FPGA

需要大量数字处理的电子系统常常利用FPGA或CPLD等现场可编程器件实现，而不是利用定制专用集成电路(ASIC)。虽然定制ASIC可能比现场可编程器件具有成本优势，但现场可编程器件具有即时制造周转、低启动成本以及设计速度和方便性等优点。这些优点已使FPGA和CPLD成为实现以太网交换机和路由器、存储局域网设备和多媒体内容传输系统等复杂数字系统的首选器件。

利用FPGA或CPLD进行电路设计的流程由以下几个普通步骤组成：设计入口、设计确认、设计汇编和器件编程。设计入口阶段由捕获设计组成，不是通过利用电脑辅助设计工具创建图形化原理图，就是通过利用Verilog或VHDL等硬件描述语言来描述电路。在捕获设计之后，通过使用电路模拟来检验正确的功能性和性能加以验证。如果电路没有达到要求性能，则工程师师就回到设计入口阶段对设计加以调整，然后重复设计验证阶段。设计入口和设计验证步骤可能反复多次，才能使设计能够满足全部功能和性能要求。在获得令人满意的设计之后，工程师使用FPGA或CPLD器件供应商提供的软件对设计进行“汇编”，用于对实现设计的器件进行配置。编译形成的文档被下载到FPGA或CPLD，并给内部逻辑器件编程使之具有正确的功能性。

<strong>为现场可编程器件供电 </strong>

机载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)是以“合成孔径”原理和脉冲压缩技术为理论基础,以高速数字处理和精确运动补偿为前提条件的高分辨率成像雷达对于机载合成孔径雷达成像处理来讲,仅有目标的原始回波数据是不够的,还必须获得雷达和载机的参数另外,为了满足信号处理机实时处理的要求,要求输入到处理机的各种数据符合处理机成像处理的数据格式这样,处理机在获得数据帧后就可以直接进行成像处理而不必再有格式转换的开销但是 目标的原始回波数据与雷达和载机的参数数据来自两个不同的设备它们的数据格式和时序都是由各自的设备确定的,因此信号处理机便面临着与外围设备接口的问题。

<strong>1 系统功能</strong>
在本机载合成孔径雷达系统中,进出接口板卡的数据流包括数据采集设备输入的原始回波数据监控设备输入的雷达和载机的参数数据以及输出到处理机的成像处理数据它们有如下特点:①输入数据流的速度和时序不匹配数据采集设备和监控设备是两个异步的系统,它们都有自己的定时控制电路,以自己的速度传输数据②输入输出数据流的信息格式不匹配数据采集设备输入的原始回波数据和监控设备输入的雷达和载机的参数数据采用FPDP协议传输,接口板卡输出到处理机的数据采用Link口传输协议进行传输。

<font color="#FF8000">作者：Witold Kaczurba</font>

<strong>简介</strong>
视频系统，目前已经深入消费应用的各个方面，在汽车、机器人和工业领域日益普遍。其在非消费应用中的增长主要源于HDMI标准以及更快、更高效的DSP和FPGA的出现。

本文将概要讨论利用模拟或HDMI摄像机实现立体视觉（3D视频）的各种要求。文章将描述一个基于FPGA的系统，它将两个视频流结合成一个3D视频流，通过HDMI 1.4发射器进行传输，同时还要介绍一个基于DSP的系统，与通常需从两台摄像机接收数据相比，该系统可以节省DMA带宽。另外，本文还将描述一种方法，该方法可以实现一种并排格式，可供3D摄像机或要求3D视频的系统使用。

<strong>概述</strong>
立体视觉要求使用两台摄像机，二者相距大约5.5厘米，这是人类双眼之间的典型间距，如图1所示。

<font color="#FF8000">作者 Jack Shandle, Mouser Electronics</font>

现场可编程门阵列（FPGA）和复杂可编程逻辑器件（CPLD）都属于大型可编程逻辑器件，十年前它们发明伊始是为了充当胶合逻辑以及ASIC原型器件，但自出现后，它们的功能扩展非常迅速。嵌入式加速器和微处理器应用曾经一度仅使用DSP和ASSP，但FPGA以及CPLD后来也成为了强有力的候选。一旦设计师了解FPGA和CPLD架构的基础知识，就可以提升许多设计的性能、效率并缩短设计周期。

在演化到目前最新形态的FPGA和CPLD之前，可编程逻辑已经有很长的发展历史。这两种技术之间的体系结构差别可由名称识别出来。FPGA结构非常像ASIC门阵列，事实上，它最初用于ASIC原型。 CPLD则是一堆可编程逻辑元件的网络，这些元件连接起来可以创建一个更大的系统。

<strong> 可编程逻辑基础</strong>

<br>2016年英特尔信息技术峰会（IDF 2016）包括了一个首次亮相的活动——英特尔SoC FPGA开发者论坛（ISDF）。这个为期一天、与IDF在同一地点举办的活动，聚焦于英特尔可编程解决方案事业部（前身为Altera公司）及其SoC FPGA技术。英特尔首席执行官科再奇在此次活动上发表主题演讲，回答了自收购Altera以来备受外界关注的一系列问题：收购Altera对于SoC FPGA用户而言意味着什么？我们目前的发展方向是什么？最重要的是：FPGA和SoC FPGA能否在英特尔站稳脚步？</br>

在此，我想对他的演讲进行一番总结，并补充一些自己的观点。

<font color="#FF8000">作者：Barry Manz, Mouser Electronics</font>

<strong>FPGA的宽广世界</strong>

“逻辑”一词决定了FPGA的多功能性，让FPGA有不同的模型，每个都有特定有时是独一无二的属性来满足不同应用的需要。在这当中最有需求力的是防御雷达、电子战还有信号情报领域，这方面的需求是如此严重以至于很难相信任何一个没有超级计算机的系统能够满足这些需求。然而FPGA已经席卷了防御工业，多亏了它们大规模并行处理能力和I/O口，还有低功耗，以及最近具备的能够处理浮点型算法的能力，该能力是解决许多类型计算问题的关键。

<font color="#FF8000">原文：FPGAs solve challenges at the core of IoT implementation
作者：Helmut Demel，德国莱迪思半导体公司（Lattice Semiconductor）工程师
译者：艾美婷 校审：朱正贵
责编：周建丁（zhoujd@csdn.net）</font>

当前，物联网（IoT）已成为一个广受欢迎的名词，几乎每一个电子设备相互连接到互联网上加以使用，都被大家称为物联网。它包含了一个从智能家电、汽车到可穿戴设备相关的各种应用程序列表，并且这一列表仍在持续呈现爆炸式增长。但这种增长却恰恰带来了它的实战挑战，需要找到解决方案。

智能，连接的设备，和物联网的生态系统，他们正在帮助创造，致力于改变日常生活。对于个别的消费者，可能意味着使设备更有效和成本效益的日常任务，让他们更安全，甚至有助于确保他们过上更健康的生活。对于企业来说，物联网的承诺技术在自动化、能源效率、资产跟踪和库存控制、运输和位置、安全、个人跟踪和节能方面具有显著的优势。

　　美国英特尔宣布，把该公司的微处理器“Xeon”与该公司收购的阿尔特拉（Altera）的FPGA整合在一个封装内的多芯片模块（MCP）将于2016年3月内开始提供样品。

　　这一消息是英特尔数据中心事业部副总裁、云平台部门总经理Jason Waxman在2016年3月9日于美国圣何塞市举行的“开放运算项目峰会2016”（Open Compute Project Summit 2016）的主题演讲中宣布的（YouTube的视频）。该公司曾于2015年11月表示，该MCP的样品供货预定时间为2016年第一季度，此次则“确定”了这一时间（Waxman）。

　　除了提供样品的时间之外，Waxman还在演讲中公开了该MCP及其封装上的布局。据其介绍，Xeon的微架构为2014年开始推出产品的第5代英特尔酷睿处理器“Broadwell”，FPGA为阿尔特拉的“Arria 10 GX”。

　　首款MCP产品的微处理器和FPGA并未采用最新架构“Skylake”和 “Stratix 10”。Broadwell为14nm工艺产品，Arria 10 GX的工艺技术也不同，至少此前的产品都是采用台湾台积电（TSMC）的20nm工艺技术生产的。

英特尔上周在加州圣何塞的OCP峰会上提到，旗下内置FPGA的至强处理器今年晚些时候将上市。

同时，英特尔还将发布开源软件库，程序员可利用这些开源软件库定制FPGA门阵列，将CPU的工作负载放到门阵列硬件上执行。事实上英特尔考虑这种混合设计已经有些时间了，去年还特意收购了FPGA商家Altera。

<center><img src="http://intel.eetrend.com/files/2016-03/wen_zhang_/100001269-1287-li2bh7…; alt=""></center>
题图是Xeon-FPGA的图片，该混合芯片用的是Broadwell EP 处理器内核和Altera Arria 10 GX FPGA设计。我们可以从在照片中数出15个内核。

这些阵列可以经编程后加速各种算法，如压缩、加密、人工智能和分析等算法，计算都是利用英特尔将推出的软件库在硬件上进行。

我们很高兴宣布，AMD Spartan UltraScale+ SU200P FPGA 将于 2026 年 7 月正式投入量产。SU200P 是 Spartan UltraScale+ 系列中规模最大、性能最强的器件，采用成熟的 16nm FinFET 工艺。