FPGA加速技术在AI领域的优化与应用进展 (fpga加速卡)

FPGA加速技术在AI领域的优化与应用进展

一、引言

随着人工智能（AI）技术的飞速发展，算法和数据处理的需求日益增加，对计算性能的要求也变得越来越高。
在这种背景下，现场可编程门阵列（FPGA）作为一种高度并行、灵活可配置的计算平台，其在AI领域的优化与应用进展备受关注。
本文将对FPGA加速技术在AI领域的优化及应用进展进行详细介绍。

二、FPGA加速技术概述

现场可编程门阵列（FPGA）是一种数字集成电路，其内部由大量可配置的逻辑块和可编程的互连资源组成。
FPGA的最大特点是可重复编程，具有高度并行处理能力和低延迟特性。
在AI领域，FPGA加速技术主要应用于深度学习、机器学习等计算密集型任务，以提高计算性能并降低能耗。

三、FPGA在AI领域的优化

1. 架构优化：针对AI算法的计算特点，FPGA架构可以进行优化。例如，通过配置逻辑块和互连资源，实现高度并行处理的数据流架构，以应对AI算法中的大量矩阵运算。
2. 运算优化：针对AI算法中的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等运算，FPGA可以实现高效的运算优化。例如，利用硬件描述语言（HDL）定制算法，实现高效的乘法积累操作，提高运算速度。
3. 存储优化：FPGA内部集成了大量的存储器资源，可以实现对数据的快速存取。通过优化数据存储策略，可以减少数据访问延迟，提高计算性能。
4. 软件工具优化：随着FPGA在AI领域的广泛应用，相关的软件工具也在不断发展和优化。这些软件工具可以实现对FPGA的编程、调试和优化，提高开发效率和性能。

四、FPGA加速技术在AI领域的应用进展

1. 深度学习：在深度学习领域，FPGA加速技术已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方面。通过定制化的硬件加速设计，可以实现高效的矩阵运算和卷积运算，提高深度学习算法的性能。
2. 机器学习：在机器学习领域，FPGA加速技术可用于各种机器学习算法的实现。例如，支持向量机（SVM）、随机森林、K-means聚类等算法都可以通过FPGA实现高效的计算加速。
3. 计算机视觉：在计算机视觉领域，FPGA加速技术可用于图像处理和视频分析。通过优化算法和硬件设计，可以实现实时的图像处理和视频流分析，应用于安防监控、自动驾驶等领域。
4. 嵌入式系统：在嵌入式系统领域，FPGA加速技术可应用于智能家居、物联网等领域。通过集成AI算法和硬件加速设计，实现高效的数据处理和智能控制。

五、FPGA加速卡

为了更方便地在AI领域应用FPGA加速技术，出现了FPGA加速卡这一产品。
FPGA加速卡是一种集成了FPGA芯片和相关硬件接口的扩展卡，可以插入计算机系统中实现高性能的计算加速。
通过优化软件和硬件的协同设计，FPGA加速卡可以实现对AI算法的高效支持，提高计算性能并降低能耗。

六、结论

随着AI技术的不断发展，FPGA加速技术在AI领域的优化与应用进展日益显著。
通过架构优化、运算优化、存储优化和软件工具优化等方面的努力，FPGA已经广泛应用于深度学习、机器学习、计算机视觉和嵌入式系统等领域。
未来，随着FPGA技术的不断进步和AI算法的持续优化，FPGA加速技术在AI领域的应用将更加广泛和深入。

关于FPGA的有关介绍?

FPGA 是英文Field Programmable Gate Array 的缩写，即现场可编程门阵列，它是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物。它是作为专用集成电路(ASIC) 领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。它是当今数字系统设计的主要硬件平台，其主要特点就是完全由用户通过软件进行配置和编程，从而完成某种特定的功能，且可以反复擦写。在修改和升级时，不需额外地改变PCB 电路板，只是在计算机上修改和更新程序，使硬件设计工作成为软件开发工作，缩短了系统设计的周期，提高了实现的灵活性并降低了成本，因此获得了广大硬件工程师的青睐。 1984 年，在硅谷工作的Bernie Vonderschmitt、Ross Freeman 和 Jim Barnett 共同构建了一个设想，他们梦想创立一家不同于一般的公司。他们希望创建一家在整个新领域内开发和推出先进技术的公司。并且，他们还希望以这种方式领导它：在这里工作的人们热爱他们的工作、享受工作的乐趣，并对他们所从事的工作着迷。创造性地推出了“无晶圆半导体”公司的概念。 2009 年2 月18 日，Ross Freeman 因他的这项发明——现场可编程门阵列 (FPGA) 而荣登2009 美国发明家名人堂。 Freeman 先生的发明是一块全部由“开放式门”组成的计算机芯片，其专利号为 4,870,302。采用这种芯片，工程师可以根据需要进行编程，添加新的功能，满足不断发展的标准或规范要求，并可在设计的最后阶段进行修改。对PROM、EPROM、E2PROM 熟悉的人都知道这些可编程器件的可编程原理是通过加高压或紫外线导致三极管或MOS 管内部的载流子密度发生变化，实现所谓的可编程，但是这些器件或只能实现单次可编程或编程状态难以稳定。 FPGA 则不同，它采用了逻辑单元阵列LCA(Logic Cell Array) 这样一个新概念，内部包括可配置逻辑模块CLB(Configurable Logic Block)、输出输入模块IOB(Input Output Block) 和内部连线(Interconnect)三个部分。 FPGA 的可编程实际上是改变了CLB 和IOB 的触发器状态，这样，可以实现多次重复的编程由于FPGA 需要被反复烧写，它实现组合逻辑的基本结构不可能像ASIC 那样通过固定的与非门来完成，而只能采用一种易于反复配置的结构。查找表可以很好地满足这一要求，目前主流FPGA 都采用了基于SRAM 工艺的查找表结构，也有一些军品和宇航级FPGA 采用Flash 或者熔丝与反熔丝工艺的查找表结构。通过烧写文件改变查找表内容的方法来实现对FPGA 的重复配置。根据数字电路的基本知识可以知道，对于一个n 输入的逻辑运算，不管是与或非运算还是异或运算等等，最多只可能存在2n 种结果。所以如果事先将相应的结果存放于一个存贮单元，就相当于实现了与非门电路的功能。 FPGA 的原理也是如此，它通过烧写文件去配置查找表的内容，从而在相同的电路情况下实现了不同的逻辑功能。查找表(Look-Up-Table) 简称为LUT，LUT 本质上就是一个RAM。目前FPGA 中多使用4 输入的LUT，所以每一个LUT 可以看成一个有4 位地址线的的RAM。当用户通过原理图或HDL 语言描述了一个逻辑电路以后，PLD/FPGA 开发软件会自动计算逻辑电路的所有可能结果，并把真值表( 即结果) 事先写入RAM，这样，每输入一个信号进行逻辑运算就等于输入一个地址进行查表，找出地址对应的内容，然后输出即可。从表中可以看到，LUT 具有和逻辑电路相同的功能。实际上，LUT 具有更快的执行速度和更大的规模。由于基于LUT 的FPGA 具有很高的集成度，其器件密度从数万门到数千万门不等，可以完成极其复杂的时序与逻辑组合逻辑电路功能，所以适用于高速、高密度的高端数字逻辑电路设计领域。其组成部分主要有可编程输入/ 输出单元、基本可编程逻辑单元、内嵌SRAM、丰富的布线资源、底层嵌入功能单元、内嵌专用单元等，主要设计和生产厂家有赛灵思、Altera、Lattice、Actel、Atmel 和QuickLogic 等公司，其中最大的是美国赛灵思公司，占有可编程市场50% 以上的市场份额，比其他所有竞争对手市场份额的总和还多。 FPGA 是由存放在片内RAM 中的程序来设置其工作状态的，因此，工作时需要对片内的RAM 进行编程。用户可以根据不同的配置模式，采用不同的编程方式。加电时，FPGA 芯片将EPROM 中数据读入片内编程RAM 中，配置完成后，FPGA 进入工作状态。掉电后，FPGA 恢复成白片，内部逻辑关系消失，因此，FPGA 能够反复使用。 FPGA 的编程无须专用的FPGA 编程器，只须用通用的EPROM、PROM 编程器即可。这样，同一片FPGA，不同的编程数据，可以产生不同的电路功能。因此，FPGA 的使用非常灵活。如前所述，FPGA 是由存放在片内的RAM 来设置其工作状态的，因此工作时需要对片内RAM 进行编程。用户可根据不同的配置模式，采用不同的编程方式。 Xilinx FPGA 的常用配置模式有5 类：主串模式、从串模式、elect MAP 模式、Desktop 配置和直接SPI 配置。目前，FPGA 市场占有率最高的两大公司赛灵思公司和Altera 生产的FPGA 都是基于SRAM 工艺的，需要在使用时外接一个片外存储器以保存程序。上电时，FPGA 将外部存储器中的数据读入片内RAM，完成配置后，进入工作状态；掉电后FPGA 恢复为白片，内部逻辑消失。这样FPGA 不仅能反复使用，还无需专门的FPGA编程器，只需通用的EPROM、PROM 编程器即可。 Actel、QuickLogic 等公司还提供反熔丝技术的FPGA，具有抗辐射、耐高低温、低功耗和速度快等优点，在军品和航空航天领域中应用较多，但这种FPGA 不能重复擦写，开发初期比较麻烦，费用也比较昂贵。 Lattice 是ISP 技术的发明者，在小规模PLD 应用上有一定的特色。早期的赛灵思公司产品一般不涉及军品和宇航级市场，但目前已经有多款产品进入该类领域。 FPGA 芯片结构目前主流的FPGA 仍是基于查找表技术的，已经远远超出了先前版本的基本性能，并且整合了常用功能( 如RAM、时钟管理和DSP) 的硬核(ASIC 型) 模块。实际上每一个系列的FPGA 都有其相应的内部结构)，FPGA 芯片主要由6 部分完成，分别为：可编程输入输出单元、基本可编程逻辑单元、完整的时钟管理、嵌入块式RAM、丰富的布线资源、内嵌的底层功能单元和内嵌专用硬件模块。

FPGA的发展方向

目前FPGA的应用主要是三个方向：第一个方向，也是传统方向主要用于通信设备的高速接口电路设计，这一方向主要是用FPGA处理高速接口的协议，并完成高速的数据收发和交换。这类应用通常要求采用具备高速收发接口的FPGA，同时要求设计者懂得高速接口电路设计和高速数字电路板级设计，具备EMC/EMI设计知识，以及较好的模拟电路基础，需要解决在高速收发过程中产生的信号完整性问题。 FPGA最初以及到目前最广的应用就是在通信领域，一方面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在修改，非常不适合做成专门的芯片。因此能够灵活改变功能的FPGA就成为首选。到目前为止FPGA的一半以上的应用也是在通信行业。第二个方向，可以称为数字信号处理方向或者数学计算方向，因为很大程度上这一方向已经大大超出了信号处理的范畴。例如早就在2006年就听说老美将FPGA用于金融数据分析，后来又见到有将FPGA用于医学数据分析的案例。在这一方向要求FPGA设计者有一定的数学功底，能够理解并改进较为复杂的数学算法，并利用FPGA内部的各种资源使之能够变为实际的运算电路。目前真正投入实用的还是在通信领域的无线信号处理、信道编解码以及图像信号处理等领域，其它领域的研究正在开展中，之所以没有大量实用的主要原因还是因为学金融的、学医学的不了解这玩意。不过最近发现欧美有很多电子工程、计算机类的博士转入到金融行业，开展金融信号处理，相信随着转入的人增加，FPGA在其它领域的数学计算功能会更好的发挥出来，而我也有意做一些这些方面的研究。不过国内学金融的、学医的恐怕连数学都很少用到，就不用说用FPGA来帮助他们完成数学_运算了，这个问题只有再议了。第三个方向就是所谓的SOPC方向，其实严格意义上来说这个已经在FPGA设计的范畴之内，只不过是利用FPGA这个平台搭建的一个嵌入式系统的底层硬件环境，然后设计者主要是在上面进行嵌入式软件开发而已。设计对于FPGA本身的设计时相当少的。但如果涉及到需要在FPGA做专门的算法加速，实际上需要用到第二个方向的知识，而如果需要设计专用的接口电路则需要用到第一个方向的知识。就目前SOPC方向发展其实远不如第一和第二个方向，其主要原因是因为SOPC以FPGA为主，或者是在FPGA内部的资源实现一个“软”的处理器，或者是在FPGA内部嵌入一个处理器核。但大多数的嵌入式设计却是以软件为核心，以现有的硬件发展情况来看，多数情况下的接口都已经标准化，并不需要那么大的FPGA逻辑资源去设计太过复杂的接口。而且就目前看来SOPC相关的开发工具还非常的不完善，以ARM为代表的各类嵌入式处理器开发工具却早已深入人心，大多数以ARM为核心的SOC芯片提供了大多数标准的接口，大量成系列的单片机/嵌入式处理器提供了相关行业所需要的硬件加速电路，需要专门定制硬件场合确实很少。通常是在一些特种行业才会在这方面有非常迫切的需求。目前Xilinx已经将ARMcortex- A9的硬核嵌入到FPGA里面，未来对嵌入式的发展有很大推动，不过，不要忘了很多老掉牙的8位单片机还在嵌入式领域混呢，嵌入式主要不是靠硬件的差异而更多的是靠软件的差异来体现价值的。

什么是FPGA技术

FPGA－现场可编程门阵列技术是二十年前出现，而在近几年快速发展的可编程逻辑器件技术。这种基于EDA技术的芯片正在成为电子系统设计的主流。大规模可编程逻辑器件FPGA是当今应用最广泛的可编程专用集成电路（ASIC）。设计人员利用它可以在办公室或实验室里设计出所需的专用集成电路，从而大大缩短了产品上市时间，降低了开发成本。此外，FPGA还具有静态可重复编程和动态在系统重构的特性，使得硬件的功能可以像软件一样通过编程来修改。因此，FPGA技术的应用前景非常广阔。