FPGA

Недавно вышел бесплатный онлайн-курс в трех частях под названием «Как работают создатели умных наночипов» (1, 2, 3). Он предназначен для профориентации школьников и отличается максимальной конкретностью: вот так выглядит распределение работы в команде проектирования микросхемы, вот на таких концепциях проектирования на уровне регистровых передач построена разработка, и вот такие алгоритмы используются для определения, на сколько мегагерц будет работать проектируемый процессор для компьютера или автомобильной электроники.

Кроме теоретической профориентации, курс можно использовать для отбора школьников на практические летние школы по ПЛИС-ам и проектированию процессоров. Такая школа планируется в этом году в Зеленограде, ее прототип был опробован на Летней школе юных программистов в Новосибирске и на Неделе электроники для школьников в Киеве в позапрошлом году. Можно также попробовать сделать хакатон по аппаратно-реализуемым нейросетям и аппаратной реализации игр с выводом на VGA дисплей (об этом дальше в посте).

В продолжение к первой статье, хочу на примере показать вариант работы с FPGA (ПЛИС) на python. В данной статье затрону подробнее аспект тестирования. Если фреймворк MyHDL позволяет людям, работающим на python, используя знакомый синтаксис и экосистему, заглянуть в мир FPGA, то опытным разработчикам ПЛИС смысл использования python не ясен. Парадигмы описания аппаратуры для MyHDL и Verilog похожи, а выбор в пользу определенного языка вопрос привычки и вкуса. За Verilog/VHDL выступает то, что на этих языках давно пишут прошивки, и по факту они являются стандартными для описания цифровой аппаратуры. Python, как новичок в этой сфере, может конкурировать в области написания тестового окружения. Значительную часть времени у FPGA разработчика занимает тестирование своих дизайнов. Далее я хочу на примере продемонстрировать как это делается в python с MyHDL.

Допустим, есть задача описать на ПЛИС некое устройство, работающее с памятью. Для простоты возьму память, общающуюся с другими устройствами через параллельный интерфейс (а не через последовательный, например I2C). Такие микросхемы не всегда бывают практичны в виду того, что для работы с ними требуется много пинов, с другой стороны обеспечивается более быстрый и упрощенный обмен информации. Например отечественная 1645РУ1У и ее аналоги.

В полном соответствии с тематикой выставки Mobile World Congress 2019, проходящей в эти дни в Барселоне, компания Intel представила на ней целый ряд новинок, предназначенных для телекоммуникационной отрасли. Хотим обратить внимание на одну из них; она достаточно специфична и не будет использоваться широко, но, с другой стороны, отражает текущие тенденции в области сетевых устройств. Речь идет о Intel PAC N3000 — первом специализированном FPGA ускорителе Intel для задач сетевой виртуализации.

Технология FPGA (ПЛИС) в настоящее время обретает большую популярность. Растёт количество сфер применения: помимо обработки цифровых сигналов, FPGA используются для ускорения машинного обучения, в blockchain технологиях, обработке видео и в IoT.

Данная технология имеет один существенный минус: для программирования используются довольно сложные и специфичные языки описания цифровой аппаратуры Verilog и VHDL. Это осложняет вхождение новичка в FPGA и для работодателя найти специалиста с этими специфичными знаниями на рынке труда сложно. С другой стороны популярный высокоуровневый язык программирования Python с фреймворком MyHDL делают программирование FPGA простым и приятным. Тем более людей знающих Python на порядок больше специалистов владеющих Verilog/VHDL. Серией статей я хочу показать как легко и просто войти в область FPGA зная Python и начать делать настоящие сложные FPGA проекты на этом языке. Отмечу, что на ПЛИС python непосредственно не исполняется, а является инструментом для генерации прошивки.

Сразу хочу оговориться, что эта статья не только подразумевает пассивное чтение, но и приглашает всех желающих присоединяться к разработке. Системные программисты, разработчики железа, сетевые и DevOps инженеры — добро пожаловать.

Поскольку проект идет на стыке сетевых технологий и хардварного дизайна, давайте разделим наш разговор на три части — так будет проще адаптировать информацию под ту или иную аудиторию читателей.

Определим первую часть как вводную. Здесь мы поговорим о хардварном инкапсуляторе ethernet-трафика, созданном на FPGA, обсудим его основные функции, архитектурные особенности и преимущества по сравнению с программными решениями.

Вторая часть, назовем ее «сетевой», будет более интересна для разработчиков железа, желающих ознакомиться с сетевыми технологиями поближе. Она будет посвящена тому, какую роль «Etherblade.net» может занять в сетях операторов связи. Так же разговор пойдет о концепции SDN (software defined networking) и о том, как открытое сетевое железо может дополнять решения больших вендоров, таких как «Cisco» и «Juniper», и даже конкурировать с ними.

И третья часть — «хардварная», которая скорее заинтересует сетевых инженеров, желающих приобщиться к аппаратному дизайну и начать разрабатывать сетевые устройства самостоятельно. В ней мы подробно рассмотрим FPGA-workflow, «союз софта и железа», FPGA-платы, среды разработки и другие моменты, рассказывающие о том, как подключиться к участию в проекте «EtherBlade.net».
Итак, поехали!

Update. Видео выступлений выложены на YouTube:
1) про быстрые платы с FPGA
2) про 10G на Cyclone 10 GX


Более 15 лет мы разрабатываем устройства на FPGA и переносим сложные и разные алгоритмы в FPGA, а площадки для офф-лайн общения в России найти не смогли. Поэтому решили, что надо развивать направление самостоятельно: для начала организуем встречу в Санкт-Петербурге в «митап»-формате для разработчиков FPGA и интересующихся этой тематикой.

Собираемся для неформального общения 29 января в 19:00. Событие называется «Байки FPGA-шников». Будет пара докладов про то, с чем пришлось столкнуться в 2018 году в процессе разработки, разговоры на около-FPGA'шные темы и кофе-плюшки-пицца.

Подробности по ссылке (там же адрес и регистрация).

Этот факт вводит в ступор начинающего разработчика, имевшего ранее дело с микроконтроллерами. С другой стороны такое поведение является нормальным, так как ПЛИС — набор гибко конфигурируемых логических ячеек и в простом случае на борту нет памяти где бы эту конфигурацию можно было хранить. Решением является запись конфигурации во внешнюю память и автоматическая загрузка её при подаче питания. Процесс описан в официальном документе AN 370. Также предлагаю посмотреть мой вариант иллюстрации этого процесса.

С 7 по 9 ноября в Институте космических и информационных технологий Сибирского федерального университета прошла I Зимняя школа «Цифровые встраиваемые системы». Участниками школы были студенты и аспиранты СФУ.

В статье описан очередной примитивный процессор и ассемблер для него.
Вместо обычных RISC/СISC, процессор не обладает набором инструкций как таковым, есть только единственная инструкция копирования.

Подобные процессоры есть у Maxim серия MAXQ.

Вчера мне пришло письмо от десятиклассницы из Сибири, которая хочет стать разработчицей микропроцессоров. Она уже получила некоторый результат в этой области — добавила инструкцию умножения в простейший процессор schoolMIPS, синтезировала его для ПЛИС Intel FPGA MAX10, определила максимальную частоту и повышение производительности простых программ. Все это она сначала делала в деревне Бурмистрово Новосибирской Области, а потом на конференции в Томске.

Теперь Даша Криворучко (так зовут десятиклассницу) переехала жить в московский интернат и спрашивает у меня, чего бы ей еще спроектировать. Я думаю, что на этом этапе карьеры ей стоит спроектировать аппаратный ускоритель нейросетей на основе систолического массива для умножения матриц. Использовать язык описания аппаратуры Verilog и ПЛИС Intel FPGA, но не дешевенький MAX10, а что-нибудь подороже, чтобы вместить большой систолический массив.

После этого сравнить производительность аппаратного решения с программой, работающей на процессоре schoolMIPS, а также с программой на Питоне, работающей на десктопном компьютере. В качестве тестового примера использовать распознавание цифр с небольшой матрицы.