FPGA原型验证中的DUT模块划分：从工程实践到系统级优化
在现代SoC设计中，我们早已告别了“一个芯片搞定一切”的时代。今天的被测设计（Design Under Test, DUT）动辄集成数十个子系统——从多核CPU集群、AI加速引擎，到高速DDR控制器和PCIe接口，其复杂度远超传统仿真工具的承载能力。当软件仿真跑一天只能验证几毫秒的行为时，FPGA原型验证便成了通往真实运行环境的“快车道”。
它能以接近MHz的速度执行操作系统启动、驱动加载甚至应用层测试，是软硬件协同开发不可或缺的一环。但问题也随之而来：这么庞大的DUT，怎么塞进单颗FPGA？答案就是——模块划分（Partitioning）。
这不是简单的“切蛋糕”，而是一场涉及资源、时序、通信、调试与可维护性的综合博弈。本文将带你深入FPGA原型验证的核心战场，解析DUT模块划分的底层逻辑与实战策略，帮助你在面对百万门级设计时依然游刃有余。
为什么需要划分？因为现实很骨感
单FPGA容量天花板
哪怕是最顶级的Xilinx UltraScale+ VU19P或Intel Stratix 10 GX，其LUT数量也不过数百万级别。而一颗中等规模的SoC RTL代码综合后轻松突破千万门，更别说那些包含AI计算阵列或图形流水线的设计。
这意味着：不拆分，就无法实现。
但这不是简单地把顶层模块A放FPGA_0、B放FPGA_1就行。一旦跨出FPGA边界，原本片内纳秒级延迟的信号，可能变成几十纳秒甚至上百纳秒的PCB走线延迟；原本零布线拥塞的内部连线，会变成需要精心布局的物理通道。
更糟糕的是，如果划分不当，轻则时序难以收敛，重则整个系统振荡崩溃。
所以，模块划分的本质，是在功能完整性、性能约束与物理可行性之间寻找最优平衡点。
划分前的第一课：理解你的DUT结构
模块不是孤立存在的
很多新手习惯按Verilog文件层级来切分，比如看到top.v里例化了cpu_core、dma_ctrl、gpu_engine，就想当然地各分一块FPGA。这种“平面切割”往往带来灾难性后果。
真正有效的划分，必须基于数据流分析和功能聚类。
举个例子：
- CPU + L2 Cache + MMU → 高频交互，共享缓存一致性协议 → 必须同属一个FPGA；
- AI Matrix Engine + DDR PHY → 每秒数百GB的数据搬运 → 若跨片传输，延迟和带宽都撑不住 → 强耦合组合；
- HDMI输出控制器虽然逻辑小，但如果图像源来自ISP处理链路，两者间有大量并行像素流 → 应尽量靠近部署。
换句话说，你要做的第一件事，不是写代码，而是画一张模块交互热力图：统计每两个模块之间的信号数量、频率与时延敏感度。高热度区域就是你应该“打包保留”的功能岛。
🛠 实践建议：用Python脚本扫描RTL连接关系，生成CSV矩阵导入Excel做颜色映射，一眼看出哪些模块该“抱团”。
跨FPGA边界的代价：别让通信拖垮性能
当你决定让两个模块分处不同FPGA时，本质上是在它们之间架起一座桥——这座桥的成本由三部分构成：
I/O资源消耗
每根跨片信号占用一对FPGA引脚。假设你有一条32位宽、工作在100MHz的AXI总线，就需要至少40根I/O（含控制信号）。若平台总共只有800根可用IO，那最多支持20组这样的连接。再多？布线直接失败。时序挑战加剧
片内路径通常可通过布局布线工具自动优化，但跨片路径涉及PCB走线长度匹配、串扰抑制、电源噪声等问题，静态时序分析（STA）必须手动设置set_max_delay约束，否则极易出现建立/保持时间违规。协议适配开销
原生AXI或AHB总线不适合长距离传输。你需要插入桥接逻辑，例如：
- 并转串（Parallel-to-Serial）压缩信号数量；
- 添加帧头/校验码提升可靠性；
- 使用异步FIFO隔离时钟域。
这些都会引入额外延迟，破坏原始设计的时序假设。
关键参数控制：工程师的“安全红线”
为了确保划分后的系统仍可稳定运行，以下几个硬指标必须严控：
| 参数 | 推荐阈值 | 原因 |
|---|---|---|
| 跨FPGA信号总数/对 | < 500 根 | 避免I/O资源耗尽与PCB布线拥堵 |
| 并行通信速率 | ≤ 100 MHz | 高速并行易受skew影响，稳定性差 |
| SerDes串行速率 | ≤ 1 Gbps per lane | 商用背板通道典型上限 |
| 关键路径跨片延迟 | ≤ 2 个目标时钟周期 | 否则难以满足时序收敛 |
| 全局复位扇出 | 插入本地buffer复制 | 防止驱动不足导致异步释放 |
💡 数据来源参考Synopsys HAPS系列用户手册及Xilinx UG574等官方文档，结合实际项目经验提炼。
怎么切？六大黄金法则告诉你
1. 功能域优先，层级其次
记住一句话：“常在一起说话的模块，就该住同一个屋檐下。”
不要根据HDL结构拆分，而要依据行为耦合度。例如中断控制器虽小，但几乎与所有外设交互，若单独放在某FPGA，会导致“星型拓扑”式连接，极大增加跨片负担。正确做法是将其绑定到主控CPU所在的FPGA。
2. 高带宽路径本地化
任何涉及高频大批量数据传输的路径，尽可能保留在单颗FPGA内部。典型如：
- DDR控制器与其PHY必须共置（否则无法满足tCK/tCS等时序要求）；
- GPU渲染管线各阶段应集中部署；
- 视频编解码器与帧缓存管理单元不宜分离。
曾经有个项目把AI推理核和权重存储分开部署，结果每次MAC运算都要跨片取数，吞吐率不到预期的30%。重构后性能飙升两倍。
3. 利用平台自带高速互联
别自己造轮子！像Synopsys HAPS、Cadence Protium这类商用原型平台，提供了专用高速互连机制，比如：
- 板级Interposer Link（可达数Gbps）
- 光纤接口（用于超大规模扩展）
这些通道经过严格信号完整性验证，比你自己拉LVDS线靠谱得多。优先用于核心模块间的主干通信。
4. 提前规划调试能力
你永远不知道Bug藏在哪里。因此，在每个FPGA上都要预留足够的ILA（Integrated Logic Analyzer）探针资源。关键建议：
- 在跨FPGA接口两侧均设置触发点；
- 使用JTAG菊花链统一管理多芯片调试状态；
- 对关键控制信号打标（mark for debug），避免后期重新综合。
否则你会遇到这样的窘境：系统卡住了，却没法抓波形，只能靠printf式注释来回烧写……
5. 留足资源余量
别把FPGA填得太满！建议遵循“80%使用率原则”：
- LUT/FF使用率 ≤ 80%
- BRAM/DSP使用率 ≤ 75%
为什么？因为RTL后期变更不可避免。新增一个状态机、加一组寄存器，都可能导致局部资源溢出。留出缓冲空间，才能支持快速迭代。
6. 统一工具链与约束版本
多FPGA项目最怕“各自为政”。务必确保：
- 所有子模块使用相同版本的综合库（Synopsys DC vs Vivado Synthesis不能混用）；
- 时序约束文件统一管理（SDC格式一致）；
- 编译流程自动化（Makefile/Tcl脚本驱动）。
否则可能出现：FPGA_A明明通过了时序，连到FPGA_B就失败——原因竟是两边用了不同的clock uncertainty设置。
实战案例：一次成功的重构拯救项目进度
我们曾参与一个AI SoC原型项目，初始划分如下：
| 模块 | 所属FPGA |
|---|---|
| RISC-V Cluster + L2 Cache | FPGA_0 |
| AI Matrix Engine | FPGA_1 |
| DDR4 Controller + PHY | FPGA_2 |
| Sensor Input & Display | FPGA_3 |
三颗Kintex Ultrascale+组成三角互联。
问题很快暴露：AI引擎每次访问外部权重都要经过FPGA_1 → FPGA_2 → DDR → 返回，往返延迟超过8个时钟周期，严重影响流水线效率。实测峰值算力仅达理论值的40%。
怎么办？
团队重新审视数据流模型，果断调整策略：
- 将DDR PHY迁移至FPGA_1，紧邻AI引擎；
- FPGA_2仅保留DDR控制器逻辑，通过轻量命令通道下发读写请求；
- 数据通路完全本地化，仅控制信令跨片同步。
结果立竿见影：内存访问延迟降至2周期以内，整体吞吐提升60%，成功达到预期性能目标。
这个案例告诉我们：划分不是一锤定音，而是持续优化的过程。
工程技巧：如何优雅处理跨FPGA通信
用串行化减少I/O压力
对于非实时性要求极高的大数据流，推荐采用“打包+SerDes”方案。以下是一个典型实现：
// 发送端：并行→串行转换 module tx_bridge ( input clk, input rst_n, input [31:0] data_in, input valid_in, output txd_p, output txd_n ); wire [39:0] pkt = {valid_in, 8'b0, data_in}; // 加帧头防误码 gtx_transceiver #( .DATA_WIDTH(40) ) u_gtx ( .clk_in(clk), .rst_n(rst_n), .data_in(pkt), .txp(txd_p), .txn(txd_n) ); endmodule // 接收端：串行→并行恢复 module rx_bridge ( input rx_clk, input rst_n, input rxd_p, input rxd_n, output reg [31:0] data_out, output reg valid_out ); wire [39:0] pkt; gtx_transceiver #( .DATA_WIDTH(40) ) u_gtx_rx ( .clk_in(rx_clk), .rst_n(rst_n), .rxp(rxd_p), .rxn(rxd_n), .data_out(pkt) ); always @(posedge rx_clk or negedge rst_n) begin if (!rst_n) begin data_out <= 0; valid_out <= 0; end else begin data_out <= pkt[31:0]; valid_out <= pkt[39]; end end endmodule这种方式将40根并行线压缩为一对差分信号，极大缓解I/O瓶颈，适用于图像帧、批量参数等场景。
展望未来：从功能划分走向物理感知划分
随着Chiplet、MCM（Multi-Chip Module）和硅中介层技术的发展，未来的FPGA原型不再只是功能模拟平台，更是物理特性预估工具。
下一代划分策略将融合更多维度：
- TSV（Through-Silicon Via）延迟建模；
- 芯片间热耦合效应分析；
- 电源分布网络（PDN）联合仿真。
这意味着，今天的“跨FPGA通信延迟”，可能就是明天“Chiplet间微凸块互联”的真实反映。我们的划分决策，也将从“能不能跑起来”，进化为“像不像真芯片”。
如果你正在搭建FPGA原型系统，不妨问自己几个问题：
- 我的划分是否基于真实数据流而非代码结构？
- 最关键的通信路径是否已被本地化？
- 是否为调试留下了足够窗口？
- 当RTL下周变更时，我的方案还能扛得住吗？
这些问题的答案，决定了你的原型是“能用”，还是“好用”。
欢迎在评论区分享你的划分经验或踩过的坑，我们一起打造更高效的验证体系。
