【原】AI機器小腦--FPGA

我在和一名芯片老師的交談中受益匪淺。他傳遞給我的一個思想就是：當談及芯片的時候，一定是先談場景，你談GPU，SoC以及各種各樣的芯片時一定是先看在他們的使用場景下去談。例如當時的藍牙芯片為什么會突然火起來，那是因為有了一個藍牙耳機這個殺手級的應用。現在的GPU為什么會火了起來，那是因為ChatGPT這個殺手級的應用和AI在多領域下的應用場景。在談及未來的哪種芯片會爆火，那一定是要在對應的殺手級的應用或者對應的場景下去談。我認為是我這篇文章的核心觀點。下面我在挑選的幾個熱門場景下的FPGA的應用，做一下分析，以及對未來FPGA的場景做一個展望。

超低延遲金融交易系統中的FPGA應用

在金融交易系統中，超低延遲是關鍵要求，尤其在高頻交易（HFT）中，延遲幾微秒或幾納秒之間的差距可能帶來巨大的利潤差異。為了實現這種極限性能，FPGA（現場可編程門陣列）已成為實現近乎光速的數據處理的核心技術。其核心思想是將傳統的軟件算法“燒錄”到硬件電路中，使得數據能夠繞過傳統操作系統和協議棧，極大地減少處理延遲。

MCU/CPU可能需要數十微秒到數毫秒的延遲，且無法避免操作系統調度、上下文切換等帶來的不可預測的延遲。FPGA處理延遲可以控制在幾百納秒以內。FPGA系統通過流水線結構和硬件并行處理的優勢，實現了比傳統MCU和CPU低得多的延遲，這對于高頻交易系統來說至關重要。

通過將交易算法“燒錄”到硬件中，FPGA能夠以幾乎無延遲的速度處理大量市場數據，極大提升交易決策的速度和精確度。結合高性能的FPGA型號和精心設計的核心模塊，可以在納秒級別內完成數據的解碼、訂單簿更新、交易策略執行和訂單生成，遠超傳統MCU/CPU架構。正因為如此，全球頂級的量化交易公司和金融機構投入大量資金開發基于FPGA的交易加速卡，以期在極為競爭的市場中占據有利地位。

在金融領域的殺手級應用基于FPGA的交易加速卡是一種專為高頻交易設計的硬件解決方案，其核心原理是利用FPGA的并行架構和硬件可編程特性，將行情解析、訂單簿管理、策略決策等關鍵算法固化為專用硬件電路，從而繞過傳統CPU操作系統和軟件協議棧的延遲。它通過高速接口（如萬兆以太網）直接處理網絡數據流，實現納秒級的行情處理與訂單生成延遲，并憑借其 deterministic（確定性）的時序性能，在極短時間內捕捉市場微小的價差機會，這是任何基于軟件的順序處理方案（如MCU或CPU）都無法比擬的終極速度優勢。在這里主流的芯片是： Xilinx UltraScale+系列，Xilinx Versal系列，Intel Agilex系列。

FPGA是現代軍事裝備的“硬件加速”核心與決勝基石

（美軍AIM-9X“響尾蛇”導彈的導引系統，圖片來源于網絡)

圖片中的Xilinx XC4VFX60-10FFG1152 FPGA（Virtex-4 FX系列）在AIM-9X“響尾蛇”導彈的導引系統中扮演關鍵角色，主要用于處理紅外成像數據和實時算法執行。這與AIM-9X的先進特性（如紅外成像導引頭、50G機動、越肩發射和“回頭看”能力）高度匹配。

FPGA在紅外成像導引頭中的核心作用實時圖像處理：FPGA可以并行處理大量像素數據，從紅外傳感器采集的熱圖像中提取特征（如目標輪廓、熱簽名），并運行算法過濾干擾（如太陽反射或誘餌彈）。這比傳統微處理器更快、更高效，因為FPGA支持硬件級加速，避免軟件瓶頸。其內置PowerPC處理器還能嵌入自定義軟件，實現圖像增強和多目標區分。目標跟蹤與機動控制：在50G過載下，FPGA計算導彈軌跡調整，結合datalink（數據鏈）接收飛機指令，實現越肩發射或反向攻擊。相比蘇式導彈大量使用晶體管（體積大、功耗高），FPGA集成化設計使電路更精簡，減少元件數量，提高抗震和極端環境可靠性（如高溫、高G力）。靈活更新：軍用設計強調“成熟、穩定、極端條件下可靠”，FPGA的可編程性允許通過軟件升級算法，而無需更換硬件。軍品不是比拼“最新概念和噱頭”，而是全壽命周期優化（制造、維護、貯存、使用）。例如，在越南、馬島或海灣戰爭中，AIM-9系列的迭代就依賴這種集成電路簡化，而非蘇式的大量晶體管導致的復雜維修。

在國防應用中，FPGA常用于高速數據處理，當ASIC（專用集成電路）產量低不劃算，或微處理器太慢時。這與AIM-9X的實戰需求匹配：50多國使用，強調任務成敗而非精密噱頭。相比蘇式，FPGA減少了維護風險（如表筆反接損傷），適合全壽命管理。

FPGA在軍事領域憑借其硬件級并行處理、納秒級確定性延遲和現場可編程的靈活性，成為導彈制導、電子戰、相控陣雷達等先進裝備的核心部件，通過直接硬件處理實現復雜信號處理與實時控制，其抗輻照特性和高可靠性完全滿足了軍事應用對極致性能、安全性與環境適應性的嚴苛要求，這是任何基于軟件順序執行的MCU都無法替代的。

FPGA釋放邊緣AI算力的可重構引擎

最近一位創業多年的校友聊天時，他在聊到機器人的運動能力不足，就像是缺少小腦和小腦不發達，這個比喻像一道閃電劃過，和我之前的想法不謀而合，現在的AI像是一個特別大頭的大頭兒子，主導語言部分的大腦太大，在CPU主導下的體系不斷擴大GPU的組成，這是在原來的大腦體系上加了很多和語言相關的腦部分，但是和運動部分的小腦確沒有跟上，這樣的體系下就是整體的AI機器是大頭的大頭兒子，運動所需的小腦幾乎沒有。在寫這篇文章的時候，我在想FPGA是否就是AI機器的小腦，在AI時代下的機器，需要按比例，按場景的需求下同樣擴大FPGA的占比和技術的迭代才是王道。

FPGA通過持續的技術創新和應用探索，在人工智能領域發揮著越來越重要的作用，為各種智能系統提供高效、可靠的計算平臺支撐，特別是在邊緣計算和實時處理場景中展現出不可替代的價值。

從生物學視角看，小腦通過并行處理神經信號實現無意識運動協調、時序控制和反射調節；相對應地，FPGA憑借硬件級并行架構、納秒級確定性延遲和動態可重構特性，完美承擔了智能機器中底層、高頻的實時處理任務。在自動駕駛領域，FPGA如同小腦般協調多傳感器數據融合，實現毫秒級避障決策；在工業機器人中，它精密控制運動關節，確保動作的流暢性與精準度。

相較于承擔高級決策的CPU（"大腦皮層"）和擅長大規模并行計算的GPU（"視覺皮層"），FPGA獨特的"反射弧"式處理機制不依賴操作系統調度，直接通過硬件邏輯實現傳感器融合和運動控制。其可編程性對應小腦的可塑性，能夠通過重新配置適應新的任務需求；而低功耗和高可靠性特性則完美契合生命系統中小腦持續運行的要求。這種架構使FPGA在"感知-決策-執行"閉環中扮演著不可替代的橋梁角色，既解放了主處理器的高級算力，又確保了關鍵任務的實時響應，成為智能機器實現自主行為的關鍵使能部件。

FPGA作為人工智能計算領域的關鍵加速平臺，憑借其硬件可重構特性和并行架構優勢，在AI加速中展現出獨特價值。其核心優勢體現在三個方面：一是通過硬件級并行架構實現指令級、數據級和任務級的多重優化，大幅提升神經網絡推理效率；二是卓越的能效表現，在ResNet-50等典型圖像分類任務中，INT8量化方案比同性能GPU節能40%以上；三是可編程I/O接口直接連接傳感器，顯著降低數據搬運開銷。

在硬件架構層面，現代FPGA采用創新的異構計算設計。以Xilinx Versal ACAP為例，集成了可編程邏輯單元、標量處理引擎、自適應引擎和智能引擎，支持INT4/INT8/FP16多種數據精度，單芯片算力超過100TOPS。其分布式存儲架構通過Block RAM和UltraRAM實現計算單元近端數據存儲，有效緩解"內存墻"問題，卷積運算數據復用率可達90%，同時支持DDR4/5和HBM2e等高速存儲接口。

在應用實踐方面，FPGA在計算機視覺領域表現突出。工業檢測中實現4K分辨率下每秒1000幀的處理速度，缺陷檢測精度達99.9%；智能交通系統可同時追蹤200個以上目標，延遲控制在3毫秒內，成為自動駕駛緊急避障的首選方案。邊緣AI推理通過模型量化和硬件感知訓練技術，將ResNet-50等模型壓縮至原大小的1/4同時保持98%以上準確率。聯邦學習場景中，FPGA的可重構特性支持加密算法和機器學習模型的快速切換，在醫療影像聯合分析中實現數據安全下的實時診斷。

開發工具鏈的完善進一步推動了FPGA應用。Xilinx Vitis平臺支持從C++/Python到硬件的全流程開發，英特爾OpenVINO在INT8量化方面表現優異。開源生態快速發展，FINN框架支持自動生成定制化數據流架構，HLS4ML工具實現TensorFlow/PyTorch模型到硬件的直接轉換，大幅降低開發門檻。

性能對比顯示，FPGA在1080p視頻流目標檢測任務中功耗僅為GPU的1/3，延遲降低一個數量級；在批量大小為1的推理場景中，能效比可達GPU的5倍以上。未來發展趨勢包括3D堆疊封裝、異構集成和光互連等技術，AMD賽靈思Versal ACAP和英特爾光學I/O FPGA產品將突破性能瓶頸。國產FPGA技術快速進步，紫光同創Logos系列和復旦微電子FM系列已實現28nm量產，正在開發16nm工藝產品，為國內AI產業提供重要硬件支撐。

國產FPGA開發

國產FPGA開發板市場已形成多層次、全場景的產品生態體系，全面覆蓋從初學者到工業級應用的不同需求。在入門級領域，以高云Tang Nano系列（價格低至79元）和正點原子新起點為代表的高性價比開發板，憑借完善的教程資源和豐富的接口配置，為初學者提供了理想的學習平臺。在項目開發層面，國產開發板展現出顯著的專業化分工特征：紫光同創盤古系列支持高速接口和工業控制應用；安路科技飛龍派創新性地集成NPU單元，提供0.4TOPS算力，專攻AI邊緣計算場景；中科億海微采用FPGA+RISC-V異構架構，在高精度信號處理領域表現突出；而ALINX和易靈思則提供全國產化解決方案，滿足航空航天、軍事等對供應鏈安全要求嚴格的領域需求。這些開發板普遍采用核心板+底板的模塊化設計，支持PCIe、千兆網、MIPI等高速接口，并通過持續優化的工具鏈（如Pango Design Suite）和對OpenHarmony等國產操作系統的適配，構建了日益完善的開發生態。隨著國產FPGA工藝持續向16nm邁進，異構集成架構不斷成熟，國產開發板正成為推動產業智能化升級、實現關鍵技術自主可控的重要硬件基石。

視頻處理開發板在淘寶等電商平臺上呈現出多元化且高度專業化的特點，能夠滿足從入門學習到工業級應用的不同需求。目前市場上的熱門開發板主要分為三大類型：首先是采用海思Hi3516/Hi3518等專用視頻處理芯片的開發板，這類板卡集成度高，內置H.264/H.265硬編碼器，配套SDK完善，適合網絡攝像頭、視頻監控等需要快速產品化的場景；其次是基于紫光同創Logos系列或Xilinx Spartan-7等FPGA的開發板，憑借其硬件可編程特性，支持多路視頻采集和自定義圖像算法處理，在工業視覺、醫療影像等對實時性要求高的領域表現突出；第三類是搭載全志H616或瑞芯微RK3568等高性能處理器的開發板，不僅具備強大的視頻編解碼能力，還能運行完整的Linux系統，適合智能顯示設備、視頻會議系統等應用。