[发明专利]一种基于SELECTMAP的可配置且高速的FPGA配置电路及实现方法

说明书

本发明涉及一种基于SELECTMAP的可配置且高速的FPGA配置电路及实现方法。该配置电路包括高速AMBA AHB接口模块，用以采样AHB总线上的信号，并返回相应的控制信号和数据信号；寄存器配置模块，该模块包含多个配置和状态寄存器，用以配置主控制器的各项功能以及寄存相应状态的数值，使得本电路可以适用于各种不同的应用场景；缓存模块，用于缓存从AHB系统中输入的配置数据，使得SELECTMAP接口和AHB系统可以进行异步操作，提高了配置电路的灵活性和稳定性；主控制模块，用以产生满足SELECTMAP时序要求，同时读取缓存模块中的数据并进行移位输出，并根据相应的数据信号生成CCLK信号，实现配置数据的非连续传输，节省芯片引脚并增加配置电路的可靠性。

技术领域

本发明属于计算机工程领域，与SoC密切相关。具体涉及一种FPGA配置电路及实现方法。

背景技术

随着大数据的发展，计算能力的提升，人工智能近两年迎来了新一轮的爆发。2016年谷歌AlphaGo赢得了围棋大战后，人工智能在产业界和资本圈引起了高度关注，成为新的风口。

在人工智能时代，人们对计算能力的需求有指数级的提高，计算能力的要求超过了摩尔定律。随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。除此之外，未来在激光雷达、无人机、无人驾驶、智能机器人等终端设备方面对计算能力也会有极大的提升。

另一方面，摩尔定律正在失效，传统CPU架构下计算能力的提升开始滞后于摩尔定律。近几年半导体技术改进达到了物理极限，电路越来越复杂，每一个设计的开发成本高达数百万美元，数十亿美元才能形成新产品投产能力。

因此，计算能力的需求供给出现了一个巨大的缺口。一方面处理器性能再无法按照摩尔定律进行增长，另一方面数据增长对计算性能要求超过了按“摩尔定律”增长的速度。处理器本身无法满足高性能计算应用软件的性能需求。

目前，为了弥补计算能力的缺口，许多公司正在积极开发能够实现人工智能的高效硬件平台。在这个背景下CPU+FPGA架构应运而生。这种异构架构融合了CPU和FPGA各自的优点，以CPU为核心的SoC为FPGA提供高性能的硬核资源,特别是CPU处理能力。而FPGA作为并行架构的处理器非常适合大规模数据的处理，极大地提升了硬件平台的计算能力。同时FPGA的可编程性也为CPU提供扩展空间和可重构资源，使其拥有更高的单位功耗性能、更低时延和更快加速性能，因此在包括智能视觉分析、大数据以及云计算等领域得到了大规模应用。

在CPU+FPGA架构中，一般通过CPU以及相应的配置电路来对一块或多块FPGA进行配置。然而伴随着FPGA内实现的算法的复杂度日益增加，FPGA的配置时间也越来越长。目前云计算平台中的FPGA配置甚至需要多个小时才能完成。因此CPU+FPGA中的FPGA配置时间问题日益严重地制约着人工智能、大数据和云计算等新型领域的发展。

发明内容

针对技术背景中提到的FPGA配置时间过长这一问题，设计了一种可配置的，并且能够显著提高FPGA配置速度的配置电路，该配置电路具有高性能，高可靠性等特点，并且其功能已经在原型验证平台和后仿真平台上通过了验证。

本发明的另一个目的在于提供基于SELECTMAP的可配置且高速的FPGA配置电路的实现方法。

本发明的技术方案如下：

一种基于SELECTMAP的可配置且高速的FPGA配置电路，由以下模块实现：

(1)、高速AMBAAHB接口模块，该模块用以采样AHB总线上的控制、地址和数据信号，并返回相应的控制信号和数据信号。