FPGA ASIC



一、概述
1.ASIC是专用集成电路,FPGA是现场可编程阵列
2.为什么ASIC通常能够比FPGA运行更高的时钟频率呢?
3.两者的底层物理实现和设计约束有什么差异呢?
4.ASIC是为了特定功能定制的优化的硬件;FPGA是由预制的可编程咯及单元
和可编程互联构成的通用结构

二、电路结构
ASIC:电路一旦设计出来,那么晶体管,连线这些都将固定了,所有的电路路径都是为了特定的功能
专门设计和优化的,这就说明了critical path关键路径尽可能的短,从而允许得到更高的时钟频率。
FPGA:电路是有可配置逻辑块CLB和可编程互联开关组成的。这些通用结构为了实现可编程性,引入
了传输门和多路选择器,这个导致了信号路径上有了更多的延迟元件。布线资源是共享的,不能为特定功能做最短路径优化,因此关键路径通常较长。

ASIC:逻辑功能由物理连接的晶体管直接构成。例如,一个4输入与门,就是由4个串联的PMOS晶体管和4个并联的NMOS晶体管组成的紧凑物理结构,信号路径最短最直接。

FPGA:所有组合逻辑都通过查找表(LUT) 实现。一个4输入LUT本质上是一个16x1的静态RAM。输入信号被当作地址去访问这个RAM,RAM中存储了所有可能的输出结果真值表。

关键延迟:信号必须经过LUT的地址译码器(多路选择器树),即使最简单的逻辑功能(比如一个反相器)也要走完这个完整路径。这引入了固定的、可观的门延迟。

类比:ASIC像修建了一条从A到B的直线高速公路。FPGA则像在一个纵横交错的通用城市路网里,每次都从固定的几个入口进入,通过一系列固定的立交桥和路口(LUT内部结构)才能到达B,即使直线距离很近。


三、布线资源
ASIC:使用定制化的金属布线层,可以根据需要调整线宽、间距,甚至使用更高级的布线材料(如铜替代铝)来减少电阻和电容,从而减少传输延迟。
FPGA:布线资源是预制的,由纵横交错的金属线段和可编程开关组成。信号需要通过多个可编程开关才能到达目的地,每个开关都会引入额外的延迟(导通电阻和电容)。而且,FPGA的布线资源是有限的,有时不得不绕远路,进一步增加延迟。
ASIC:有专用的、多层金属互连线。布线工具可以像绘制PCB一样,为关键路径分配最短、最宽、屏蔽最好的走线,将线延迟最小化。

FPGA:使用预制的、网格化的布线资源。逻辑块(CLB)之间通过水平和垂直的布线通道连接,通道交叉点由可编程开关(传输管) 控制。

关键延迟:信号从一个CLB到另一个CLB,需要穿过多个可编程开关。每个开关的导通电阻和寄生电容会显著增加延迟,而且路径往往不是最优的,可能需要绕远。

RC延迟主导:在先进工艺下,FPGA的延迟主要来自布线延迟(而非逻辑门延迟),而这些可编程开关正是RC延迟的主要来源。

类比:ASIC的布线像是为两个特定城市修建了直达高铁。FPGA的布线则像是在一个拥有无数标准化火车站和换乘枢纽的全国铁路网里,为两个城市规划路线,中间必须经过若干固定的换乘点(开关),且铁轨规格统一,无法为特定线路提速。

四、逻辑单元结构
ASIC:可以使用最合适的逻辑门(如NAND、NOR等)来实现功能,并且可以调整晶体管的尺寸(驱动能力)以平衡延迟和功耗。
FPGA:逻辑功能通常由查找表(LUT)实现,一个LUT可以实现任意组合逻辑,但是其内部结构固定(例如由多个多路选择器构成),其延迟相对于ASIC中直接实现同样功能的定制逻辑来说要大。

五、工艺优化
ASIC:可以采用最先进的半导体工艺,并且针对特定工艺节点进行电路优化。设计者可以控制从晶体管级到系统级的每一个细节。
FPGA:由于要保证可编程性,其工艺设计需要兼顾通用性,因此不能像ASIC那样针对特定功能进行晶体管级优化。而且,FPGA厂商通常使用相对成熟的工艺(因为先进工艺成本高,且FPGA的冗余结构面积大,先进工艺成本更高),所以工艺节点可能落后于同时期的ASIC。
ASIC:可以采用最先进的工艺节点(如3nm、5nm),并且可以针对性能、功耗或面积进行晶体管级优化(例如使用高性能库、调整晶体管尺寸和阈值电压)。

FPGA:由于结构复杂(可编程开关和布线占用了大量面积和晶体管),通常采用比同期ASIC落后1-2代的工艺以控制成本和功耗。其工艺优化目标是通用性、可靠性和良率,而非极致的频率。

六、设计约束
ASIC:设计者可以为了达到时序要求而采用各种方法,例如插入缓冲器、调整晶体管尺寸、使用高性能单元库等。
FPGA:设计者只能使用FPGA厂商提供的固定逻辑块和布线资源,优化手段有限,主要依靠EDA工具进行布局布线,但无法改变底层硬件的延迟特性。
ASIC:设计师/工具可以针对关键路径采取一切手段优化:插入缓冲器、调整门尺寸、改变拓扑结构、甚至修改算法。目标是消灭瓶颈。

FPGA:设计被“挤压”进固定的架构中。工具的任务是将你的逻辑“适配”到有限的LUT、触发器和固定位置的布线资源里。这个过程(布局布线)像是一个极度复杂的装箱游戏,其结果往往导致关键路径不得不穿越多个LUT和长布线,从而拉低最高频率。


七、时钟网络
ASIC:可以设计一个低偏斜的时钟树,根据需要插入缓冲器,使时钟信号同步到达各个寄存器。
FPGA:时钟网络也是预制的,虽然FPGA厂商提供了低偏斜的全局时钟网络,但是其延迟相对较大,而且时钟资源有限,有时不得不用非全局时钟网络,导致时钟偏斜和延迟增加。
ASIC:可以设计定制化的时钟树。通过插入缓冲器、调整驱动能力,确保时钟信号几乎同时(低偏斜)到达芯片上所有的寄存器,这为高频率运行提供了基础。

FPGA:使用厂商预布好的全局/区域时钟网络。虽然设计上已经尽可能低偏斜,但这是一个“通用方案”,无法为你的具体设计做最优调整。时钟信号需要经过固定的缓冲器驱动长距离的金属线,延迟和功耗都较大。


七、功耗和热设计
ASIC:可以针对高性能进行设计,使用高驱动能力的晶体管,优化电路以降低关键路径延迟,即使这会导致功耗增加,也可以专门设计散热方案。
FPGA:由于是通用器件,需要平衡各种应用,因此其功耗和性能通常不是极端的。而且,FPGA的可编程互连和逻辑单元本身的静态功耗和动态功耗都比较大,限制了其最高频率。


八、总结
ASIC能比FPGA跑更高频率的核心原因是:ASIC在物理实现层面拥有为特定功能高度定制和优化的自由,而FPGA必须为通用性和可重构性付出代价。

FPGA为了其无与伦比的灵活性和可重构性,牺牲了性能、功耗和面积。

这个牺牲具体体现在:

逻辑开销:用“万能”的LUT和触发器实现所有功能,效率低下。

路由开销:庞大、缓慢的可编程互联资源占据了大部分芯片面积和功耗。

控制开销:大量的配置存储单元(SRAM)用于控制开关状态。

ASIC则通过放弃灵活性,换来了:

直接高效的电路实现。 定制化的高速互连。

针对性的工艺和库优化。

极致的时钟和电源网络设计。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1148680.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

ResNet18零失败教程:云端预装环境,3分钟体验

ResNet18零失败教程:云端预装环境,3分钟体验 1. 为什么选择云端运行ResNet18? 如果你曾经尝试在本地电脑上运行ResNet18模型,很可能遇到过各种环境配置问题——CUDA版本不匹配、PyTorch安装失败、依赖库冲突...这些问题对于初学…

从文心一言旅游智能体到图像处理|看Rembg镜像的万能应用

从文心一言旅游智能体到图像处理|看Rembg镜像的万能应用 今年五一假期,AI技术在旅游场景中的深度渗透引发了广泛关注。以文心一言APP为代表的AI助手推出了“景点全能导游”“拍照直男指数评测”等智能功能,为用户提供行程规划、语音导览、实…

ResNet18物体识别傻瓜教程:云端GPU按需付费,1块钱起

ResNet18物体识别傻瓜教程:云端GPU按需付费,1块钱起 1. 引言:为什么选择ResNet18入门AI识别? 作为一个中年转行学编程的大叔,你可能已经听说过人工智能很厉害,但看到那些技术文档就像看天书一样头疼。别担…

5个热门CV模型推荐:ResNet18开箱即用,10块钱全试遍

5个热门CV模型推荐:ResNet18开箱即用,10块钱全试遍 1. 为什么你需要这5个CV模型? 作为跨专业的研究生,当你打开GitHub看到几十个计算机视觉模型时,是不是感觉像走进了一家没有菜单的餐厅?导师让你比较几个…

智能抠图Rembg:电子产品图处理实战

智能抠图Rembg:电子产品图处理实战 1. 引言:智能万能抠图 - Rembg 在电商、广告设计和产品展示等场景中,高质量的图像去背景处理是提升视觉表现力的关键环节。传统手动抠图耗时耗力,而基于AI的自动抠图技术正逐步成为主流。其中…

计算机毕业设计springboot网上艺术品拍卖系统 基于SpringBoot的线上艺术品竞拍平台设计与实现 融合Vue+SpringBoot的艺术品网络拍卖系统开发

计算机毕业设计springboot网上艺术品拍卖系统x6tpq5ft (配套有源码 程序 mysql数据库 论文) 本套源码可以在文本联xi,先看具体系统功能演示视频领取,可分享源码参考。当传统拍卖厅的槌声被鼠标的点击声取代,艺术品的价值发现便突破…

轻松上手大模型微调|Qwen2.5-7B-Instruct镜像使用指南

轻松上手大模型微调|Qwen2.5-7B-Instruct镜像使用指南 引言:为什么选择 Qwen2.5-7B-Instruct 镜像? 在当前大模型快速发展的背景下,如何高效部署、调用并微调一个具备强大语言理解与生成能力的模型,成为开发者和研究…

ResNet18教学实验:50名学生同时操作,不卡顿不掉线

ResNet18教学实验:50名学生同时操作,不卡顿不掉线 引言 作为一名职业培训讲师,你是否遇到过这样的困境:当50名学生同时操作ResNet18模型进行图像分类实验时,传统虚拟机方案频繁卡顿甚至崩溃?这不仅影响教…

ResNet18物体识别完整指南:从理论到实战,云端GPU省心方案

ResNet18物体识别完整指南:从理论到实战,云端GPU省心方案 引言:毕业设计救星来了 作为一名计算机视觉方向的大学生,当你选择用ResNet18完成物体识别毕业设计时,可能正面临三重困境:实验室GPU资源被抢占、…

React与Angular的UI自动化测试兼容性全景图

一、框架架构差异对测试的影响 React的虚拟DOM特性 // React组件更新机制示例 function Counter() { const [count, setCount] useState(0); // 测试需模拟虚拟DOM重渲染 return <button onClick{() > setCount(count1)}>{count}</button>; } 测试痛点&#…

Rembg抠图技术前沿:最新进展与展望

Rembg抠图技术前沿&#xff1a;最新进展与展望 1. 智能万能抠图 - Rembg 在图像处理与计算机视觉领域&#xff0c;自动去背景&#xff08;Image Matting / Background Removal&#xff09; 是一项长期存在但极具挑战性的任务。传统方法依赖于用户手动标注、颜色阈值分割或边缘…

Rembg抠图边缘平滑:消除毛刺的实用技巧

Rembg抠图边缘平滑&#xff1a;消除毛刺的实用技巧 1. 智能万能抠图 - Rembg 在图像处理领域&#xff0c;精准、高效的背景去除技术一直是设计师、电商运营和AI开发者的核心需求。传统手动抠图耗时耗力&#xff0c;而基于深度学习的自动抠图工具则大大提升了效率与精度。其中…

ResNet18自动化测试:定时启动云端GPU,深夜训练更省钱

ResNet18自动化测试&#xff1a;定时启动云端GPU&#xff0c;深夜训练更省钱 引言 作为一名精打细算的开发者&#xff0c;你是否也发现云服务平台的夜间计费往往比白天便宜30%-50%&#xff1f;特别是在训练ResNet18这类经典图像分类模型时&#xff0c;如果能巧妙利用这个价格…

Rembg图像分割实战:发丝级边缘处理技术揭秘

Rembg图像分割实战&#xff1a;发丝级边缘处理技术揭秘 1. 引言&#xff1a;智能万能抠图 - Rembg 在数字内容创作、电商展示、广告设计等领域&#xff0c;高质量图像去背景是一项高频且关键的需求。传统手动抠图耗时耗力&#xff0c;而早期自动抠图工具往往在复杂边缘&#…

无需Token验证!AI单目深度估计-MiDaS镜像实现高精度测距

无需Token验证&#xff01;AI单目深度估计-MiDaS镜像实现高精度测距 在自动驾驶、增强现实和智能监控等前沿技术中&#xff0c;3D空间感知能力是系统理解真实世界的关键。然而&#xff0c;传统深度感知依赖昂贵的激光雷达或多摄像头立体视觉方案&#xff0c;成本高且部署复杂。…

快速上手Qwen2.5-7B-Instruct:vLLM加速离线推理指南

快速上手Qwen2.5-7B-Instruct&#xff1a;vLLM加速离线推理指南 在大模型应用落地过程中&#xff0c;推理效率与资源利用率是决定系统性能的关键因素。本文将带你从零开始部署 Qwen2.5-7B-Instruct 模型&#xff0c;结合 vLLM 高性能推理框架 实现高效离线推理&#xff0c;并通…

ResNet18最佳实践:云端GPU按秒计费,省钱50%

ResNet18最佳实践&#xff1a;云端GPU按秒计费&#xff0c;省钱50% 引言 作为创业公司的CTO&#xff0c;你是否正在为产品集成图像识别功能而发愁&#xff1f;传统云服务动辄需要按月付费的GPU实例&#xff0c;对于初创团队来说不仅成本高昂&#xff0c;还可能因为业务波动造…

GLM-4.7 vs Claude Opus 4.5:2025大模型场景化落地技术全解析

2025年末&#xff0c;AI大模型技术正式告别“参数内卷”时代&#xff0c;迈入“场景化落地深耕”的关键阶段。对于开发者与企业而言&#xff0c;选型逻辑已从单纯追求模型规模&#xff0c;转向对技术适配性、工程落地成本及生态兼容性的综合考量。智谱AI推出的GLM-4.7凭借轻量化…

Rembg模型压缩:轻量化部署实战指南

Rembg模型压缩&#xff1a;轻量化部署实战指南 1. 引言&#xff1a;智能万能抠图 - Rembg 在图像处理与内容创作领域&#xff0c;自动去背景是一项高频且关键的需求。无论是电商商品图精修、社交媒体素材制作&#xff0c;还是AI生成内容的后处理&#xff0c;精准、高效的抠图…

ResNet18物体识别懒人方案:预装环境打开即用

ResNet18物体识别懒人方案&#xff1a;预装环境打开即用 引言 作为一名前端工程师&#xff0c;你是否曾被AI领域的复杂环境配置劝退&#xff1f;想用ResNet18实现智能相册功能&#xff0c;却在PyTorch环境配置、CUDA版本兼容性等问题上屡屡碰壁&#xff1f;今天我要介绍的这套…