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从算法到RTL实现,FPGA工程师该怎么做?

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  群友们提到一个很多人都会遇到的现实问题:

  “把一个算法用RTL实现,有哪些比较科学的步骤?第一步干什么?第二步干什么?第三步干什么……?”

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  这个问题,对于FPGA、ASIC等逻辑电路设计人员来讲,是非常重要的问题。

  通常来讲,我们做算法实现,需要有对标的算法模型,作为验证硬件逻辑设计是否正确的参考依据。

  我们首先要根据实际需求,针对某方面的信号处理问题,做一个链路级或模块级快速仿真验证设计。最常见的比如通过MATLAB/C/C++等软件环境进行设计和验证。

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  软件环境可以快速搭建仿真模型,并且进行验证,为硬件RTL实现提供参考依据。在具体算法设计时,必须考虑数据流的处理过程:数据从哪里来,数据需要经过哪些步骤处理,处理之后送到哪里。

  接下来,我们需要将MATLAB、C++等算法模型由浮点转为定点,这个工作可以做好之后再去做逻辑设计,也可以省略,但一定要清楚是如何定点的。

  做好算法设计后,需要进行性能评估,看是否符合预期要求,不符合则进一步优化,或者换一种设计方法。

  在做逻辑实现之前,还有一个重要工作,就是对算法处理步骤进行一步一步分解,解决如何从a到b再到c的过程,落实到加减乘除。

  当算法实际满足要求后,则考虑逻辑实现的问题。

  首先,建议采用自顶向下的设计思想,进行系统架构设计,明确整个处理过程,需要执行哪些功能,涉及哪些接口。

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  接下来,选芯片器件,评估资源占用情况,评估需要用多少乘法器,除法器,DSP,BRAM,GT等。

  其次,评估处理时间要求,是否需要实时性处理,给予多少时间来处理,进而评估所需时钟频率,以及是否需要存在多个时钟域处理。

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  对于信号处理系统,有的需要实时处理,有的则不需要实时处理。最具挑战的无疑是实时性要求高的通信、雷达和图像等领域的信号处理问题。

  首先解决信号处理中的算法问题,为实现某一处理过程,需要分哪些步骤,最终得到什么样的结果。

  为了实现实时处理,逻辑电路该怎么去设计?

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  于是,算法问题既要研究如何处理数据流的问题,也要研究如何快速处理的问题。

  电路实现时,则需要考虑资源消耗、并行处理结构,流水处理和控制逻辑。

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  如果有处理速率要求,则需考虑并行+流水的处理方式,并考虑单时钟下的数据位宽。

  同时,务必明确数据流向,前后级接口,功能模块内部RTL逻辑处理,细化到每个时钟应该怎么处理,step by step。

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  以上都比较明确后,可以着手进行RTL设计。RTL设计的核心,便是寄存器、RAM和FSM的灵活使用。其中,FSM占据了大部分功能。通常情况下,我们不只是操作纯数据流,而是在各种控制信号和参数下进行设计,此时涉及各种FSM和选择器设计,并注意是否需要进行流控。

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  RTL代码设计完成之后,进行TestBench平台搭建和仿真验证是必要的,特别是对于复杂功能模块或系统设计而言。经验再丰富的工程师,也不敢保证,不经过仿真验证直接上板一定没问题。

  验证也是一门重要的技术,这也是为什么存在IC验证岗位,目的就是为芯片成功流片严格把关,一旦流片失败,损失重大,影响深远。

  FPGA的开发设计,同样需要进行仿真验证。通常,我们可以通过算法链路产生所需激励源,通过TestBench对功能模块进行验证,并进行结果对比分析。重点解决两个问题:

  一是验证逻辑时序是否存在问题,比如信号是否对齐,有无接口处理不当导致数据丢失等。

  二是信号处理过程是否得当,数据位宽、精度等是否符合算法要求。

  解决功能性问题后,就需要考虑性能问题。定点是否合适,与浮点算法性能的差异有多大,或者软件中的定点处理与逻辑电路定点处理,误差有多大。在不断验证过程中,优化算法设计和逻辑电路设计。

  剩下的逻辑综合、实现、比特流生成和调试等环节,属于常规操作,但对于逻辑综合、实现中的时序约束和相关策略设置,也是十分重要的。

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  最后,用一张图总结如何从算法到RTL实现。

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  本文只是粗略地分析了算法到RTL代码实现之间的逻辑关系,以及从实现角度,我们应该怎么去着手。

  具体到某个信号处理算法实现时,必须清楚整个信号处理过程,对算法一步一步分解,再对信号流、定点和接口进行设计。

  做任何事情之前,先谋划布局,磨刀不误砍柴工,扎扎实实做好每一步,功到自然成。


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来源:FPGA算法工程师


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