FPGA實戰(zhàn)訓練精粹

FPGA實戰(zhàn)訓練精粹目錄TOC\h\h第1章FPGA基本情況介紹\h1.1FPGA簡史\h1.2FPGA芯片（Xilinx）介紹\h1.3FPGA的應用領(lǐng)域\h1.4總結(jié)\h第2章FPGA設計基礎(chǔ)知識\h2.1軟件下載及安裝\h2.2Verilog基本語法介紹\h2.3FPGA開發(fā)流程\h2.4總結(jié)\h第3章FPGA初級設計\h3.1呼吸燈設計與實現(xiàn)\h3.2流水燈設計與實現(xiàn)\h3.3按鍵控制LED設計與實現(xiàn)\h3.4自動售貨機設計與實現(xiàn)\h3.5總結(jié)\h第4章FPGA中級設計\h4.1串口通信設計與實現(xiàn)\h4.2VGA設計與實現(xiàn)\h4.3VGA顯示圖像\h4.4Sobel算子實現(xiàn)\h4.5總結(jié)\h第5章FPGA高級設計\h5.1DDR3理論講解和實踐部分\h5.2PCI-e理論講解和實踐\h5.3總結(jié)\h第6章FPGA高級綜合設計\h6.1SystemGenerator介紹及安裝\h6.2SystemGenerator工具的基本使用方法\h6.3SystemGenerator實例\h6.4HLS介紹及安裝\h6.5HLS工具的基本使用方法\h6.6HLS實例——基于HLS的Sobel邊緣檢測\h6.7總結(jié)第1章FPGA基本情況介紹FPGA（FieldProgrammableGateArray，現(xiàn)場可編程門陣列）屬于可編程邏輯器件的一種，在20世紀90年代獲得突飛猛進的發(fā)展，經(jīng)過將近30年的發(fā)展，到目前已成為實現(xiàn)數(shù)字系統(tǒng)的主流平臺之一。本章主要介紹FPGA的基本歷史、基本結(jié)構(gòu)、應用領(lǐng)域及其最新進展，使初學者對FPGA能夠有基本的了解。1.1FPGA簡史本節(jié)從FPGA與ASIC、CPLD的區(qū)別，Altera與Xilinx的區(qū)別，Verilog與VHDL等方面對FPGA進行簡要介紹。1.1.1FPGA與ASIC1．FPGAFPGA是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展的產(chǎn)物。它是作為專用集成電路（ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC）領(lǐng)域中的一種半定制電路而出現(xiàn)的，既解決了定制電路的不足，又克服了原有可編程器件門電路數(shù)有限的缺點。它是當今數(shù)字系統(tǒng)設計的主要硬件平臺，主要特點是完全由用戶通過軟件進行配置和編程，從而完成某種特定的功能，且可反復擦寫。在修改和升級時，不需要額外改變PCB電路板，只是在計算機上修改和更新程序，使硬件設計工作成為軟件開發(fā)工作，縮短系統(tǒng)設計的周期，提高實現(xiàn)的靈活性并降低成本。FPGA的特點：加電時，F(xiàn)PGA芯片將EPROM中的數(shù)據(jù)讀入片內(nèi)編程RAM中，配置完成后，F(xiàn)PGA進入工作狀態(tài)。掉電后，F(xiàn)PGA恢復成白片，內(nèi)部邏輯關(guān)系消失，因此，F(xiàn)PGA能夠反復使用。理論上，F(xiàn)PGA允許無限次的編程。FPGA的編程無須專用的FPGA編程器，只需用通用的EPROM、PROM編程器即可。FPGA內(nèi)部有豐富的觸發(fā)器和I／O引腳，能夠快速成品，不需要用戶介入芯片的布局布線和工藝問題，而且可以隨時改變邏輯功能，使用靈活。2．ASICASIC是應特定用戶要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設計、制造的集成電路。用一句話總結(jié)就是市場上買不到的芯片。蘋果的A系列處理器就是典型的ASIC。ASIC是定制的，具體分為全定制和半定制?！とㄖ圃O計可以實現(xiàn)最小面積、最佳布線布局、最優(yōu)功耗速度積，得到最好的電特性。全定制設計的特點是精工細作，設計要求高、成本高、周期長?！ぐ攵ㄖ圃O計方法又分為基于標準單元的設計方法CBIC（CellBasedIC）和基于門陣列的設計方法。半定制主要適合開發(fā)周期短、低開發(fā)成本、投資風險小的小批量數(shù)字電路設計。ASIC的特點：面向特定用戶的需求，量身定制，執(zhí)行速度較快。ASIC在批量生產(chǎn)時與通用集成電路相比具有體積小、功耗低、可靠性高、性能高、保密性強、成本低等優(yōu)點。ASIC需要較長的開發(fā)周期，風險較大，一旦有問題，就會導致成片全部作廢，所以小公司已經(jīng)玩不起了。ASIC的基本結(jié)構(gòu)如圖1.1所示。圖1.1ASIC基本架構(gòu)近年來人工智能受到的關(guān)注越來越多，許多公司正在積極開發(fā)能實現(xiàn)移動端人工智能的硬件，尤其是能夠結(jié)合未來的物聯(lián)網(wǎng)應用。移動端人工智能的實現(xiàn)方法有兩大流派：FPGA流派和ASIC流派。FPGA流派的代表有Xilinx主推的Zynq平臺，而ASIC流派的代表有Movidius。下面來分析FPGA與ASIC的具體區(qū)別在哪里。3．FPGA和ASIC的區(qū)別（1）設計流程圖1.2所示為FPGA和ASIC設計流程。·FPGA：完整的FPGA設計流程包括功能描述、電路設計與輸入、功能仿真、綜合優(yōu)化、綜合后仿真、實現(xiàn)與布局布線、時序仿真、板級仿真與驗證、調(diào)試與加載配置。·ASIC：ASIC的設計流程（數(shù)字芯片）包括功能描述、模塊劃分、模塊編碼輸入、模塊級仿真驗證、系統(tǒng)集成和系統(tǒng)仿真驗證、綜合、STA（靜態(tài)時序分析）、形式驗證。圖1.2FPGA和ASIC設計流程說明在ASIC設計過程中，往往要用FPGA進行原型驗證。FPGA驗證是進行ASIC設計的重要環(huán)節(jié)，其后還需要引入ASIC版本源碼，插入IOPAD、DFT，進行功耗估計和其他后端流程。完成FPGA驗證可以就完成了ASIC整套流程的50%～80%。從設計成本來考慮：小批量時，F(xiàn)PGA占優(yōu)；大批量時，ASIC占優(yōu)。FPGA本身就是一個芯片，只是我們可以通過編程的方式修改內(nèi)部邏輯連接和配置實現(xiàn)自己想要的功能。實現(xiàn)ASIC就如從一張白紙開始，必須得有代碼，之后綜合，然后布局、布線，最后得到GDSII（一種時序提供格式）后去流片。（2）速度相同的工藝和設計，在FPGA上的速度應該比ASIC慢。因為FPGA內(nèi)部基于通用的結(jié)構(gòu)，也就是LUT（LookUpTable），可以實現(xiàn)加法器、組合邏輯等。而ASIC，一般加法器就是加法器，比較器就是比較器，F(xiàn)PGA結(jié)構(gòu)上的通用性必然導致冗余。另外，F(xiàn)PGA的基本單元是LUT（LUT組成Slice，Slice組成CLB，這是Xilinx的結(jié)構(gòu)），為此，大的設計假如一個LUT實現(xiàn)不了，就得用兩個LUT，一個Slice實現(xiàn)不了，就要用CLB，不同結(jié)構(gòu)處于特定的位置，信號之間的互聯(lián)導致的wiredelay是不可忽略的一部分。而對于ASIC來說沒有結(jié)構(gòu)上的限制，而且對于特定的線路布局來說可以在空間上靠得很近，相對來說wiredelay和celldelay都應該比FPGA小。當然，LUT中也有DFF，作為高速的設計，一般都會在一個簡單的組合邏輯操作之后打一拍，再做下一步的處理。提示delay（延遲）分為celldelay和wiredelay。celldelay是指元器件內(nèi)部的delay，wiredelay是器件互連Pin-to-Pin的delay。（3）體積如果結(jié)構(gòu)完全相同，那么FPGA會被ASIC遠遠踢飛。FPGA要規(guī)模大得多才能實現(xiàn)ASIC相同的功能，主頻還只有幾分之一。（4）功耗在相同工藝條件下，F(xiàn)PGA的功耗要大于ASIC。尤其是基于占用大量硅面積的、每個單元6個晶體管的靜態(tài)存儲器（SRAM）的查尋表（LUT）和配置元件技術(shù)的FPGA，其功耗要比對等的ASIC大得多。（5）成本FPGA貴在單片，開發(fā)工具費用和硬件損耗風險基本不存在。ASIC貴在流片的費用和開發(fā)工具。NRE（Non-RecurringEngineering，一次性工程）費用隨著工藝的提高變得相當貴，除非芯片一次成功后即可量產(chǎn)，否則單片費用將奇貴無比?。?）其他方面ASIC用于大型項目，而對于需要快速投放市場且支持遠程升級的小型項目，F(xiàn)PGA則更為適合。FPGA技術(shù)的主要優(yōu)勢仍是產(chǎn)品投放市場的時間較短。ASIC的優(yōu)勢在于加電后可立即運行，就單位邏輯大小而言，封裝選擇更多，還可以包括某些模擬邏輯。與此相對比，F(xiàn)PGA加載配置進入存儲器需要時間，因此不能立即工作。此外，F(xiàn)PGA的封裝也較復雜。FPGA內(nèi)部還包括接口I/O。I/O分為普通I/O和高速I/O。高速I/O支持高速的SERDES等，用于實現(xiàn)XAUI、PCI-e等高速接口，這些接口動輒幾Gbps。此外，種類多種多樣的硬核IP也是各FPGA廠商差異化競爭的利器，例如POWERPC、ARM等硬核IP，從而構(gòu)成CPU+FPGA于一體的集可編程性和可重構(gòu)的處理平臺。（7）兩者的定位FPGA和ASIC產(chǎn)品的使用要根據(jù)產(chǎn)品的定位和設計需要來選擇。ASIC產(chǎn)品適用于設計規(guī)模特別大（如CPU、DSP或多層交換芯片等）或者應用于技術(shù)非常成熟且利潤率非常低的產(chǎn)品（如家用電器和其他消費類電器）以及大量應用的通用器件（如RAM、PHY等）。FPGA產(chǎn)品適用于設計規(guī)模適中、產(chǎn)品要求快速占領(lǐng)市場或產(chǎn)品需要靈活變動的特性設計等方面的產(chǎn)品，如PDH、2.5GB以下的SDH設備和大部分的接口轉(zhuǎn)換芯片等。當然，具體選擇哪種產(chǎn)品來設計還要設計者充分考慮自己的產(chǎn)品定位來決定。（8）兩者在互相融合最明顯的莫過于處理器中開始集成FPGA，而可編程的ASIC也開始興起。隨著SoC（系統(tǒng)級芯片或系統(tǒng)）成為主流，兩者的邊界也就不那么明顯了。（9）總結(jié)總的來說，就如同GPU和CPU一樣：GPU可以非常快速地處理圖像，但是要處理其他的東西，GPU則有些困難。CPU能處理很多的運算，也能處理圖像，只是慢而已。一旦你是沖著某個目的去的（ASIC），最快速的實現(xiàn)方式就可以。如果想要多方面兼顧（FPGA），就不可能在每一個方面都做到最好。在使用時，你必須權(quán)衡利弊。1.1.2FPGA與CPLDCPLD（ComplexProgrammableLogicDevice，復雜可編程邏輯器件）是從PAL和GAL器件發(fā)展出來的器件，相對而言規(guī)模大、結(jié)構(gòu)復雜，屬于大規(guī)模集成電路范圍，是一種用戶根據(jù)各自需要而自行構(gòu)造邏輯功能的數(shù)字集成電路。其基本設計方法是借助集成開發(fā)軟件平臺，用原理圖、硬件描述語言等方法生成相應的目標文件，通過下載電纜（“在系統(tǒng)”編程）將代碼傳送到目標芯片中來實現(xiàn)設計的數(shù)字系統(tǒng)。FPGA和CPLD的區(qū)別如下：（1）CPLD更適合完成各種算法和組合邏輯，F(xiàn)PGA更適合完成時序邏輯。換句話說，F(xiàn)PGA更適合觸發(fā)器豐富的結(jié)構(gòu)，而CPLD更適合觸發(fā)器有限而乘積項豐富的結(jié)構(gòu)。（2）CPLD的連續(xù)式布線結(jié)構(gòu)決定了它的時序延遲是均勻和可預測的，而FPGA的分段式布線結(jié)構(gòu)決定了其延遲的不可預測性。（3）在編程上，F(xiàn)PGA比CPLD具有更大的靈活性。CPLD通過修改具有固定內(nèi)連電路的邏輯功能來編程，F(xiàn)PGA主要通過改變內(nèi)部連線的布線來編程；FPGA可在邏輯門下編程，而CPLD是在邏輯塊下編程的。（4）FPGA的集成度比CPLD高，具有更復雜的布線結(jié)構(gòu)和邏輯實現(xiàn)。（5）CPLD比FPGA使用起來更方便。CPLD的編程采用E2PROM或FastFlash技術(shù)，無須外部存儲器芯片，使用簡單。而FPGA的編程信息需存放在外部存儲器上，使用方法復雜。（6）CPLD的速度比FPGA快，并且具有較大的時間可預測性。這是由于FPGA是門級編程，并且CLB之間采用分布式互聯(lián)，而CPLD是邏輯塊級編程，并且其邏輯塊之間的互聯(lián)是集總式的。（7）在編程方式上，CPLD主要是基于E2PROM或FastFlash存儲器編程的，編程次數(shù)可達1萬次，優(yōu)點是系統(tǒng)斷電時編程信息也不丟失。CPLD又可分為在編程器上編程和在系統(tǒng)編程兩類。FPGA大部分是基于SRAM編程的，編程信息在系統(tǒng)斷電時丟失，每次上電時，需從器件外部將編程數(shù)據(jù)重新寫入SRAM中。其優(yōu)點是可以編程任意次，可在工作中快速編程，從而實現(xiàn)板級和系統(tǒng)級的動態(tài)配置。（8）CPLD保密性好，F(xiàn)PGA保密性差。（9）一般情況下，CPLD的功耗要比FPGA大，且集成度越高越明顯。隨著復雜可編程邏輯器件（CPLD）密度的提高，數(shù)字器件設計人員在進行大型設計時，既靈活又容易，而且產(chǎn)品可以很快進入市場。許多設計人員已經(jīng)感受到CPLD有容易使用、時序可預測和速度高等優(yōu)點。然而，過去由于受到CPLD密度的限制，他們只好轉(zhuǎn)向FPGA和ASIC?，F(xiàn)在，設計人員可以體會到密度高達數(shù)十萬門的CPLD所帶來的好處。1.1.3Altera與Xilinx要比較Xilinx和Altera公司的FPGA，就要清楚兩個大廠FPGA的結(jié)構(gòu)，由于設計不同，兩家的FPGA結(jié)構(gòu)、參數(shù)也各不相同，但可以統(tǒng)一到LUT查找表上。1．Altera芯片（1）邏輯陣列模塊（LAB）邏輯陣列模塊的主要結(jié)構(gòu)是8個適應邏輯模塊（ALM），還包括一些進位鏈和控制邏輯等結(jié)構(gòu)。每個ALM中都包含了兩個可編程的寄存器、兩個專用全加器、一個進位鏈、一個共享算術(shù)鏈和一個寄存器鏈。（2）存儲器模塊（RAM）StratixII器件具有TriMatrix存儲結(jié)構(gòu)，包括3種大小的嵌入式RAM塊。TriMatrix存儲器包括512位的M512塊、4KB的M4K塊和512KB的M-RAM塊，每個都可以配置支持各種特性。（3）數(shù)字信號處理模塊（DSP）DSP塊結(jié)構(gòu)是為實現(xiàn)多種最大性能和最小邏輯資源利用率的DSP功能而優(yōu)化的。（4）鎖相環(huán)（PLL）StratixII器件具有12個鎖相環(huán)和48個獨立系統(tǒng)時鐘，可以作為中央時鐘管理器以滿足系統(tǒng)時序需求。2．Xilinx芯片Xilinx的FPGA主要由可配置邏輯塊（CLB）、時鐘管理模塊（CMT）、存儲器（RAM/FIFO）、數(shù)字信號處理模塊（DSP）和一些專用模塊組成。（1）可配置邏輯塊（CLB）可配置邏輯塊是Xilinx的基本邏輯單元。s7系列的每個CLB包含兩個Slice，每個Slice由4個（A、B、C、D）6輸入LUT和8個寄存器REG組成。（2）時鐘管理模塊（CMT）時鐘管理模塊用于產(chǎn)生高質(zhì)量的時鐘。以Virtex-5系列器件為例，CMT包括兩個數(shù)字時鐘管理單元（DCM）和一個鎖相環(huán)電路（PLL）。（3）存儲器（RAM/FIFO）現(xiàn)代Xilinx的FPGA都有內(nèi)部的存儲器塊。以Virtex-5為例，內(nèi)部包含若干塊RAM，每一塊36KB，并且RAM的大小可以靈活配置。Virtex-5內(nèi)的RAM是同步的雙口RAM，并且可以配置為多速率的FIFO（FirstInFirstOut，先進先出）存儲器，極大地提高了設計的靈活性。（4）數(shù)字信號處理模塊（DSP）大多數(shù)的FPGA產(chǎn)品都提供了DSP。（5）一些專用模塊除了上述模塊外，在現(xiàn)代的Xilinx的FPGA產(chǎn)品中還有一些專用模塊，例如RocketIO千兆位級收發(fā)器、PCI-e端點模塊和三態(tài)以太網(wǎng)MAC模塊等。Xilinx與Altera的FPGA結(jié)構(gòu)最大的不同是邏輯單元部分：Xilinx的邏輯單元基本組成為可配置邏輯模塊（CLB），而Altera的為LAB，更深一層講，CLB和LAB里面也都是由LUT、觸發(fā)器等構(gòu)成的。兩個公司的FPGA組成各有特點，這也決定了它們的FPGA產(chǎn)品在功能上各有特點。現(xiàn)在的Altera已經(jīng)成被Intel收購，Xilinx和Intel正積極開拓通信軍工以外的市場，目前已經(jīng)在機器學習領(lǐng)域占據(jù)一席之地，無論面向服務器領(lǐng)域做Training（訓練）的high-end（可理解為高端）芯片，還是面對終端領(lǐng)域（如汽車電子），IoT（InternetofThings，物聯(lián)網(wǎng)）設備的低功耗芯片都有不錯的應用前景。FPGA也跟隨摩爾定律在規(guī)模上不斷發(fā)展，不論是邏輯還是片內(nèi)存儲，現(xiàn)在的FPGA也不再是僅僅擅長定點運算，大量浮點DSP已經(jīng)開始使用，加上原有IO方面的優(yōu)勢，相信可以和GPU一較高下。最后，兩家FPGA都在向異構(gòu)架構(gòu)發(fā)展，Xilinx主推ARM+FPGA的架構(gòu)，新的UltraScaleMPSOC更是配有4核A53、Mail400GPU、cortex-R5實時處理器；Altera也出過ARM的SOC，但是現(xiàn)在被Intel收購了，會不會投入x86的懷抱還是未知數(shù)，目前其發(fā)展路線圖并不如Xilinx那么清晰。1.1.4Verilog與VHDLVerilogHDL是業(yè)界普遍采用的一種硬件描述語言，用于從算法級、門級到開關(guān)級的多種抽象設計層次的數(shù)字系統(tǒng)建模過程。被建模的數(shù)字系統(tǒng)對象的復雜性可以介于簡單的門和完整的電子數(shù)字系統(tǒng)之間。數(shù)字系統(tǒng)能夠按層次描述，并可在相同描述中顯式地進行時序建模。VerilogHDL從C編程語言中繼承了多種操作符和結(jié)構(gòu)，其語法規(guī)則與C語言非常相似，盡管二者有著本質(zhì)上的區(qū)別?？紤]到絕大多數(shù)的數(shù)字設計工程師都應該熟悉C語言，因此Verilog語言的入門相比VHDL語言更為簡單。VerilogHDL語言不僅定義了語法，還對每個語法結(jié)構(gòu)定義了清晰的模擬、仿真語義。因此，用這種語言編寫的模型能夠使用Verilog仿真器進行驗證。VerilogHDL提供了擴展的建模能力，其中許多擴展最初很難理解。但是，VerilogHDL語言的核心子集非常易于學習和使用，這對大多數(shù)建模應用來說已經(jīng)足夠。當然，完整的硬件描述語言足以對從最復雜的芯片到完整的電子系統(tǒng)進行描述。VHDL具有以下特點：（1）功能強大，設計靈活VHDL具有功能強大的語言結(jié)構(gòu)，可以用簡潔明確的源代碼來描述復雜的邏輯控制。它具有多層次的設計描述功能，層層細化，最后可直接生成電路級描述。VHDL支持同步電路、異步電路和隨機電路的設計，這是其他硬件描述語言所不能比擬的。VHDL還支持各種設計方法，既支持自底向上的設計，又支持自頂向下的設計；既支持模塊化設計，又支持層次化設計。（2）支持廣泛，易于修改由于VHDL已經(jīng)成為IEEE標準所規(guī)范的硬件描述語言，目前大多數(shù)EDA（ElectronicsDesignAutomation，電子設計自動化）工具幾乎都支持VHDL，這為VHDL的進一步推廣和廣泛應用奠定了基礎(chǔ)。（3）強大的系統(tǒng)硬件描述能力VHDL具有多層次的設計描述功能，既可以描述系統(tǒng)級電路，又可以描述門級電路。描述既可以采用行為描述、寄存器傳輸描述或結(jié)構(gòu)描述，也可以采用三者混合的混合級描述。另外，VHDL支持慣性延遲和傳輸延遲，可以準確地建立硬件電路模型。VHDL支持預定義和自定義的數(shù)據(jù)類型，給硬件描述帶來較大的自由度，使設計人員能夠方便地創(chuàng)建高層次的系統(tǒng)模型。（4）獨立于器件的設計，與工藝無關(guān)設計人員用VHDL進行設計時，不需要首先考慮選擇完成設計的器件，就可以集中精力進行設計的優(yōu)化。當設計描述完成后，可以用多種不同的器件結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)其功能。（5）很強的移植能力VHDL是一種標準化的硬件描述語言，同一個設計描述可以被不同的工具所支持，使得設計描述的移植成為可能。（6）易于共享和復用VHDL采用基于庫（Library）的設計方法，可以建立各種可再次利用的模塊。這些模塊可以預先設計或使用以前設計中的存檔模塊，將這些模塊存放到庫中，就可以在以后的設計中進行復用，使設計成果在設計人員之間進行交流和共享，減少硬件電路設計?，F(xiàn)在，VHDL和Verilog作為IEEE的工業(yè)標準硬件描述語言，又得到眾多EDA公司的支持，在電子工程領(lǐng)域已成為事實上的通用硬件描述語言。有專家認為，在新的世紀中，VHDL與Verilog語言將承擔起大部分的數(shù)字系統(tǒng)設計任務。提示具體采用Verilog還是VHDL作為設計語言并不重要。其實作為一個成熟的數(shù)字設計工程師，Verilog和VHDL都應該是熟悉的，最低的要求應該是能夠讀懂一種，熟練掌握另一種進行設計。硬件描述語言只是數(shù)字系統(tǒng)的設計工具，雖然掌握工具對于成功進行數(shù)字系統(tǒng)設計很重要，但是更為重要的是對于數(shù)字設計的基本原理和理論的學習，只有深入掌握了數(shù)字系統(tǒng)設計的基本原理和理論，才能設計出符合實際需求的數(shù)字系統(tǒng)，只有在這樣的前提下，學習設計工具才是有意義的。1.2FPGA芯片（Xilinx）介紹本節(jié)主要談談Xilinx的FPGA芯片的結(jié)構(gòu)。目前，F(xiàn)PGA芯片仍是基于查找表技術(shù)的，但其概念和性能已經(jīng)遠遠超出查找表技術(shù)的限制，并且整合了常用功能的硬核模塊（如塊RAM、時鐘管理單元MMCM、DSP硬核乘加器等）。圖1.3所示為Xilinx公司推出的最新系列FPGA，采用的是ASMBL（AdvancedSiliconModularBlock）架構(gòu)。在ASMBL架構(gòu)中，每類資源以列形式存在。圖1.3ASMBL架構(gòu)1.2.1FPGA的基本結(jié)構(gòu)圖1.4所示為Xilinx公司Spartan-2系列FPGA的內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖，從中可以看出FPGA芯片主要由7部分組成：可編程輸入輸出單元、基本可編程邏輯單元、完整的時鐘管理、嵌入塊式RAM、豐富的布線資源、內(nèi)核的底層功能單元和內(nèi)嵌專用硬件模塊。圖1.4FPGA芯片的內(nèi)部結(jié)構(gòu)注意Virtex5后續(xù)的Virtex系列、Spartan6后續(xù)的Spartan系列均為6輸入的LUT，之前的FPGA系列均為4輸入的LUT。每個模塊的功能如下。1．可編程輸入輸出單元（IOB）可編程輸入／輸出單元簡稱I/O單元，是芯片與外界電路的接口部分，完成不同于電氣特性下對輸入／輸出信號的驅(qū)動與匹配要求，其典型結(jié)構(gòu)如圖1.5所示。為了便于管理和適應多種電氣標準，F(xiàn)PGA的IOB被劃分為若干個bank，每個bank的接口標準由其接口電壓VCCO決定，一個bank只能有一種VCCO，但不同的bank的VCCO可以不同。只有相同電氣標準的端口才能連接在一起，VCCO電壓相同是接口標準的基本條件。FPGA內(nèi)的I/O按組分類，每組都能夠獨立地支持不同的I/O標準。通過軟件的靈活配置，可適配不同的電氣標準與I/O物理特性、調(diào)整驅(qū)動電流的大小、改變上拉電阻與下拉電阻。目前，I/O的頻率越來越高，一些高端的FPGA通過DDR寄存器技術(shù)可以支持高達2Gb/s的數(shù)據(jù)速率。外部輸入信號可以通過IOB模塊的存儲單元輸入到FPGA的內(nèi)部，也可以直接輸入FPGA內(nèi)部。當外部輸入信號經(jīng)過IOB模塊的存儲單元輸入到FPGA內(nèi)部時，其保持時間（holdtime）的要求可以降低，通常默認為0。IO塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1.5所示。圖1.5IO塊內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖2．可配置邏輯塊（CLB）CLB是FPGA內(nèi)的基本邏輯單元。CLB的實際數(shù)量和特性會依據(jù)器件的不同而不同，但是每個CLB都包含一個可配置開關(guān)矩陣，此矩陣由4或6輸入、一些選型電路（多路復用器等）和觸發(fā)器組成。開關(guān)矩陣是高度靈活的，可以對其進行配置，以便處理組合邏輯、移位寄存器或RAM。在Xilinx公司的FPGA器件中，CLB由多個（一般為4或2個）相同的Slice和附加邏輯構(gòu)成，如圖1-6所示。每個CLB模塊不僅可以用于實現(xiàn)組合邏輯、時序邏輯，還可以配置為分布式RAM和分布式ROM。典型的CLB結(jié)構(gòu)如圖1.6所示。圖1.6典型的CLB結(jié)構(gòu)示意圖Slice是Xilinx公司定義的基本邏輯單位?；?輸入LUT的傳統(tǒng)Slice內(nèi)部結(jié)構(gòu)如圖1.7所示。一個Slice由兩個4/6輸入的查找表函數(shù)、進位邏輯、算術(shù)邏輯、存儲邏輯和函數(shù)復用器組成。算術(shù)邏輯包括一個異或門（XORG）和一個專用與門（MULTAND），一個異或門可以使一個Slice實現(xiàn)2bit全加操作，專用與門用于提高乘法器的效率；進位邏輯由專用進位信號和函數(shù)復用器（MUXC）組成，用于實現(xiàn)快速的算術(shù)加減法操作；4輸入函數(shù)發(fā)生器用于實現(xiàn)4輸入LUT、分布式RAM或16比特移位寄存器。典型的4輸入Slice結(jié)構(gòu)如圖1.7所示。圖1.7典型的4輸入Slice結(jié)構(gòu)示意圖目前的FPGA一般都采用6輸入查找表，可以實現(xiàn)6輸入LUT或64比特移位寄存器，進位邏輯包括兩條快速進位鏈，用于提高CLB模塊的處理速度。基于6輸入LUT的Slice內(nèi)部結(jié)構(gòu)包括4個6輸入的LUT和8個寄存器，因此新一代的6輸入Slice，其邏輯能力從資源上講是“老”器件的4倍（26/24=4）。3．時鐘管理模塊業(yè)內(nèi)大多數(shù)FPGA均提供數(shù)字時鐘管理（賽靈思公司的全部FPGA均具有這種特性）。賽靈思公司推出先進的FPGA提供數(shù)字時鐘管理和相位環(huán)路鎖定。相位環(huán)路鎖定能夠提供精確的時鐘綜合，且能夠降低抖動，并實現(xiàn)過濾功能。PLL原理圖如圖1.8所示。圖1.8PLL原理圖4．嵌入式塊RAM（BRAM）嵌入式RAM模塊概況如圖1.9所示。圖1.9內(nèi)嵌的塊RAM大多數(shù)FPGA都具有內(nèi)嵌的塊RAM，這大大拓展了FPGA的應用范圍和靈活性。塊RAM可被配置為單端口RAM、雙端口RAM、內(nèi)容地址存儲器（CAM）以及FIFO等常用存儲結(jié)構(gòu)。RAM、FIFO是比較普及的概念，在此就不冗述了。CAM存儲器在其內(nèi)部的每個存儲單元中都有一個比較邏輯，寫入CAM中的數(shù)據(jù)會和內(nèi)部的每一個數(shù)據(jù)進行比較，并返回與端口數(shù)據(jù)相同的所有數(shù)據(jù)的地址，因而在路由的地址交換器中有廣泛的應用。除了塊RAM外，還可以將FPGA中的LUT靈活地配置成RAM、ROM和FIFO等結(jié)構(gòu)。在實際應用中，芯片內(nèi)部塊RAM的數(shù)量也是選擇芯片的一個重要因素。目前，6輸入LUT器件中的單片塊RAM的容量為36K比特，即位寬為36比特，深度為1024個，可以根據(jù)需要改變其位寬和深度，但要滿足兩個原則：·首先，修改后的容量不能大于36K比特?！て浯?，位寬最大不能超過72比特。當然，可以將多片塊RAM級聯(lián)起來形成更大的RAM，此時只受限于芯片內(nèi)塊RAM的數(shù)量，而不再受上面兩個原則的約束。5．豐富的布線資源布線資源連通FPGA內(nèi)部的所有單元，而連線的長度和工藝決定著信號在連線上的驅(qū)動能力和傳輸速度。FPGA芯片內(nèi)部有著豐富的布線資源，根據(jù)工藝、長度、寬度和分布位置的不同而劃分為4個不同的類別?！さ谝活愂侨植季€資源，用于芯片內(nèi)部全局時鐘和全局復位／置位的布線?！さ诙愂情L線資源，用以完成芯片Bank間的高速信號和第二全局時鐘信號的布線?！さ谌愂嵌叹€資源，用于完成基本邏輯單元之間的邏輯互連和布線?！さ谒念愂欠植际降牟季€資源，用于專有時鐘、復位等控制信號線。FPGA芯片的性能差異主要就是布線資源數(shù)量的差異，高端FPGA具有最好的布線資源，能夠?qū)崿F(xiàn)更高速的設計，更容易達到時序收斂。在實際設計中，設計者不需要直接選擇布線資源，布局布線器可自動根據(jù)輸入邏輯網(wǎng)表的拓撲結(jié)構(gòu)和約束條件選擇布線資源來連通各個模塊單元。從本質(zhì)上講，布線資源的使用方法和設計的結(jié)果有密切、直接的關(guān)系。6．底層內(nèi)嵌功能單元內(nèi)嵌功能模塊主要是指DLL（DelayLockedLoop）、PLL（PhaseLockedLoop）、DSP等軟處理核（SoftCore）?，F(xiàn)在越來越豐富的內(nèi)嵌功能單元使得單片F(xiàn)PGA成為系統(tǒng)級的設計工具，使其具備了軟硬件聯(lián)合設計的能力，逐步向SOC平臺過渡。DLL和PLL具有類似的功能，可以完成時鐘高精度、低抖動的倍頻和分頻，以及占空比調(diào)整和移相等功能。Xilinx公司生產(chǎn)的芯片上集成了PLL和DLL，Altera公司的芯片上集成了PLL，Lattice公司的新型芯片上同時集成了PLL和DLL。PLL和DLL可以通過IP核生成的工具方便地進行管理和配置。DLL的結(jié)構(gòu)如圖1.10所示。圖1.10典型的DLL模塊示意圖7．內(nèi)嵌專用硬核內(nèi)嵌專用硬核是相對底層嵌入的軟核而言的，指FPGA處理能力強大的硬核（HardCore），等效于ASIC電路。為了提高FPGA性能，芯片生產(chǎn)商在芯片內(nèi)部集成了一些專用的硬核。例如，為了提高FPGA的乘法速度，主流的FPGA中都集成了專用乘法器；為了適用通信總線與接口標準，很多高端的FPGA內(nèi)部都集成了串并收發(fā)器（SERDES），可以達到數(shù)十吉字節(jié)每秒的收發(fā)速度。賽靈思公司的高端產(chǎn)品不僅集成了PowerPC系列CPU，還內(nèi)嵌了DSPCore模塊，相應的系統(tǒng)級設計工具是EDK和PlatformStudio，并依此提出了片上系統(tǒng)（SystemonChip）的概念。通過PowerPC、Miroblaze、Picoblaze等平臺，能夠開發(fā)標準的DSP處理器及其相關(guān)應用，達到SOC的開發(fā)目的。此外，新推出的賽靈思的FPGA系列（如Virtex-5LXT）還內(nèi)建了PCI-e和三態(tài)以太網(wǎng)MAC硬核（TEMAC）。與軟核實現(xiàn)方式相比，硬核可以把功耗降低5～10倍，節(jié)約將近90%的邏輯資源。Xilinx三態(tài)以太網(wǎng)MAC核是一個可參數(shù)化的核，非常適合在網(wǎng)絡設備中使用，例如開關(guān)和路由器等。可定制的TEMAC核使系統(tǒng)設計者能夠?qū)崿F(xiàn)寬范圍的集成式以太網(wǎng)設計，從低成本10/100Mbps以太網(wǎng)到性能更高的1GB端口。TEMAC核設計符合IEEE802.3規(guī)范的要求，并且可以在1000Mbps、100Mbps和10Mbps模式下運行。另外，它還支持半雙工和全雙工操作。TEMAC核通過XilinxCOREGenerator工具提供，是Xilinx全套以太網(wǎng)解決方案的一部分。1.2.2軟核、硬核及固核IP（IntelligentProperty）核是具有知識產(chǎn)權(quán)核的集成電路芯核的總稱，是經(jīng)過反復驗證過的、具有特定功能的宏模塊，與芯片制造工藝無關(guān)，可以移植到不同的半導體工藝中。到了SOC階段，IP核設計已成為ASIC電路設計公司和FPGA提供商的重要任務，也是其實力體現(xiàn)。對于FPGA開發(fā)軟件，其提供的IP核越豐富，用戶的設計就越方便，其市場占用率就越高。目前，IP核已經(jīng)變成系統(tǒng)設計的基本單元，并作為獨立設計成果被交換、轉(zhuǎn)讓和銷售。從IP核的提供方式上，通常將其分為軟核、固核和硬核3類。從完成IP核所花費的成本來講，硬核代價最大；從使用靈活性來講，軟核的可復用性最高。1．軟核軟核在EDA設計領(lǐng)域指的是綜合之前的寄存器傳輸級（RTL）模型；具體在FPGA設計中指的是對電路的硬件語言描述，包括邏輯描述、網(wǎng)表和幫助文檔等。軟核只經(jīng)過功能仿真，需要經(jīng)過綜合以及布局布線才能使用。其優(yōu)點是靈活性高、可移植性強，允許用戶自配置；缺點是對模塊的預測性較低，在后續(xù)設計中存在發(fā)生錯誤的可能性，有一定的設計風險。軟核是IP核應用最廣泛的形式。2．硬核硬核在EDA設計領(lǐng)域指經(jīng)過驗證的設計版圖；在FPGA設計中指布局和工藝固定、經(jīng)過前端和后端驗證的設計，設計人員不能對其進行修改。不能修改的原因有兩個：首先是系統(tǒng)設計對各個模塊的時序要求很嚴格，不允許打亂已有的物理版圖；其次是保護知識產(chǎn)權(quán)的要求，不允許設計人員對其有任何改動。IP硬核不許修改的特點使其復用有一定的困難，因此只能用于某些特定應用，使用范圍較窄。目前，所有的XilinxFPGA內(nèi)部都集成了CDM（時鐘管理單元）、DSP單元及BRAM等硬核資源，高端芯片中還包括SERDES、PCI-e、DDR3控制器、ARM/PowerPC以及XADC等硬核資源。3．固核固核在EDA設計領(lǐng)域指的是帶有平面規(guī)劃信息的網(wǎng)表；具體在FPGA設計中可以看作帶有布局規(guī)劃的軟核，通常以RTL代碼和對應具體工藝網(wǎng)表的混合形式提供。將RTL描述結(jié)合具體標準單元庫進行綜合優(yōu)化設計，形成門級網(wǎng)表，再通過布局布線工具即可使用。和軟核相比，固核的設計靈活性稍差，但在可靠性上有較大提高。目前，固核也是IP核的主流形式之一。1.2.37系列FPGA簡介在7系列芯片以前，Xilinx的兩個重要產(chǎn)品分別是面向高性能應用場景下的Virtex系列和面向低成本低功耗應用場景下的Spartan系列，不過這兩個系列從芯片內(nèi)部的布局布線、時鐘管理單元到內(nèi)部的BRAM等硬件模塊都有顯著的不同。開發(fā)人員在不同平臺間切換時，因為硬件模塊的定義不同，往往需要做一定的代碼修改，從而減慢了項目開發(fā)的速度。因此，在最新的7系列芯片中，Xilinx采用了統(tǒng)一的架構(gòu)，F(xiàn)PGA內(nèi)硬件例化模塊都采用統(tǒng)一的定義，以幫助用戶快速完成設計的遷移。7系列FPGA采用了最新的28nm工藝，應用范圍更是涵蓋了所有的系統(tǒng)要求，從低功耗、小型化、成本敏感、大批量應用到超高連接帶寬、邏輯能力強和高性能，各種應用需要的信號處理能力它都具備。Xilinx7系列FPGA包括以下幾種。·Artix-7系列：為最低的成本和功耗做了優(yōu)化，為大批量應用的小型化封裝設計?！intex-7系列：為最大的性價比做了優(yōu)化，和前一代相比，提高一倍的性能。·Virtex-7系列：為最高的系統(tǒng)性能做了優(yōu)化，通過硅片堆疊技術(shù)（SSI）提供高性能、高容量的芯片。根據(jù)以上的系列分布，可以看到兩個顯著的變化：其一，低成本、低功耗的產(chǎn)品名為Artix，而不是原來的Spartan。其二，在原來高性能和低成本中間的產(chǎn)品線中增加了實現(xiàn)最大性價比的Kintex產(chǎn)品線，以往使用Virtex系列的產(chǎn)品都可以嘗試先在Kintex器件上做實驗。同時，因為芯片內(nèi)部硬件架構(gòu)相同，所以三個產(chǎn)品線的讀音也都類似。7系列FPGA有以下幾個主要的特征：·基于6輸入查找表（LUT）技術(shù)的先進的高性能FPGA邏輯，并且可配置為分布式存儲器?！в袃?nèi)建FIFO的36Kb雙端口BRAM，可作為片內(nèi)數(shù)據(jù)緩存。·支持速度高達1866Mb/s的DDR3接口的高性能SelectIOTM技術(shù)?！?nèi)建多個吉比特（Gb）收發(fā)器的高速串行連接器，速度從600Mb/s到最高28.05Gb/s，提供低功耗模式，優(yōu)化了芯片到芯片的接口?！び脩艨膳渲玫哪M接口（XADC）包括兩個12位1MSPS的ADC和片上溫度、電壓傳感器?！PSSlice包括25×18的乘法器、48位累加器和預加法器，可用于高性能濾波，其中包括優(yōu)化的對稱濾波。·強大的時鐘管理模塊CMT，連接相位鎖相環(huán)PLL和混合模式時鐘管理器MMCM，可用于高精度和低抖動的應用?！ぜ闪擞糜趚8Gen3端點和根端口設計的PCI-e硬核。·豐富的可配置選項，包括支持商用存儲器，帶有HMAC/SHA-256授權(quán)的256位AES加密及內(nèi)建的SEU檢測和糾錯單元?！じ咝阅艿凸牡?8nm工藝。HKMG、HPL處理，1.0V核心電壓處理技術(shù)和0.9V核心電壓選項用于更低的功耗應用。7系列FPGA和ZynqAPSoC平臺具有千絲萬縷的聯(lián)系。Zynq內(nèi)部的FPGA部分就是基于7系列FPGA的。兩個面向低端應用的Zynq芯片Zynq-7010和Zynq-7020使用Artix-7，兩個面向高端應用的Zynq芯片Zynq-7030和Zynq-7045使用Kintex-7。說明本書并不詳細介紹7系列FPGA內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，如果讀者對FPGA的結(jié)構(gòu)、資源和設計方法感興趣，請到Xilinx官網(wǎng)參考官方的文檔，或者閱讀其他關(guān)于FPGA內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)的圖書。下面我們會簡單介紹FPGA的組成單元和內(nèi)部的資源，主要包括CLB、Slices、LUTs、BRAM、DSPSlices、PCI-e接口、XADC。（先列一張資源清單，讓大家有了解一下。）7系列FPGA資源如圖1.11所示。圖1.117系列FPGA資源圖1.11比較清楚地列出了7系列FPGA的資源，下面我們簡單介紹7系列的關(guān)鍵技術(shù)。（1）硅片堆疊（SSI）技術(shù)要設計出高容量的FPGA，是有很多挑戰(zhàn)的，Xilinx的解決方案是使用SSI技術(shù)。SSI技術(shù)允許使用多個超級邏輯區(qū)域（SLR）組成被動式內(nèi)插層（PassiveInterposerLayer），使用經(jīng)過行業(yè)領(lǐng)導者驗證的制造和裝配技術(shù)。在單FPGA上集成了多達10000個SLR連接，提供具有低延遲和低功耗的超高帶寬。（2）邏輯資源（CLB、Slice和LUT）7系列FPGA的LUT可以被配置為一個6輸入1輸出的LUT，或者兩個5輸入具有相同地址或邏輯輸入的獨立輸出的LUT。每一個LUT的輸出可以有選擇性地在FF（Flip-Flop）寄存。4個這樣的LUT和與之相關(guān)的8個FF再加上一些多路選擇器和算術(shù)進位邏輯組成了Slice，兩個Slice組成了CLB。25%～50%的Slice可以用LUT作為分布式64位RAM或者32位移位寄存器。CLB的一些關(guān)鍵特性如下：·真正6輸入LUT?！UT具有存儲功能。·具有寄存器和移位寄存器功能。說明詳細的CLB配置情況可從官網(wǎng)上下載UG474“7SeriesFPGAsConfigurableLogicBlockUserGuide”，以供參考。（3）時鐘管理7系列FPGA擁有多達24個時鐘管理通道（CMT），每個CMT都由一個混合模式時鐘管理器（MMCM）和一個鎖相環(huán)（PLL）組成。7系列FPGA提供6種不同類型的時鐘線（BUFG、BUFR、BUFIO、BUFH、BUFMR和高性能時鐘）來解決不同的需求，包括高扇出、短傳輸延遲和低抖動等需求。這一部分是FPGA的關(guān)鍵部分，可參考官方的UG472“7SeriesFPGAsClockingResourcesUserGuide”了解詳情。（4）BRAM（塊存儲器）大多數(shù)的FPGA都具有內(nèi)嵌的BRAM，這加強了FPGA的靈活性。BRAM可用于片內(nèi)數(shù)據(jù)緩沖、FIFO緩沖等。7系列的FPGA提供了30～1880個雙端口BRAM，每一個存儲36Kb的數(shù)據(jù)。每個BRAM都有兩個只共享數(shù)據(jù)的獨立端口。BRAM的特性包括：·雙端口36Kb的BRAM，最大位寬是72位?！た删幊痰腇IFO邏輯?！?nèi)建可選的糾錯電路。（5）DSPSlice7系列的FPGA集成了專用的、充分定制的、低功耗的DSPSlice。其增強的功能主要包括：·25×18的補碼乘法器／累加器，高分辨率為48位的信號處理器?！び糜趯ΨQ濾波器應用的低功耗預加法器。·一些高級特性（可選的流水線、可選的ALU和用于級聯(lián)的專用總線）。（6）輸入／輸出（I/O）塊7系列的FPGA的I/O塊使用不同的封裝，滿足物理和邏輯級別上不同的要求。物理級上，I/O塊支持一個范圍內(nèi)的驅(qū)動電壓和驅(qū)動強度，以及接收功能接口的不同I/O標準。7系列的FPGA有高性能HP和高范圍HR兩種類型I/O。邏輯級上，所有的I/O都能被配置為組合或者寄存方式，都支持DDR模式。（7）低功耗吉比特收發(fā)器7系列的FGPA提供的吉比特收發(fā)器具有以下特征：·提供高達6.6Gb/s（GTP）、12.5Gb/s（GTX）、13.1Gb/s（GTH）或28.05Gb/s（GTZ）線速率，是業(yè)內(nèi)第一個實現(xiàn)400Gb/s數(shù)據(jù)吞吐的單芯片?！ぶС中酒叫酒涌诘牡凸哪Ｊ?。·支持高級預發(fā)送、后加重、接收器線性（CTLE）和判決反饋均衡（DFE），包括用于額外余量的自適應均衡。（8）集成PCI-e模塊7系列的FPGA集成的PCI-e模塊包括如下重要的特性：·兼容PCI-e2.1或3.0基本規(guī)范，提供端點和根端口的能力?！じ鶕?jù)芯片類別，支持Gen1（2.5Gb/s）、Gen2（5Gb/s）和Gen3（8Gb/s）。·支持高級配置選項、高級錯誤報告（AER）（包括端到端的（ECRC）高級錯誤報告）和ECRC特性?！ぞ哂卸嘀毓δ芎蛦蝹€啟動I/O虛擬化（SR-IOV）支持。（9）XADC模塊全部的Xilinx7系列FGPA都集成了新的靈活模擬接口XADC。XADC結(jié)合了7系列FPGA的可編程能力，滿足板級數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控的需求。這種獨特的組合被稱為敏捷的混合信號的模擬和可編程邏輯。欲了解更多信息，可訪問/ams。XADC模塊的主要特性包括：·雙12位1MSPS模擬到數(shù)字轉(zhuǎn)換（ADC）?！じ哌_17個靈活的用戶可配置邏輯輸入?！た蛇x片內(nèi)或者片外參考電壓?！て瑑?nèi)溫度（最大誤差±4℃）和電壓（最大誤差±1%）傳感器。1.3FPGA的應用領(lǐng)域FPGA從最初的邏輯黏合、接口互聯(lián)的角色逐漸成為大規(guī)模計算硬件平臺之一。FPGA未來的發(fā)力點分別在機器學習領(lǐng)域、5G無線通信領(lǐng)域、嵌入式視覺領(lǐng)域、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、云計算平臺領(lǐng)域五大方面。1.3.1機器學習要想明白“深度學習”“機器學習”需要什么樣的硬件，必須了解深度學習的工作原理。首先在表層上，我們有一個巨大的數(shù)據(jù)集，并選定了一種深度學習模型。每個模型都有一些內(nèi)部參數(shù)需要調(diào)整，以便學習數(shù)據(jù)。而這種參數(shù)調(diào)整實際上可以歸結(jié)為優(yōu)化問題，在調(diào)整這些參數(shù)時，就相當于在優(yōu)化特定的約束條件。百度的硅谷人工智能實驗室（SVAIL）已經(jīng)為深度學習硬件提出了DeepBench基準。這一基準著重衡量的是基本計算的硬件性能，而不是學習模型的表現(xiàn)。這種方法旨在找到使計算變慢或低效的瓶頸。因此，重點在于設計一個對于深層神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的基本操作執(zhí)行效果最佳的架構(gòu)。那么基本操作有哪些呢？現(xiàn)在的深度學習算法主要包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）。基于這些算法，DeepBench提出以下4種基本運算：·矩陣相乘（MatrixMultiplication）幾乎所有的深度學習模型都包含這一運算，它的計算十分密集?！ぞ矸e（Convolution）這是另一個常用的運算，占用了模型中大部分的每秒浮點運算（浮點／秒）?！ぱh(huán)層（RecurrentLayers）模型中的反饋層，并且基本上是前兩個運算的組合。·AllReduce這是一個在優(yōu)化前對學習到的參數(shù)進行傳遞或解析的運算序列。在跨硬件分布的深度學習網(wǎng)絡上執(zhí)行同步優(yōu)化時（如AlphaGo的例子），這一操作尤其有效。除此之外，深度學習的硬件加速器需要具備數(shù)據(jù)級別和流程化的并行性、多線程和高內(nèi)存帶寬等特性。另外，由于數(shù)據(jù)的訓練時間很長，硬件架構(gòu)必須低功耗，因此效能功耗比（PerformanceperWatt）是硬件架構(gòu)的評估標準之一。1．GPUVSCPU在如今的深度學習平臺上，CPU面臨著一個很尷尬的處境：它很重要又不是太重要。它很重要，是因為它依舊是主流深度學習平臺的重要組成部分，機器學習領(lǐng)域的專家吳恩達曾利用16000顆CPU搭建了當時世界上最大的人工神經(jīng)網(wǎng)絡GoogleBrain并利用深度學習算法識別出了“貓”，又比如名震一時的AlphaGo就配置了多達1920顆CPU。但是它又不是太重要，相比于其他硬件加速工具，傳統(tǒng)的CPU在架構(gòu)上就有著先天的弱勢。圖1.12所示為CPU和GPU的區(qū)別。圖1.12CPUVSGPU圖1.12是CPU與GPU內(nèi)部結(jié)構(gòu)的對比?？傮w上來說，二者都是由控制器（Control）、寄存器（Cache、DRAM）和邏輯單元（ArithmeticLogicUnit，ALU）構(gòu)成的，但是三者的比例卻有很大的不同。在CPU中，控制器和寄存器占據(jù)了結(jié)構(gòu)中很大一部分；與之相反，在GPU中，邏輯單元的規(guī)模則遠遠超過其他二者之和。說明這種不同的構(gòu)架就決定了CPU在指令的處理／執(zhí)行、函數(shù)的調(diào)用上有著很好的發(fā)揮，但由于邏輯單元所占比重較小，相對于GPU而言，在數(shù)據(jù)處理方面（算術(shù)運算或者邏輯運算）的能力就弱了很多。GPU進行數(shù)據(jù)處理的過程可以描述成：GPU從CPU處得到數(shù)據(jù)處理的指令，把大規(guī)模、無結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)分解成很多獨立的部分，然后分配給各個流處理器集群。每個流處理器集群再次把數(shù)據(jù)分解，分配給調(diào)度器所控制的多個計算核心，同時執(zhí)行數(shù)據(jù)的計算和處理。如果一個核心的計算算作一個線程，那么在這顆GPU中就有32×4×16=2048個線程同時進行數(shù)據(jù)的處理。盡管每個線程/Core的計算性能、效率與CPU中的Core相比低了不少，但是當所有線程都并行計算時，累加之后它的計算能力又遠遠高于CPU。對于基于神經(jīng)網(wǎng)絡的深度學習來說，它的硬件計算精度要求遠遠沒有對其并行處理能力的要求來的迫切。而這種并行計算能力轉(zhuǎn)化為對于硬件的要求就是盡可能大的邏輯單元規(guī)模。通常我們使用每秒鐘進行的浮點運算（Flops/s）來量化參數(shù)。不難看出，對于單精度浮點運算，GPU的執(zhí)行效率遠遠高于CPU。除了計算核心的增加外，GPU另一個比較重要的優(yōu)勢就是它的內(nèi)存結(jié)構(gòu)。（1）共享內(nèi)存。在NVIDIA披露的性能參數(shù)中，每個流處理器集群末端設有共享內(nèi)存。相比于CPU每次操作數(shù)據(jù)都要返回內(nèi)存再進行調(diào)用，GPU線程之間的數(shù)據(jù)通信不需要訪問全局內(nèi)存，而在共享內(nèi)存中就可以直接訪問。這種設置帶來最大的好處就是線程間通信速度的提高。（2）高速的全局內(nèi)存（顯存）。目前GPU上普遍采用GDDR5的顯存顆粒，不僅具有更高的工作頻率，從而帶來更快的數(shù)據(jù)讀?。瘜懭胨俣?，還具有更大的顯存帶寬。我們認為在數(shù)據(jù)處理中，速度往往最終取決于處理器從內(nèi)存中提取數(shù)據(jù)以及流入和通過處理器要花多少時間。在傳統(tǒng)的CPU構(gòu)架中，盡管有高速緩存（Cache）的存在，但是由于其容量較小，大量的數(shù)據(jù)只能存放在內(nèi)存（RAM）中。進行數(shù)據(jù)處理時，數(shù)據(jù)要從內(nèi)存中讀取，然后在CPU中運算，最后返回內(nèi)存中。由于構(gòu)架的原因，二者之間的通信帶寬通常在60Gb/s徘徊。與之相比，大顯存帶寬的GPU具有更大的數(shù)據(jù)吞吐量。在大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練中，必然帶來更大的優(yōu)勢。目前而言，越來越多的深度學習標準庫支持基于GPU的深度學習加速，通俗點描述就是深度學習的編程框架會自動根據(jù)GPU所具有的線程/Core數(shù)去自動分配數(shù)據(jù)的處理策略，從而達到優(yōu)化深度學習的時間，而這些軟件上的全面支持也是其他計算結(jié)構(gòu)所欠缺的。2．FPGA的潛在優(yōu)勢“CPU+GPU”或者“MIC”的計算模型被廣泛地應用于各種深度學習中。CPU與GPU都是利用現(xiàn)有的成熟技術(shù)去提供一種通用級的解決方法來滿足深度學習的要求，盡管Intel與NVIDIA不斷推出了KNL和Pascal等系列加速芯片來助陣深度學習，但這僅僅是大公司對于深度學習的一種妥協(xié)，并不是一種針對性的專業(yè)解決方案。目前，在深度學習模型的訓練領(lǐng)域使用的基本是SIMD（SingleInstructionMultipleData，單指令多數(shù)據(jù)流架構(gòu)）計算，即只需要一條指令就可以平行處理大批量數(shù)據(jù)。但是，在平臺完成訓練之后，它還需要進行推理環(huán)節(jié)的計算。這部分的計算更多的是MISD（MultipleInstructionSingleData，多指令流單數(shù)據(jù)流）。比如訊飛語音輸入法在同一時間要對數(shù)以百萬計的用戶的語音輸入進行識別并轉(zhuǎn)化為文字輸出。在這個階段，它們的作用遠不如訓練階段那么得心應手。未來，至少95%的深度學習都用于推斷，尤其是在移動端，只有不到5%的深度學習用于模型訓練。因此，尋找低功耗、高性能、低延時的加速硬件成了當務之急。在這種情況下，人們把目光投向了FPGA與ASIC。與GPU/CPU相比，F(xiàn)PGA與ASIC擁有良好的運行能效比，在實現(xiàn)相同性能的深度學習算法中，GPU所需的功耗遠遠大于FGPA與ASIC。浪潮與Intel于2016年底推出了FPGA加速卡F10A，是目前最高性能的加速卡，單芯片峰值運算能力達到1.5TFlops，功耗才35W，每瓦特功率為42GFlops，是GPU的數(shù)倍之高。其次，對于SIMD計算，GPU/CPU盡管具有很多邏輯核心，但是受限于馮諾依曼結(jié)構(gòu)，無法發(fā)揮其并行計算的特點。FPGA與ASIC不僅可以做到并行計算，還能實現(xiàn)流水處理。這大大減小了輸入與輸出的延時比。針對移動端的深度學習，F(xiàn)PGA或者ASIC更多的會以SOC形式出現(xiàn)，以更好地優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，從而提升效率。1.3.25G無線圖1.13展示了Xilinx5G應用及對應解決方案示意圖，F(xiàn)PGA在推動5G發(fā)展中有很大的作用。圖1.13Xilinx5G應用及對應解決方案示意圖到2020年，預計將有超過500億的互聯(lián)設備。因此，5G網(wǎng)絡必須具有更高的可擴展性、智能性和異構(gòu)性。分布式小型基站、支持數(shù)百個天線的海量MIMO以及通過CloudRAN進行的集中式基帶處理等技術(shù)將顯著增大覆蓋范圍與數(shù)據(jù)吞吐量。網(wǎng)絡將需要通過回程及光前傳來進行安全連接，以完成處理。對于5G而言，F(xiàn)PGA的技術(shù)正在幫助解決容量、連接以及性能挑戰(zhàn)，并靈活支持多標準、多頻帶和多子網(wǎng)絡，實現(xiàn)多樣物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的5G應用。只有FPGA能夠提供這樣一個靈活的、基于標準的解決方案，融軟件可編程能力、多標準、多頻帶硬件優(yōu)化為一體，并將任意（any-to-any）連接以及保密性等功能緊密結(jié)合在一起，以滿足5G網(wǎng)絡的需求?？蛻艨稍赯ynqMPSoC和UltraScaleFPGA芯片平臺上使用VivadoHLS、SDSoC和SDAccel軟件定義環(huán)境快速開發(fā)其應用。Xilinx推出業(yè)界首款帶有RF級模擬技術(shù)的RFSoC器件，可實現(xiàn)高性能ADC/DAC和SD-FEC與SoC的突破性集成。1.3.3嵌入式視覺圖1.14所示為Xilinx嵌入式視覺應用及對應解決方案的內(nèi)容。圖1.14Xilinx嵌入式視覺應用及對應解決方案示意圖1．嵌入式的發(fā)展前景當前嵌入式設計發(fā)展迅猛，有很多需求無法被現(xiàn)有的產(chǎn)品滿足。現(xiàn)有的產(chǎn)品包括單個處理器、單個ASIC、ASSP或者單純的FPGA方案，甚至這些方案的組合也都無法滿足需求。根據(jù)市場調(diào)查顯示，全新的嵌入式應用（比如汽車駕駛員輔助系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)視、先進的工業(yè)控制、先進的工業(yè)遙測、先進的工業(yè)制導、企業(yè)級的工作站、廣播級的攝像機、多功能打印機、航空航天電子等應用）設計隨市場需求的旺盛，將成為新的利潤增長點。深入了解下一代嵌入式處理器的需要，我們會發(fā)現(xiàn)提高性能、減少成本、降低功耗、縮小外形、增加靈活性是主要需要?，F(xiàn)有方案的局限性也是相當明顯的，例如現(xiàn)有的微處理器缺乏足夠的信號處理能力，需要多芯片方案來搭建下一代的處理器系統(tǒng)。多芯片方案成本較高，功耗大，占用更多的空間，不利于縮小外形，同時如果采用現(xiàn)有的ASIC或ASSP方案，更新?lián)Q代的速度或者說差異化的能力都會受限，不能適應快速變化的需求，也很難提供差異化的競爭優(yōu)勢，這些局限性使我們看到下一代處理器需要解決和應對的問題。在市場需求推動下，為了滿足下一代應用處理的需求，Xilinx定義了Zynq-7000系列產(chǎn)品，并首先推出了4款（7010、7020、7030和7045）。它們都是高性能和低功耗的處理器平臺，是靈活和可擴展的解決方案。下面我們一起來初步了解Zynq-7000APSoC平臺的ARM+FPGA體系結(jié)構(gòu)。此體系結(jié)構(gòu)的左上角方塊就是ARM部分，在Zynq-7000APSoC平臺里稱為ProcessingSystem（PS）。外面包著它的是FPGA部分，稱為ProgrammableLogic（PL）。FPGA部分就是我們上一節(jié)介紹的7系列FPGA，內(nèi)部的資源和結(jié)構(gòu)與7系列FPGA一樣。Zynq-7000系列的亮點在于它包含完整的ARM處理子系統(tǒng)，每一顆Zynq-7000系列的處理器都包含雙核的CortexTM-A9處理器，整個處理器的搭建都以處理器為中心，而且處理器子系統(tǒng)中集成了內(nèi)存控制器和大量的外設，使CortexTM-A9的核在Zynq-7000中完全獨立于可編程邏輯單元，也就是說，如果暫時沒有用到FPGA的部分，ARM處理器的子系統(tǒng)也可以獨立工作，這與以前的FPGA處理器有本質(zhì)區(qū)別，其是以處理器為中心的。另外，在可編程邏輯部分緊密地與ARM的處理單元相結(jié)合。FPGA的部分用于擴展子系統(tǒng)，有豐富的擴展能力，有3000多個內(nèi)部互連，連接資源非常豐富，可提供100Gb/s以上的內(nèi)部帶寬。此外，在I/O接口方面，F(xiàn)PGA的優(yōu)點是I/O可以充分自定義，并在FPGA部分集成高速串行口（MultiGigabitTransceiver）。同時，在FPGA內(nèi)也繼承了模數(shù)轉(zhuǎn)換器（XADC）。2．Xilinx嵌入式視覺解決方案Xilinx可為嵌入式視覺開發(fā)人員提供一系列支持軟硬件設計的技術(shù)。Xilinx器件包括FPGA、SoC以及MPSoC。Xilinx的VivadoHLx設計環(huán)境可幫助硬件及平臺開發(fā)商開發(fā)最新嵌入式視覺硬件。這些工具支持業(yè)界最新高帶寬傳感器接口。Xilinx包括SDSoC在內(nèi)的SDx工具有助于軟件及算法開發(fā)人員在基于Eclipse的熟悉環(huán)境中采用C、C++和OpenCL等計算機語言進行開發(fā)。XilinxreVISION堆棧建立在SDx概念基礎(chǔ)之上，支持OpenCV和機器學習推斷，從而支持AlexNet、GoogLeNet、SqueezeNet、SSD和FCN等最普及的神經(jīng)網(wǎng)絡以及構(gòu)建定制神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN/DNN）所需的功能元件。同時，該堆棧還允許設計團隊將預定義的優(yōu)化CNN實現(xiàn)方案用于網(wǎng)絡層。這得到了加速型OpenCV函數(shù)的有力補充，支持計算機視覺處理。1.3.4工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)圖1.15所示為Xilinx工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用及對應解決方案示意圖。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）正在推動第4輪工業(yè)革命。它極大地改變著制造、能源、交通運輸、城市、醫(yī)療以及其他工業(yè)行業(yè)。大部分專家認為IIoT時代已悄然來到，帶來了實實在在可測量的業(yè)務影響。IIoT可幫助企業(yè)從傳感器收集、聚集和分析數(shù)據(jù)，從而最大限度地提高機器效率以及整個工作的吞吐量。應用包括運動控制、機器與機器通信、預測性維護、智能能源／電網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析以及智能互聯(lián)醫(yī)療系統(tǒng)等。圖1.15Xilinx工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用及對應解決方案示意圖Xilinx提供了面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的靈活標準化解決方案，包括全可編程、實時處理、硬件優(yōu)化和針對保密和安全的“任意”互聯(lián)。XilinxSDAccel、SDSoC和VivadoHLS可幫助客戶快速開發(fā)更智能的互連差異化應用。1.3.5云計算圖1.16所示為Xilinx云計算應用及對應解決方案示意圖。圖1.16Xilinx云計算應用及對應解決方案示意圖數(shù)據(jù)中心需要工作負載優(yōu)化，以迅速適應來自廣泛虛擬化軟件應用不斷變化的吞吐量、延遲和功率需求。這些應用包括機器學習、視頻轉(zhuǎn)碼、圖像和語音識別、CloudRAN和大數(shù)據(jù)分析，以及存儲與網(wǎng)絡加速、高度靈活的高性能連接。Xilinx可使服務器通過工作負載優(yōu)化，以類似CPU和GPU方案的1/10時延及功耗實現(xiàn)10倍吞吐量。應用通過OpenCL、C和C++等語言編寫。靈活、基于標準的解決方案融軟件可編程能力、負載優(yōu)化和高性能數(shù)據(jù)中心互聯(lián)為一體，并與保密性緊密結(jié)合在一起，以滿足下一代云計算的需求。Xilinx產(chǎn)品系列包含UltraScale技術(shù)，其可作為可擴展、可重新配置的加速平臺，針對任何工作負載按需進行優(yōu)化。Xilinx軟件定義開發(fā)環(huán)境SDAccel可幫助客戶使用OpenCL、C和C++的任意組合來開發(fā)其獨特應用。SDAccel部署獨有的架構(gòu)優(yōu)化型編譯器和部分重新配置技術(shù)，這兩者的結(jié)合可通過靈活的運行時功能提供最高質(zhì)量的結(jié)果。1.3.6FPGA硬件加速平臺1．算法加速卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種典型的多層神經(jīng)網(wǎng)絡，是首個真正意義上成功訓練多個層次網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)模型。權(quán)值共享的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)使之在圖像處理、語音識別等領(lǐng)域有著重要的應用價值。CNN算法通常是在CPU或GPU上以軟件編程的方式進行實現(xiàn)的，方法雖簡單卻無法發(fā)揮CNN并行性的特點、訓練速度慢。FPGA含有豐富的計算資源，基于SRAM結(jié)構(gòu)的FPGA能夠在運行過程中對片上的資源進行重新配置，實現(xiàn)系統(tǒng)邏輯功能的切換、提高系統(tǒng)的靈活性和資源利用率。對生物大分子進行結(jié)構(gòu)預測是生物信息學研究的重要領(lǐng)域，具有重大的理論和應用價值。隨著基因測序技術(shù)的不斷發(fā)展，RNA和蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫的規(guī)模急劇膨脹，現(xiàn)有結(jié)構(gòu)測定技術(shù)無法滿足不斷增長的序列數(shù)據(jù)庫的發(fā)展需求，基于序列信息對生物大分子的空間結(jié)構(gòu)進行預測成為生物信息學研究的熱點。生物大分子的結(jié)構(gòu)預測算法計算復雜性高，對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求，迫切需要高性能計算的支持?；贔PGA平臺的算法加速器是高性能計算研究的重要方向之一，能較好地適應生物信息學算法特征多樣性的特點，在提高生物信息學算法性能方面具有廣闊的應用前景。2．數(shù)據(jù)庫加速FPGA領(lǐng)域研發(fā)需要軟件與硬件兩方面的支持。其中，硬件部分包括FPGA開發(fā)板與相應下載器，軟件部分包括FPGA設計過程中對應的EDA工具。FPGA芯片數(shù)據(jù)庫是實現(xiàn)軟、硬件協(xié)同工作的紐帶，實現(xiàn)一種簡明、精準的芯片數(shù)據(jù)庫描述方法是FPGA高效開發(fā)的一項重要內(nèi)容，同時對所描述的芯片數(shù)據(jù)庫信息實現(xiàn)簡潔、高效管理是至關(guān)重要的。針對現(xiàn)存芯片數(shù)據(jù)庫中存在的描述結(jié)構(gòu)單一、描述信息管理效率低的問題，研究人員提出了一種新型芯片結(jié)構(gòu)描述與管理方法，提高了FPGA芯片數(shù)據(jù)庫信息的準確性，并實現(xiàn)了芯片數(shù)據(jù)庫信息的高效率智能化管理。1.4總結(jié)本章就此結(jié)束，主要對FPGA的基本結(jié)構(gòu)、用途等進行了詳細的解釋，初學者可通過此部分對FPGA有初步的認識。下一章對FPGA軟件安裝和語法等基礎(chǔ)知識進行介紹。第2章FPGA設計基礎(chǔ)知識本章將對FPGA的基礎(chǔ)知識進行介紹，包括軟件的下載安裝、相關(guān)軟件進行關(guān)聯(lián)，以便更好地使用，還會涉及Verilog語言特性的介紹和使用等。通過本章的學習，初學者可以順利安裝FPGA相關(guān)軟件，使這些軟件成為學習FPGA的尖兵利器。同時，Verilog語言的介紹會為第3、4、5章FPGA的設計打下基礎(chǔ)。2.1軟件下載及安裝本節(jié)主要對FPGA相關(guān)軟件的安裝方法進行介紹。初學者根據(jù)此安裝步驟即可順利安裝軟件。2.1.1ISE下載及安裝步驟01可以在ISE官網(wǎng)上下載軟件，下載后單擊xsetup安裝文件，直接進行安裝，如圖2.1所示。圖2.1單擊xsetup進行安裝步驟02安裝程序開始運行后，一直單擊Next按鈕，如圖2.2所示，直到出現(xiàn)如圖2.3所示的界面。圖2.2單擊Next按鈕步驟03勾選圖2.3中的兩個選項，單擊Next按鈕。圖2.3將兩個選項勾選并單擊Next按鈕步驟04出現(xiàn)如圖2.4所示的界面時，選擇ISEDesignSuiteSystemEdition選項，單擊Next按鈕。圖2.4選擇ISEDesignSuiteSystemEdition選項步驟05出現(xiàn)如圖2.5所示的界面時，勾選所有選項，然后單擊Next按鈕。圖2.5勾選所有選項步驟06出現(xiàn)如圖2.6所示的界面時選擇創(chuàng)建目錄等情況。此時最好選擇在C盤中安裝，并選中所有工具。圖2.6選擇創(chuàng)建目錄等情況步驟07配置完環(huán)境后，出現(xiàn)如圖2.7所示的安裝界面，此時單擊Install按鈕即可進行安裝。圖2.7單擊Install按鈕進行安裝步驟08安裝完成后，桌面上出現(xiàn)如圖2.8所示的圖標。圖2.8安裝完成2.1.2ModelSim下載及安裝步驟01下載ModelSim10.5，如圖2.9所示，自行選擇32位或64位。（本節(jié)以64位為例進行介紹。）圖2.9選擇32位或者64位軟件步驟02選擇安裝路徑，之后一直單擊Next按鈕直至安裝結(jié)束。選擇默認安裝路徑C:\modeltech64_10.5，如圖2.10所示。圖2.10安裝到C盤提示建議安裝至默認路徑，下面都以默認路徑操作。若沒有選擇默認路徑，則本文中所有C:\modeltech64_10.5都應該代替為自己選擇的路徑。步驟03最后安裝成功。2.1.3Vivado下載及安裝1．Vivado2016安裝步驟01從官網(wǎng)下載Vivado2016，解壓執(zhí)行xsetup.exe，開始安裝，如圖2.11所示。圖2.11解壓執(zhí)行xsetup.exe步驟02一直單擊Next按鈕，安裝過程中出現(xiàn)對話框，提示要不要更新到最新版，選擇不要，因為最新版的系統(tǒng)可能不穩(wěn)定，如圖2.12所示。圖2.12不要安裝最新版步驟03單擊Continue按鈕。勾選所有的IAgree復選框，然后單擊Next按鈕，如圖2.13所示。圖2.13選擇所有選項步驟04單擊VivadoHLDesignEdition，然后單擊Next按鈕，如圖2.14所示。圖2.14勾選第三個選項步驟05在圖2.15所示的對話框中選中方框內(nèi)的SoftwareDevelopmentKit（在以后做SOC功能時需要），如果此時未選，那么之后將無法使用。然后單擊Next按鈕。圖2.15勾選SDK安裝環(huán)境步驟06選擇自己所要安裝的路徑，然后單擊Next按鈕。根據(jù)之前勾選的軟件進行安裝。該軟件占用磁盤空間較大，若磁盤空間不足，則會出現(xiàn)紅色字體，如圖2.16所示。圖2.16磁盤空間不足（見下載資源）當磁盤空間足夠時，紅色字體將會全部消失，如圖2.17所示。圖2.17磁盤空間足夠，紅色字體消失（見下載資源）步驟07若第一次安裝Xilinx，則會彈出是否要創(chuàng)建Xilinx文件夾的對話框，此時單擊Yes按鈕即可，如圖2.18所示。圖2.18創(chuàng)建Xilinx文件夾步驟08然后單擊Install按鈕，如圖2.19所示。圖2.19進行安裝步驟09正在安裝軟件，差不多要半個小時到一個小時，請耐心等待，如圖2.20所示。圖2.20安裝提示2.1.4ISE關(guān)聯(lián)ModelSim步驟01按Windows鍵，然后選擇“所有程序→ISEDesignSuite”，在ISEDesignTools里找到SimulationLibraryCompilationWizard，如圖2.21所示。如果ModelSim是64位的就要選擇64位文件夾下的，32位的就選擇32位文件夾下的。步驟02找到ModelSim的安裝目錄，把modelsim.ini文件的只讀屬性去掉，如圖2.22所示。圖2.21找到Modelsim圖2.22去掉modelsim.ini文件的只讀屬性步驟03ISE仿真庫編譯工具選擇ModelSimSE。步驟04設置ModelSim仿真工具，啟動工具路徑，如圖2.23所示。圖2.23設置ModelSim仿真工具，啟動工具路徑步驟05語言選擇Verilogorvhdlorboth。選擇器件庫，如圖2.24所示。圖2.24選擇器件庫步驟06選擇默認Library存放路徑，如圖2.25所示。圖2.25選擇默認Library存放路徑步驟07一直單擊Next按鈕，直到出現(xiàn)編譯按鈕。單擊編譯按鈕進行編譯。步驟08生成編譯庫后，在Xilinx的默認路徑找到modelsim.ini文件并打開，如圖2.26所示。圖2.26找到modelsim.ini文件把選中部分復制到ModelSim安裝路徑下的modelsim.ini文件中，也就是之前把寫只讀屬性去掉的那個文件，如圖2.27所示。圖2.27選取modelsim.ini文件部分內(nèi)容復制完成后，關(guān)閉modelsim.ini文件，選中只讀屬性，如圖2.28所示。注意一旦編譯開始，就千萬不要中斷，如果中斷，只能重新裝系統(tǒng)才能編譯庫。如果第一次設置不正確，但是單擊了編譯庫，那么讓程序編譯完成之后再去更改設置。圖2.28將選中的內(nèi)容復制到安裝路徑下的ini文件中2.1.5Vivado關(guān)聯(lián)ModelSimVivado仿真編譯步驟如下。步驟01打開Vivado軟件，單擊Tools→CompileSimulationLibraries…菜單，出現(xiàn)如圖2.29所示的對話框。尋找仿真路徑，選擇ModelSim安裝路徑下的win64文件夾。圖2.29設置編譯庫路徑在自己想要的位置新建一個文件夾，用于存放編譯好的內(nèi)容，以便日后使用，如圖2.30所示。圖2.30選擇自己新建的文件夾步驟02單擊Compile（綜合）按鈕，如圖2.31所示。圖2.31開始進行編譯步驟03編譯過程如圖2.32所示，若單擊Background按鈕，則會將編譯進度隱藏。圖2.32編譯過程步驟04選擇仿真工具，單擊Simulation→SimulationSettings，如圖2.33所示。出現(xiàn)如圖2.34所示的界面，選擇ModelSimSimulator，然后單擊OK按鈕。圖2.33進行仿真設置圖2.34選擇ModelSimSimulator步驟05單擊開始仿真，如圖2.35所示。圖2.35開始仿真能夠正常打開ModelSim就關(guān)聯(lián)成功了。2.1.6UE（UltraEdit）的安裝和配置注意安裝時，安裝包不能放在中文文件夾路徑下，安裝步驟和普通軟件一樣，如圖2.36所示。圖2.36單擊箭頭所示的應用程序1．UE安裝步驟01單擊“立即安裝”按鈕開始安裝，如圖2.37所示。圖2.37開始安裝步驟02之后等待軟件運行即可，一直單擊“下一步”按鈕，如圖2.38所示。圖2.38單擊“下一步”按鈕步驟03遇到接受協(xié)議的地方，選擇“我接受此協(xié)議”，單擊“下一步”按鈕，如圖2.39所示。圖2.39接受協(xié)議步驟04在選擇完成還是定制的時候，選擇定制即可，如圖2.40所示。圖2.40選擇定制步驟05選擇安裝路徑，如圖2.41所示。圖2.41選擇安裝路徑步驟06一直單擊“下一步”按鈕，直到安裝完成，如圖2.42所示。圖2.42安裝完成2．設置Verilog程序高亮步驟01復制文件verilog.uew到UE注冊表的wordfiles文件夾內(nèi)，如圖2.43所示。圖2.43復制verilog.uew到此處步驟02打開UE高級配置編輯，如圖2.44所示。圖2.44單擊“配置”步驟03單擊“編輯器顯示”列表項，如圖2.45所示。圖2.45單擊“編輯器顯示”列表項步驟04單擊“語法高亮”選項，如圖2.46所示。圖2.46單擊“語法高亮”選項步驟05選擇剛才存放verilog.uew文件的路徑，如圖2.47所示。圖2.47選擇存放ve