新的机遇！为什么要选FPGA？

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    在工业4.0的大部分应用场景中，对于边缘智能的硬件加速提出了新的需求，要求更低延迟的数据处理能力。另一方面，新设备需要具有可重新编程的能力，以应对标准或者协议的演变。此外，智能工厂的建立离不开大数据处理及AI技术的应用，这些要求促使智能工厂使用的SOC必须引进新的架构。

  具有优秀数据处理、加速功能的FPGA成为智能工厂新的选择。FPGA，是一种数字芯片，翻译过来又叫可编程逻辑器件，其内部主要由IOB（输入输出模块）、CLB（可配置逻辑模块）、时钟管理模块、嵌入式块ARM、丰富的布线资源等部分组成。

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FPGA器件内部结构图

    可以看到，FPGA内部连线可以将最小的逻辑单元连接成更大的逻辑功能单元，由IOB连接完成信号的输入输出。它与CPU、GPU、DSP等处理器工作方式有着本质不同，它不需要通过获取指令、解码指令等繁琐步骤工作，而是在芯片内部通过真值表作为器件画电路图，所以它的本质属于硬件开发。

   另外，FPGA最大的特点就是可重复编程、并行计算能力强，灵活性上高于专用芯片ASIC，性能和实时处理能力优于CPU，但编译难度较高，应用开发门槛偏高，并不适合大规模应用（详细对比如下图）。

   由于FPGA能根据新的版本进行方便的再编程，并可进行现场再编程，所以它对周期更长的工业产品也非常有利。有业者指出：“FPGA工艺不需要最低预订数量，寿命更长，这是令其独树一帜的重要原因。许多采用ASIC产品设计五年之久的工业客户现在都用FPGA来代替ASIC。”

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此外，据一位下游应用端的工程师表示，FPGA在工业控制领域有着不可替代的作用，特别是涉及到一些运动控制算法，及图像识别算法。

五大场景！FPGA迎来新发展

在加速转型的工业领域，FPGA大有取代ASIC的趋势，提供更灵活的解决方案，特别是在工业通讯、电机控制、机器视觉、边缘计算、工业机器人等应用场景。

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传统的工业通信，主要考虑小范围内的设备连接层数据传输与交换，各工业以太网之间的传输协议并不相同，无法完全兼容。工业物联网与外界通信不同，它是一个非常封闭的网络，对数据的实时性、可确定性、安全性及可靠性等有非常严格的要求。工业4.0时代，则要求所有的传输协议相同。

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     而在工业转型的过程中，FPGA或将成为产业快速发展的迭代手段。在这个过程中，不同通信协议标准还会共存很久，各设备之间的数据转换需要一个非常灵活的转换介质，FPGA将有望成为首选目标。

     当前，电机控制的发展越来越趋于多样化、复杂化，FPGA芯片固有的可编程性和并行处理能力十分适合高端产品的电机控制，尤其是工业领域。FPGA以硬件方式进行并行处理，并不占用CPU资源，可以促使系统性能达到最大化。目前很多FPGA厂商会将一些优化算法整合到FPGA中，可以基于FPGA器件，通过一个平台实现多个电机控制，极大程度的提高了能源的利用效率。

   在机器视觉方面，目前主流的工业相机解决方案，仍是基于X86的通用软件方案，即前端摄像头采集图像，图像处理部分在PC或PLC中通过软件算法完成，但由于CPU的计算性能有限，对于计算复杂度很高的视觉算法（如基于SIFT特征点的目标识别和跟踪），其处理速度难以满足系统实时性的需求。GPU的并性计算能力很高，可以较好提高计算速度，但功耗高、体积大也是其明显的劣势。综合来看，随着FPGA集成度越来越高，可实现实际的规模越来越大，功耗越来越低等趋势，基于FPGA的嵌入式视觉系统将成为机器视觉发展的重要方向。

相较于集中式存储、处理的云计算，边缘计算可以为工业控制提供更明显的效率和灵活性。FPGA 相比其他异构处理器更适配边缘计算场景，与GPU相比，FPGA可以大幅优化带宽，不占用CPU资源。而FPGA在工业领域所要求的低延时和稳定性上也具备天然的优势。一方面，FPGA上集成了大量缓存和外部DRAM接口，减少了计算过程中与CPU的交互。另一方面，FPGA可实现基于 MIMD（并行指令和并行数据）设计，实现中间数据在流水线之间传递和交互减少对缓存的依赖，降低数据传输延迟。

     在工业机器人应用方面，FPGA内部丰富的布线资源、嵌入式专用IP、基本可编程逻辑单元等使其可以同时处理不同种类的任务，实现更加灵活性的同时满足一些高速接口的时序要求，这些都是工业机器人实现控制功能必备的条件。

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    除了以上五大应用场景外，FPGA还被用于工业云、显示控制等工业领域。可以看到，FPGA所提供的灵活性、优秀的并行计算性能可以帮助工业领域在实现智能化、高性能等能力的条件下，极大程度的降低成本、功耗等，这些都是FPGA未来在工业领域发展的良好契机。

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图像处理部分在PC或PLC中通过软件算法完成

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主流芯片从定制、灵活性、功耗及优缺点，对比很专业

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新设备需要具有可重新编程的能力，以应对标准或者协议的演变。