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FPGA的系统架构组成和器件互联问题(博文精选)

阿昏豆?? EDNC BLOG?? 2015年05月07日 ?? 收藏2
通常来讲,“一个好汉三个帮”,一个完整的嵌入式系统中由单独一个FPGA使用的情况较少。通常由多个器件组合完成,例如由一个FPGA+CPU来构成。通常为一个FPGA+ARM,ARM负责软件配置管理,界面输入外设操作等操作,FPGA负责大数据量运算,可以看做CPU的专用协处理器来使用,也常会用于扩展外部接口。常用的有ARM+FPGA,DSP+FPGA,或者网络处理器+FPGA等种种架构形式,这些架构形式构成整个高速嵌入式设备的处理形态。

不得不说的是,随着技术的进步,现在CPU中集成的单元也随之增加,例如TI的“达芬奇”架构的处理器内部通常由ARM+DSP构成。同时异构的处理器形态业逐渐流行,如ARM9+ARM7的结构。这类一个主要处理系统(ARM9)外带辅助处理系统(ARM7)的设计,同样成为现在处理器设计的流行方向。主处理系统运行嵌入式操作系统,而辅助处理单元则专注某一些的专用领域的处理。这些系统的应用减少了FPGA作为CPU协处理单元的领域。因为毕竟FPGA相比ARM等流行嵌入式处理器价格要相对较高。

在这种情形下,FPGA的厂商似乎也感受到了压力,不约而同推出了带ARM硬核的FPGA,例如ALTERA的和XILINX的ZYNQ和ALTERA的SOC FPGA。这是即是互相竞争的需要,也是同众多CPU厂商一掰手腕的杰作。即使在这两种在趋势下,经典的处理器+FPGA的设计仍然可看做为高性能嵌入式系统的典型配置。

经典的处理器+FPGA的配置中有多种的架构形式,即多个处理器单元,可能是ARM,MIPS,或者DSP,FPGA也可能是多片的配置,具体架构形式于具体处理的业务相关和目标设备的定位也相关。因为FPGA作为简单业务流大数据量的处理形态仍然是CPU无可比拟的优势,FPGA内部可以开发大量业务数据并行,从而实现高速的数据处理。

在实现高速处理方面,CPU的另一个发展趋势是多核,多核处理器也能处理大数据量的业务的并行,例如业界TERILA已推出64核的多核处理器,采用MIPS处理器,通过二维MASH网络连接在一起,形成NOC的结构。在性能上已经和现有的高速FPGA的处理能力上不相上下。但是多核处理器的不得不说的问题就是,同一业务流分配到多核处理上后,如需交互,例如访问同一资源,就会造成读写的缓存一致的问题,解决的这一问题的天然思路是加锁,即在变量访问上加自旋锁,但是带来的问题就是处理性能的急剧下降。而FPGA无论并行处理和同一变量的访问,都可以变成工程师的设计水平的问题,没有原理性的挑战。

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系统架构? 器件互联?

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