很久沒有看FPGA了，本來想繼續學習HLS，就上Xilinx的網站看了看。結果發現了SDx 開發環境，很新的一個東西。由于我對這方面了解不多，本篇博文僅僅只是資料的整合和介紹。

Xilinx官網這樣解釋SDx：SDx? 是一種面向系統和軟件工程師的開發環境。?SDx 讓沒有 FPGA 專業知識的系統和軟件工程師也能通過使用高層次編程語言，來獲益于帶有業界標準處理器的可編程硬件的強大威力。SDAccel 是首個面向 OpenCL、C 和 C++進行架構優化的編譯器，并結合了#庫、開發板，可在FPGA上實現類似 CPU/GPU 的開發運行體驗 。

FPGA的結構，FPGA、GPU、CPU之間的優勢劣勢在我的FPGA學習之基本結構和高層次綜合（HLS）-簡介中略有涉及，網上也有大量的資料。簡單來說，FPGA是一種可編程的器件，采用HDL語言來編寫改變其結構。其全并行等特性使得FPGA有極強的計算能力。但FPGA開發是困難的，之前的集成開發環境是ISE，通常采用VHDL或Verilog HDL編寫代碼。HDL，即硬件描述語言，所以這個時候是和軟件工程師沒什么關系的（不知道這樣說對不對）。

?后來主推Vivado，有了HLS（高層次綜合），倒有幾份文檔是面向軟件工程師的，但具體怎么樣，我也不太清楚——我并沒有使用過Vivado。但毫無疑問的是，Vivado不是面向“軟件工程師”的。

由此看來，SDx開發平臺對Xilinx應該具有很大的意義。而SDAccel是其中最新的一個組成部分（另一個是SDNet，“軟”定義網絡），Xilinx的對SDAccel描述如下

2.FPGA計算
FPGA用于高效能計算，這個想法出項很長時間了。各大公司也進行了一些嘗試，下一代計算設備CPU/GPU/FPGA：FPGA規模商用還需時日中提到了FPGA、CPU、GPU和DSP之間的對比，大體結果是GPU性能最強而FPGA具有更高的性能功耗比。文中還提到了微軟利用FPGA對Bing數據中心進行加速的計劃，以及Baidu在這方面的研究。

關于微軟的項目，Microsoft, Baidu find speedier search results through specialized chips中有更詳細的介紹。這一項目中利用了Altera的FPGA，文中寫道Xilinx的V6系列FPGA曾經被嘗試使用并被放棄。

至于百度，Xilinx官方給出的背景資料中提到了Baidu的研究。總結來說，FGPA計算在功率受限下具有很高的性能，可以用在數據中心的加速中。在Machine Learning中，FPGA在實現深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）上有很好的表現。（百度采用Mid-range FPGAs，利用的是K7系列XC7K480T）

這一點點的優勢的背后是巨大的劣勢。首先，FPGA的計算能力不是最強的；其次，FPGA的開發環境不成熟，難度較大，時間周期長；其三，FPGA局限性大，支持性差。

3.SDAccel簡介
本節內容主要來自或參考于SDAccel背景資料

這份文檔的副標題是“Bringing The Best Performance/Watt to the Data Center”，也就是說這是對于功率受限的數據中心提出的，另一份白皮書中提到是“Tomorrow’s Data Center”這是其自身的定位。圖中可以看出FPGA極高的效能比

文中指出開發者希望數據中心有以下幾個特性：
1、高效能
2、完整的軟件開發環境
3、利于升級的設計

然而這些正是SDAccel所能帶給我們的，關于SDAccel有這樣一則新聞賽靈思推出針對OpenCL、 C和 C++的SDAccel開發環境。SDAccel設計思路如下圖，它強調的是“FPGA 上類似GPU/GPU的開發體驗”。

背景資料中僅對SDAccel特性做了簡要說明。

開發體驗：CPU/GPU開發者可以通過重用或維護OpenCL，C，C++代碼輕易將應用程序遷移到FPGA上。SDAccel報還一些基本的庫（OpenCL built-ins, DSP, Video, and linear algebra libraries），同時Auviz還提供了OpenCV和BLAS。程序調試成型之前并不需要FPGA參與，之后需要進行RTL仿真

升級：SDAccel可以實現即時的硬件動態重配，FPGA硬件可復用，因此應用可以平滑的升級。

性能和總結：SDAccel生成的代碼在某些方面甚至超過了手工編寫的HDL code，和其他編譯器相比較更是有巨大優勢。

背景資料中并沒有提供更多的信息，總結起來就是——Xilinx說他的產品很好。

4.其他
25倍說得很模糊，單詞用的是“表現”。本文的標題取自Xilinx，如果從GFLOPs衡量的話，Xilinx官網給出了下面一個圖（高性能計算應用）。圖中采用K10進行對比，最新的K80在保持K10功耗下，計算能力大概變成了原來的兩倍。Virtex7差不多是最新的 FPGA（20nm），因此FPGA相對于GPU的優勢并不明顯。

就僅有的資料而言，Xilinx對其作出了很多限制（譬如數據中心，功耗限制），無疑在這些方面FPGA有很大的優勢。但前景到底如何呢？