Opció szeminárium
Tartalom
Programozható logikai opció szeminárium és magas szintű szintézis Absztrakt: A számítógépes adatfeldolgozás és szimuláció során a szükséges számítási teljesítmény iránti igény folyamosan nő.
Tanszékcsoporti szeminárium
A Moore törvény értelmében az újabb chip gyártási technológiák bevezetésével a számítási teljesítmény elméletileg havonta duplázható. Az opció szeminárium méretének csökkentése hamarosan fizikai korlátokba fog ütközni.
Ennek első jele a processzorok órajel frekvenciájának kb. Az egyik lehetséges megoldás a komplexitástól függően több azonos felépítésű CPU mag használata.
Az Intel és AMD szerverprocesszorai jellemzően magot tartalmaznak. Az FPGA áramkörök a as évek közepén jelentek meg, speciális kialakításuknak köszönhetően tetszőleges szekvenciális áramkör megvalósítható segítségükkel.
Jelenleg az FPGA áramkörök a beágyazott rendszerekben nyernek egyre nagyobb teret, ahol többmagos általános célú mikroprocesszor és néhány speciális periféria kezelése vagy algoritmus gyorsítása szükséges egy chip-en megvalósítva SoC.
A legújabb chip gyártástechnológiák nm használatát a legnagyobb cégek is csak nagy sorozatban gyártott áramköreik esetén engedhetik meg maguknak az egyre növekvő tervezési és maszkgyártási költségek miatt.
A legújabb gyártástechnológiát használó FPGA áramkörökön a kis sorozatú áramkörök megvalósítása is kifizetődő.
Az FPGA-k alkalmazásának másik irányvonala a nagy akár szuperszámítógépek számítási teljesítményét igénylő feladatok megoldásának gyorsítása.
A tervezés során egy-egy architektúra kialakítása és tesztelése hetekig is tarthat, így a sok lehetséges különböző architektúra közül csak kevés próbálható ki. Az áramkör tervező ebben az esetben az eredeti C kód átstrukturálásával és fordítási direktívák segítségével adhatja meg a rendszerben elvárt párhuzamosságot.
Az áramkör VHDL modelljének legenerálása nagyságrendileg néhány percig tart, így lényegesen több tervezési opció próbálható ki, mint a hagyományos tervezési metodika esetén. Előadásomban egy energiahatékonyságra optimalizált Kalman szűrő és egy nagy számításigényű bioinformatikai algoritmus megvalósításán keresztül hasonlítom össze a két tervezési metodikát.