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ACAP概述
ACAP是赛灵思在2018年推出的新一代计算平台。在发布伊始，赛灵思新任掌门人Victor Peng就再三强调，ACAP并不是FPGA，而是整合了硬件可编程逻辑单元、软件可编程处理器、以及软件可编程加速引擎的计算平台产品，是赛灵思“发明FPGA以来最卓越的工程成就”，足可见这个产品系列的重要性。 与其说ACAP是某种具体的芯片产品，不如说它像FPGA一样，代指一种芯片架构。而赛灵思这次发表的论文，主要介绍的是基于ACAP架构的首款产品，名为Versal，并将基于台积电的7纳米工艺制造。相比传统的FPGA架构，Versal ACAP在系统架构、电路结构、互联方式等很多方面进行了大胆革新，这也是本文将要讨论的重点。 |
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芯片架构
Versal ACAP的芯片布局如下图所示。总体来看，它与传统FPGA结构非常类似，主要包含可编程逻辑部分、高速I/O与收发器、嵌入式处理器、存储器控制等FPGA的常见硬件资源与模块。  值得注意的是，ACAP架构与传统FPGA有两点主要区别： 芯片顶端（北侧）包含了AI加速引擎阵列，它们主要用来加速机器学习和无线网络等应用中常见的数学计算。然而，关于AI引擎的具体结构，在这篇论文中并未提及。 在传统FPGA片上互联技术的基础上，ACAP采用了固化的片上网络（NoC），这主要是针对高带宽、高吞吐量的应用场景，如存储器控制和AI应用等，在上图中也可以清晰的看到NoC与这些应用模块的紧密互联。 关于NoC的具体技术细节，在本次会议有另外一篇论文进行详细阐述，见下图。本文将对其进行简单概述，并会在下篇文章中深入解析。  除NoC以外，ACAP选择将很多常用的IP固化在芯片上，以提高性能、稳定性，并减少额外的可编程逻辑资源的使用。除了常见的PCIe、DDR控制器、以太网MAC之外，ACAP还选择将嵌入式处理器和芯片管理单元进行固化，这令人有些意外。 在论文中介绍，在亚马逊AWS F1实例中使用的片上管理单元占据了芯片面积的很大部分，如下图所示，而这也是赛灵思选择在ACAP上对这类逻辑进行固化的主要原因。  在可编程芯片上固化逻辑其实是一把双刃剑，在提升性能和降低逻辑单元使用率的同时，牺牲的是被固化单元的灵活性。因此，往往只会选择固化已经由成熟标准的逻辑单元，比如上文提到的通信接口与内存控制器等。对于芯片管理单元，固化后是否仍能适用于不同的应用场景？是否比集成ARM等硬核处理器更有效？这些问题就需要通过实际使用得到答案。 Versal ACAP架构的一个主要的创新之处，就是采用了非常规整的可编程逻辑阵列和时钟域分布。老石之前曾介绍过一种名为“Overlay”的FPGA虚拟化技术，它的本质就是在FPGA的硬件层之上，抽象出一层虚拟的Overlay结构，如下图所示。Overlay层基于CGRA等规整的逻辑结构，对应用层非常友好，但对不规整的FPGA底层架构而言，实现起来势必会造成资源的浪费和性能的损失。  ACAP架构采用了更加规整的可编程逻辑阵列，以及分布均匀的时钟域，理论上这是极其有用的创新，特别是对于布局布线后的设计而言。通过这种方式，使得IP接口可以复用，即把一个IP从一个位置挪到另一个位置时，不需要对整个设计重新编译，只需要单独处理修改的部分即可。 更重要的是，这使得用户可以重复使用已经完成布局布线的“半成品”或“模板”，只需要在事先保留的区域内加入新设计即可，这样可以极大的减少编译时间。这个创新与目前FPGA已有的划分可编程区域等技术类似，但更进一步。只可惜，在这篇论文中没有给出这个创新的任何实例或数据，因此很难确定这项技术是否已经实现，还是仅仅停留在理论层面。 |
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CLB微结构
CLB是可编程逻辑块的缩写，它包含了多个可编程逻辑单元及其互联。与传统FPGA相比，Versal ACAP对它的CLB微结构进行了重大革新，用“翻天覆地”来形容也不为过。其中，最主要的架构变化有以下四点。 首先，CLB的容量相较UltraScale FPGA架构扩大了四倍，包含32个LUT和64个寄存器，见下图。  这样做的主要目的，是为了减少全局布线资源的使用。ACAP为每个CLB设置了单独的内部高速互联，与全局布线相比，这些内部互联更加快速，布线逻辑也更简单，从而减轻了全局布线的压力与拥挤。如下图所示，采用了大CLB后，有18%的布线可以通过内部互联完成。而对于传统FPGA，只有7%的布线能在CLB内完成，其他都需要占用全局布线资源。  第二，每个查找表结构（LUT）增加了一个额外的输出，这是一个重要的架构变化。传统FPGA的LUT结构为6输入、2输出，如下图所示，可以实现任意的6输入逻辑，或者两个5输入逻辑。当添加了一个新的输出O5_2之后，就可以实现两个独立的6输入逻辑功能。  这种结构的另外一个好处，是允许更多的逻辑功能进行合并，以减少LUT的使用量。FPGA设计工具会根据两个LUT的距离，判断这两个LUT里的逻辑能否进行合并。例如，与UltraScale架构相比，当两个LUT之间的距离小于5个Slice网格距离时，Versal ACAP架构能多合并21.5%的逻辑功能，从而减少相应的硬件资源使用。  作为代价，在UltraScale架构中存在的Wide Function功能被移走。因此如果需要实现诸如32：1的选择器时，就可能会扩展到多个Slice，对时序造成负面影响，并且需要额外的硬件资源支持。 第三，每个Slice的进位链逻辑结构进行了彻底修改，如下图所示。事实上，一直是现代FPGA标配的固化进位链被完全移除，取而代之的是使用LUT中新增加的cascade_in和LUT逻辑完成加法结构。  论文中对这部分的讨论过于简单，对这个重要的架构改变没有给出详细原因，对上图中Versal进位链的具体实现结构也含糊不清。老石猜测，这个改变的主要原因还是由于新增加的第二个LUT输出，如果继续保留进位链逻辑，会导致LUT间延时过大，从而影响时序。但是，这种新的进位链结构是否会对算术运算的性能产生负面影响，赛灵思并未在论文中给出数据佐证。 第四，引入了名为“Imux寄存器”的新结构。这种新寄存器架构很明显是用来对标英特尔的HyperFlex架构。Imux寄存器共有四种模式，如下图所示。  这种架构只在CLB之前引入了用于优化时序、增加流水线的寄存器。同时，这些寄存器包含了复位、初始化、时钟使能等常见寄存器功能。这与HyperFlex的海量寄存器架构有着明显不同，如下图。Imux没有在全部布线资源上都设置寄存器，因此引入的额外延时会更小。但在深度流水线设计中，这种结构的绝对性能应该不如HyperFlex架构。  上面的四种Imux使用模式在本文中不再赘述，例如下图展示了其中的Time Borrowing、Pipelining、以及二者结合的模式。但这几种方式与传统的流水线和Retiming方式并没有本质区别。  关于Imux寄存器架构，这篇论文最严重的问题在于实测数据和对比很少。这样的实验和论述，使得这部分内容更像一篇白皮书，而非高端学术论文。严谨的学术方法是需要兼顾可重复性和标准性，例如，选取一些标准的参考设计和Benchmark，分别使用英特尔的HyperFlex架构、赛灵思的UltraScale架构，以及这里提出的Imux架构，进行实现，并测量这些在这些架构上分别能得到多快的运行频率。很显然，这篇论文在很多地方都存在这样的问题。 |
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3D芯片制造技术SSIT
ACAP采用了赛灵思的第四代硅片堆叠技术SSIT。关于这个技术的细节，老石在之前的文章中详细介绍过。这个技术本质上是将多个小型硅片，放置在一个大的无源硅中介层上，然后通过硅通孔和芯片连线进行互联，从而组成一个大芯片。  这种技术非常适合在每代半导体工艺的发展早期，特别是制造大型硅片的良率较低的情况。另外，SSIT的灵活性比较高，技术思路比较直接，发展至今已有四代，已经比较成熟。 不过，这种技术的主要问题非常明显，主要有以下几点： 当工艺成熟后，这种方式带来的良率提升就不甚明显，综合成本反而会上升。 将多枚硅片通过硅中间层组合，可能会带来明显的性能降低。这主要受制于硅片间的互联资源，以及互联导线的巨大延迟。 该技术会限制FPGA配置的灵活性，因为它相当于人为的增加了多个设计区域和边界。这也对设计工具的优化能力造成了很大的挑战。 在这篇论文中，Versal ACAP主要针对上面的第二和第三点进行了优化和改进。例如，在Versal架构中，采用了更多的硅片间的互联通道（SLL channel），如下图所示。同时，这些互联通道的传输延时也得到了进一步优化，相比传统连线的延时下降了30%。 
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片上网络NoC
片上网络是ACAP的主要技术革新之一。对于诸如DDR、高速网络、PCIe等高速接口与应用来说，通常有着很高的带宽要求。这一方面需要采用高位宽的总线，另一方面需要高速时钟。因此，传统的FPGA设计方法都是通过对总线进行深度流水线来实现。但对于一个大型设计而言，这种方法会很快造成片上布线资源的拥挤。这就需要寻找有效的方法，同时解决高速数据传输和低拥堵布线两个问题。 ACAP采用了片上网络（Network-on-Chip，NoC）技术应对上述问题。在传统的FPGA布线资源之外，引入了NoC网络，将需要进行高速数据传输的内容转化成基于数据包的形式，通过NoC的交换机逻辑实现数据交换，如下图所示。与网络应用类似，这种片上网络也能对各类的传输进行服务质量控制（QoS）。  这种方法最大的优点是在系统层面，将数据传输与数据计算进行了分离，从而在保证带宽的基础上，缓解了系统的布局布线压力。例如，数据计算可以在AI引擎或片上其他部分实现，而不需紧靠DDR控制器等高速接口。 不过，这种方法的主要问题是引入了额外的传输延时，这对于需要固定延时或者低延时的应用可能会有影响。在这篇论文中，并没有提及延时的数据。此外，片上网络的位宽是固定的，无法对应用进行优化，这也有可能对不同应用的系统性能造成负面影响。 |
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