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楼主: lcytms

FPGA名师讲堂之 至芯科技带你领略FPGA(2017.6.20李凡老师)课程回顾

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 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 13:53:59 | 显示全部楼层
50
        在2000年之前,像美国的一些企业,都大量启用了一些有编程经验的、很少硬件背景的工程师,来做EDA的设计。
        经典的米德体系下面,引入了行为,曾经使业界欢欣鼓舞。
        因为行为带来了效率的极大提升。
        以往我们硬件工程师,要设计一个电路,不仅要描述what to do,还要描述how to do。
        要用逻辑门来描述how to do,逻辑门是如何来搭建的?
        有了行为语句以后,行为是用人类的观点,如果怎么样,电路该怎么样。
        发生了什么事情,电路该如何处理?
        用这样的语言来描述。
        具体如何实现,交给计算机。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 13:55:52 | 显示全部楼层
51
        当做这种行为描述的时候,显然是程序员轻车熟路的事情。
        但是很快就发生了问题。这些很少硬件背景的工程师,来写EDA的时候呢,就发生了综合效率低下、甚至不可综合,很快美国的高校就提出了综合友好。
        面向综合、综合友好成为现代EDA必须要掌握的一个技能,以至于当你写这段代码,特别写行为代码的时候,什么样的行为会得到什么样的电路,你需要什么样的电路,这些都必须有相关的背景知识。
        2000年以后,一个现代的EDA工程师,你要写好HDL语言,你必须要有硬件背景。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 13:56:47 | 显示全部楼层
52
        没有硬件背景,完全是站在软件行为的观点上,是不可能完成现在的大任的。
        这三部曲你一定要有,这三部曲纯软件工程师不可能完全获得。
        写模块的过程中,当然可以引用HDL语言,可以引用经典的米德体系,数据流、行为、结构化来写。
        写完后,你得到了这段抽象的电路模型。
        你不急着下板,不急着做硬件,直接在电脑上,我就可以验证它。
        首先我可以验证它的功能,为它写一段testbench。
        Testbench本身也是一段抽象的平台,将我需要的待测试的抽象电路模型置入其中,通常标识为dut,为它的输入加以激励。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 13:57:23 | 显示全部楼层
53
        比实际的平台灵活得多、方便得多。
        通过仿真的方式来观测这个所写的平台是否有缺陷,如果发生了问题,很简单,只要在代码上修改即可。
        比原本的硬件用飞线或者重新画板,效率要高多了。
        过了RTL的这个验证之后,我们还可以进一步过它的后仿。
        在已经确定了门级网表的情况之下,就可以精确地知道所有的延时。
        有了延时之后,我们就不仅可以知道,电路输入发生了什么,输出发生了什么?
        我们还可以知道,电路输入发生了什么,输出何时发生什么?
        这个何时决定了电路的工作速度。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 13:59:46 | 显示全部楼层
54
        由此我们可以进行后仿,进行速度的验证。
        有问题,则进行迭代。之后进入这张图的右侧,是一个有实际硬件支持的验证过程。
        进入后摩尔时期以后,我们也可以说,嵌入式走入了它的终结。
        为什么这么说?
        今天仍然有很多的同学、很多的企业提出这样的问题,我们解决问题的方案,我究竟是用单片机、ARM、DSP,还是用FPGA来解决?
        为什么要用FPGA?
        这里就不得不说到,后摩尔周期,嵌入式的终结。
        嵌入式进入现代以后,它进入终结时代了。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 14:02:24 | 显示全部楼层
55
        我们讲图灵机和自动机的区别,就在这。
        我们今天讲有限自动机,就是由FPGA实现的有限自动机,很多方面体现在加速器,Accelerator,或者是片上系统,SoC。
        有很多方案,有很多核。
        它在提出了很长时间之后,甚至根本就没有ASIC芯片的支持。
        这个时候你的嵌入怎么做?
        一个芯片能解决一个问题的时代,可能已经一去不复返了。
        比方说ARM,像HDMI,类似的例子,像英国的ARM公司,他们给出ARM解决方案以后,从来不出ARM芯片,他们只是一个core。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 14:05:55 | 显示全部楼层
56
        你可以把这段核拿去用,如何来用到这段核呢?
        当然要FPGA,当然要ASIC,当然要芯片级的解决方案。
        所以说芯片级的解决方案,代表了这个世界的未来。
        最近日本IT企业的调查里面,语言系统就业的第一位,是Verilog。
        美国硅谷的就业方向指南里面,也一再提出来,就是EDA的方向。
        芯片级解决的方向,要比嵌入式要好得多。
        代表了这个世界的未来,代表了这个世界的转折。
        特别是人工智能时代的到来,来决定了图灵机是否是一个生物神经系统。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 14:10:32 | 显示全部楼层
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        根据图灵测试的概念,在幕布后面由机器和人回答问题,而测试者是由人来决定背后回答问题的是机器还是人。
        我们知道,一个ARM,一个单片机,哪怕是我们最新的苹果手机,它都不能回答这个问题。
        比方说,我们现在看到的一些人工智能的电视节目,设想如果让计算机自由回答问题的话,计算机的检索判断能力,根据图灵测试,幕布后面的回答者,幕布前面的判断,一定是有差距的。
        也就是说图灵测试不能过现代的机器。
        这几乎成为一个共识。
        但是呢,这件事情有一个转折。

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 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 14:11:54 | 显示全部楼层
58
        2010年的美国的Watson这台机器,这个是震撼世界的一件事情。
        当然今天我们也看到阿尔法狗大战柯洁类似的新闻报道。
        甚至有人认为计算机一定比人类强。
        这个里面有一个非常重要的问题,效率的问题,虽然站在这个角度上,比方说像站在Watson这个危险边际的角度上,柯洁和阿尔法狗对战的平台上,那个问题是唯一的,柯洁只有围棋本身,Watson只有问题本身。
 楼主| lcytms 发表于 2017-7-15 14:13:06 | 显示全部楼层
59
        如果是由人随意地提出问题,像图灵测试所定义的那样,是由n个人任意地发出问题,那么这个时候机器是否能够正确地回答呢?
        这个回答应该来讲是肯定的,得不到正确的回答。
        因为机器是按照既定的方式来运行的。
        比方说2010年的Watson,它使用了90台IBM的服务器,包含了360个IBM的Power7处理器。


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