以下文章來源于OpenFPGA，作者碎碎思

FPGA 允許在單個芯片中實現大量數字邏輯，其運行速度相對較高，并且只需很少或不需要在 CPU 內核上運行的傳統順序程序即可完成其工作。

這種數字邏輯可以實現任何東西，從簡單的UART到由數十個CPU內核組成的架構，每個CPU內核都運行自己的小程序，并在共享任務上相互通信。或者，它可以是幾組不同的邏輯在處理完全獨立的任務，這些任務彼此之間可以沒有關系。

1、數字邏輯實現

基本上，FPGA 允許放置下圖中所有這些較小的黑色芯片：

只需 1 個芯片，就可以立即使用新設計以任何想要的方式重新連接所有這些芯片。誠然，設計過程是......比較困難！

FPGA 擅長同時執行多項任務，可以將該功能實現為單獨的數字邏輯，從最簡單的組合邏輯一直到復雜的 CPU 處理器。除了邏輯元件的數量和它們之間的互連之外，幾乎沒有什么限制。

2、高速率高帶寬數據處理

一個典型的例子：

FPGA 的一個典型示例是與圖像傳感器的接口：

看到頂部和底部有多達 32 個 LVDS 串行輸出。

LVDS信號是串行數據的一對差分線（用于獲得高速和抗噪性）。圖像數據將從每個LVDS對中輸出。

這種高速串行輸出數據的原因是為了讓整個圖像盡快從傳感器中取出，并進入后續處理階段（可能在FPGA中）。完成此操作的速度越快，幀速率就越高。如果想要一個能夠達到 120fps 幀速率的運動相機，那么就需要將整個幀數據輸出 - 在以 18 位分辨率模式運行時，此傳感器為單幀數據量為 12 MB - 每秒 120 幀，超過 2 GBytes/s 的數據量！

實現這一目標的一種方法是使用大量LVDS輸出，并將每個輸出分配給幀的特定部分。這基本上是“分而治之”。

問題在于，接收數據后需要重組這些LVDS數據，組成一個圖像傳感器的一幀數據。唯一可行的方法是在硬件中實現，因為：（a）沒有微控制器/處理器具有那么多串行LVDS，（b）即使有，處理負擔也會很大，并且可能永遠無法達到所需的幀速率。

這只是使用FPGA的一個“經典”示例，它將來自每個LVDS輸入的所有數據重新組合到圖像的單個相干幀中。然而，它并沒有就此結束。后續的ISP處理等操作都可以在同一個FPGA中進行。

3、保證時間精確控制

FPGA的另一個重要用途：在需要“保證”響應的情況下，或者需要確定地滿足“硬”時序約束。實時控制系統的挑戰之一是保證實際上能夠滿足這些時間限制。

在大多數通過微處理器/微控制器上的順序編程實現的非平凡的控制系統中，有時主要“應用程序”會被中斷，要么是切換到其他輔助任務，要么是處理 I/O 中斷，尤其是需要大量計算資源且自身具有時序限制的現代通信協議。由于所有這些其他任務和職責都在爭奪 CPU 時間，嵌入式系統開發人員已經提出了幾種技術來應對這些挑戰，但是順序編程系統可以實現的功能是有限的。

FPGA 是專用電路、狀態機以及控制和數據流“編程”的絕佳解決方案，精度低至納秒級，幾乎沒有系統“錯過”事件或不符合設計時序約束的風險。

一個常見示例是通過多相電機或橋式整流器進行相位控制或PWM控制，或使用H橋晶體管驅動器配置時進行的。

在這些場景中，不僅可以以數十kHz甚至高達MHz的速度開關電源，而且還可能根據其他控制信號調制PWM - 可能是一組3個正弦波，用于三相對準，在這種情況下，需要相對PWM時序的精細分辨率。

在FPGA中實現這種控制可以滿足非常精細的時序約束。

4、其他

FPGA 還有無數其他用途。

就在我常用的一種工具-Saleae邏輯分析儀：

Xilinx Spartan 6 FPGA 執行所有高速工作，捕獲其數字輸入的時間序列狀態，然后通過 USB 將其發送到PC。通過在 PC 上的分析來查找自己的數字電路設計中的錯誤。

數據中心：

在過去的幾年里，微軟、亞馬遜和谷歌在云服務器基礎設施中使用FPGA引起了很多關注，其中每個服務器都有一個FPGA，允許一些傳統上通過線性編程完成的計算任務，在專用的定制FPGA數字邏輯中完成。

這使得服務器可以相對快速且輕松地重新配置，以便針對在其上運行的特定應用程序進行優化。這些應用程序可以是加密計算，或是OpenCV視覺算法，或是AI/ML推理，或是復雜的網絡數據包過濾，或者其他我們不知道的操作！

IC設計：

最后，FPGA 通常被用作原型設計的一種方式，該設計最終將被“鎖定”到自己的IC芯片設計中。

本文轉載自OpenFPGA公眾號