概述

隨著數(shù)據(jù)中心、人工智能、自動駕駛、5G、計算存儲和先進測試等應用的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)流量不斷增大，不僅需要引入高性能、高密度FPGA來發(fā)揮其并行計算和可編程硬件加速功能，而且還對大量數(shù)據(jù)在FPGA芯片內外流動提出了更高的要求。于是，在FPGA芯片中集成包括片上二維網(wǎng)絡（2D NoC）和各種最新高速接口的新品類FPGA芯片應運而生，成為FPGA產業(yè)和相關應用的新熱點。

拉開這場FPGA芯片創(chuàng)新大幕的是全球最大的獨立FPGA技術和產品提供商Achronix半導體公司，其采用7nm工藝打造的Achronix Speedster7t FPGA不僅擁有諸多高性能外圍Hard IP，而且是全球首次在FPGA的邏輯陣列上集成了2D NoC，一經(jīng)推出就在市場得到了積極的響應，并引來競爭對手的模仿和跟隨。

Speedster7t這款專門針對人工智能/機器學習（AI / ML）和高帶寬應用進行優(yōu)化的高性能、高密度FPGA，包括了革命性的二維片上網(wǎng)絡（2D NoC）、新型機器學習處理器（MLP）、400G以太網(wǎng)和PCIe Gen5端口，以及高帶寬GDDR6和DDR4/5存儲控制器。Speedster7t FPGA架構如圖1所示。

圖1  Speedster7t FPGA結構圖

Achronix Speedster7t FPGA除了在外圍Hard IP上都采用目前業(yè)內領先的大帶寬高速率IP，在內部的可編程邏輯的架構中也做了大量的優(yōu)化去進一步提高內部可編程邏輯的性能，從而適配外圍IP超高帶寬需求。本文首先談談Speedster7t FPGA的片上SRAM，也就是Block RAM針對傳統(tǒng)的結構所做出的一些優(yōu)化。

Speedster7t FPGA中可編程邏輯的架構

Speedster7t FPGA中內部的可編程資源是按列排布，包括LUT、FF、ALU、MUX、MLP、Block RAM、Logic RAM。如圖2所示。

圖2  Speedster7t FPGA可編程邏輯結構

其中MLP、Block RAM、Logic RAM是集成在一起，他們之間的連接用的是專有的走線，不占用可編程邏輯走線資源，這樣做的目的主要是為了提高性能，同時也可以節(jié)省可編程邏輯走線資源，這個架構對于AI，還有需要用到MLP的一些復雜算法的性能優(yōu)化是非常明顯的，在我們的MLP系列文章中會詳細講到，這里我們只重點說一下Block RAM。

Speedster7t FPGA的Block RAM特點

Speedster7t FPGA內部的Block RAM是一個容量為72k bit的簡單雙端口RAM，有一個讀端口，一個寫端口。兩個端口的時鐘完全獨立，并且可以完全獨立的配置讀寫位寬。它可以靈活的配置成簡單雙端口RAM或者ROM。

Block RAM的主要特性如表1所示。

表1  Block RAM的關鍵特性

Block RAM框圖如圖3所示。

圖3  Block RAM內部結構

Speedster7t FPGA的Block RAM級聯(lián)結構

Speedster7t FPGA的Block RAM最大的特點是增加了Block RAM間的級聯(lián)走線，級聯(lián)走線是BRAM間專有的連線，不占用可編程邏輯的走線資源，可以極大的提升多個Block RAM級聯(lián)的性能。圖4顯示了Block RAM間級聯(lián)走線的架構。

圖4  Block RAM級聯(lián)結構

由圖4可以看出，讀寫地址線和數(shù)據(jù)線都有專有的級聯(lián)線連接。這樣的架構在一些場景中都會有應用，比如：需要從外部端口接收數(shù)據(jù)或者從GDDR6讀數(shù)據(jù)去初始化大量Block RAM的場景，AI的神經(jīng)網(wǎng)絡就是一個典型的應用，在每一層的卷積算法中，系統(tǒng)都會從GDDR6讀出圖像數(shù)據(jù)和權重數(shù)據(jù)放入每個引擎的Block RAM中，引擎計算完畢以后再存入到GDDR6中供下一次運算使用。

有了這樣的級聯(lián)架構，我們在寫入數(shù)據(jù)去初始化大量Block RAM的時候不需要外部數(shù)據(jù)有很大的扇出，直接通過同一列Block RAM的級聯(lián)線就可以輕松完成，具體實現(xiàn)可以參考Achronix MLP_Conv2D參考設計。另外一個例子就是在需要多個Block RAM去構成更大容量的RAM的時候，如果利用級聯(lián)線可以大大提升系統(tǒng)的性能。我們針對這個專門做了一個工程比較一下，生成一個位寬64bit，深度16384的一個簡單雙端口RAM，需要用到16個Block RAM。我們分別用專有級聯(lián)線和內部可編程邏輯去拼深度兩種方法來對比?？梢钥吹接脤Ｓ械募壜?lián)線資源更省，而且性能有了很大的提高。

使用專有的級聯(lián)線資源占用和性能：

使用可編程邏輯資源占用和性能：

后面我們會繼續(xù)深入了解Speedster7t FPGA可編程邏輯的各種特性，并且會用一些例子來說明如何更高效的利用這些特性，以將Speedster7t這款業(yè)界首創(chuàng)的高數(shù)據(jù)帶寬FPGA芯片與更多的創(chuàng)新智能化應用結合起來。

此外，Achronix也提供Speedcore嵌入式FPGA硅知識產權（IP）產品，用來幫助用戶在應用規(guī)模進一步擴大后，去開發(fā)帶有eFPGA邏輯陣列的ASIC或者SoC產品，它們由Achronix的ACE FPGA開發(fā)工具提供支持，從而可以重用FPGA開發(fā)成果，這是Achronix在率先引入2D NoC和MLP之外，另一個層面上的創(chuàng)新。

參考文獻：

1 Achronix website www.achronix.com

2  Achronix Speedster7t IP component UG090