基本信息
书名：FPGA芯片架构设计与实现
定价：56.00元
作者：余乐
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-07-01
ISBN：9787121306105
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
可编程通用逻辑门阵列芯片简称FPGA，与CPU，DSP并列为三大通用数字处理芯片，广泛应用于通信、航空航天、医疗、国防军工以及安防视频监控等领域。通过本书的学习，读者可以全面了解一颗FPGA芯片从设计、验证到流片的开发过程。 本书共分10章，采取“总—分”的编排方式。章从架构的总体设计入题对FPGA进行介绍。第2~10章，分别对其中的各个重要模块逐一介绍，包括：时钟网络、电源/地线网络和漏电流、可编程逻辑单元、可编程I/O模块、DDR存储器接口、数字延时锁定环、连线连接盒、互连线段长度分布以及配置模块。 本书适合从事集成电路设计的工程师、微电子专业高年级研究生以及从事微电子专业教学研究的教师和科研人员阅读。本书还可以作为高等院校教授集成电路设计的辅助资料。
目录
作者介绍
申请人于2009年3月至2012年8月在中科院电子所可编程芯片与系统研究室攻读博士学位，从事下一代SOC FPGA的关键集成技术研究。博士课题来源于中科院/国家外专局的创新团队国际合作伙伴计划'片上可编程系统前沿技术研究”。博士毕业获微电子与固体电子学博士学位。同年，以申请人博士论文为基础，帮助实验室申请了国家自然科学基金面上项目'基于TSV互连的三维FPGA架构及关键技术研究”。2012年博士毕业后，选择留所继续从事博士后研究工作，并作为国自基金项目的实际负责人，管理项目的整体推进，指导学生完成了2篇论文的投稿。博士后期间，参与了两款FPGA芯片的研制工作，分别是0.13um 百万门级FPGA（中科院重点方向性项目）和40nm FPGA-ip核（国家重大专项）。2015年博士后出站，出站报告'FPGA时钟分布网络研究”从延时、面积、功耗、灵活性以及热性能等多方面，对FPGA的关键架构技术进行了研究。
文摘
序言
《硬件加速：基于FPGA的并行计算系统设计》 内容概要 本书深入探讨了如何利用现场可编程门阵列（FPGA）构建高效的并行计算系统。内容覆盖了从基础理论到高级实践的各个层面，旨在帮助读者掌握FPGA硬件加速的设计理念、方法与技巧，从而在高性能计算、信号处理、嵌入式系统等领域实现突破。 第一部分：FPGA与并行计算基础 第一章：FPGA技术概述与演进 1.1 FPGA的起源与发展 集成电路（IC）的发展历程对FPGA的诞生与演进起到的推动作用。 从早期可编程逻辑器件（PLD）到复杂可编程逻辑器件（CPLD）再到FPGA的演变，突出FPGA在集成度、性能和灵活性上的飞跃。 FPGA的核心组成部分：可配置逻辑块（CLB）、输入/输出块（IOB）、可编程互连资源（Routing Resources）以及专用硬核（Hard IP Cores），并详细解析其工作原理。 主流FPGA厂商（如Xilinx, Intel/Altera）及其代表性产品系列（如Virtex, Stratix）的特点与市场定位。 FPGA相较于ASIC和CPU的优势与劣势分析，明确FPGA在特定应用场景下的价值。 1.2 并行计算的理论与模型 并行计算的定义、分类（位级、指令级、数据级、任务级）及其对提升计算性能的关键作用。 经典的并行计算模型：SIMD (Single Instruction, Multiple Data)、MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data)、SPMD (Single Program, Multiple Data)等，并分析其适用场景。 多核、众核处理器（如CPU、GPU）的并行计算机制，以及它们与FPGA并行计算的异同。 Flynn's Taxonomy 及其在理解并行架构中的重要性。 并行计算中的挑战：数据依赖性、通信开销、负载均衡、同步与互斥等，为后续FPGA设计奠定基础。 1.3 FPGA在并行计算中的独特优势 硬件定制化能力： FPGA能够根据特定算法和数据流“量身定制”硬件逻辑，实现极致的计算效率。 高度并行性： FPGA的查找表（LUT）和触发器（Flip-Flop）可以并行执行大量操作，天然适合数据级和任务级并行。 低延迟与高吞吐量： 硬件实现的运算路径直接且固定，避免了软件指令解码和执行的开销，能实现极低的延迟和极高的吞吐量。 能源效率： 在许多应用中，FPGA可以实现比通用处理器更高的每瓦特性能。 灵活性与可重构性： FPGA的设计可以在现场进行修改和更新，适应不断变化的应用需求，这一点是ASIC无法比拟的。 第二章：FPGA设计流程与开发工具链 2.1 HDL（硬件描述语言）基础 Verilog与VHDL： 详细介绍这两种主流HDL的语法、数据类型、运算符、结构语句（如always, assign, function, task）等。 行为级、寄存器传输级（RTL）和门级描述： 解析不同抽象层次的代码描述方式，强调RTL是综合（Synthesis）的输入。 建模风格： 结构化建模、数据流建模、行为化建模，以及如何在设计中选择合适的建模风格。 同步与异步逻辑设计： 深入讲解时钟域（Clock Domain）的概念、时钟的产生与分配、同步电路（如D触发器、移位寄存器）和异步电路（如握手信号）的设计原则，以及跨时钟域（CDC）信号处理的重要性。 2.2 FPGA开发工具链详解 综合（Synthesis）： 将HDL代码转换为网表（Netlist）的过程，解释综合器的作用、约束文件（Constraints File）的重要性（如时序约束、物理约束）。 布局布线（Place & Route）： 将网表映射到FPGA物理资源的过程，分析其对性能和面积的影响。 时序分析（Timing Analysis）： 讲解建立时间（Setup Time）、保持时间（Hold Time）、时钟周期（Clock Period）、关键路径（Critical Path）等概念，以及如何解读时序报告，优化设计以满足时序要求。 仿真（Simulation）： 功能仿真（Functional Simulation）和时序仿真（Timing Simulation）的目的与方法。 比特流生成与下载： 最终生成FPGA配置文件（Bitstream）并将其加载到FPGA芯片的过程。 主流FPGA厂商的开发套件： 以Xilinx Vivado或Intel Quartus Prime为例，介绍其主要功能模块、GUI操作流程，以及如何利用它们完成整个设计周期。 2.3 高级FPGA设计技术 IP核（Intellectual Property Cores）： 介绍IP核的概念、分类（如AXI总线接口IP、DSP Slice IP、SerDes IP等），以及如何集成第三方或厂商提供的IP核来加速开发。 IP集成器（IP Integrator）： 讲解如何使用图形化工具来连接和配置IP核，构建复杂的系统级设计。 DSP Slice与BRAM的有效利用： 介绍FPGA内部的专用硬件资源，如DSP Slice（乘法器、加法器、累加器）和BRAM（Block RAM，双端口SRAM），以及如何高效地利用它们来实现高性能的数学运算和数据存储。 片上网络（Network-on-Chip, NoC）： 简述NoC在大型FPGA和SoC设计中的应用，用于优化片上数据传输。 调试技术： 内部逻辑分析仪（ILA）等硬件调试工具的使用方法。 第二部分：FPGA并行计算系统设计方法 第三章：算法到硬件的映射策略 3.1 算法分析与并行性挖掘 计算密集型算法分析： 识别算法中的计算瓶颈，例如循环、矩阵运算、傅里叶变换等。 数据依赖性分析： 理解算法中数据之间的依赖关系，这是决定并行化可行性的关键。 任务级并行与数据级并行： 分析算法是否可以分解为可并行执行的任务，或者数据本身是否可以进行并行处理。 递归与迭代算法的优化： 针对递归算法，探讨展开（Unrolling）和尾递归优化；对于迭代算法，研究循环展开、流水线（Pipelining）和并行化。 3.2 硬件架构设计原则 流水线（Pipelining）： 讲解如何将一个串行任务分解为多个阶段，每个阶段由一个硬件模块实现，多个任务可以同时在不同的阶段执行，从而提高吞吐量。详细分析流水线深度、级联流水线、数据转发（Forwarding）和流水线冲突（Stalls）的处理。 循环展开（Loop Unrolling）： 通过复制循环体来并行执行多个迭代，提高计算密度。讨论展开因子（Unrolling Factor）的选择与权衡。 并行化数据路径： 设计多个并行执行的数据处理单元，以并行处理输入数据流。 状态机（Finite State Machine, FSM）设计： 用于控制计算流程、处理握手信号以及管理复杂的操作序列。解析Mealy型和Moore型FSM的优缺点，以及如何优化FSM以提高性能。 可配置硬件架构： 探讨如何设计能够根据不同输入参数或模式调整硬件结构和行为的架构，以适应多种任务。 3.3 存储器访问优化 内存带宽与延迟： 理解FPGA内部存储器（BRAM）和外部存储器（DDR SDRAM）的性能特点。 数据重用： 通过缓存（Cache）或重用寄存器中的数据来减少对慢速存储器的访问。 数据预取： 在需要数据之前提前将其加载到更快的存储器中。 批量处理（Batching）： 一次性读取或写入大量数据，减少总线事务开销。 多端口存储器设计： 利用BRAM的双端口特性，实现多个读写操作的同时进行。 DMA（Direct Memory Access）： 讲解如何使用DMA控制器来允许硬件模块直接访问外部存储器，而无需CPU干预，从而解放CPU并提高数据传输效率。 第四章：高性能FPGA计算核心设计 4.1 DSP Slice与算术逻辑单元（ALU）设计 高效乘法器设计： 介绍组合逻辑乘法器（如Wallace Tree, Dadda Tree）和流水线乘法器的原理，以及如何利用FPGA内置的DSP Slice实现高性能乘法。 加法器、减法器、累加器设计： 讲解快速加法器（如行波进位加法器、并行进位加法器）的设计，以及如何构建高效的累加器以支持求和、计数等操作。 除法器与取模器： 探讨软件仿真和硬件实现上的差异，以及如何使用CORDIC算法或迭代算法来实现高效的除法和取模操作。 定点与浮点运算： 讨论在FPGA上实现定点运算的优势（速度、资源占用）与局限性，以及如何利用浮点IP核（如Xilinx Floating-Point Operator）或自行实现（基于IEEE 754标准）浮点运算单元。 4.2 专用处理单元设计 卷积神经网络（CNN）加速器： 介绍卷积、池化、全连接等CNN基本运算的硬件实现方法，如使用MAC（Multiply-Accumulate）单元阵列、行缓存（Line Buffer）等。 信号处理（DSP）单元： 如FIR滤波器、IIR滤波器、FFT（快速傅里叶变换）等，讲解其流水线化和并行化设计技巧。 图像与视频处理单元： 如边缘检测、图像缩放、颜色空间转换等，分析其并行计算特点。 加密与解密硬件模块： 介绍AES、SHA等标准算法的硬件实现，强调安全性与性能的平衡。 4.3 数据流与控制流设计 数据流架构： 强调数据在处理单元之间按预定义的路径流动，适用于计算密集型、数据并行型应用。 事件驱动（Event-Driven）架构： 适用于处理不确定性输入或需要响应外部事件的应用。 任务调度与管理： 在复杂的并行系统中，如何设计硬件来调度和协调不同任务的执行。 握手信号（Handshake Signals）： 详解用于不同模块之间同步数据传输的握手协议（如Two-Phase Handshake, Four-Phase Handshake），确保数据传输的正确性。 第三部分：高性能FPGA并行计算系统的集成与优化 第五章：互连与通信架构 5.1 片上总线协议 AXI（Advanced eXtensible Interface）协议家族： 深入解析AXI4（读/写接口）、AXI4-Lite（轻量级寄存器接口）、AXI4-Stream（流接口）的特点，及其在SoC设计中的广泛应用。 Wishbone、Avalon等其他总线： 简要介绍其他常见的片上总线协议及其适用场景。 总线仲裁与交换： 讲解多主设备（Multi-Master）场景下的总线仲裁策略，以及Crossbar Switch（交叉开关）在实现高效片上通信中的作用。 5.2 外部通信接口 DDR SDRAM接口： 讲解DDR3/DDR4等高速DDR SDRAM接口的时序要求、控制器设计，以及数据通道的优化。 PCIe（Peripheral Component Interconnect Express）接口： 介绍PCIe协议的基本原理，如何设计FPGA作为PCIe Endpoint或Root Complex，用于连接高性能计算平台。 以太网（Ethernet）接口： 讲解千兆/万兆以太网接口的硬件实现，用于构建分布式并行系统。 SerDes（Serializer/Deserializer）： 介绍高速串行通信的SerDes技术，以及如何利用FPGA的硬核SerDes实现高带宽接口。 5.3 片上网络（Network-on-Chip, NoC） NoC的基本概念与优势： 针对大型SoC中传统总线面临的瓶颈，介绍NoC的分布式路由器、交换和拓扑结构。 NoC的拓扑结构： 如Mesh、Torus、Fat-Tree等，分析它们的通信性能、可扩展性与实现复杂度。 NoC中的路由算法与流量控制： 介绍Head-of-Line Blocking（HOLB）等问题，以及相应的解决方案。 第六章：系统级集成与性能优化 6.1 SoC（System-on-Chip）设计方法 IP核集成与验证： 如何高效地集成第三方IP核，并进行联合仿真和验证。 软核（Soft Core）与硬核（Hard Core）处理器集成： 讲解在FPGA上集成ARM Cortex-A系列等软核或硬核处理器，构建异构计算系统。 软件与硬件协同设计： 探讨软件开发者如何与硬件设计者协作，定义接口，进行驱动开发和应用移植。 6.2 性能分析与瓶颈识别 关键路径分析与优化： 再次强调时序分析工具的使用，找出设计中的关键路径，并应用流水线、循环展开、资源共享等技术进行优化。 功耗分析与优化： 介绍FPGA的功耗构成（动态功耗、静态功耗），以及通过降低时钟频率、减少不必要的逻辑、优化时序等手段来降低功耗。 资源利用率分析： 监控LUT、FF、DSP、BRAM等资源的使用情况，避免资源浪费或不足。 仿真与实际性能的差距： 分析仿真结果与实际硬件运行可能出现的差异，以及调试方法。 6.3 高级优化技术 时分复用（Time-Multiplexing）： 对于资源受限但计算量大的模块，通过在不同时间段复用硬件资源来降低面积。 计算模式的动态调整： 设计可配置的硬件单元，能够根据不同的数据特性或任务需求，自动调整计算模式以获得最佳性能。 自适应与容错设计： 探讨在某些关键应用中，如何设计具备一定自适应能力或容错机制的硬件。 硬件加速器与CPU/GPU的协同工作： 实例分析如何将FPGA作为协处理器，与CPU或GPU协同处理计算任务，达到整体性能最优。 第四部分：FPGA并行计算应用案例 第七章：典型应用领域分析 7.1 高性能计算（HPC） 科学计算： 如流体动力学模拟、分子动力学计算、地震勘探数据处理等，分析其并行算法和FPGA加速方法。 金融建模： 如风险评估、量化交易策略回测、蒙特卡洛模拟等，探讨FPGA在低延迟高频交易和复杂模型计算中的应用。 大数据分析： 如图计算、关联规则挖掘、机器学习推理等，分析FPGA如何提升吞吐量。 7.2 通信与网络 网络功能虚拟化（NFV）： 如防火墙、负载均衡器、深包检测（DPI）等，FPGA如何提供高性能的网络处理能力。 5G/6G基站信号处理： 如信道编码/解码、调制/解调、MIMO预编码等，FPGA的低延迟和高并行性优势。 高性能路由器与交换机： 如数据包处理、流量整形、QoS控制等。 7.3 嵌入式系统与实时控制 自动驾驶与ADAS： 如传感器数据融合、目标检测与跟踪、路径规划等，FPGA的实时性与可定制性。 工业自动化与机器人： 如高精度运动控制、机器视觉、PLC（可编程逻辑控制器）加速等。 医疗影像处理： 如CT/MRI图像重建、超声成像实时处理。 7.4 机器学习与人工智能 深度学习推理加速： 介绍FPGA如何高效实现卷积、矩阵乘法等神经网络核心运算，满足低功耗、低延迟的边缘AI部署需求。 深度学习训练加速： 探讨FPGA在特定模型或数据集上的训练加速潜力。 模型量化与压缩的硬件实现。 7.5 其他领域 科学仪器： 如示波器、频谱分析仪、粒子加速器控制等。 视频编解码与图像处理： 高清视频编解码、实时图像分析、增强等。 金融交易： 低延迟交易系统、市场数据分析。 第八章：实际案例分析与项目实践指导 8.1 案例一：基于FPGA的FFT处理器设计 算法选择与优化：如Radix-2 DIT FFT。 硬件架构设计：流水线化FFT蝶形单元，RAM存储器结构。 数据流与控制流实现。 时序收敛与性能指标分析。 8.2 案例二：AXI总线连接的嵌入式系统中的数据采集与处理加速 ARM处理器与FPGA协处理器集成。 AXI-Stream接口实现数据高速传输。 FPGA端设计一个特定算法的加速模块。 软件驱动开发与联合调试。 8.3 案例三：FPGA实现的高吞吐量图像滤波器 Sobel边缘检测或高斯模糊算法。 数据预取与行缓存（Line Buffer）优化。 并行像素处理架构。 与CPU实现的对比分析。 8.4 项目实践建议 需求分析与可行性评估。 模块化设计原则。 版本控制与代码管理。 高效的仿真与验证策略。 调试技巧与工具链的使用。 团队协作与知识共享。 附录 FPGA设计常用术语表 参考资料与进一步阅读 常用FPGA设计模式总结 本书旨在为读者提供一个全面、深入的FPGA并行计算系统设计框架，从理论基础、设计方法到实际应用，层层递进，引导读者掌握构建高效硬件加速器的核心技能。通过对大量实例的解析和实践指导，读者将能够将理论知识转化为解决实际问题的能力。
我是一名在校的电子信息工程专业的学生，一直对 FPGA 这种可编程逻辑器件非常着迷，但苦于缺乏一本能够系统性地、深入浅出地介绍 FPGA 芯片架构的书籍。很多教材要么过于理论化，要么过于侧重实际应用，很难找到一个平衡点。当我在书店看到《FPGA芯片架构设计与实现》时，我抱着试一试的心态翻看了几页，立刻就被它吸引住了。 这本书最大的亮点在于，它将 FPGA 的内部“魔法”展现给了读者。从最基础的查找表（LUT）如何实现逻辑功能，到触发器（Flip-Flop）如何存储状态，再到嵌入式存储器（BRAM）和数字信号处理器（DSP Slice）的设计原理，作者都进行了非常详尽的介绍。更难得的是，这本书还深入探讨了 FPGA 的架构演进，比如不同厂商在架构设计上的差异，以及各种架构的优缺点。我尤其喜欢书中关于“时钟域交叉”（Clock Domain Crossing, CDC）问题的讲解，这是 FPGA 设计中一个非常常见且棘手的问题，作者用生动的例子和清晰的图解，让我彻底理解了 CDC 的危害以及如何安全地处理它。这本书真的让我从一个“FPGA使用者”蜕变为一个“FPGA理解者”。