大话FPGA-“万能的芯片？”

说起FPGA之前，先提个问题。

芯片的本质是什么？

老哥认为芯片的本质是电路！

简单来说，数字芯片，不论多复杂，其底层就是 与，或，非的组合。

这个是某宝上可以买到的世界上简单的芯片之一， 74LS系列，很便宜，两毛钱；

其功能就是二输入与非门。这是一个最简单的芯片，其电路和版图如下

上图中一共4个二输入与非门。

而CPU或者GPU等大芯片，有几千万门甚至上亿门的电路。

但是如果我们深入到大芯片的底层，就会发现这些大芯片也是一个与非门，或非门，等逻辑门组成的。

这就是电路，CPU和GPU也是一种电路的组织形式。

无论多复杂的芯片，都是芯片设计工程师通过硬件描述语言（HDL）来描述电路。

看起来像是和软件工程师一样，都在敲代码，在编程，实际上是在搭电路。

EDA工具把语言转换成电路，最终得出这个版图（GDS）。然后这个版本提交给厂家生产。流片厂家把GDS变成硅。封装厂家完成硅 （DIE）到 CHIP的封装。

这个过程和设计PCB电路基本上是非常相似的。

都是电路转换成PCB 到厂家制版。

我们所说的卡脖子，目前看，主要是制造环节，也就是从版图到硅的阶段。其他也有，但是这个问题这个有时间找专题另说。

今天主要说一下 ，设计一款芯片研发最大的问题是啥？

有两点是大家公认的。

第一，研发迭代周期长：

大芯片花费了一年或者2年研制，这个很常见。或者因为功能缺陷，或者市场变化，最终没有卖出去，又要重新迭代。这个就是非常恐怖，小的芯片公司，因为芯片失败，钱花光，直接一波流带走也是很常见的。

第二，芯片投入高：

芯片研发包括流片成本，IP成本，人力成本等。28nm的MASK在1000万，12nm接近2500万，除此之外还有人力，IP等成本。研发一颗28nm的芯片总投入成本投入大几千万还是有的，7nm和5nm更是几亿的投入。这么高的成本（NRE），将来要分摊到每一颗芯片上去的。

如果一个项目或者需求，只有几千颗或者几万颗的量，是否值得来去研发芯片就是一个很大的问题。

流片不合适，那么没有一种替代的方案？迭代周期短，代价小的实现这个电路的需求。

FPGA，他来了！

1：FPGA：实现电路的电路

FPGA

Field Programmable Gate Array。

现场可编程门阵列。

FPGA和专用芯片不同。

可以编程。

文章开头说过了， 芯片的本质就是电路。

那么FPGA的本质是什么？

FPGA本质也是一种芯片。

但是可以也可以实现数字电路功能，如CPU，GPU，NPU等这些电路，都可以放在FPGA内部实现，效率另说。。

那FPGA的本质就是可以通过编程实现电路的电路。

这个是怎么做到的？

或者说，什么样的电路可以实现与或非这些基本操作

我们以 F=A&B&C&D 这个电路举例：

一个16x1的RAM，这个RAM的每一bit都可以编程为0或1。

这个RAM有4位地址， DCBA。通过这4bit选择RAM的输出。

通过配置RAM中不同的值，实现输出F 和输入A，B，C，D的关系

上图中，我们把16bitRAM 配置为 0000000000000001 ，这个电路 则等效 F=A&B&C&D；

只有A=B=C=D=1时， F=1，其他情况 F=0；

完美实现了 F=A&B&C&D；

重要的事情再说一遍；

16bitRAM 配置为 0000000000000001 ， 则等效F=A&B&C&D；

那么现在“0000000000000001” 这串数就是FPGA的编程。

这就是FPGA最基本的原理；

举一反三，如果实现电路 F=A|B|C|D 。

这个电路如何编程：

16bit RAM 配置为 01111111111111111， 则等效F=A|B|C|D。

大家可以试一下：通过配置16bitRAM 的值，可以实现A，B，C，D四个输入的任何逻辑操作。

FPGA就是利用了这个转化，具备了描述任何电路的能力。

上图这个结构在FPGA中有一个专有名词，叫做LUT ，lookup table（ 查找表）。

LUT就构成了所有FPGA的最基本的单元。

LUT只能实现数字组合逻辑，所以又添加了一个寄存器flipflop （ff），可以实现数据的锁存；

如下图所示：LUT+寄存器构成了现代FPGA基本结构。

FPGA的基本结构，就是依靠如此简单的电路实现了无比复杂的逻辑。

这个包括LUT和FF的基本结构，这两个合并成为一个基本的逻辑单元（LOGIC BLOCK）。

这种能够实现ABCD四个输入计算的LUT的叫做4输入LUT，此外还有5输入，6输入等等变种。

万变不离其宗。

这种结构，从FPGA诞生以来，就没有怎么变过。

这个电路，也可以看作是一个最小的FPGA。

现在能实现一个功能的芯片，少则几万门，多则几千万门，上亿门。

单纯靠这个电路实现，这就是开玩笑了。

那么就需要无数的LUT和FF来实现，。

FPGA就实现了一个无数 Logic Block（Logic Block内部就是LUT+FF）的阵列，中间用布线资源连接起来。

把互联和逻辑单元结合起来就是一个FPGA芯片，图如下所示。

一个典型的FPGA开发流程如下。从HDL（verilog的电路描述语言）到配置文件 bit流

相比一下，专用芯片的开发流程从HDL（verilog的电路描述语言）到硅。这个时间就长多了。

这些bit流包括啥？

开头说过了，16bitRAM （LUT）配置为 0000000000000001 ，

则等效F=A&B&C&D；

FPGA最终生成的Bit-stream流，包括 LUT 的配置文件，以及布线资源的配置文件。

到这里，FPGA的设计及编程就完成了。

简单明了！

2：EDA工具：从知到行的距离

看起来设计一个FPGA芯片也不复杂。

电路不复杂，市场上高性能的FPGA，可选择的余地不多。

从知到行，这里面有一个巨大的鸿沟，

按照本文开头的原理，假如一个厂商设计完毕了一款FPGA芯片。

等到给客户使用的时候，就碰上了一个大麻烦。

EDA工具。

如果给客户提供FPGA芯片，则需要配套提供给客户一个EDA工具。

没有EDA工具，难不成让客户手动生成FPGA的bitstream的文件。

芯片都做出来了，EDA工具，还难吗？

难，真的难！

这是一个巨大的坑。

下图是一个 开源的FPGA的设计流程（OpenFPGA），我们可以看看，即使一个开源项目，其涉及到的EDA工具最少都要有哪些？

这些需要给客户的EDA工具包括：

1：综合工具

2：布局布线工具

3：bit生成工具

4：时序分析工具

5：仿真工具

6：嵌入式逻辑分析仪器等调试工具

7：功耗分析工具

这些还算是最少的集合，但已经比一个CPU芯片提供给用户GCC编译工具要难多了。

老哥装过某司的EDA工具，这些大小都是十几个G，比windows安装盘还要大。

如果CPU的GCC工具难度是1，FPGA的EDA工具的难度就是10到100。

借用《让子弹飞》里的一段话：

项目成功了，芯片功劳怎么才占7成。

七成是EDA的，芯片也就三成。

就这三成，还要看EDA的脸色。

辛辛苦苦半天，做出来芯片，还要看EDA工具的脸色。

看看EDA都有哪些“脸色”？

以上图的布局布线工具为例，看起来就比较复杂。

如果做不好，整个FPGA的利用率极低，还布不通，你说重要不重要。

除了传统的EDA工具，实现HDL，例如verilog这种编程之外，还包括HLS这种高层次综合的描述语言。

HLS的引入使软件工程师也能参与到FPGA设计中来，把电路开发屏蔽掉，直接开发软件，这个就更是EDA工具的能力了。

但是，这个本质上，讲高级语言（C，C++）转换成硬件描述语言（HDL），在通过综合工具转换成电路。

好处是，更贴近软件工程师的习惯，缺点就是加了一层转换，带来了效率的损失。

3：FPGA的架构：融合超越

文章开始说了，FPGA就是Logic Block，内部主要是（LUT+FF），以及布线资源。

除了这些。

FPGA还有很多硬核IP，也叫做宏单元。

例如PLL，SERDES，RAM等常规IP的。

随着现在芯片的演进。

FPGA内部也集成了很多新的东西。

这些新东西中，比较有特色的就是CPU，在FPGA内部集成了硬核CPU系统，甚至可以运行OS（操作系统）。

这样CPU+FPGA。

CPU软件编程，FPGA 硬件电路编程，

这个就是双剑合璧，更胜一筹。

同样serdes也是高端FPGA的必须模块，没有serdes，FPGA就是孤家寡人，没有办法实现和其他芯片电路的高速互联。

现在与外部器件连接，支持比如PCIe，SATA，10G/100G ethernet这些高速协议。

数字信号处理，FPGA应用于数字信号处理等计算密集型任务，如雷达等等

所以，FPGA内部也集成了了很多DSP单元，实现乘法等操作。

为了在人工智能时代分一杯羹，有的FPGA内部集成了用于AI处理的神经网络加速的硬核。

总结一下，除了LUT，FPGA内部集成硬核IP包括：

1：RAM：用于实现存储资源；

2：PLL：提供高速的时钟信号和资源；

3：DSP：乘法操作，滤波器，数字信号处理模块；

4：SERDES：实现PCIE，SATA，FC，100G ethernet等高速接口

5：CPU系统：提供软件编程开发能力；

6：NPU硬核：提供AI处理加速；

而根据市场需要，还可能添加更多的硬核IP 与传统的FPGA进行融合。

融合更多功能IP。

这就是FPGA架构未来的趋势。

4：FPGA优势：解决问题才是王道

FPGA和CPU有什么区别和优势？

我们讨论一种架构的优劣，重点是解决了什么问题？

而不是CPU与FPGA，孰优？

只有放在固定的应用场景下，才能说哪种架构更适合解决这些问题。

FPGA编程是电路，本质上还是可以看作，逻辑门（与或非）等等效电路。

CPU是指令操作，运行的是软件。

FPGA是时间并行运行的，而CPU是时间串行的，单CPU核总是需要一条一条来执行指令来实现功能（也有指令级并行，但原理不变）。

FPGA的并行度较高，相比CPU的计算方式，数据吞吐量大，时延控制比较好。

但是CPU的频率很高，可以运行操作系统，作为通用计算单元非常灵活，并不是FPGA更能做的。

FPGA更适合做ASSP，配合CPU做专门的运算单元使用，适合专一的大数据量的计算。

FPGA既然是”万能的芯片“，似乎那就可以替代实现所有芯片功能。

是不是可以不研发专用芯片，只用FPGA。

相比专用集成电路：FPGA有三个劣势

1：面积大，成本高：

和专用集成电路（芯片）相比，FPGA由于采用LUT来表征基本逻辑门单元，所以其面积粗略来比是专用电路的10倍，所以其成本简单类比也会高很多。

2：面积大，功耗高：

同样功耗也没有优势，做低功耗设备，例如手持的供电式设备，基本不太可行。

3：运行频率低，计算效率低。

FPGA内部LUT之间，由于其互联较长，导致FPGA的频率相比同工艺下的ASIC也是慢很多。专用电路门与门之间的延迟要小很多。

但是，FPGA优势也很明显。

FPGA最大的优势，就是灵活性高。

用FPGA不用重新流片，节约了NRE成本。

在一些雷达，5G，网络，存储，高性能计算等数据密集型计算领域都有广泛的应用。

特别是需求不明确，量不大，不值得做芯片，或者，需求老在变化，FPGA都是不错的选择。

intel收购后altera后， FPGA的重心变成了数据中心市场，特别是利用FPGA在数据中心加速方面，投入颇大，最新的intel的IPU其中是FPGA技术，用于数据中心基础设施的卸载，也是类似DPU的一种实现。

目前很多家DPU都是用Intel和Xilinx的FPGA实现的。

这个就是DPU需求不固定，数据中心对于DPU的需求一直在变化的一种体现。

FPGA全球市场2018年大约60亿美金，Xilinx 和Altera 是这个FPGA市场上最重要的提供者，其他都是比较小的公司。（2015年英特尔宣布以167亿美元收购FPGA厂商Altera），给其他家留的份额就不多了。

老哥早些年，这两家FPGA都使用过，各有千秋。

国内也有很多FPGA的公司，有的出货也比较客观。与国外巨头相比，处于解决了有无的问题阶段，能够满足部分国产化需求。其容量，性能，特别是EDA工具方面，有明显的差距，还需要继续市场的磨练。

这里举两个国产FPGA的非典型案例，非常有意思。

2014年，俄罗斯并入克里米亚，美国出售制裁，美国对俄罗斯的封锁禁运也是很厉害，俄罗斯芯片告急，特别是高端的FPGA芯片，某司FPGA芯片抓住这个机会，解决了国际友人的燃眉之急，成就了某司的FPGA出口，也获得不错的利润。

另外，某手机大厂手机屏幕是有特殊转码格式的，所以如果返修，只能使用原厂屏，其他屏幕格式对不上，原厂屏价格很高。某司就定做了一批超小型FPGA，实现了手机屏的解码，中国的屏幕提供厂很多（LCD+LED等等），直接就可以替代原厂屏，在手机返修屏市场也是卖的风声水起。

在这些细分领域，找到了定位，实现了很大的突破，不论是利润还是数量。

如果有数量几十万片，几百万片，甚至更多，做专用芯片更合适。

如果没有那么多数量，需求又不固定，用FPGA更合适。

芯片设计中，其中有个环节叫做FPGA原型验证，FPGA原型验证就是把芯片代码放在FPGA做原型实现，加快芯片设计迭代的速率。

本文开始说：FPGA特性，就是能够描述芯片电路。

所以数字芯片流片之前，用FPGA装入芯片逻辑来等效测试，也是非常重要的一个环节。

从这个角度看，FPGA和芯片（专用集成电路）从来就不是对立的，

FPGA，万能芯片，从功能上看是万能的，理论上可以实现所有功能。

但是从，PPA上看，性能，功耗，面积（成本），这三个维度来衡量，又是非常受限的。

FPGA也在进化，拓展更多的领域，满足那些变化的市场需求。

也有部分市场需求更为固化，被专用芯片所取代。

万能的芯片，变化的应用。

找到市场定位，解决用户的问题，才能获得一席之地。

FPGA是如此，芯片也是如此。

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