FPGA和GPU的特點及如何堆疊幫助系統(tǒng)集成商

當今的嵌入式系統(tǒng)設計人員有各種各樣的處理器類型可供選擇，與更熟悉的CPU（中央處理器）相比，FPGA（現場可編程門陣列）和GPU（圖形處理單元）增加了自己的各種優(yōu)點和缺點。了解這些特性以及 FPGA 和 GPU 如何堆疊可以幫助系統(tǒng)集成商在選擇和安裝處理器時做出正確的選擇，既可以單獨使用，也可以與其他類型的處理器結合使用。

當今的嵌入式系統(tǒng)設計人員有各種各樣的處理器類型可供選擇，與更熟悉的CPU（中央處理器）相比，FPGA（現場可編程門陣列）和GPU（圖形處理單元）增加了自己的各種優(yōu)點和缺點。了解這些特性以及 FPGA 和 GPU 如何堆疊可以幫助系統(tǒng)集成商在選擇和安裝處理器時做出正確的選擇，既可以單獨使用，也可以與其他類型的處理器結合使用。

FPGA 是算法的硬件實現，由于硬件實現通常比軟件實現運行得更快，因此它們的性能非常好。與 FPGA 不同，GPU 執(zhí)行軟件;與 FPGA 的硬件實現相比，執(zhí)行復雜算法需要許多順序 GPU 指令。GPU 的優(yōu)點是其高內核數，這使得某些并行算法的運行速度比 CPU 快得多，尤其是那些使用浮點計算的算法。1，000 核 GPU 每個時鐘周期可以運行 1，000 次浮點計算。對于信號和圖像處理應用，GPU 是自然而然的選擇。對于高度并行的數學密集型應用，GPU 性能通常優(yōu)于 CPU，并且在每瓦性能方面接近與 FPGA 相當。

從歷史上看，FPGA 的一個缺點是，與 CPU 和 GPU 相比，它們更難編程。CPU軟件通常使用許多現成的編程語言之一進行編程，例如Java，C或Python。FPGA 使用硬件描述語言 （HDL） （如 Verilog）或超高速集成電路硬件描述語言 （VHDL） 進行編程，后者直接轉換為 FPGA 邏輯單元。GPU 通常使用軟件框架進行編程，使用戶不必專門為 GPU 編寫代碼;相反，代碼是在高級別編寫的。FPGA也是如此：軟件開發(fā)框架正在被設計為無需HDL（硬件描述語言）即可實現FPGA編程。FPGA 供應商已經提供了框架，并在其開發(fā)環(huán)境中構建了工具包，從而消除了對直接 HDL 編程的需求。

異構性/結構連接

嵌入式應用通常需要結合 CPU、FPGA 和 GPU 元素的異構系統(tǒng)架構。雖然傳統(tǒng)的嵌入式應用可能包括單個 CPU 和 GPU 處理元件，但一些處理器密集型平臺集成了多個 CPU、GPU 和 FPGA 引擎，這些引擎在通過高速 PCI Express （PCIe） 或以太網結構背板連接的單個或多個獨立卡上實現，以并行通信和執(zhí)行任務?；蛘?，NVIDIA提供的一些最新的獨立GPU加速模塊（即Jetson AGX Xavier）在單個系統(tǒng)模塊（SoM）上集成了六個不同的計算引擎，其中包括CPU，GPU，深度學習加速器，視覺加速器，多媒體引擎等。基于這項技術的堅固耐用的商用現貨（COTS）系統(tǒng)的一個例子是Curtiss-Wright的Parvus DuraCOR AGX Xavier小型模塊化任務計算機，它集成了Jetson AGX Xavier的NVIDIA CUDA核心加速圖形處理，人工智能/深度學習推理和邊緣計算功能。（見上文，圖 1。

FPGA 的一個重要特性是其任意 I/O 連接，使其能夠在沒有主機 CPU 的情況下連接到傳感器、網絡或存儲設備。例如，高端雷達系統(tǒng)可能需要許多離散處理元件和計算階段來支持多個高速數據輸入;在這種情況下，FPGA具有一些優(yōu)勢，因為它們可以直接連接到這些高速傳感器并提供非常高的帶寬。

延遲和確定性

隨著總線速度的提高，預計較新的 CPU 和 GPU 的延遲會降低;但是，FPGA 的延遲更具確定性。對于FPGA，延遲約為1μs是可行的，而CPU延遲往往在50μs左右。

在系統(tǒng)而不是傳統(tǒng)操作系統(tǒng)上使用實時操作系統(tǒng) （RTOS） 可能有助于確定性，但不一定提供更好的延遲。換句話說，使用 RTOS 可以更好地了解處理器的執(zhí)行速度，但不一定會導致更快的執(zhí)行速度。

在為特定應用選擇特定處理器時，許多變量都在起作用。在任何新設計計劃開始時，咨詢您信任的供應商的系統(tǒng)架構師會很有幫助，他們會解決這些問題并每天做出這些類型的決策。正確的選擇可以改變一切。

審核編輯：郭婷