對于一個軟件開發人員，可能聽說過FPGA，甚至在大學課程設計中，可能拿FPGA做過計算機體系架構相關的驗證，但是對于它的第一印象可能覺得這是硬件工程師干的事兒。 ? 目前，隨著人工智能的興起，GPU 借助深度學習，走上了歷史的舞臺，并且正如火如荼的跑者各種各樣的業務，從 training 到 inference 都有它的身影。FPGA 也借著這股浪潮，慢慢地走向數據中心，發揮著它的優勢。所以接下來就講講 FPGA 如何能讓程序員們更好友好的開發，而不需要寫那些煩人的 RTL 代碼，不需要使用 VCS，Modelsim 這樣的仿真軟件，就能輕輕松松實現 unit test。 ? 實現這一編程思想的轉變，是因為 FPGA 借助 OpenCL 實現了編程，程序員只需要通過 C/C++ 添加適當的 pragma 就能實現 FPGA 編程。為了讓您用 OpenCL 實現的 FPGA 應用能夠有更高的性能，您需要熟悉如下介紹的硬件。另外，將會介紹編譯優化選項，有助于將您的 OpenCL 應用更好的實現 RTL 的轉換和映射，并部署到 FPGA 上執行。 ?

FPGA 概覽

FPGA 是高規格的集成電路，可以實現通過不斷的配置和拼接，達到無限精度的函數功能，因為它不像 CPU 或者 GPU 那樣，基本數據類型的位寬都是固定的，相反 FPGA 能夠做的非常靈活。在使用 FPGA 的過程中，特別適合一些 low-level 的操作，比如像 bit masking、shifting、addition 這樣的操作都可以非常容易的實現。 ?

為了達到并行化計算，FPGA 內部包含了查找表（LUTs），寄存器（register），片上存儲（on-chip memory）以及算術運算硬核（比如數字信號處理器 (DSP) 塊）。這些 FPGA 內部的模塊通過網絡連接在一起，通過編程的手段，可以對連接進行配置，從而實現特定的邏輯功能。這種網絡連接可重配的特性為 FPGA 提供了高層次可編程的能力。（FPGA的可編程性就體現在改變各個模塊和邏輯資源之間的連接方式） ? 舉個例子，查找表（LUTs）體現的 FPGA 可編程能力，對于程序猿來說，可以等價理解為一個存儲器（RAM）。

對于 3-bits 輸入的 LUT 可以等價理解為一個擁有 3位地址線并且 8 個 1-bit 存儲單元的存儲器（一個8長度的數組，數組內每個元素是 1bit）。那么當需要實現 3-bits 數字按位與操作的時候，8長度數組存的是 3-bits 輸入數字的按位與結果，一共是 8 種可能性。當需要實現 3-bits 按位異或的時候，8長度數組存的是 3-bits 輸入數字的按位異或結果，一共也是 8 種可能性。這樣，在一個時鐘周期內，3-bits 的按位運算就能夠獲取到，并且實現不同功能的按位運算，完全是可編程的（等價于修改 RAM 內的數值）。 ? 3-bits 輸入 LUT 實現按位與（bit-wise AND）示例：

注：3-bits 輸入 LUT 查找表 ? 我們看到的三輸入的按位與操作，如下所示，在 FPGA 內部，可通過 LUT 實現。 ?

? 如上展示了 3輸入，1輸出的 LUT 實現。當將 LUT 并聯，串聯等方式結合起來后就可以實現更加復雜的邏輯運算了。 ? 傳統 FPGA 開發 ? ▍傳統 FPGA 與軟件開發對比 ? 對于傳統的 FPGA 開發與軟件開發，工具鏈可以通過下表簡單對比： ?

注：傳統 FPGA 與軟件開發對比表 ? 重點介紹一下，編譯階段的 Synthesis (綜合)，這部分與軟件開發的編譯有較大的不同。一般的處理器 CPU、GPU等，都是已經生產出來的 ASIC，有各自的指令集可以使用。但是對于 FPGA，一切都是空白，有的只是零部件，什么都沒有，但是可以自己創造任何結構形式的電路，自由度非常的高。這種自由度是 FPGA 的優勢，也是開發過程中的劣勢。 ? 寫到這里，讓我想起了最近 《神秘的程序員們》中的一個梗：

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注：漫畫來源《神秘的程序員們56》by 西喬
傳統的FPGA開發就像10歲時候的 Linux，想吃一個蛋糕，需要自己從原材料開始加工。FPGA 正是這種狀態，想要實現一個算法，需要寫 RTL，需要設計狀態機，需要仿真正確性。 ? ▍傳統 FPGA 開發方式 ? 復雜系統，需要使用有限狀態機（FSM），一般就需要設計下圖包含的三部分邏輯：組合電路，時序電路，輸出邏輯。通過組合邏輯獲取下一個狀態是什么，時序邏輯用于存儲當前狀態，輸出邏輯混合組合、時序電路，得到最終輸出結果。 ?

? 然后，針對具體算法，設計邏輯在狀態機中的流轉過程： ?

? 實現的 RTL 是這樣的：
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?

module fsm_using_single_always (
clock      , // clockreset      , // Active high, syn resetreq_0      , // Request 0req_1      , // Request 1gnt_0      , // Grant 0gnt_1      
);//=============Input Ports=============================input   clock,reset,req_0,req_1; //=============Output Ports===========================output  gnt_0,gnt_1;//=============Input ports Data Type===================wire    clock,reset,req_0,req_1;//=============Output Ports Data Type==================reg     gnt_0,gnt_1;//=============Internal Constants======================parameter SIZE = 3           ;
parameter IDLE  = 3'b001,GNT0 = 3'b010,GNT1 = 3'b100 ;//=============Internal Variables======================reg   [SIZE-1:0]          state        ;// Seq part of the FSMreg   [SIZE-1:0]          next_state   ;// combo part of FSM//==========Code startes Here==========================always @ (posedge clock)begin : FSMif (reset == 1'b1) begin
 state <= #1 IDLE;
 gnt_0 <= 0;
 gnt_1 <= 0;end else
case(state)
  IDLE : if (req_0 == 1'b1) begin
               state <= #1 GNT0;
               gnt_0 <= 1;              end else if (req_1 == 1'b1) begin
               gnt_1 <= 1;
               state <= #1 GNT1;              end else begin
               state <= #1 IDLE;              end
  GNT0 : if (req_0 == 1'b1) begin
               state <= #1 GNT0;              end else begin
               gnt_0 <= 0;
               state <= #1 IDLE;              end
  GNT1 : if (req_1 == 1'b1) begin
               state <= #1 GNT1;              end else begin
               gnt_1 <= 0;
               state <= #1 IDLE;              end
  default : state <= #1 IDLE;
endcaseendendmodule // End of Module arbiter

.|-- common|   |-- inc|   |   `-- AOCLUtils|   |       |-- aocl_utils.h|   |       |-- opencl.h|   |       |-- options.h|   |       `-- scoped_ptrs.h|   |-- readme.css|   `-- src|       `-- AOCLUtils|           |-- opencl.cpp|           `-- options.cpp`-- matrix_mult
   |-- Makefile
   |-- README.html
   |-- device
   |   `-- matrix_mult.cl
   `-- host
       |-- inc
       |   `-- matrixMult.h
       `-- src
           `-- main.cpp

__kernel
__attribute((reqd_work_group_size(BLOCK_SIZE,BLOCK_SIZE,1)))
__attribute((num_simd_work_items(SIMD_WORK_ITEMS)))void matrixMult( __global float *restrict C, 
                __global float *A, 
                __global float *B, 
                int A_width, 
                int B_width)

// 聲明本地存儲，暫存數組的某一個 BLOCK__local float A_local[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];
__local float B_local[BLOCK_SIZE][BLOCK_SIZE];// Block indexint block_x = get_group_id(0);int block_y = get_group_id(1);// Local ID index (offset within a block)int local_x = get_local_id(0);int local_y = get_local_id(1);// Compute loop boundsint a_start = A_width * BLOCK_SIZE * block_y;int a_end   = a_start + A_width - 1;int b_start = BLOCK_SIZE * block_x;float running_sum = 0.0f;for (int a = a_start, b = b_start; a <= a_end; a += BLOCK_SIZE, b += (BLOCK_SIZE * B_width))
{  // 從 global memory 讀取相應 BLOCK 數據到 local memory
 A_local[local_y][local_x] = A[a + A_width * local_y + local_x];
 B_local[local_x][local_y] = B[b + B_width * local_y + local_x];  // Wait for the entire block to be loaded.
 barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);  // 計算部分，將計算單元并行展開，形成乘法加法樹
 #pragma unroll
 for (int k = 0; k < BLOCK_SIZE; ++k)
 {
   running_sum += A_local[local_y][k] * B_local[local_x][k];
 }  // Wait for the block to be fully consumed before loading the next block.
 barrier(CLK_LOCAL_MEM_FENCE);
}// Store result in matrix CC[get_global_id(1) * get_global_size(0) + get_global_id(0)] = running_sum;

#?To?generate?a?.aocx?file?for?debugging?that?targets?a?specific?accelerator?board$?aoc?-march=emulator?device/matrix_mult.cl?-o?bin/matrix_mult.aocx?--fp-relaxed?--fpc?--no-interleaving?default?--board?#?Generate?Host?exe.$?make#?To?run?the?application$?env?CL_CONTEXT_EMULATOR_DEVICE_ALTERA=8?./bin/host?-ah=512?-aw=512?-bw=512

$?aocl?program??matrix_mult.aocx

$ ./host -ah=512 -aw=512 -bw=512Matrix sizes:
 A: 512 x 512
 B: 512 x 512
 C: 512 x 512Initializing OpenCL
Platform: Altera SDK for OpenCL
Using 1 device(s)
  : Altera OpenCL QPI FPGA
Using AOCX: matrix_mult.aocx
Generating input matrices
Launching for device 0 (global size: 512, 512)


Time: 2.253 ms
Kernel time (device 0): 2.191 ms


Throughput: 119.13 GFLOPS


Computing reference output
Verifying
Verification: PASS