FPGA提升MHC架构的电源效能和设计灵活性

当今的移动系统比以往更智能化。随着用户所需的功能增加，系统设计工程师亦不断地增加嵌入式传感器的使用种类和数量。影像传感器支持如手势和脸部辨识、眼球追踪、近距离、深度感测以及动作感知等功能。健康传感器监控使用者的心电图(EKG/ECG)、脑波图(EEG)、肌电图(EMG)以及体温数据。音频传感器则实现语音识别、词组侦测以及位置感测服务。

目前许多设备皆提供“情境感知”(context-aware)子系统，允许系统在不干扰用户的情况下启动预先处理与强化任务决策。例如，透过温度、化学、红外线以及压力传感器，可评估安全风险，并在危险环境中追踪使用者的健康状况。精准的影像传感器和环境光传感器则能提高影像分辨率，并随着环境条件改变自动调整显示器的可读性。

这些新功能对于系统设计影响重大。为了优化决策，设备必须以最快速度收集、传递以及分析数据。系统的响应速度越快，越能够准确地适应快速变化的环境。此外，由于“情境感知”系统必须不断地追踪环境变化，导致系统将耗费许多功耗。

为了解决这个问题，越来越多系统开发工程师采用移动异质运算(MHC)架构。顾名思义，异质系统架构采用不同类型的处理器。不同于只使用单个中央处理器(CPU)或绘图处理器(GPU)，异质架构可增添特定应用集成电路(ASIC)或现场可编程门阵列(FPGA)，以执行高度专用的处理任务。

图1：FPGA的尺寸逐年缩小，也有助于加速FPGA技术

系统设计工程师采用MHC的主要原因之一在于：它让系统开发工程师能够将重复运算任务移至最有效的处理资源，以降低功耗。例如，GPU、CPU和FPGA之间的主要区别在于如何处理数据。GPU和CPU通常以序列方式运作，逐一执行计算任务。设计工程师如欲降低系统延迟以实时响应传感器输入，则必须在处理时加速系统频率，然而此举却会增加系统功耗。另一方面，FPGA则使系统能够执行平行运算以降低功耗，尤其是运算密集的重复任务应用。

普遍的误解为FPGA较少应用于这类任务。许多设计工程师认为FPGA组件尺寸相对较大，然事实并非如此。举例而言，莱迪思半导体(Lattice Semiconductor)提供的FPGA尺寸小至1.96mm2。这些小型组件具有较少数量的I/O，适合某些应用的设计工程师采用。

例如，整合多个麦克风的波束成形应用只需少量的I/O。现在，设计工程师能够为简单功能的应用(如RFFE天线调谐或电平转换)找到尺寸小至1.96 mm2的FPGA，以及6.25mm2的大型FPGA以实现支持4K视频传输的机器视觉应用。

图2：小尺寸的FPGA提供较少I/O，适合RFFE天线调谐或电平转换等功能简单的应用

低密度FPGA为当今的智能系统创造许多优势。随着目前移动设备中的传感器和显示器的快速增加，使得I/O接口面临新的挑战。设计工程师必须整合日益增加的传感器和显示器接口，包括使用专有或客制化解决方案的传统系统。在许多情况下，设计工程师可使用低密度FPGA或基于FPGA架构建置的可编程特定应用标准产品(ASSP)，将来自多个传感器的数据聚合到单一总线，或实现多个独立接口之间的桥接。

透过可再编程的I/O，FPGA能够支持各种桥接、缓冲和显示应用。近来快速兴起且被广泛采用的低成本“移动产业处理器接口”(MIPI)，如Type-2摄影机串行接口(CSI-2)和显示器串行接口(DSI)，已经大幅简化了上述任务。

在目前的“情境感知”系统中，数据成为越来越具有价值的商品。系统比以往任何时候都更加依赖快速扩增的传感器数组，以满足日益成长的功能需求。然而，数据仅在能快速且有效地取得、传递及分析后才得以发挥功用。透过利用移动运算市场和MIPI的最新I/O进展，以及MHC架构中低密度可编程逻辑的固有优点，设计工程师可优化其系统收集、传递与分析关键资源之能力。

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