FPGA和CPU开发让机器人更智能

　　通用处理器在计算性能和能效上越来越难以满足日益庞大、多样化的数据处理需求。借助由GPU、FPGA和其他智能引擎等协处理器与CPU一起组成的异构计算平台来提升计算性能，已成为当下学术界和工业界的研究热点。异构计算作为一种特殊的并行计算方式，能够根据每个计算子系统的结构特点为其分配不同的计算任务，在提高计算性能、能效比和实时性保障方面体现出传统架构所不具备的优势，逐渐在各种计算需求量较大的场合得到应用。针对数据中心场景，英特尔已经宣布要通过Xeon+FPGA平台和XeonPhi系列产品来推动异构计算的实施。

　　那么，在我们所关心的机器人领域，情况又是如何？

　　一、机器人需要怎样的计算平台

　　机器人是复杂的机电一体化装置，综合运用了机械与精密机械、微电子与计算机、自动控制与驱动、传感器与信息处理以及人工智能等多学科的最新研究成果。

　　为了将这些成果融合起来，真正形成认知、感受和行动的能力，使机器人能够理解并应对真实的世界，准确完成操作任务，其搭载的计算平台需满足多种要求，包括：

　　感知能力：具备丰富的I/O接口，支持USB3、UART、I2C等多种I/O协议，用以接收各类传感器数据。

　　控制能力：能够控制各个运动部位，如底盘、手臂、手指和头部，完成多个维度的动作，并且具备实时性和安全性方面的保障。

　　计算能力：既要应对大量数据的处理开销，更要满足各类智能算法巨大的计算需求。

　　功耗控制：要在满足以上能力的同时尽可能降低功耗，避免成为电池杀手。

　　易用性：必须提供友好的编程模型，使机器人的应用开发快速、准确。

　　现有的计算平台很难满足以上需求，搭建适用于机器人的异构计算平台已经迫在眉睫！CPU+FPGA的方案以其独特的优势进入我们眼帘。

　　二、什么是FPGA

　　自1985年问世以来，FPGA这种可编程逻辑器件凭借在性能、上市时间、成本、稳定性和长期维护方面的优势，在通信、医疗、工控和安防等领域占有一席之地。特别是近两年，随着云计算、高性能计算和人工智能的繁荣，拥有先天优势的FPGA更是得到了前所未有的关注。

　　FPGA由六部分组成：可编程输入/输出单元、基本可编程逻辑单元、嵌入式块RAM、丰富的布线资源、底层嵌入功能单元和内嵌专用硬核。英特尔首席执行官科再奇曾这样描述：“你可以把FPGA想象成一堆gate，能够随时编程。FPGA可以用作多个领域的加速器，例如在加密的同时进行面部搜索，并能在微秒内重新编程。其成本远低于大规模单个定制部件，并具有更高的灵活性。”

　　随着工艺的发展，技术的进步，FPGA的性能、指标都达到了新高度。新的Arria10系列FPGA和SoC功耗比前一代FPGA和SoC低40%，具有业界唯一的硬核浮点数字信号处理（DSP）模块，其速率高达每秒1.5万亿次浮点运算（1.5TFLOPS）。

　　即便拥有上述优势，传统上FPGA的开发难度还是令诸多程序员望而却步。然而，随着OpenCL标准的出现，FPGA的应用门槛正在大幅降低。基于OpenCL的开发框架，用户可以摆脱传统的基于硬件描述语言（HDL）的开发流程，转而采用更高效、也更符合广大程序员背景的软件开发流程。

　　OpenCL标准是第一个开放、免版税、统一的编程模型，能够在异构系统上加速算法实现，支持使用基于C的编程语言进行跨平台开发，例如CPU、GPU、DSP和FPGA。支持OpenCL的异构系统一般通过PCle总线实现主机与硬件加速器（或者一个内核与另一个没有主机控制的内核）之间的通信，而这一切并不需要程序开发者的关注。相反，开发者只需了解OpenCL定义的标准化的应用程序接口（API）。如今，各个主流的深度学习框架都提供OpenCL的支持。英特尔正计划推出基于FPGA的CNN的多种网络实现。