為什么以及如何將 Efinix FPGA 用于 AI/ML 成像 — 第 1 部分：入門指南

作者：Adam Taylor

編者按：全新的 FPGA 架構方法帶來了更精細的控制和更大的靈活性，以滿足機器學習 （ML） 和人工智能 （AI） 的需求。本系列文章包括兩部分，第 1部分介紹了 Efinix 的一款此類架構，以及如何借助開發板快速入門。第 2 部分討論了開發板與外部器件和外設（如攝像頭）的連接。

從工業控制和安全到機器人、航空航天和汽車，FPGA 在許多應用中扮演著重要角色。憑借可編程邏輯內核的靈活性及其廣泛的接口能力，FPGA 在需要部署 ML推理的影像處理中的應用日漸廣泛。FPGA 非常適合用來實現具有多個高速攝像頭接口的解決方案。此外，FPGA 還能在邏輯中實現專門的處理管道，從而消除基于 CPU或 GPU 的解決方案的相關瓶頸。

然而，對于許多開發人員來說，他們的應用需要更多 ML/AI 功能及更精細的控制或路由和邏輯，而這些是采用組合邏輯塊 （CLB） 的經典 FPGA架構所不能提供的。全新的 FPGA 架構方法解決了這些問題。例如，Efinix 的 Quantum 架構采用可交換邏輯和路由 （XLR） 塊。

本文討論了 Efinix FPGA 架構的主要特點和屬性，重點介紹其 AI/ML能力并探討了其在真實世界的實現。隨后，本文討論了一款開發板及相關工具，開發人員可以借助它們快速開始后續 AI/ML 成像設計。

Efinix FPGA 器件

Efinix 目前提供兩個系列的器件。最初推出的是 Trion 系列，邏輯密度為 4000 （4K） 至 120K 邏輯元件 （LE），采用 SMIC40LL 工藝制造。最新系列的器件則是 Titanium 系列，邏輯密度為 35K 至 100 萬 （1M） 邏輯元件，采用非常流行的 TSMC 16 nm節點制造。

這兩個系列均基于 Quantum 架構，這在 FPGA 領域是獨一無二的。標準 FPGA 架構基于 CLB，在最基礎的層面上，包含一個查找表 （LUT）和觸發器。CLB 實現邏輯方程，然后通過路由互連。借助 XLR 塊，Efinix 的 Quantum 架構擺脫了單獨的邏輯和路由塊。

XLR 塊的獨特之處在于，可以將其配置為具有LUT、寄存器和加法器或路由矩陣的邏輯單元。這種方法帶來一個更精細的架構，可提供路由靈活性，使復雜邏輯或路由的實現能夠達到預期的性能。

最新的 Titanium 系列器件為開發人員提供了最先進的功能（圖 2）。搭載 XLR 內核，該系列器件可提供運行速度為 16 Gbps 或 25.8Gbps（具體取決于所選擇的器件）的多千兆位串行鏈路。這些多千兆位鏈路對于實現芯片內外的高速數據傳輸至關重要。

Titanium 器件還提供廣泛的輸入/輸出 （I/O） 接口功能，可歸類為通用 I/O （GPIO），并可支持單端 I/O 標準，如 3.3 V、2.5V 和 1.8 V 的低壓 CMOS （LVCMOS）。

對于高速和差分接口，Titanium 器件提供高速 I/O （HSIO），支持單端 I/O 標準，如 1.2 V、1.5 V 的 LVCMOS，以及SSTL 和 HSTL。HSIO 支持的差分 I/O 標準包括低壓差分信號 （LVDS）、差分 SSTL 和 HSTL。

現代 FPGA 還需要緊密耦合的高帶寬存儲器來存儲用于圖像處理應用的圖像幀、用于信號處理的采樣數據，當然還要為 FPGA內實現的處理器運行操作系統及軟件。Titanium 系列器件能夠連接動態數據速率四 （DDR4） 和低功耗 DDR4（x）（LPDDR4（x））。根據所選擇的具體 Titanium 器件，支持的總線寬度為 x32 （J） 或 x16 （M），而有些器件不支持 LPDDR4（L）。

Titanium FPGA 基于 SRAM，需要配置存儲器，通過主/從串行外設互連器件 （SPI） 或 JTAG進行器件配置。為了確保這種配置方法安全，Titanium FPGA 使用 AES GCM 對比特流進行加密，同時使用 AES GCM 和 RSA-4096提供比特流驗證。采用這種強大的安全措施非常有必要，原因在于 FPGA 部署在邊緣，惡意攻擊者可在邊緣訪問并操縱其行為。

開發板介紹

開發板是 FPGA 評估流程的關鍵要素，因為它們可以用來探索器件的功能和原型應用，從而幫助降低整體風險。首款可用于評估 Titanium FPGA和開始原型設計應用的開發板是 Ti180 M484（圖 3）。此開發板具有一個 FPGA 夾層卡 （FMC） 連接器和 4 個Samtec QSE連接器。

安裝在此開發板上的 Ti180 FPGA 提供 172K XLR 單元、32 個全局時鐘、640 個數字信號處理 （DSP） 元件和 13 Mb 的嵌入式RAM。DSP 元件能夠實現固定點 18 x 19 乘法和 48 位乘法運算。此 DSP 還可針對以雙路或四路配置運行的單指令多數據 （SIMD）運算進行優化。DSP 元件也可以配置為執行浮點運算。

像大多數開發板一樣，Ti180 開發板提供了簡單的 LED 和按鈕。但是，其真正的強大之處在于連接能力。Ti180 開發板提供一個小引腳數的 FMC連接器，可以連接各種外設。由于這是一種廣泛使用的標準，因此有許多 FMC 卡可以實現高速模數轉換器 （ADC）、數模轉換器（DAC）、網絡和內存/存儲解決方案的連接。

除 FMC 連接外，此開發板還配備 4 個 Samtec QSE 連接器，供開發人員添加擴展卡。這些 QSE 連接器用于提供 MIPI輸入和輸出，其中每個 QSE 連接器提供一個 MIPI 輸入或輸出。

Ti180 開發板還提供 256 Mb 的LPDDR4，以支持影像或信號處理應用所需的高性能存儲器。此外，該開發板提供了一系列時鐘選項（25、33.33、50 和 74.25 MHz），可搭配器件鎖相環（PLL） 使用以產生不同的內部頻率。

在開發過程中，能夠在開發板上實時重新編程和調試至關重要，而這需要 JTAG 連接，此板通過 USB-C 接口提供了此連接。另外，還提供了兩個 256 MbNOR 閃存器件形式的非易失性存儲器，可用于演示配置解決方案。

此開發板由包裝盒內隨附的 12 V 通用電源適配器供電。附件還包括一個 FMC 到 QSE 分線板，以及基于 QSE 的 HDMI、以太網、MIPI 和LVDS 擴展卡。為了演示 Ti180 的影像處理能力，還提供一個雙 RPI 子卡和兩個 IMX477 攝像頭卡。

軟件環境

實現針對 Ti180 開發板的設計時要使用 Efinix 軟件 Efinity。該軟件能夠通過合成及布局布線生成比特流。此外，它還為開發人員提供了知識產權（IP） 塊、時序分析和片上調試功能。

請注意，需要有開發板才能使用 Efinity 軟件。但與其他供應商不同的是，該工具沒有其他需要額外許可的版本。

在 Efinity 中，針對所選的器件創建項目。然后，可以將 RTL 文件添加到項目中，并為定時和 I/O 設計創建約束條件。利用 HSIO、GPIO和專用 I/O，開發人員還可在 Efinity 中實現 I/O 設計。

FPGA 設計的一個關鍵因素是利用 IP，特別是復雜的 IP，如 AXI 互連、存儲器控制器和軟核處理器。Efinity 為開發人員提供了一系列 IP塊，可用于加速設計過程。

雖然 FPGA 在實現并行處理結構方面表現優異，但許多 FPGA 設計包含軟核處理器。這些處理器能夠實現順序處理，如網絡通信。為了能夠在 Efinix器件中部署軟核處理器，Efinity 提供了 Sapphire 片上系統 （SoC） 配置工具。Sapphire允許開發人員定義一個多處理器系統，該系統具有跨多個處理器的緩存和緩存一致性，同時能夠運行嵌入式 Linux 操作系統。在 Sapphire 中，開發人員可以選擇1 至 4 個軟核處理器。

所實現的軟核處理器是 VexRiscV 軟 CPU，基于 RISC-V 指令集架構。VexRiscV 處理器是一款 32
位實現，具有流水線擴展，并提供可配置的特性集，使其非常適合用作 Efinix 器件中的軟核處理器?？蛇x配置包括乘法器、原子指令、浮點擴展和壓縮指令。根據 SoC系統的配置，性能范圍為 0.86 至 1.05 DMIPS/MHz。

在 Efinix 器件中設計并實現硬件環境后，即可使用 Ashling RiscFree IDE 來開發應用軟件。Ashling RiscFree是一款基于 Eclipse 的 IDE，能夠創建和編譯應用軟件，并可針對目標進行調試，以在部署前對應用程序進行微調。

如果要開發嵌入式 Linux 解決方案，將提供所有必要的啟動工具，包括第一級引導程序、OpenSBI、U-Boot 和使用 Buildroot 的Linux。另外，如果需要實時解決方案，開發人員可以使用 FreeRTOS。

AI 實現

Efinix 的 AI 實現以 RISC-V 軟核運算為基礎。其中利用 RISC-V 處理器的自定義指令功能，來實現 TensorFlow Lite解決方案的加速。借助 RISC-V 處理器，用戶還能夠創建自定義指令，這些指令可用作 AI
推理后的預處理或后處理的一部分，從而創建出響應速度更快、更具確定性的解決方案。

要開始 AI 實現，第一步是探索 Efinix 模型庫，這是一個已針對其終端技術優化的 AI/ML 模型庫。對于使用 Efinix器件的開發人員，可以訪問該模型庫，并使用 Jupyter Notebooks 或 Google Colab 來訓練網絡。訓練網絡后，便可使用TensorFlow Lite 轉換器將其從浮點模型轉換為量化模型。

轉入 TensorFlow Lite 格式后，可以利用 Efinix 的 tinyML 加速器在 RISC-V解決方案上創建可部署的解決方案。tinyML 生成器使開發人員能夠定制加速器的實現并生成項目文件。當以這種方式部署時，加速可達 4 至 200倍，具體取決于所選的架構和定制方案。

總結

憑借獨特的 XLR 結構，Efinix 器件可為開發人員提供靈活性。該工具鏈不僅能實現 RTL 設計，還能實現部署軟核 RISC-V 處理器的復雜 SoC解決方案。AI/ML 解決方案建立在軟核 SoC 之上，可以實現 ML 推理的部署。