FPGA或?qū)⑷〈鶦PU而成為機(jī)器人開發(fā)的新寵

FPGA這個(gè)詞可能很多人都有所耳聞，尤其是理工科的同學(xué)們大多數(shù)應(yīng)該都自愿或被迫被這個(gè)詞刷屏過(guò)。但要真追究起來(lái)FPGA到底是個(gè)什么東西。很多非相關(guān)專業(yè)的人都會(huì)陷入一臉迷茫。不過(guò)說(shuō)起開發(fā)板，可能知道的人就很多了，有些人會(huì)以為FPGA就是開發(fā)板。

但實(shí)際上FPGA指的只是開發(fā)板上面的那一小塊芯片而已（下圖黃圈處），整個(gè)開發(fā)板的其余部件都是為了協(xié)同它工作，讓它發(fā)揮出它的性能而存在的。

可即使有心的同學(xué)曾經(jīng)查到了這里，或許也搞不懂它和CPU到底有什么區(qū)別，畢竟把它的位置換成CPU，整個(gè)開發(fā)板看起來(lái)就變成一塊普通的電腦主板了嘛，感覺簡(jiǎn)直分分鐘接上硬盤和顯示器就可以開始LOL了。確實(shí)，不管從外形上來(lái)看還是實(shí)際的功能上來(lái)看，F(xiàn)PGA和CPU都表現(xiàn)得太像了，但在這兩者相似的外表之下，其內(nèi)部構(gòu)造其實(shí)有著根本性的差別，因?yàn)樗臉?gòu)造決定了它在處理機(jī)器人需要的很多運(yùn)算，尤其是在機(jī)器感知這方面的處理時(shí)的速度會(huì)比CPU快很多，同時(shí)還能將功耗控制在很低的水平。

在講FPGA之前，我們先從大家比較熟悉的CPU的數(shù)據(jù)處理方式講起。首先需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，處理我們指令的計(jì)算機(jī)元件本身是無(wú)法理解我們的指令的，它們只能理解作為組成CPU最基本的元件——晶體管能實(shí)現(xiàn)的兩種狀態(tài)：“開”和“關(guān)”的含義，對(duì)應(yīng)的就是1和0這兩個(gè)機(jī)器碼數(shù)字，這也是計(jì)算機(jī)的整個(gè)體系都基于二進(jìn)制建立的原因。而為了讓我們下達(dá)的各種各樣的指令變成CPU能理解的0和1，CPU需要一個(gè)專門的譯碼器來(lái)翻譯我們的指令。

其中的Control部分就是控制取指、譯碼等整個(gè)流程的部分，Cache是在高速的CPU與相對(duì)低速的內(nèi)存間為了提高從內(nèi)存獲得指令的效率而設(shè)置的一個(gè)臨時(shí)指令存儲(chǔ)器，DRAM則是速度比較慢的那一部分指令存儲(chǔ)器?？梢钥吹剑嬲挠?jì)算單元ALU只占了CPU結(jié)構(gòu)中不大的一部分。這樣的設(shè)計(jì)是有原因的。CPU存在的目的是作為通用計(jì)算機(jī)的處理核心，注意“通用”二字，這意味著塊核心必須具備處理各式各樣千奇百怪的指令要求的能力，并且因?yàn)橐幚韥?lái)自多個(gè)設(shè)備的請(qǐng)求，它必須擁有隨時(shí)中止目前的運(yùn)算轉(zhuǎn)而進(jìn)行其他運(yùn)算，完成后再?gòu)闹袛帱c(diǎn)繼續(xù)當(dāng)前運(yùn)算的能力。

把這些話看完你可能都快睡著了，但在CPU內(nèi)這些都要求在一瞬間完成。所以CPU需要有非常復(fù)雜的邏輯控制單元和這套獨(dú)特的指令翻譯結(jié)構(gòu)。這都是保證CPU能順利完成它的使命的必須的東西。可以說(shuō)，在計(jì)算效率和通用性上CPU犧牲前者選擇了后者。

而FPGA最早是從專用集成電路發(fā)展而來(lái)的半定制化的可編程電路。從誕生的那一天起它的身世就決定了它不像CPU那樣可以靈活的處理各種沒有見過(guò)的指令，而只能根據(jù)一個(gè)固定的模式來(lái)處理輸入的數(shù)據(jù)然后輸出，F(xiàn)PGA的結(jié)構(gòu)是這樣的

很簡(jiǎn)單，絕大部分都是計(jì)算單元（上圖中黃色部分其實(shí)就相當(dāng)于CPU結(jié)構(gòu)圖中綠色的部分），但沒有控制單元并不代表FPGA就不會(huì)執(zhí)行指令了，事實(shí)上FPGA里控制單元的角色就是由圖中的每個(gè)控制單元和單元之間可編程的邏輯連接線來(lái)完成的，通過(guò)FPGA編程，開發(fā)者可以更改FPGA的每個(gè)單元的運(yùn)算邏輯和單元之間的連接方式，從而使其達(dá)到和一般的運(yùn)行程序差不多的效果。它與CPU的不同，在于它無(wú)法應(yīng)對(duì)沒有被編程過(guò)的指令。

編程方式一旦確定，F(xiàn)PGA就只能根據(jù)被編程的處理邏輯和方式來(lái)處理特定的數(shù)據(jù)輸入。但這樣的架構(gòu)換來(lái)的是FPGA內(nèi)部幾乎全是計(jì)算單元，因此FPGA的實(shí)際運(yùn)算能力會(huì)比看起來(lái)強(qiáng)得多，尤其是在運(yùn)行簡(jiǎn)單但重復(fù)性高的任務(wù)的時(shí)候，由于簡(jiǎn)單，因此很少的幾個(gè)邏輯單元，甚至一個(gè)就能獨(dú)立輸出這個(gè)運(yùn)算的結(jié)果。而由于省去了CPU的取指和譯碼兩個(gè)步驟，F(xiàn)PGA重復(fù)運(yùn)行相同代碼的效率得到了極大的提高。

有一個(gè)比喻打得很恰當(dāng)，CPU就像大學(xué)里一位德高望重的老教授，積分微分啥都會(huì)算，但畢竟它只有一個(gè)人，當(dāng)計(jì)算任務(wù)太重的時(shí)候也會(huì)被累趴下，而FPGA這樣的結(jié)構(gòu)，就像是整個(gè)小學(xué)里所有小學(xué)生組成的隊(duì)列，每個(gè)人都只會(huì)算簡(jiǎn)單的加減乘除，但有些量大但不復(fù)雜的運(yùn)算任務(wù)交給他們就是會(huì)比較快。

具體表現(xiàn)在性能上，很明顯的一點(diǎn)就是一般的CPU只能同時(shí)處理4到8個(gè)指令，而不算太差的只要FPGA優(yōu)化得當(dāng)，可以同時(shí)處理256個(gè)甚至更多的指令。其實(shí)GPU的設(shè)計(jì)思路同F(xiàn)PGA類似，都是為了處理大量簡(jiǎn)單重復(fù)的運(yùn)算而出現(xiàn)的設(shè)備。但GPU的性能強(qiáng)悍的同時(shí)耗能也很高，而FPGA因?yàn)榫幊毯蛢?yōu)化都是直接在硬件層面進(jìn)行的，能耗會(huì)低很多。

不難發(fā)現(xiàn)，整個(gè)過(guò)程重復(fù)性極高，并且其中并沒有過(guò)于復(fù)雜的運(yùn)算。因此使用FPGA進(jìn)行該算法的計(jì)算會(huì)比使用CPU快很多。事實(shí)上，文章中表示根據(jù)加州大學(xué)洛杉磯分校的一項(xiàng)相關(guān)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，F(xiàn)PGA在運(yùn)行SIFT指令時(shí)的執(zhí)行效率是CPU的足足30倍。 處理速度快這么多，耗能又如此小。也難怪有些人會(huì)認(rèn)為FPGA擁有取代CPU和GPU的能力了。

人類設(shè)計(jì)機(jī)器人的最終目的是希望它們能變得像我們一樣，用跟我們類似的方式思考，擁有獨(dú)立判斷形勢(shì)、處理任務(wù)的能力。我們目前還不是很了解大腦工作的具體原理，但無(wú)論從經(jīng)驗(yàn)還是直覺來(lái)看，類似人類的思維都不是由無(wú)數(shù)邏輯簡(jiǎn)單的堆積起來(lái)的。因?yàn)樗季S這件事物的復(fù)雜程度已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了運(yùn)算的范疇。

比如說(shuō)，如果你想計(jì)算213 x 312而你想將它簡(jiǎn)化，你只需要很簡(jiǎn)單的將它分解成213個(gè)312相加，甚至是重復(fù)213次312個(gè)1相加。但如果你想算2的64次方呢？如果你想算sin(27°)呢？甚至如果你想算log230呢？如果你一定要將其分拆成簡(jiǎn)單的運(yùn)算，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)你需要的資源會(huì)以難以想象的速度增長(zhǎng)，直到就連把全市的小學(xué)生都叫來(lái)也做不完的程度。

不能否認(rèn)FPGA確實(shí)能在機(jī)器人開發(fā)中發(fā)揮很大的作用。但綜合來(lái)看，它和CPU，甚至GPU更像是一種各司其職的地位，動(dòng)不動(dòng)就談替代，或許有失嚴(yán)謹(jǐn)。