編者按：FPGA 架構的新方法帶來了更細粒度的控制和更大的靈活性，以滿足機器學習 （ML） 和人工智能 （AI） 的需求。這個由兩部分組成的系列的第 1 部分介紹了 Efinix 的一個這樣的架構，以及如何使用開發板開始使用它。第2部分討論開發板與外部設備和外設（如相機）的接口。

FPGA 在許多應用中發揮著關鍵作用，從工業控制和安全到機器人、航空航天和汽車。由于可編程邏輯內核的靈活性和廣泛的接口能力，FPGA 的一個不斷增長的用例是在部署 ML 推理時的圖像處理。FPGA 非常適合實現具有多個高速攝像頭接口的解決方案。此外，FPGA 還支持在邏輯中實現專用處理流水線，從而消除與基于 CPU 或 GPU 的解決方案相關的瓶頸。

然而，對于許多開發人員來說，他們的應用需要更多的 ML/AI 功能以及更細粒度的控制或路由和邏輯，超出了具有組合邏輯塊 （CLB） 的經典 FPGA 架構所能提供的。FPGA架構的新方法解決了這些問題。例如，Efinix的Quantum架構使用可互換邏輯和路由（XLR）模塊。

本文討論了Efinix FPGA架構的主要特性和屬性，重點介紹了其AI/ML功能并介紹了實際實現。然后，本文討論了開發人員可用于快速開始下一個 AI/ML 成像設計的開發板和相關工具。

Efinix FPGA 器件

Efinix目前提供兩個設備系列。它最初推出了Trion系列，該系列提供從4000（4K）到120K邏輯元件（LE）的邏輯密度，并使用中芯國際40LL工藝制造。最新的器件系列鈦系列提供從35K到1萬（1M）邏輯元件的邏輯密度，并在非常流行的臺積電16納米（nm）節點上制造。

這兩種產品都基于昆騰架構，這在FPGA世界中是獨一無二的。標準FPGA架構基于CLB，在最簡單的層面上，CLB包含一個查找表（LUT）和觸發器。CLB 實現邏輯方程，然后通過路由互連。Efinix的量子架構通過XLR塊擺脫了不同的邏輯和路由塊。

XLR 模塊的獨特之處在于，它可以配置為具有 LUT、寄存器和加法器或路由矩陣的邏輯單元。此方法提供了一個更細粒度的體系結構，可提供路由靈活性，使邏輯繁重或路由繁重的實現能夠實現所需的性能。

作為最新的產品系列，鈦金屬器件為開發人員提供了最先進的功能（圖 2）。與 XLR 內核一起，它們提供多千兆位串行鏈路，其運行速度為 16 Gbps 或 25.8 Gbps，具體取決于所選設備。這些千兆位鏈路對于實現片上和片外的高速數據傳輸至關重要。

鈦器件還提供廣泛的輸入/輸出 （I/O） 接口功能，可分為通用 I/O （GPIO），并且可以支持單端 I/O 標準，例如 3.3 伏、2.5 伏和 1.8 伏的低壓 CMOS （LVCMOS）。

對于高速和差分接口，鈦金器件提供高速I/O （HSIO），支持單端I/O標準，如1.2伏、1.5伏的LVCMOS，以及SSTL和HSTL。HSIO 支持的差分 I/O 標準包括低壓差分信號 （LVDS）、差分 SSTL 和 HSTL。

現代FPGA還需要緊密耦合的高帶寬存儲器，用于存儲圖像處理應用的圖像幀，信號處理的樣本數據，當然還有運行FPGA中實現的處理器的操作系統和軟件。鈦合金系列器件能夠與動態數據速率四（DDR4）和低功耗DDR4（x）（LPDDR4（x））接口。根據所選的確切鈦金設備，總線寬度支持為 x32 （J） 或 x16 （M），而某些設備不支持 LPDDR4 （L）。

鈦FPGA基于SRAM，需要配置存儲器，器件配置由主/從串行外設互連（SPI）或JTAG執行。為了確保這種配置方法的安全，鈦FPGA使用比特流的AES GCM加密，以及AES GCM和RSA-4096來提供比特流身份驗證。由于 FPGA 部署在惡意行為者可以訪問和操縱其行為的邊緣，因此需要這樣的強大安全性。

開發板介紹

開發板是FPGA評估過程的關鍵要素，因為它們可用于探索器件和原型應用的功能，從而有助于降低整體風險。第一個可用于評估鈦 FPGA 并開始原型設計應用的開發板是 Ti180 M484（圖 3）。該板具有一個FPGA夾層卡（FMC）連接器和四個Samtec QSE連接器。

該開發板安裝的 Ti180 FPGA 提供 172K XLR 單元、32 個全局時鐘、640 個數字信號處理 （DSP） 元件和 13 兆位 （Mbit） 嵌入式 RAM。DSP 元件能夠實現定點 18 x 19 乘法和 48 位乘法。此 DSP 還可以針對在雙通道或四通道配置中運行的單指令多數據 （SIMD） 操作進行優化。DSP 元素也可以配置為執行浮點運算。

與大多數開發板一樣，Ti180 開發板提供簡單的 LED 和按鈕。然而，它的真正力量在于它的接口能力。Ti180 開發板提供低引腳數 FMC 連接器，可連接各種外設。由于FMC卡是一種廣泛使用的標準，因此有許多FMC卡可以連接高速模數轉換器（ADC）、數模轉換器（DAC）、網絡和存儲器/ 存儲解決方案。

除了FMC連接外，該板還提供四個Samtec QSE連接器，使開發人員能夠添加擴展卡。這些 QSE 連接器用于提供 MIPI 輸入和輸出，每個 QSE 連接器提供 MIPI 輸入或輸出。

Ti180 板還提供 256 Mbits 的 LPDDR4，以支持圖像或信號處理應用所需的高性能存儲器。此外，該開發板還提供一系列 25、33.33、50 和 74.25 MHz 時鐘選項，可與器件鎖相環 （PLL） 配合使用，以產生不同的內部頻率。

在開發過程中，在電路板上實時重新編程和調試的能力至關重要，需要JTAG連接，JTAG通過USB-C接口在板上提供。還提供兩個 256 Mbit NOR 閃存器件形式的非易失性存儲器，可用于演示配置解決方案。

該板由包裝盒隨附的 12 伏通用電源適配器供電。還包括FMC到QSE的分線，以及用于HDMI，以太網，MIPI和LVDS的基于QSE的擴展卡。為了演示 Ti180 圖像處理能力，還提供了一張雙 RPI 子卡和兩張 IMX477 相機卡。

軟件環境

針對 Ti180 開發板實現設計使用 Efinix 軟件 Efinity。該軟件能夠通過合成、放置和路由生成比特流。它還為開發人員提供知識產權 （IP） 模塊、時序分析和片上調試。

請注意，需要開發板才能訪問Efinity軟件。但是，與其他供應商不同，該工具沒有需要額外許可的不同版本。

在Efinity中，將針對所選設備創建新項目。然后可以將 RTL 文件添加到項目中，并為時序和 I/O 設計創建約束。在Efinity中，開發人員還可以利用HSIO，GPIO和專用I / O實現I / O設計。

FPGA 設計的一個關鍵要素是利用 IP，尤其是對于復雜的 IP，如 AXI 互連、內存控制器和軟核處理器。Efinity為開發人員提供了一系列可用于加速設計過程的IP模塊。

雖然 FPGA 在實現并行處理結構方面非常出色，但許多 FPGA 設計都包含軟核處理器。這些提供了實現順序處理（如網絡通信）的能力。為了在Efinix設備中部署軟核處理器，Efinity提供了Sapphire片上系統（SoC）配置工具。Sapphire 允許開發人員定義一個多處理器系統，該系統具有跨多個處理器的緩存和緩存一致性，以及運行嵌入式 Linux 操作系統的能力。在 Sapphire 中，開發人員可以在一到四個軟核處理器之間進行選擇。

正在實現的軟核處理器是VexRiscV軟CPU，它基于RISC-V指令集架構。VexRiscV 處理器是一種 32 位實現，具有流水線擴展并提供可配置的功能集，使其成為在 Efinix 設備中實現的理想選擇。可選配置包括乘法器、原子指令、浮點擴展和壓縮指令。根據 SoC 系統的配置，性能范圍在 0.86 到 1.05 DMIPS/MHz 之間。

一旦在Efinix設備中設計和實現了硬件環境，就可以使用Ashling RiscFree IDE開發應用軟件。Ashling RiscFree是一個基于Eclipse的IDE，它支持創建和編譯應用程序軟件，以及在部署之前對目標進行調試以微調應用程序。

如果正在開發嵌入式Linux解決方案，則提供所有必要的引導工件，包括第一階段引導加載程序，OpenSBI，U-Boot和使用Buildroot的Linux。或者，如果需要實時解決方案，開發人員可以使用 FreeRTOS。

人工智能實施

基于RISC-V軟核操作的是Efinix的AI實現。這利用了RISC-V處理器的自定義指令功能來實現TensorFlow Lite解決方案的加速。RISC-V處理器的使用還使用戶能夠創建自定義指令，這些指令可用作AI推理之后的預處理或后處理的一部分，從而創建響應速度更快、確定性更強的解決方案。

要開始實施 AI，第一步是探索 Efinix 模型動物園，這是一個針對其終端技術優化的 AI/ML 模型庫。對于使用Efinix設備的開發人員，可以訪問模型動物園，并使用Jupyter Notebooks或Google Colab訓練網絡。一旦網絡經過訓練，就可以使用TensorFlow Lite轉換器將其從浮點模型轉換為量化模型。

一旦采用TensorFlow Lite格式，Efinix的tinyML加速器可用于在RISC-V解決方案上創建可部署的解決方案。tinyML 生成器使開發人員能夠自定義加速器實現并生成項目文件。以這種方式部署時，加速范圍可能在 4 倍到 200 倍之間，具體取決于所選的架構和自定義。

結論

Efinix 器件憑借其獨特的 XLR 架構為開發人員提供了靈活性。該工具鏈不僅能夠實現 RTL 設計，還可以實現部署軟核 RISC-V 處理器的復雜 SoC 解決方案。在軟核 SoC 之上構建的是一種 AI/ML 解決方案，支持部署 ML 推理。

審核編輯黃宇