA開發(fā)者則更需要充分釋放FPGA的特點。開發(fā)者需要掌握低功耗設(shè)計技術(shù)，了解如何通過選擇合適的架構(gòu)、優(yōu)化電源管理和減少時鐘頻率來降低FPGA的功耗，這需要我們深入理解FPGA內(nèi)部結(jié)構(gòu)，并能靈活應(yīng)用功耗優(yōu)化工具和技術(shù)。

4.3 HBM

HBM(High Bandwidth Memory)是一種先進的3D堆疊內(nèi)存技術(shù)，它將多個內(nèi)存層堆疊在一起，實現(xiàn)高密度、高性能的存儲。FPGA供應(yīng)商已將HBM集成到其高端FPGA產(chǎn)品中(如上ACAP)，應(yīng)用于高性能計算(HPC)，視頻處理，網(wǎng)絡(luò)加速等技術(shù)上。

HBM的引入，讓FPGA開發(fā)者在設(shè)計中面臨了一些新的挑戰(zhàn)和需求。HBM的高帶寬要求開發(fā)者設(shè)計高效的數(shù)據(jù)訪問模式，以充分利用其潛力。開發(fā)者需要深刻理解HBM的架構(gòu)和數(shù)據(jù)傳輸機制，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲和訪問策略。此外，HBM的復雜性增加了FPGA設(shè)計的驗證和調(diào)試難度。開發(fā)者需要利用更高級的調(diào)試工具和仿真技術(shù)，確保設(shè)計的功能和性能符合預期。

5.總結(jié)與預告

這一章我們探討了FPGA在數(shù)字化時代的主要發(fā)展趨勢，包括異構(gòu)化、AI加速、高層次綜合以及技術(shù)迭代。隨著AI、大數(shù)據(jù)和自動駕駛等領(lǐng)域的快速發(fā)展，F(xiàn)PGA同時也對開發(fā)者提出了新的挑戰(zhàn)，如掌握異構(gòu)計算環(huán)境、優(yōu)化AI模型、學習高層次綜合工具以及跟進最新的技術(shù)迭代。這也對我們的未來學習提供了一定參考。