基于FPGA的可重构计算技术及其应用

可重构计算技术概述

      随着20世纪80年代中期Xilinx公司推出其第一款现场可编程门阵列(FPGA)以来,另一种实现手段——可重构计算技术逐渐受到人们的重视,因为它能够提供硬件功能的效率和软件的可编程性,随着可编程器件容量根据摩尔定律的不断增大和自动设计技术的发展,可重构技术正迅速地成熟起来。

      可重构概念最早由美国加利福尼亚大学的 Gerald Estrin在2O世纪60年代末提出．由于当时实现技术尚不完善，Estrin研制的可重构系统只是理论设计的粗略近似．直到1975年，Merlin和Back将重构技术应用于配电网，才得以与实际系统相结合，并显示出其对系统性能的优化和维护上的优势．此后，越来越多的研究者对重构技术进行了不断探索，得出了很多宝贵结论，并将该技术推广应用于很多领域．进入20世纪90年代，随着微电子技术的发展，特别是可编程逻辑器件(PLD)的出现，以及电子设计自动化(EDA)技术的发展，基于具有可重构能力的芯片FPGA的硬件可重构研究就成为新的研究热点。

      可重构处理技术是一种全新的信息处理方法，对提高电子信息系统的实时处理能力、自适应能力、可靠性、降低硬件系统的规模和功耗具有重大的理论和实际意义。可重构技术按照其实现原理可分为静态重构和动态重构两种．如果重构必须在中断程序的情况下运行，称其为静态重构；如果重构过程可与程序执行同时进行，则称其为动态重构．在实际应用中，静态重构常与动态重构一起混合使用：静态重构产生一个系统运行的初始配置和方案；在系统运行过程中，动态重构根据系统的对象的运行状况和环境的变化产生一个优化的配置或方案。

可重构技术的应用

      随着可重构计算技术逐渐成为研究热点，它也从一开始仅在军事、航天领域应用逐渐扩展到民用汽车电子领域的应用。

      澳大利亚科学卫星FedSat号（2002年12月发射升空）率先将可重构计算技术运用于航天领域。这颗卫星中采用的可重构器件（Xilinx公司的FPGA）是卫星高性能计算有效负载的关键器件。可重构计算技术的采用使卫星无须返回地面即可改变内部电子线路，从而节省了大量的研发时间与成本。据报道，2003年时这颗卫星的一个方向传感器出现了由振动导致的异常，科学家们通过发送代码补丁的方法便完成了传感器控制算法的更新，使FedSat号得以正常运行。

      在军事领域，可重构计算技术的应用要更早一些。美国在50年代末就开始了可重构计算在导弹防御(BMD)中的应用研究并一直延续至今。而美军空军的“宝石柱”（Pave Pillar）计划使航空电子综合系统具有较好的重构能力，并已成功地应用在F－22军用飞机上。另一方面，与其他许多优秀的技术相同，可重构计算技术的应用也将逐渐由军事、航天等领域向民用领域过渡。这是由其自身优势和半导体技术的不断发展所决定的。在民用电子领域中，汽车电子以其特殊性给了可重构计算技术更多的表现机会，因此，汽车电子很有可能成为可重构计算技术进入民用领域的突破口。

Xilinx公司的实现动态可重构的FPGA

      基于FPGA的可重构技术，就是利用FPGA可以多次重复编程配置的特点，通过时分复用的方式利用FPGA内部的逻辑资源，使在时间上离散的逻辑电路功能模块能在同一FPGA中顺序实现。

      Xilinx公司FPGA是基于SRAM工艺的，有人在尝试用较小规模的FPGA芯片来实现更大规模的数字时序系统时，发现常规的SRAM的FPGA只能实现静态系统重构。这是因为该芯片功能的重新配置大约需要数毫秒到数十毫秒量级的时间；而在重新配置数据的过程中，旧的逻辑功能失去，新的逻辑功能尚未建立，电路逻辑在时间轴上断裂，系统功能无法动态连接。但是，要实现高速的动态重构，要求芯片功能的重新配置时间缩短到纳秒量级，这就需要对FPGA的结构进行革新——实现FPGA的动态重构。

      Xilinx公司的FPGA产品中支持模块化动态部分重构的器件族有Virtex/-II/-E和Virtex-II Pro、Virtex-IV。Virtex-E系列产品的主要特点是：拥有 320万个系统门；832k位的真双端口内部块状RAM；8个DLL并支持超过20种不同的信号标准，包括LVDS、Bus LVDS以及LVPECL；采用0.18um工艺制造，在单个器件上实现了2.1亿个晶体管的密度。Virtex II PRO作为第一个平台级FPGA能够实现超高带宽的系统级芯片设计，它具有所有ASIC的优点，又保留可编程逻辑器件所有的灵活性和低开发成本。它使得在有线和无线网络、存储系统、专业广播、嵌入系统和数字信号处理系统等领域特有的高性能可编程系统成为可能。Virtex-IV系列产品，采用90nm工艺，500MHz频率，获得1GFlops的性能需要的功耗仅为0.05-0.32W。可见可重构计算技术在芯片的性能、计算密度、功耗与成本方面具有巨大的优势。