硬件設計者已經開始在高性能DSP的設計中采用FPGA技術，因為它可以提供比基于PC或者單片機的解決方法快上10-100倍的運算量。以前，對硬件設計不熟悉的軟件開發(fā)者們很難發(fā)揮出FPGA的優(yōu)勢，而如今基于C語言的方法可以讓軟件開發(fā)者毫不費力的將FPGA的優(yōu)勢發(fā)揮得淋漓盡致。這些基于C語言的開發(fā)工具可以比基于HDL語言的硬件設計更節(jié)省設計時間，同時不需要太多的硬件知識。由于具有這些優(yōu)勢，FPGA技術不僅可使這些器件作為I/O器件的前端，FPGA還可實現大量的高帶寬和運算密集型應用的實時處理。此外，FPGA還可很緊密地與板上存儲器結合，并在一塊電路板上集成多個器件。更好的是，FPGA電路板可通過新興的串口通訊標準進行通訊，如RapidI/O或者PCIX。這些最新技術可讓基于FPGA的系統(tǒng)比現有的多CPU和DSP系統(tǒng)的性價比高出一個數量級。因此，在用CPU和DSP解決高帶寬和算法密集問題的場合中，例如醫(yī)療成像、工業(yè)應用以及軍用聲納和雷達等，經常使用FPGA。設計者利用這些新型的基于C語言的開發(fā)工具來開發(fā)DSP(在一塊PCI板上安裝單塊或多塊FPGA處理器)，就可以實現前面提到的改進性能以及更短的面世時間。這篇文章向設計者展示了如何利用C語言工具在基于FPGA的系統(tǒng)中實現信號處理，并一步一步向開發(fā)者說明在多FPGA系統(tǒng)中實現算法密集型信號處理程序的過程。利用C語言對FPGA計算解決方案進行編程，能將把程序的執(zhí)行時間從12分鐘減少到僅為2秒。
1通過C語言與硬件進行接口
假設您在設計一個算法密集的信號處理程序，例如分析上千公里長公路的裂縫。這種應用需要用到正/逆向霍夫變換的算法，該算法還可對航拍圖片中的河流和街道以及半導體表面的瑕疵進行定位。如果你正使用基于奔騰4和WindowsXP的PC、帶有多個FPGA的PCI板(例如Tsunami板)、C語言開發(fā)環(huán)境和Handel-C(Celoxica開發(fā)環(huán)境)來進行設計，并假設你對HDL硬件語言所知甚少，卻熟悉基于FPGA設計的一些基礎知識。設計過程要從C語言代碼的編寫開始，然后將代碼轉化成Handel-C，并在PC上進行仿真，最終在多FPGA處理器上運行測試。
一開始，先要決定C語言代碼對哪些算法進行加速。一個好的剖析工具，例如Intel的VTunePerformanceAnalyzer，可以幫你發(fā)現消耗過多時鐘周期的代碼段。在上述的信號處理應用中，完全由CPU完成算法要花費12分鐘的時間，經過剖析發(fā)現時間幾乎是消耗在各種嵌套的循環(huán)中，這清楚地顯示了哪些代碼是由FPGA加速器加速的。經過加速過的代碼需要經過PC上的PCI總線輸入和輸出。由此可知I/O數據的速度在PCI總線的速度范圍之內??從70到200Mbps。接下來的挑戰(zhàn)是創(chuàng)建FPGA設計以加速代碼的功能。由于FPGA可以同時執(zhí)行上千條指令，訪問上百個內存塊，所以“管道”和“并行處理”技術都可被用來加速功能。利用管道技術，指令路徑是有順序的，即當一些算法正在一部分數據“管道”中被執(zhí)行時，另一些算法將在同一“管道”的后面部分被執(zhí)行，這個過程與自動生產線很相似。具有長時鐘的程序可以通過并行處理來顯著降低運行時間(圖2)。
最后，你還必須分析各個算法，將其按步分解成由數學運算(加、減、乘、除、積分)、延遲、保存到內存和查表等操作。無論多復雜的算法都可以分解成這些最基本的操作，而且這些操作在相互無關聯的情況下可以并行處理。我們的示例應用可以這樣被加速：9個處理周期被充分地進行管道處理，在初始延遲后的每個時鐘都輸出一個結果，然后這些周期被嵌入到X、Y和Θ的三維循環(huán)中，因此總的周期數為9+(9*X*Y*Θ)，即在每個處理塊中只包括9個這樣的周期：延遲+(9個周期*64個像素*64個像素*64位深度)。
盡管FPGA中可以實現浮點運算單元，但它們能迅速消耗FPGA的資源，所以如果可以，最好謹慎使用。主要依靠浮點運算的算法最好轉換成定點運算，這樣你既可利用用“模塊浮點”方法，又可通過定點的方法設計整個系統(tǒng)。然后，通過對比實際輸出與原始的全浮點運算的軟件實現來確定轉換精度。在霍爾算法的例子中，14b+7b的定點分辨率與全浮點的結果完全相同。
2確定資源
在接下來的設計中，需要對每個處理部分的時鐘周期計數。通常，每個時鐘周期可以完成二到三個運算，然后確定所需的FPGA資源以適應代碼。可以在多個FPGA中分段運行代碼來獲得更高的計算能力。這些解決方案的拓展非常容易，只要使用所需的多個FPGA(最多5個)，系統(tǒng)將自動檢測它們。在該例子中，設計是基于處理塊的。這些塊按順序被發(fā)送給每個FPGA，或者從每個FPGA收集起來(其邏輯是代碼的一部分)。一個FPGA的加速比例可以達到37:1，而10個FPGA(每兩個電路板上有5個)可以達到370:1。對設計進行編碼相對簡單，因為設計主要由C語言完成，除了一些需要特殊Handel-C指令的新功能。這些新指令包括：增強位操作、并行處理、宏操作和公式、任意寬度的變量、FPGA存儲器接口、RAM和ROM類型、信號(代表硬件中的信號線)以及通道(在代碼并行分支或時鐘域之間通信)。工具條中的“代碼轉換”可以完成C和Handel-C的樣本轉換。
3對環(huán)境的仿真
再下一步是建立仿真環(huán)境，并在其中測試和優(yōu)化硬件代碼。仿真環(huán)境提供了完整的bit-true/cycle-true仿真，并對FPGA的實現進行可靠的模擬。利用設計輸出與C軟件仿真輸出的比較來測試精度，同樣也可得到FPGA處理器上真實運行速度的報告。通常，進行結構塊仿真有助于找到設計中的問題，因為這些塊在重組后可以確定總體的運行效果?？稍诜抡孢^程中做進一步的調整，如利用流水線在每個時鐘周期內進行單輸入單輸出的測試，或將處理過程細分到更多的并行數據流中直到FPGA的資源利用率達到100%。此外，在硬件編譯時也能發(fā)現算法的最慢點并對其優(yōu)化，在FPGA甚至板子之間分割算法還可以獲得額外的速度。利用軟件，進一步調整可獲得更好的性能。然而，精確調整帶來的性能增益卻會下降。通過簡單的增加FPGA非常具有成本效益。并不需要使設計完美化，因為基于這些結果的設計可以在任何時候進行快速的仿真和優(yōu)化。一旦仿真完成，就可以將設計編譯到硬件里并激活數據流管理(DSM)，以便將數據流送到FPGA處理器板而不是仿真器中。
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