以敏捷性为“企业DNA”，Altera 推出全新FPGA软硬件解决方案

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（来源：DeepTech深科技）

“敏捷性是 Altera 公司的‘DNA’，因此 Agilex 的产品能为开发者提供灵活应对的能力，使其跟上不断变化的标准和工作负载。”近日，Altera业务管理负责人Venkat Yadavalli表示。

当前，FPGA的应用正在不断增加。不仅数据量在不断增长，数据复杂程度也在与日俱增。ASIC的开发成本亦在不断增加，这给业内增加了一些不确定因素，同时，AI在边缘计算中发挥的作用也在持续提升。各行各业对于安全的要求也在不断提升，由于AI工作负载具有较多不确定性因素，相关标准也越来越严苛，这提升了对于FPGA的采用程度。目前，FPGA 已经成为终端市场和各类应用中的关键技术。而AI正在影响这些市场和应用，这使得并行处理、安全性以及自主实时决策的重要性正在日益提升。FPGA的优势在于具有可编程性、可靠性，以及能对相关功能进行很好的控制。因此，FPGA 在这些领域中能够提供高度灵活、可编程的创新能力，是各行业的理想解决方案。

为此，Altera 推出了全新FPGA软硬件解决方案，以便进一步拓展可编程逻辑在工业、视觉、通信及数据中心等领域的应用广度与扩展能力。

目前，Altera Agilex FPGA 全线产品已经进入量产阶段，其中包括集成 ARM 处理器子系统的 Agilex 5 和 Agilex 3 SoC FPGA。Altera 推出的功耗与成本优化型 SoC FPGA，主要面向边缘 AI 及传统软硬件协同处理等应用，凭借低延迟、高度集成和卓越能效，能够加速 FPGA 在相关场景的部署落地。

对于边缘 AI 推理、4K/8K 视频处理及 5G/6G 无线通信等需要更高性能、更大容量和更高内存带宽的应用场景，Altera 将端 Agilex 5 D 系列 FPGA 与 SoC 进行了升级。其逻辑单元密度最高提升至 2.5 倍，能为这些高需求场景提供更强的算力支持。最高密度的 Agilex 5 D 系列 FPGA 单颗器件可集成多达 160 万个逻辑单元，并配备更高比例的 DSP 模块与逻辑密度，以及更大的内存带宽，能够满足高性能且空间受限的应用需求。同时，Altera 还将所有 Agilex 5 D 系列 FPGA 的 DDR5 接口速度提升至最高 5,600 MT/s，LPDDR5 接口速度提升至最高 5,500 MT/s，相比此前规格提升了 25%。内存接口速度的提升将显著提高数据吞吐量，并能大幅提升各类终端应用的整体系统性能。此外，Agilex 5 D 系列产品引入了后量子密码学安全启动功能，结合业界领先的设计安全特性，为用户提供增强的安全保障。目前，用户可通过 Quartus Prime 软件，使用部分 Agilex 5 D 系列器件进行设计。

作为此次大会宣布的重点进展之一，Altera 还发布了 Quartus Prime 软件 25.3 版本。该版本通过提供最新的设计工具，能够缩短 FPGA 设计时间并加速产品上市。

在最新发布的 Quartus Prime 软件 25.3 版本中，用户可以抢先体验 Altera 第四代系统集成工具 ——Visual Designer Studio。其通过自动化设计流程中 IP 模块的连接，加速了 IP 集成，并能够根据用户设计需求自动推荐 IP 路由，应用有效的 IP 连接以确保功能正常。Visual Designer Studio 具有用户友好的拖放式块视图，允许用户将 IP 块和 RTL 代码直接可视化地放置到设计中，并能快速追踪 FPGA 内的数据路径。与纯 RTL 设计相比，Visual Designer Studio 可将 FPGA 设计的启动时间从 5 天大幅缩短至 2 小时。之所以能够实现这一速度上的跃升，是因为这套工具是一款集成型工具。在设计和实施过程中，能把不同IP很好地拼接整合在一起。这些IP可能是一个软IP、也可能是一个硬IP，亦有可能是客户自创的IP。这套工具可以把所有IP很好地整合在一起，以更好的交互式方式通过拖放来完成整合。由于后端引擎非常了解接口，因此可以通过IO环设置的方式来拼接IP，从而能够大幅缩短开发时间。

相较于 25.1.1 版本，Quartus Prime 软件 25.3 版本缩短了 6% 的编译时间，使得自 Agilex 7 FPGA 投产以来 (23.1 版本)，总编译时间累计缩短了 27%。同时，在保持高 Fmax 性能 (25.1.1 版本) 的前提下，设计平均可减少 6% 的自适应逻辑模块使用量。得益于持续的编译器和架构优化，即使器件已投入生产，Quartus 软件也能够助力设计人员将更多逻辑集成到 FPGA 中。尽管具体结果可能因设计方案而异，但大多数用户都有望体验到更快的编译速度、更低的资源占用以及更少的时序收敛迭代，从而加速复杂 FPGA 项目的上市进程。

据了解，Altera Quartus Prime 软件 25.3 版本现已开放下载，同时发布的还有 Altera FPGA AI Suite 25.3 最新版本，该套件旨在加速 AI 模型在 FPGA 中的集成。此外，FPGA AI 套件可以通过 OpenVINO 工具套件连接，这是一个开放性的标准，能够支持 PyTorch 框架。同时，AI 开发人员也可以在 FPGA 中使用 TensorFlow 框架。

Venkat Yadavalli 表示：“Altera 的全栈式产品系列组合不仅包括硬件设备，我们也正在持续投资先进的软件，这些软件可以帮助客户按需来进行硬件设备的使用、扩展和调整。例如，得益于 Agilex 产品组合系列中完全相同的架构和工具，开发者可以先使用 Agilex 7 系列，并随着需求的变化随时切换到 Agilex 5 系列或 Agilex 3 系列。”

目前，机器人的发展如火如荼，该领域也涌现了很多新需求。机器人的实时性非常关键，这也意味着确定性延迟是至关重要的，而且还要兼顾相关功能的安全性。对于机器人的操作系统来说，需要加快操作系统与实时性以及安全性相关的功能，同时能够针对工作负载进行更好的整合。机器人需要非常灵活的 IO 系统，而 FPGA 可以兼容不同的 IO 标准，也可以采用不同的 IO 总线。

此外，固定式机器人需要在不同方向进行移动，所以需要不同类型的确定性延迟，这就意味着系统还需要在不同的操作协议中运行，在这一方面 FPGA 同样可以发挥很大的效用。在安全方面，机器人操作系统需要在瞬间做决策，与此同时还需要与下一个机器人进行协调，并与整个操作车间进行协调，而 FPGA 也可以满足这些要求。

除了能够满足固定式机器人的要求之外，自由移动的机器人需要和传感器进行集成，并且需要使用摄像头来实现四处移动。由于传感器的类型各不相同，因此传感器的集成对于 FPGA 来说是一个较大的工作量。具体来说，不同类型的摄像机会给到不同的反馈信息，而且需要进行实时处理，此外还有其他传感器需要进行跟踪管理。而在这个场景之中，FPGA 也是一个最佳选项。

除能满足这些功能性要求之外,FPGA 还可融入一些 AI 功能，例如预测性学习。如能充分利用 FPGA 的功能，那么完全可以满足不同类型机器人的不同要求。总体而言，随着机器人市场的不断发展，FPGA 也会迎来更多新功能，以便满足更多的需求。“另外，在机器人内部控制方面，Altera 也将继续提供相关解决方案。”Venkat Yadavalli 表示。

Altera 所构建的合作伙伴生态，在优化 FPGA 开发体验、简化开发流程方面发挥着重要作用。目前，Altera 解决方案合作伙伴加速计划(ASAP)已吸引超过 300 家注册合作伙伴加入。通过该计划，开发者可获得经 Altera 认证的 IP、软件、硬件及设计服务，有效降低设计复杂度，并将产品上市周期最多缩短 50%。与此同时，Venkat Yadavalli 表示：“Altera 一直有一个坚定的信念，就是专注于提供全栈 FPGA 解决方案，我们希望全面覆盖高端、中端、低端，并提供整体的软件栈。未来，Altera 会全面专注于打造全栈式 FPGA，以便覆盖所有的高端、中端和低端系列。我们会将 FPGA 技术持续应用到云端和边缘计算的应用中，同时我们会更加专注于将 Altera 解决方案以更快的速度推向市场。”