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fpga学习需要多久?

一、fpga学习需要多久? 自学的话可能大约半个月到一个月 FPGA是一个高度集成化的芯片,其学习过程既需要编程,又需要弄懂硬件电路和计算机架构。涉及到的知识和基础非常多,如数

一、fpga学习需要多久?

自学的话可能大约半个月到一个月

FPGA是一个高度集成化的芯片,其学习过程既需要编程,又需要弄懂硬件电路和计算机架构。涉及到的知识和基础非常多,如数字电路基础、EDA原理、Verilog/VHDL编程语言、FPGA算法设计、FPGA仿真分析、PCB硬件设计等等。如果不合理安排学习内容,其学习过程将是非常漫长和枯燥的。

二、学习FPGA需要考研么?

不需要,有实际工程干就会学会,当然还需要多泡泡网,找些资料书籍,有实际经验了体会就更深,资料书籍也就会看得更透彻些。

三、如何学习FPGA?

声明:这篇文章来自互联网,不是我写的,这里只是觉得挺好的分享出来,如果博主要求删除,我会立马删除的!

原文来自:http://m.blog.csdn.net/k331922164/article/details/44626989

一、入门首先要掌握HDL(HDL=verilog+VHDL)。

第一句话是:还没学数电的先学数电。然后你可以选择verilog或者VHDL,有C语言基础的,建议选择VHDL。因为verilog太像C了,很容易混淆,最后你会发现,你花了大量时间去区分这两种语言,而不是在学习如何使用它。当然,你思维能转得过来,也可以选verilog,毕竟在国内verilog用得比较多。

接下来,首先找本实例抄代码。抄代码的意义在于熟悉语法规则和编译器(这里的编译器是硅编译器又叫综合器,常用的编译器有:Quartus、ISE、Vivado、Design Compiler 、Synopsys的VCS、iverilog、Lattice的Diamond、Microsemi/Actel的Libero、Synplify pro),然后再模仿着写,最后不看书也能写出来。编译完代码,就打开RTL图,看一下综合出来是什么样的电路。

HDL是硬件描述语言,突出硬件这一特点,所以要用数电的思维去思考HDL,而不是用C语言或者其它高级语言,如果不能理解这句话的,可以看《什么是硬件以及什么是软件》。在这一阶段,推荐的教材是《Verilog HDL数字设计与综合》或者是《用于逻辑综合的VHDL》。不看书也能写出个三段式状态机就可以进入下一阶段了。

此外,你手上必须准备Verilog或者VHDL的官方文档,《verilog_IEEE官方标准手册-2005_IEEE_P1364》、《IEEE Standard VHDL Language_2008》,以便遇到一些语法问题的时候能查一下。

为什么不推荐学习NIOS II和MicroBlaze等软核?

1、性价比不高,一般的软核性能大概跟Cortex M3或M4差不多,用FPGA那么贵的东西去做一个性能一般的CPU,在工程上是非常不划算的。不如另外加一块M3。

2、加上软核,可能会影响到其它的逻辑的功能。这是在资源并不十分充足的情况下,再加上软核,导致布局布线变得相当困难。

3、软核不开源,出现Bug的时候,不容易调试。

二、独立完成中小规模的数字电路设计。

现在,你可以设计一些数字电路了,像交通灯、电子琴、DDS等等,推荐的教材是《Verilog HDL应用程序设计实例精讲》。在这一阶段,你要做到的是:给你一个指标要求或者时序图,你能用HDL设计电路去实现它。这里你需要一块开发板,可以选Altera的cyclone IV系列,或者Xilinx的Spantan 6。还没掌握HDL之前千万不要买开发板,因为你买回来也没用。这里你没必要每次编译通过就下载代码,咱们用modelsim仿真(此外还有QuestaSim、NC verilog、Diamond的Active-HDL、VCS、Debussy/Verdi等仿真工具),如果仿真都不能通过那就不用下载了,肯定不行的。在这里先掌握简单的testbench就可以了。推荐的教材是《WRITING TESTBENCHES Functional Verification of HDL Models》。

三、掌握设计方法和设计原则。

你可能发现你综合出来的电路尽管没错,但有很多警告。这个时候,你得学会同步设计原则、优化电路,是速度优先还是面积优先,时钟树应该怎样设计,怎样同步两个异频时钟等等。推荐的教材是《FPGA权威指南》、《IP核芯志-数字逻辑设计思想》、《Altera FPGA/CPLD设计》第二版的基础篇和高级篇两本。学会加快编译速度(增量式编译、LogicLock),静态时序分析(timequest),嵌入式逻辑分析仪(signaltap)就算是通关了。如果有不懂的地方可以暂时跳过,因为这部分还需要足量的实践,才能有较深刻的理解。

四、学会提高开发效率。

因为Quartus和ISE的编辑器功能太弱,影响了开发效率。所以建议使用Sublime text编辑器中代码片段的功能,以减少重复性劳动。Modelsim也是常用的仿真工具,学会TCL/TK以编写适合自己的DO文件,使得仿真变得自动化,推荐的教材是《TCL/TK入门经典》。你可能会手动备份代码,但是专业人士都是用版本控制器的,所以,为了提高工作效率,必须掌握GIT。文件比较器Beyond Compare也是个比较常用的工具。此外,你也可以使用System Verilog来替代testbench,这样效率会更高一些。如果你是做IC验证的,就必须掌握System Verilog和验证方法学(UVM)。推荐的教材是《Writing Testbenches using SystemVerilog》、《The UVM Primer》、《System Verilog1800-2012语法手册》。

掌握了TCL/TK之后,可以学习虚拟Jtag(ISE也有类似的工具)制作属于自己的调试工具,此外,有时间的话,最好再学个python。脚本,意味着一劳永逸。

五、增强理论基础。

这个时候,你已经会使用FPGA了,但是还有很多事情做不了(比如,FIR滤波器、PID算法、OFDM等),因为理论没学好。我大概地分几个方向供大家参考,后面跟的是要掌握的理论课。

1、信号处理——信号与系统、数字信号处理、数字图像处理、现代数字信号处理、盲信号处理、自适应滤波器原理、雷达信号处理

2、接口应用——如:UART、SPI、IIC、USB、CAN、PCIE、Rapid IO、DDR、TCP/IP、SPI4.2(10G以太网接口)、SATA、光纤、DisplayPort

3、无线通信——信号与系统、数字信号处理、通信原理、移动通信基础、随机过程、信息论与编码

4、CPU设计——计算机组成原理、单片机、计算机体系结构、编译原理

5、仪器仪表——模拟电子技术、高频电子线路、电子测量技术、智能仪器原理及应用

6、控制系统——自动控制原理、现代控制理论、过程控制工程、模糊控制器理论与应用

7、压缩、编码、加密——数论、抽象代数、现代编码技术、信息论与编码、数据压缩导论、应用密码学、音频信息处理技术、数字视频编码技术原理

现在你发现,原来FPGA会涉及到那么多知识,你可以选一个感兴趣的方向,但是工作中很有可能用到其中几个方向的知识,所以理论还是学得越多越好。如果你要更上一层,数学和英语是不可避免的。

六、学会使用MATLAB仿真。

设计FPGA算法的时候,多多少少都会用到MATLAB,比如CRC的系数矩阵、数字滤波器系数、各种表格和文本处理等。此外,MATLAB还能用于调试HDL(用MATLAB的计算结果跟用HDL算出来的一步步对照,可以知道哪里出问题)。推荐的教材是《MATLAB宝典》和杜勇的《数字滤波器的MATLAB与FPGA实现》。

七、足量的实践。

这个时候你至少读过几遍芯片手册(官网有),然后可以针对自己的方向,做一定量的实践了(期间要保持良好的代码风格,增加元件例化语句的可读性,绘制流程图/时序图,撰写文档的习惯)。比如:通信类的可以做调制解调算法,仪表类的可以做总线分析仪等等。不过这些算法,在书上只是给了个公式、框图而已,跟实际的差距很大,你甚至会觉得书上的东西都很肤浅。那么,你可以在知网、百度文库、EETOP论坛、opencores、ChinaAET、Q群共享、博客上面找些相关资料(校外的朋友可以在淘宝买个知网账号)。其实,当你到了这个阶段,你已经达到了职业级水平,有空就多了解一些前沿技术,这将有助于你的职业规划。

在工作当中,或许你需要关注很多协议和行业标准,协议可以在EETOP上面找到,而标准(如:国家标准GB和GB/T,国际标准ISO)就推荐《标准网》和《标准分享网》。

八、图像处理。(这部分只写给想学图像处理的朋友,也是由浅入深的路线)

1、Photoshop。花一、两周的时间学习PS,对图像处理有个大概的了解,知道各种图片格式、直方图、色相、通道、滤镜、拼接等基本概念,并能使用它。这部分是0基础,目的让大家对图像处理有个感性的认识,而不是一上来就各种各样的公式推导。推荐《Photoshop CS6完全自学教程》。

2、基于MATLAB或OpenCV的图像处理。有C/C++基础的可以学习OpenCV,否则的话,建议学MATLAB。这个阶段下,只要学会简单的调用函数即可,暂时不用深究实现的细节。推荐《数字图像处理matlab版》、《学习OpenCV》。

3、图像处理的基础理论。这部分的理论是需要高数、复变、线性代数、信号与系统、数字信号处理等基础,基础不好的话,建议先补补基础再来。看不懂的理论也可以暂时先放下,或许学到后面就自然而然地开窍了。推荐《数字图像处理》。

4、基于FPGA的图像处理。把前面学到的理论运用到FPGA上面,如果这时你有前面第七个阶段的水平,你将轻松地独立完成图像算法设计(图像处理是离不开接口的,上面第五个阶段有讲)。推荐《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》、《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》。

5、进一步钻研数学。要在算法上更上一层,必然需要更多的数学,所以这里建议学习实分析、泛涵分析、小波分析等。

下面这两个阶段是给感兴趣的朋友介绍的。

九、数电的尽头是模电。

现在FPGA内部的事情是难不到你的,但是信号出了FPGA,你就没法控制了。这个时候必须学好模电。比如:电路分析、模拟电子技术、高频电子线路、PCB设计、EMC、SI、PI等等,能设计出一块带两片DDR3的FPGA开发板,就算通关了。具体的学习路线可以参考本博客的《如何学习硬件设计——理论篇》和《如何学习硬件设计——实践篇》。

十、学无止境。

能到这个境界,说明你已经很厉害了,但是还有很多东西要学的,因为FPGA常常要跟CPU交互,也就是说你得经常跟软件工程师交流,所以也得懂点软件方面的知识。比如ARM(Xilinx的ZYNQ和Altera的SOC会用到ARM的硬核,请参考本博客的《如何学习嵌入式软件》)、DSP、linux、安卓、上位机(QT、C#、JAVA)都可以学一下,反正学无止境的。

四、FPGA 学习需要哪些东西?

语法太简单了。

最重要的是想法思路。

两个月理清思路,一个月代码,一个月调试,时间大概这个比例。

仿真也只能说明其逻辑正确性,具体到板子上还有一些差距。一个设计不仅要逻辑正确,更要综合考虑功耗,面积,速度,代码易读,文档不说多正规,核心部分好歹有点说明。

必须会用在线逻辑分析仪,调试时很有用。

至于nios,了解一下,做两个实验就行了,sopc看起来很美好,可以体会一下软硬件结合的感觉,实际应用不是很广。

五、学习fpga需要多长时间?

10-30天

FPGA范围比较广,从编程到制版到调试到生产都可以算到里面。既然你是想搞算法,我就帮你尽量跳过FPGA费时费力不出成绩的底层钻研阶段。

如果你只是想做算法而不是做应用,只需要了解FPGA的优势和实现原理,10-30天学习FPGA基础语法,这部分跟C比较相似应该能很快入门,这时候你差不多就了解FPGA跟CPU的区别和优势了,然后把重点放在算法研究上。根据算法复杂度研究时间不定。

六、我入门级的FPGA学习者,学FPGA还是Verilog?

我大学学的VHDL,现在用的verilog,感觉verilog更像一门语言,VHDL更像电路,但是究其根本,还是电路、数据流的设计;形象点来说

七、fpga和gpu哪个更适合人工智能?

FPGA和GPU在人工智能中都有各自的优势。GPU适合处理大规模并行计算任务,如深度学习中的矩阵运算,其强大的并行处理能力使其在处理大量数据时表现出色。

而FPGA则适合处理定制化的硬件加速任务,可以实现高度优化的硬件逻辑,特别适用于特定的算法和计算模式。因此,具体哪个更适合人工智能,需要根据具体的应用场景和需求来选择。

八、fpga零基础学习需要多久?

一、FPGA学习重点

1. 看代码,建模型

只有在脑海中建立了一个个逻辑模型,理解FPGA内部逻辑结构实现的基础,才能明白为什么写Verilog和写C整体思路是不一样的,才能理解顺序执行语言和并行执行语言的设计方法上的差异。在看到一段简单程序的时候应该想到是什么样的功能电路。

2. 用数学思维来简化设计逻辑

学习FPGA不仅逻辑思维很重要,好的数学思维也能让你的设计化繁为简,所以啊,那些看见高数就头疼的童鞋需要重视一下这门课哦。举个简单的例子,比如有两个32bit的数据X[31:0]与Y[31:0]相乘。

当然,无论Altera还是Xilinx都有现成的乘法器IP核可以调用,这也是最简单的方法,但是两个32bit的乘法器将耗费大量的资源。那么有没有节省资源,又不太复杂的方式来实现呢?我们可以稍做修改:

将X[31:0]拆成两部分X1[15:0]和X2[15:0],令X1[15:0]=X[31:16],X2[15:0]=X[15:0],则X1左移16位后与X2相加可以得到X;同样将Y[31:0]拆成两部分Y1[15:0]和Y2[15:0],令 Y1[15:0]=Y[31:16],Y2[15:0]=Y[15:0],则Y1左移16位后与Y2相加可以得到Y,则X与Y的相乘可以转化为X1和X2 分别与Y1和Y2相乘,这样一个32bit*32bit的乘法运算转换成了四个16bit*16bit的乘法运算和三个32bit的加法运算。转换后的占用资源将会减少很多,有兴趣的童鞋,不妨综合一下看看,看看两者差多少。

3. 时钟与触发器的关系

“时钟是时序电路的控制者”这句话太经典了,可以说是FPGA设计的圣言。FPGA的设计主要是以时序电路为主,因为组合逻辑电路再怎么复杂也变不出太多花样,理解起来也不没太多困难。

但是时序电路就不同了,它的所有动作都是在时钟一拍一拍的节奏下转变触发,可以说时钟就是整个电路的控制者,控制不好,电路功能就会混乱。

打个比方,时钟就相当于人体的心脏,它每一次的跳动就是触发一个 CLK,向身体的各个器官供血,维持着机体的正常运作,每一个器官体统正常工作少不了组织细胞的构成,那么触发器就可以比作基本单元组织细胞。

时序逻辑电路的时钟是控制时序逻辑电路状态转换的“发动机”,没有它时序逻辑电路就不能正常工作。

因为时序逻辑电路主要是利用触发器存储电路的状态,而触发器状态变换需要时钟的上升或下降沿,由此可见时钟在时序电路中的核心作用。

最后简单说一下体会吧,归结起来就是多实践、多思考、多问。实践出真知,看100遍别人的方案不如自己去实践一下。实践的动力一方面来自兴趣,一方面来自压力。有需求会容易形成压力,也就是说最好能在实际的项目开发中锻炼,而不是为了学习而学习。

二、为什么你会觉得FPGA难学?

不熟悉FPGA的内部结构

FPGA为什么是可以编程的?

恐怕很多初学者不知道,他们也不想知道。

因为他们觉得这是无关紧要的。他们潜意识的认为可编程嘛,肯定就是像写软件一样啦。

软件编程的思想根深蒂固,看到Verilog或者VHDL就像看到C语言或者其它软件编程语言一样。一条条的读,一条条的分析。

拒绝去了解为什么FPGA是可以编程的,不去了解FPGA的内部结构,要想学会FPGA 恐怕是天方夜谭。

那么FPGA为什么是可以“编程”的呢?首先来了解一下什么叫“程”。

启示 “程”只不过是一堆具有一定含义的01编码而已。

编程,其实就是编写这些01编码。只不过我们现在有了很多开发工具运算或者是其它操作。

所以软件是一条一条的,通常都不是直接编写这些01编码,而是以高级语言的形式来编写,最后由开发工具转换为这种01编码而已。

对于软件编程而言,处理器会有一个专门的译码电路逐条把这些01编码翻译为各种控制信号,然后控制其内部的电路完成一个个的读,因为软件的操作是一步一步完成的。

而FPGA的可编程,本质也是依靠这些01编码实现其功能的改变,但不同的是FPGA之所以可以完成不同的功能,不是依靠像软件那样将01编码翻译出来再去控制一个运算电路,FPGA里面没有这些东西。

FPGA内部主要三块:可编程的逻辑单元、可编程的连线和可编程的IO模块。

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三、可编程的逻辑单元

其基本结构某种存储器(SRAM、 FLASH等)制成的4输入或6输入1输出地“真值表”加上一个D触发器构成。

任何一个4输入1输出组合逻辑电路,都有一张对应的“真值表”,同样的如果用这么一个存储器制成的4输入1输出地“真值表”,只需要修改其“真值表”内部值就可以等效出任意4输入1输出的组合逻辑,这些“真值表”内部值就是那些01编码。

如果要实现时序逻辑电路怎么办?任何的时序逻辑都可以转换为组合逻辑+D触发器来完成。但这毕竟只实现了4输入1输出的逻辑电路而已,通常逻辑电路的规模那是相当的大。

1、 可编程连线

那怎么办呢?这个时候就需要用到可编程连线了。在这些连线上有很多用存储器控制的链接点,通过改写对应存储器的值就可以确定哪些线是连上的而哪些线是断开的。这就可以把很多可编程逻辑单元组合起来形成大型的逻辑电路。

2、 可编程的IO

任何芯片都必然有输入引脚和输出引脚。有可编程的IO可以任意的定义某个非专用引脚(FPGA中有专门的非用户可使用的测试、下载用引脚)为输入还是输出,还可以对IO的电平标准进行设置。

总归一句话,FPGA之所以可编程是因为可以通过特殊的01代码制作成一张张 “真值表”,并将这些“真值表”组合起来以实现大规模的逻辑功能。

不了解FPGA内部结构,就不能明白最终代码如何变到FPGA里面去的,也就无法深入的了解如何能够充分运用FPGA。现在的FPGA,不单单是有前面讲的那三块,还有很多专用的硬件功能单元,如何利用好这些单元实现复杂的逻辑电路设计,是从菜鸟迈向高手的路上必须要克服的障碍。而这一切,还是必须先从了解FPGA内部逻辑及其工作原理做起。

3 、错误理解HDL语言,怎么看都看不出硬件结构

HDL语言的英语全称是:Hardware Deion Language,注意这个单词Deion,而不是Design。老外为什么要用Deion这个词而不是Design呢?因为HDL确实不是用用来设计硬件的,而仅仅是用来描述硬件的。

描述这个词精确地反映了HDL语言的本质,HDL语言不过是已知硬件电路的文本表现形式而已,只是将以后的电路用文本的形式描述出来而已。而在编写语言之前,硬件电路应该已经被设计出来了。语言只不过是将这种设计转化为文字表达形式而已。

硬件设计也是有不同的抽象层次,每一个层次都需要设计。最高的抽象层次为算法级、然后依次是体系结构级、寄存器传输级、门级、物理版图级。

使用HDL的好处在于我们已经设计好了一个寄存器传输级的电路,那么用HDL描述以后转化为文本的形式,剩下的向更低层次的转换就可以让EDA工具去做了,这就大大的降低了工作量。这就是可综合的概念,也就是说在对这一抽象层次上硬件单元进行描述可以被EDA工具理解并转化为底层的门级电路或其他结构的电路。

在FPGA设计中,就是在将这以抽象层级的意见描述成HDL语言,就可以通过FPGA开发软件转化为上一点中所述的FPGA内部逻辑功能实现形式。

HDL也可以描述更高的抽象层级如算法级或者是体系结构级,但目前受限于EDA软件的发展,EDA软件还无法理解这么高的抽象层次,所以HDL描述这样抽象层级是无法被转化为较低的抽象层级的,这也就是所谓的不可综合。

所以在阅读或编写HDL语言,尤其是可综合的HDL,不应该看到的是语言本身,而是要看到语言背后所对应的硬件电路结构。

4 、FPGA本身不算什么,一切皆在FPGA之外

FPGA是给谁用的?很多学校是为给学微电子专业或者集成电路设计专业的学生用的,其实这不过是很多学校受资金限制,买不起专业的集成电路设计工具而用FPGA工具替代而已。其实FPGA是给设计电子系统的工程师使用的。

这些工程师通常是使用已有的芯片搭配在一起完成一个电子设备,如基站、机顶盒、视频监控设备等。当现有芯片无法满足系统的需求时,就需要用FPGA来快速的定义一个能用的芯片。

前面说了,FPGA里面无法就是一些“真值表”、触发器、各种连线以及一些硬件资源,电子系统工程师使用FPGA进行设计时无非就是考虑如何将这些以后资源组合起来实现一定的逻辑功能而已,而不必像IC设计工程师那样一直要关注到最后芯片是不是能够被制造出来。

本质上和利用现有芯片组合成不同的电子系统没有区别,只是需要关注更底层的资源而已。

要想把FPGA用起来还是简单的,因为无非就是那些资源,在理解了前面两点再搞个实验板,跑跑实验,做点简单的东西是可以的。

而真正要把FPGA用好,那光懂点FPGA知识就远远不够了。因为最终要让FPGA里面的资源如何组合,实现何种功能才能满足系统的需要,那就需要懂得更多更广泛的知识。

5 、数字逻辑知识是根本

无论是FPGA的哪个方向,都离不开数字逻辑知识的支撑。FPGA说白了是一种实现数字逻辑的方式而已。如果连最基本的数字逻辑的知识都有问题,学习FPGA的愿望只是空中楼阁而已。数字逻辑是任何电子电气类专业的专业基础知识,也是必须要学好的一门课。

如果不能将数字逻辑知识烂熟于心,养成良好的设计习惯,学FPGA到最后仍然是雾里看花水中望月,始终是一场空的。

以上几条只是我目前总结菜鸟们在学习FPGA时所最容易跑偏的地方,FPGA的学习其实就像学习围棋一样,学会如何在棋盘上落子很容易,成为一位高手却是难上加难。要真成为李昌镐那样的神一般的选手,除了靠刻苦专研,恐怕还确实得要一点天赋。

四、荐读

1、 入门首先要掌握HDL(HDL=verilog+VHDL)

第一句话是:还没学数电的先学数电。然后你可以选择verilog或者VHDL,有C语言基础的,建议选择VHDL。因为verilog太像C了,很容易混淆,最后你会发现,你花了大量时间去区分这两种语言,而不是在学习如何使用它。当然,你思维能转得过来,也可以选verilog,毕竟在国内verilog用得比较多。

接下来,首先找本实例抄代码。

抄代码的意义在于熟悉语法规则和编译器(这里的编译器是硅编译器又叫综合器,常用的编译器有:

Quartus、ISE、Vivado、Design Compiler 、Synopsys的VCS、iverilog、Lattice的Diamond、Microsemi/Actel的Libero、Synplify pro),然后再模仿着写,最后不看书也能写出来。

编译完代码,就打开RTL图,看一下综合出来是什么样的电路。

HDL是硬件描述语言,突出硬件这一特点,所以要用数电的思维去思考HDL,而不是用C语言或者其它高级语言,如果不能理解这句话的,可以看《什么是硬件以及什么是软件》。

在这一阶段,推荐的教材是《Verilog传奇》、《Verilog HDL高级数字设计》或者是《用于逻辑综合的VHDL》。不看书也能写出个三段式状态机就可以进入下一阶段了。

此外,你手上必须准备Verilog或者VHDL的官方文档,《verilog_IEEE官方标准手册-2005_IEEE_P1364》、《IEEE Standard VHDL Language_2008》,以便遇到一些语法问题的时候能查一下。

2、 独立完成中小规模的数字电路设计

现在,你可以设计一些数字电路了,像交通灯、电子琴、DDS等等,推荐的教材是夏老《Verilog 数字系统设计教程》(第三版)。在这一阶段,你要做到的是:给你一个指标要求或者时序图,你能用HDL设计电路去实现它。这里你需要一块开发板,可以选Altera的cyclone IV系列,或者Xilinx的Spantan 6。

还没掌握HDL之前千万不要买开发板,因为你买回来也没用。这里你没必要每次编译通过就下载代码,咱们用modelsim仿真(此外还有QuestaSim、NC verilog、Diamond的Active-HDL、VCS、Debussy/Verdi等仿真工具),如果仿真都不能通过那就不用下载了,肯定不行的。

在这里先掌握简单的testbench就可以了。推荐的教材是《WRITING TESTBENCHES Functional Verification of HDL Models》。

3 、 掌握设计方法和设计原则

你可能发现你综合出来的电路尽管没错,但有很多警告。这个时候,你得学会同步设计原则、优化电路,是速度优先还是面积优先,时钟树应该怎样设计,怎样同步两个异频时钟等等。

推荐的教材是《FPGA权威指南》、《IP核芯志-数字逻辑设计思想》、《Altera FPGA/CPLD设计》第二版的基础篇和高级篇两本。学会加快编译速度(增量式编译、LogicLock),静态时序分析(timequest),嵌入式逻辑分析仪(signaltap)就算是通关了。如果有不懂的地方可以暂时跳过,因为这部分还需要足量的实践,才能有较深刻的理解。

4、 学会提高开发效率

因为Quartus和ISE的编辑器功能太弱,影响了开发效率。所以建议使用Sublime text编辑器中代码片段的功能,以减少重复性劳动。Modelsim也是常用的仿真工具,学会TCL/TK以编写适合自己的DO文件,使得仿真变得自动化,推荐的教材是《TCL/TK入门经典》。

你可能会手动备份代码,但是专业人士都是用版本控制器的,所以,为了提高工作效率,必须掌握GIT。

文件比较器Beyond Compare也是个比较常用的工具。此外,你也可以使用System Verilog来替代testbench,这样效率会更高一些。如果你是做IC验证的,就必须掌握System Verilog和验证方法学(UVM)。推荐的教材是《Writing Testbenches using SystemVerilog》、《The UVM Primer》、《System Verilog1800-2012语法手册》。

掌握了TCL/TK之后,可以学习虚拟Jtag(ISE也有类似的工具)制作属于自己的调试工具,此外,有时间的话,最好再学个python。脚本,意味着一劳永逸。

5、增强理论基础

这个时候,你已经会使用FPGA了,但是还有很多事情做不了(比如,FIR滤波器、PID算法、OFDM等),因为理论没学好。我大概地分几个方向供大家参考,后面跟的是要掌握的理论课。

  • 信号处理 —— 信号与系统、数字信号处理、数字图像处理、现代数字信号处理、盲信号处理、自适应滤波器原理、雷达信号处理
  • 接口应用 —— 如:UART、SPI、IIC、USB、CAN、PCIE、Rapid IO、DDR、TCP/IP、SPI4.2(10G以太网接口)、SATA、光纤、DisplayPort
  • 无线通信 —— 信号与系统、数字信号处理、通信原理、移动通信基础、随机过程、信息论与编码
  • CPU设计 —— 计算机组成原理、单片机、计算机体系结构、编译原理
  • 仪器仪表 —— 模拟电子技术、高频电子线路、电子测量技术、智能仪器原理及应用
  • 控制系统 —— 自动控制原理、现代控制理论、过程控制工程、模糊控制器理论与应用
  • 压缩、编码、加密 —— 数论、抽象代数、现代编码技术、信息论与编码、数据压缩导论、应用密码学、音频信息处理技术、数字视频编码技术原理

现在你发现,原来FPGA会涉及到那么多知识,你可以选一个感兴趣的方向,但是工作中很有可能用到其中几个方向的知识,所以理论还是学得越多越好。如果你要更上一层,数学和英语是不可避免的。

6 、学会使用MATLAB仿真

设计FPGA算法的时候,多多少少都会用到MATLAB,比如CRC的系数矩阵、数字滤波器系数、各种表格和文本处理等。

此外,MATLAB还能用于调试HDL(用MATLAB的计算结果跟用HDL算出来的一步步对照,可以知道哪里出问题)。推荐的教材是《MATLAB宝典》和杜勇的《数字滤波器的MATLAB与FPGA实现》。

7、 图像处理

Photoshop

花一、两周的时间学习PS,对图像处理有个大概的了解,知道各种图片格式、直方图、色相、通道、滤镜、拼接等基本概念,并能使用它。这部分是0基础,目的让大家对图像处理有个感性的认识,而不是一上来就各种各样的公式推导。推荐《Photoshop CS6完全自学教程》。

基于MATLAB或OpenCV的图像处理

有C/C++基础的可以学习OpenCV,否则的话,建议学MATLAB。这个阶段下,只要学会简单的调用函数即可,暂时不用深究实现的细节。推荐《数字图像处理matlab版》、《学习OpenCV》。

图像处理的基础理论

这部分的理论是需要高数、复变、线性代数、信号与系统、数字信号处理等基础,基础不好的话,建议先补补基础再来。看不懂的理论也可以暂时先放下,或许学到后面就自然而然地开窍了。推荐《数字图像处理》。

基于FPGA的图像处理

把前面学到的理论运用到FPGA上面,如果这时你有前面第七个阶段的水平,你将轻松地独立完成图像算法设计(图像处理是离不开接口的,上面第五个阶段有讲)。推荐《基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计》、《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》。

进一步钻研数学。要在算法上更上一层,必然需要更多的数学,所以这里建议学习实分析、泛涵分析、小波分析等。

五、其它问题

1 、 为什么不推荐学习MicroBlaze等软核?

性价比不高,一般的软核性能大概跟Cortex M3或M4差不多,用FPGA那么贵的东西去做一个性能一般的CPU,在工程上是非常不划算的。不如另外加一块M3。

加上软核,可能会影响到其它的逻辑的功能。这是在资源并不十分充足的情况下,再加上软核,导致布局布线变得相当困难。软核不开源,出现Bug的时候,不容易调试。工程上很少使用,极有可能派不上用场。

2 、为什么不推荐0基础学习ZYNQ或SOC?

入门应该学习尽量简单的东西,要么专心学习ARM,要么专心学习FPGA。这样更容易有成就感,增强信心。

ZYNQ和SOC的应用领域并不广,还有很多人没听过这种东西,导致求职的不利。开发工具编译时间长,浪费较多时间。绝大多数工作,都只是负责一方面,也就是说另一方面,很有可能派不上用场。

3 、 为什么已经存在那么多IP核,仍需写HDL?

问这种问题的,一般是学生,他们没有做过产品,没有遇到过工程上的问题。IP核并非万能,不能满足所有需求。尽量少用闭源IP核,一旦出问题,这种黑匣子很可能让产品难产。

深入理解底一层次,可以更好地使用高一层次。该法则可以适用于所有编程语言。

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/qPOXNrw4uWiTGk_Jy38cGQ原文出自 公众号大鱼机器人

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九、人工智能学习步骤?

学习AI人工智能的入门方法可以包括以下步骤:

1. 确定学习目标:了解AI的基本概念和应用领域,确定自己想要学习的具体方向,如机器学习、深度学习、自然语言处理等。

2. 学习基础知识:学习数学、统计学、计算机科学等基础知识,如线性代数、概率论、算法等。

3. 学习编程语言:学习编程语言,如Python、Java等,掌握基本的编程技能。

4. 学习AI算法:学习AI算法,如决策树、神经网络、卷积神经网络等,掌握各种算法的原理和应用。

5. 实践项目:参与实践项目,如Kaggle竞赛、自然语言处理任务等,将所学知识应用到实际项目中。

6. 持续学习:AI技术发展迅速,需要不断学习新知识和技能,跟上最新的技术发展趋势。

以上是学习AI人工智能的一些基本步骤,可以根据自己的兴趣和需求进行学习规划和实践。

十、探索FPGA在人工智能领域的应用

什么是FPGA?

FPGA(Field-Programmable Gate Array)即现场可编程逻辑门阵列,是一种可自由配置硬件功能的集成电路。相较于传统的固定功能集成电路(ASIC),FPGA具有动态可编程性,能够根据特定应用需求实时配置硬件结构,提供更高的灵活性和可重配置性。

FPGA与人工智能的联系

人工智能(AI)作为当今科技领域的热门话题,对计算资源的需求极高。而FPGA正是可以提供高性能、低功耗、并行计算的特点,使其成为人工智能应用的理想平台之一。FPGA可以通过并行计算加速神经网络训练和推理过程,提高人工智能系统的性能和响应速度,同时降低能耗,具有较高的吞吐量和并行性。

FPGA在人工智能领域的应用

FPGA在人工智能领域有广泛的应用,下面我们将介绍几个典型的例子:

  1. 加速神经网络:FPGA可以通过定制硬件加速神经网络的训练和推理过程。相较于传统的CPU和GPU,FPGA具有更高的并行性,可以同时处理大量的数据和计算任务,提升神经网络的性能。
  2. 图像处理:人工智能在图像处理领域的应用越来越广泛。FPGA可以实现并行的图像处理算法,如图像识别、目标检测和图像增强等。其独特的架构和高性能使得图像处理任务在FPGA上获得更快的处理速度和更低的能耗。
  3. 自动驾驶:自动驾驶是人工智能技术在交通出行领域的典型应用之一。FPGA可以为自动驾驶系统提供高性能的实时处理能力,加速感知、决策和控制等关键模块,提高安全性和可靠性。

未来展望

随着人工智能技术的不断发展和应用场景的不断扩大,FPGA在人工智能领域的应用前景非常广阔。未来,我们可以期待更加先进的FPGA架构和设计工具的出现,进一步提升FPGA在人工智能领域的性能和使用便利性。同时,FPGA在人工智能领域的应用也将成为推动人工智能技术发展的重要驱动力之一。

结语

FPGA作为一种灵活可重构的硬件平台,与人工智能领域有着紧密的联系。其在加速神经网络、图像处理、自动驾驶等应用中发挥着重要作用。我们有理由相信,随着人工智能技术的不断成熟和FPGA技术的不断进步,FPGA在人工智能领域将发挥越来越重要的作用,并为人类带来更多的科技创新和便利。

感谢您阅读本文,希望通过本文您能更加了解FPGA在人工智能领域的应用,以及其对人工智能技术发展的重要意义。

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