基于硬件描述语言HDL的FPGA开发
fpga是一个很特殊的芯片，可能在2个月前，我还对它一无所知。我们熟知的芯片都是cpu，gpu，或者知道asic的概念。但实际上，fpga已经走过了30个年头，它目前已经成为一个包含各种先进电路，逻辑单元，接口，芯片封装，制造等技术的“集大成者”。在硬件不断发展的同时，fpga的开发软件和设计工具也在不断迭代和更新。基于硬件描述语言hdl，抽象出hls（high-level synthesis)（翻译为高层次综合？怎么听起来都沉得别扭）技术，通过高层设计去隐藏很多底层逻辑和细节，让fpga的开发更加简单。即使这样，fpga开发还是同cpu，gpu不一样，它需要设计者在一定程度上了解fpga的内部架构，这样才能引导高层语言综合工具睡时到优化的系统性能。
一：开发fpga的痛点
首先，fpga的体量非常大，大得惊人，英特尔最新的stratix10 gx 10m 有 433亿只晶体管，1020万个可编程逻辑单元，以及2304个可编程的i/o接口。这些数量庞大的晶体管组成了大量的可编程逻辑单元和查找表结构，大量运算单元，各种类型和大小的内存资源，高速串行i/o，多个嵌入式处理器，还有成百上午种不同功能的软核和硬核ip。因为可编程，可以通过定制实现极高吞吐量和极低的功耗。
当这么多硬件资源都集成到了一个芯片上，用户如何对这些硬件进行编程呢？
通常来说，我们要解决一个复杂问题，常用的办法就是分解任务，我们需要划分清楚哪些是在硬件上完成，哪些通过软件完成。在fpga，这种分解非常困难和复杂。例如：哪部分用编程逻辑（硬件），哪部分使用片上的芯片。如何合理分配片上内存，内不足时，如何优化……
如何降低fpga的开发难度，eda软件一定要好用，所以，不管英特尔还是赛灵思，包括我了解的一个新创团队，都会在eda软件团队上做大力投入，甚至做eda软件开发的人员要多于fpga本身的工程师数量。另外，业界也出现了大量的第三方公司，负责fpga设计咨询公司，ip提供商，外包公司等……，业务已经发展产生了很多特定的分工。
当前，fpga还在进入更多的市场，比如：嵌入式应用，5g和汽车市场，这些领域中的大多数开发团队都没有fpga相关的设计专业知识和经验。而且，他们更多是纯软件开发，更多依赖于人工智能技术。这些也使得fpga的开发难度被放大。
二：hls——让软件工程师开发fpga
hls指的是通过eda工具，将描述的逻辑结构转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程。
这里，我不得不再强调一下hls的概念，因为记不住，搞不太懂。
high-level synthesis 简称：hls 指的是将高层次语言描述的逻辑结构，自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程。有点象我们软件领域讲的 java 语法在运行时，根据不同的机器翻译成不同的机器字节码。所谓高层次语言，通常指的是 c，c++，systemc等，通常有点较高的抽象度，并且往往不具有时钟或时序的概念，相比之下，诸如verilog，vhdl，systemverilog等低层次语言，通常用来描述时钟周期精准的寄存器传输级电路模型，这也就是当前asic或者fpga设计最为普遍使用的电路建模和描述方法。
为什么要使用hls？
1: 这是一个趋势。因为集成电路的复杂度太高，已经逐渐超过人类可以手工管理的范畴。使用rtl代码，代码行过多，不现实。而使用c，c++ 等高层语言，可以将代码缩至10%。
根据nec2004年发布的研究，一个拥有100万逻辑门的芯片设计通常要编写30万行rtl代码。
2: 高层语言更善于复用，特别是对于ip的重用。
因为传统的rtl的ip 往往需要定义固定的架构和接口标准，在ip重用时，需要大量的时间运行系统互联和接口验证。高层语言屏蔽了这些要求，转而由hls工具具体来负责完成。现代fpga有大量的ip单元，这些ip有固定功能，一定需要大量复用。
3: hls能帮到软件和算法工程师参与主导芯片设计，这是因为hls能够屏蔽实现细节。对于硬件工程师，hls也能帮助他们快速设计迭代，专注于性能，面积或功耗模块，不用关注上层的算法实现。
我们在谈hls前，先看看rtl的发展：
通过描述寄存器到寄存器之间的逻辑功能描述电路的hdl层次。rtl级是比门级更高的抽象层次，使用rtl级语言描述硬件电路一般比门级描述简单高效得多。这个时期，工程师们都在关注rtl。
hls经过发展，产生了以c++ 为主的目标语言，从而被很多不少不了解rtl的工程师所接受。而且，hls在性能上也近似rtl的水平。
到现在，英特尔，赛灵思，包括多伦多大学都推出了各自的hls工具。
其中比较成功的工具是autopilot，
前端，它使用了llvm的编译器架构，能够使用c，c++，osci systemc等语言，使用llvm-gcc编译器将高层语言模型转换为ir，优化后，再根据具体的硬件平台，生成rtl代码。
autopilot在某些领域完胜人工优化rtl的结果。说明了hls的潜力。
hls的主流优化方法有以下几种：
1: 字长分析和优化。
fpga的一个最主要特点可以使用任意字长，所以 hls工具也不需要拘泥于某种固定的长度。好处呢，对性能提升和面积缩减有帮助。
2: 循环优化
可以使用多面体模型来达成循环优化，可以帮助实现性能和面积优化，同时也能帮助提升内存的使用效率。
3: 对并行的支持。
rtl是可以直接实例化成多个运算单元并行执行的，c/c++ 一开始是顺序执行，但后面也引入的并行支持。如：pthreads和openmp等多线程并行编程方法，以及opencl等针对gpu异桅系统进行并行编程的扩展。
作为hls工具，一定要支持并行。比如：lgeup就整合了对pthead,openmp的支持。英特尔推出了opencl sdk，将其引和hls，并生成fpga硬件电路逻辑和cpu代码两部分，从而实现fpga作为硬件加速模块的快速开发。
尽管如此，hls要完全替代人工的rtl建模，还有很长的路要走。对于fpga而言，内存瓶颈是制约性能的关键要素，所以，如何有效利用片上和片外的各类存储单元，是hls的研究热点。
p4 语言是实现sdn 的重要手段，所以，新型的fpga开发工具，需要对p4进行编译和支持。
三：商业级的开发工具
3.1 赛灵思vitis 开源开发工具
vitis花费了 1000人.年的开发工作量。
vitis的核心架构示意图如下：
3.2 英特尔oneapi
oneapi 可以针对英特尔的所有芯片进行编程。
英特尔将旗下的芯片分成了svms四类：
标量架构（scalar）：cpu
矢量架构（vector）：gpu
短阵架构（matrix）：ai芯片
空间架构（special): fpga.
四：业界看法
业界普遍认为，gpu之所以在人工智能获得成功，很大程度上取决于对软件和算法工程师的友好。而fpga虽然在不断扩展应用范围，在性能和功耗上也不比gpu差，但是，它的编程仍然是以rtl开发为主，这对开发者并不算友好。
所以，fpga在hls上的发展和突破，可能是fpga能否有更广泛应用的最后一块拼图。
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一：开发fpga的痛点
首先，fpga的体量非常大，大得惊人，英特尔最新的stratix10 gx 10m 有 433亿只晶体管，1020万个可编程逻辑单元，以及2304个可编程的i/o接口。这些数量庞大的晶体管组成了大量的可编程逻辑单元和查找表结构，大量运算单元，各种类型和大小的内存资源，高速串行i/o，多个嵌入式处理器，还有成百上午种不同功能的软核和硬核ip。因为可编程，可以通过定制实现极高吞吐量和极低的功耗。
当这么多硬件资源都集成到了一个芯片上，用户如何对这些硬件进行编程呢？
通常来说，我们要解决一个复杂问题，常用的办法就是分解任务，我们需要划分清楚哪些是在硬件上完成，哪些通过软件完成。在fpga，这种分解非常困难和复杂。例如：哪部分用编程逻辑（硬件），哪部分使用片上的芯片。如何合理分配片上内存，内不足时，如何优化……
如何降低fpga的开发难度，eda软件一定要好用，所以，不管英特尔还是赛灵思，包括我了解的一个新创团队，都会在eda软件团队上做大力投入，甚至做eda软件开发的人员要多于fpga本身的工程师数量。另外，业界也出现了大量的第三方公司，负责fpga设计咨询公司，ip提供商，外包公司等……，业务已经发展产生了很多特定的分工。
当前，fpga还在进入更多的市场，比如：嵌入式应用，5g和汽车市场，这些领域中的大多数开发团队都没有fpga相关的设计专业知识和经验。而且，他们更多是纯软件开发，更多依赖于人工智能技术。这些也使得fpga的开发难度被放大。
二：hls——让软件工程师开发fpga
hls指的是通过eda工具，将描述的逻辑结构转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程。
这里，我不得不再强调一下hls的概念，因为记不住，搞不太懂。
high-level synthesis 简称：hls 指的是将高层次语言描述的逻辑结构，自动转换成低抽象级语言描述的电路模型的过程。有点象我们软件领域讲的 java 语法在运行时，根据不同的机器翻译成不同的机器字节码。所谓高层次语言，通常指的是 c，c++，systemc等，通常有点较高的抽象度，并且往往不具有时钟或时序的概念，相比之下，诸如verilog，vhdl，systemverilog等低层次语言，通常用来描述时钟周期精准的寄存器传输级电路模型，这也就是当前asic或者fpga设计最为普遍使用的电路建模和描述方法。
为什么要使用hls？
1: 这是一个趋势。因为集成电路的复杂度太高，已经逐渐超过人类可以手工管理的范畴。使用rtl代码，代码行过多，不现实。而使用c，c++ 等高层语言，可以将代码缩至10%。
根据nec2004年发布的研究，一个拥有100万逻辑门的芯片设计通常要编写30万行rtl代码。
2: 高层语言更善于复用，特别是对于ip的重用。
因为传统的rtl的ip 往往需要定义固定的架构和接口标准，在ip重用时，需要大量的时间运行系统互联和接口验证。高层语言屏蔽了这些要求，转而由hls工具具体来负责完成。现代fpga有大量的ip单元，这些ip有固定功能，一定需要大量复用。
3: hls能帮到软件和算法工程师参与主导芯片设计，这是因为hls能够屏蔽实现细节。对于硬件工程师，hls也能帮助他们快速设计迭代，专注于性能，面积或功耗模块，不用关注上层的算法实现。
我们在谈hls前，先看看rtl的发展：
通过描述寄存器到寄存器之间的逻辑功能描述电路的hdl层次。rtl级是比门级更高的抽象层次，使用rtl级语言描述硬件电路一般比门级描述简单高效得多。这个时期，工程师们都在关注rtl。
hls经过发展，产生了以c++ 为主的目标语言，从而被很多不少不了解rtl的工程师所接受。而且，hls在性能上也近似rtl的水平。
到现在，英特尔，赛灵思，包括多伦多大学都推出了各自的hls工具。
其中比较成功的工具是autopilot，
前端，它使用了llvm的编译器架构，能够使用c，c++，osci systemc等语言，使用llvm-gcc编译器将高层语言模型转换为ir，优化后，再根据具体的硬件平台，生成rtl代码。
autopilot在某些领域完胜人工优化rtl的结果。说明了hls的潜力。
hls的主流优化方法有以下几种：
1: 字长分析和优化。
fpga的一个最主要特点可以使用任意字长，所以 hls工具也不需要拘泥于某种固定的长度。好处呢，对性能提升和面积缩减有帮助。
2: 循环优化
可以使用多面体模型来达成循环优化，可以帮助实现性能和面积优化，同时也能帮助提升内存的使用效率。
3: 对并行的支持。
rtl是可以直接实例化成多个运算单元并行执行的，c/c++ 一开始是顺序执行，但后面也引入的并行支持。如：pthreads和openmp等多线程并行编程方法，以及opencl等针对gpu异桅系统进行并行编程的扩展。
作为hls工具，一定要支持并行。比如：lgeup就整合了对pthead,openmp的支持。英特尔推出了opencl sdk，将其引和hls，并生成fpga硬件电路逻辑和cpu代码两部分，从而实现fpga作为硬件加速模块的快速开发。
尽管如此，hls要完全替代人工的rtl建模，还有很长的路要走。对于fpga而言，内存瓶颈是制约性能的关键要素，所以，如何有效利用片上和片外的各类存储单元，是hls的研究热点。
p4 语言是实现sdn 的重要手段，所以，新型的fpga开发工具，需要对p4进行编译和支持。
三：商业级的开发工具
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vitis的核心架构示意图如下：
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oneapi 可以针对英特尔的所有芯片进行编程。
英特尔将旗下的芯片分成了svms四类：
标量架构（scalar）：cpu
矢量架构（vector）：gpu
短阵架构（matrix）：ai芯片
空间架构（special): fpga.
四：业界看法
业界普遍认为，gpu之所以在人工智能获得成功，很大程度上取决于对软件和算法工程师的友好。而fpga虽然在不断扩展应用范围，在性能和功耗上也不比gpu差，但是，它的编程仍然是以rtl开发为主，这对开发者并不算友好。
所以，fpga在hls上的发展和突破，可能是fpga能否有更广泛应用的最后一块拼图。
带你深入探索okio组件的奥秘 提升IO效率
操作条件对固体氧化物燃料电池阳极反应转变的影响
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幼儿园用光有什么讲究？中国(南昌)教育照明与智慧黑板高峰论坛专家有话说
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