和MCU等控制芯片相比，FPGA有哪些獨特優勢？

我認為FPGA的主要優勢有很多，但我認為排名前三的優勢分別是：靈活的輸入/輸出，確定性，低時延。

比如說對于機器人技術，現在有很多工廠完全由機器人來操作，而且一個機器人必須與另一個機器人一起工作。當多個機器人在流水線上相互協作時，低時延和確定性就非常重要，從而確保整個工作流程穩定高效的向前推進。如果每個機器人的工作方式不固定、響應時間很隨機，那整個產線就要出大問題。

MCU也經常用于電機控制和驅動系統，而且我認為對于單軸或雙軸電機控制驅動系統來說，它們工作得非常好。但是現在的情況是，越來越多的MCU需要控制四軸、六軸、八軸。隨著控制軸數的增加，性能、時延和確定性都會被稀釋。隨著你添加更多的控制回路，你就會削弱該處理器的性能。

所以如果將其與基于FPGA的方法進行對比，FPGA的每個控制回路都是獨立的，而且可以并行完成。所以一個控制回路的影響不會對其他控制回路產生影響，你可以完全獨立地操作，這種并行性會極大提升整個系統的性能。

什么是Kria，它和傳統FPGA有什么區別？

AMD剛剛推出了Kria KD240驅動器入門套件和Kria K24 SOM。K24 SOM 大約只有信用卡的一半大小，但性能非常強大。它的核心其實就是一個FPGA SoC，配備了四核心ARM處理器，此外還有必要的外設，內存包括DRAM和閃存，也集成了很多安全功能 —— 全部裝在這樣一個非常小的板卡中。

除了尺寸小之外，它的功耗也相對較低，只需要2.5瓦到5瓦。因此，它非常適合許多不同的工業應用。同樣重要的是，它不是我們產品組合中唯一的SOM。我們還有一個叫做K26的大哥級別的產品，它的尺寸和一個完整的信用卡差不多，性能也會更高。K24更適用于像電機控制、DSP密集型應用之類的場景，而K26更強大一些，可以進行人工智能等其他方面的應用。

系統模塊SOM的好處有哪些？

我們有三個SOM（系統模塊）的入門套件，分別是電機控制驅動器入門套件（ KD240 ）、機器人入門套件（ KR260 ）和視覺AI入門套件（ KV260 ）。這些入門套件的核心板卡大致和我的手掌大小相當。

這些入門套件主要的定位是原型設計平臺，開發者可以先在這些套件上進行開發，然后無縫移植到實際的工業場景中。當他們進行自己的量產部署時，他們會創建自己的定制載卡。然后把Kria主板插入他們自己的定制載卡中，這樣就可以直接構建、部署和投入量產了。

我們之所以使用SOM的方式，是因為很難預測所有不同客戶的各種需求。有人可能需要以太網，有人需要USB，有人需要相機接口，等等。所以他們可以開發一個非常簡單的載卡，然后使用我們的可編程的 I/O 進行連接。

系統模塊這個概念的最大優點在于你可以隨意更換載卡，也就是說，這基本上將FPGA和實際應用解耦了。它真正為生產和部署而設計，你不需要經歷復雜繁瑣的板卡移植階段，因為你的應用在評估板上已經完美運行了，這是一種更無縫的過渡。

回到KD240驅動器入門套件，它主要用于電機控制驅動應用。當前，電機無處不在，從電動車到地鐵、電梯或扶梯，包括火車本身，都有電機。在建筑的供暖和空調中也有電機。

既然電機有這么多應用，我們想做的是提供一個專注于該應用的入門開發套件，有你需要的所有連接，可以直接插入一些無刷直流電機，從而讓人們能夠非常容易地原型化他們的電機控制算法。

Kria如何幫助軟件工程師開發FPGA？

就FPGA的整個生態系統而言，人們經常抱怨的主要痛點是編程非常困難。許多開發者們覺得FPGA的確提供了很多價值，但他們不知道如何獲取和設計它，因為他們可能沒有在這個領域接受過正式培訓。所以對于Kria，我們試圖從整體上考慮如何盡可能地讓非傳統用戶使用起來更容易。所以我們支持許多不同的設計流程，從Python到MATLAB再到ROS 2等等。

我們還有一個應用商店，人們可以下載應用并運行，然后他們可以拿這個設計并對其進行修改以適應他們的需求。商店里的應用既有軟件、也有硬件，還有一些應用可能是兩者的混合體，但所有的應用都是容器化的，它們支持并在Ubuntu Linux上運行，你可以去應用商店直接從目標硬件上下載，所以你甚至不需要一臺筆記本電腦或個人電腦——只需要連接你的評估板或入門套件到互聯網上，它會自動下載剩下的部分。

此外，商店里也有硬件加速IP，比如圖像信號處理鏈、深度學習處理單元等都是通過硬件實現的，然后你也可以為應用編寫軟件。

我們也支持非常傳統的FPGA開發流程，所以如果你愿意，你可以控制每一個查找表、每一個寄存器、每一個 I/O 。SOM對于我們來說是一個長期的項目，所以我們會努力維護好，盡可能幫助開發者更加高效的開發。

FPGA在傳統應用領域還有哪些優勢？

總的來說，FPGA在許多不同的應用中都有使用，比如在工業通信中。我舉一個例子，工業網絡中有很多不同的標準，或許你或你的讀者聽說過EtherCAT或PROFINET等工業通信標準——目前世界大約有40到50種不同標準。對于一個固定功能的芯片來說，要支持所有這40到50種標準是非常困難的。這幾乎成為了供應鏈的噩夢，因為他們必須保留所有這些不同版本的庫存。

但是，對于像FPGA這樣的可編程設備，或者我們的自適應SoC，就可以根據客戶的要求對設備進行編程，以支持任何網絡標準。因此，它不僅解決了技術上的挑戰，還解決了業務上的挑戰，不需要保留所有這些不同版本的庫存，特別是在像工業市場這樣的碎片化市場中。

除了靈活性，基于 FPGA 的解決方案通常性能也更好。你可以將一些處理器的工作轉移到硬件中，從而獲得并行處理的優勢。此外，功耗通常也會更好，因為系統可以以更低的頻率運行。

其實一個大的選擇原則是，如果市場上有符合您需求的固定功能芯片，那可能這種專用芯片會更適合，因為它專為該功能而設計。但在很多情況下，某種應用要么因為沒有適合它的好芯片，要么就像我們剛剛討論的工業網絡一樣，需要靈活性。而這才能發揮出FPGA真正的價值。

AI如何改變FPGA？

目前AMD所有最新的7納米器件都可以支持AI引擎。作為AMD的一部分，我們已經宣布將在一些x86處理器（如Ryzen）中加入人工智能引擎。所以，人工智能引擎不再僅僅是FPGA獨享的技術，而會變成一種通用IP，既可以提供一個不會變化的硬件塊，又可以在其周圍增加一點可編程性，以適應不斷變化的需求。

收購賽靈思之后，AMD 已經成為一家擁有廣泛的 CPU、GPU、FPGA和自適應SoC產品組合的公司。我們提供了這些不同的技術供大家選擇。對我們來說，重點是為開發人員提供多種異構方案，以便他們可以選擇適合其任務的合適的引擎。因此，未來我們將深入挖掘我們的技術庫，并利用所有這些技術的優點，提供定制化的解決方案。

審核編輯：劉清