آموزش FPGA

FPGA یا Field Programmable Gate Array یک مدار مجتمع است که می ­توان آن را پس از اتمام فرآیند تولید، مطابق نیاز طراح برنامه ­ریزی نمود و روابط منطقی بین پایه ­های ورودی و خروجی را تغییر داد. این تراشه­ ها نیمه رساناهایی هستند که از تعداد زیادی جزء کوچک الکترونیکی یا سلول  به نام بلوک منطقی (Logic Block) ساخته شده‌­اند. این سلول از نظر منطقی چیزی بین یک مدار الکترونیکی و یک میکروکنترلر است. در واقع، FPGA یک تراشه قابل برنامه‌ریزی است. این تراشه‌ها برای توسعه سخت افزارهای دیجیتالی پیچیده و اجتناب از ساخت بردهایی با تراشه­‌های گسسته به وجود آمده‌­اند.

با استفاده از تراشه­‌های FPGA بردهایی که قبلاً با تعداد زیادی از تراشه‌های دیجیتال ساخته می­‌شدند، در یک تراشه FPGA با سرعت بالاتر و امکان به‌روزرسانی کردن سخت افزار پیاده‌سازی می‌­شوند.

هدف از دوره آموزشی FPGA چیست؟

FPGA ها برای ایجاد سیستم‌هایی با انعطاف پذیری بالا مورد استفاده قرار می‌­گیرند. FPGAها با ارائه یک معماری برنامه‌پذیر، قیمت پایین و زمان راه­‌اندازی اندک و مهم‌­تر از همه، ایجاد امکان پردازش موازی مشکلات متعدد مهندسین و طراحان مدارات دیجیتال را رفع نموده‌­اند.

از دیگر مزایای استفاده از FPGA ها در طراحی­ ها، می­‌توان به سرعت بالای پردازش و فرکانس کاری بسیار بالای آن­ها اشاره کرد. FPGA ها در حوزه‌های گسترده‌­ای از جمله پردازش سیگنال، پردازش تصویر، فیلترهای دیجیتال، سیستم‌­های انتقال دیتاهای دیجیتال، سیستم­‌های مخابراتی و سیستم­‌های مختلف کنترلی به کار برده می­‌شوند.

هدف از دوره آموزشی FPGA مقدماتی آشنایی با معماری داخلی FPGAها، نحوه برنامه‌ریزی و استفاده از آن‌­ها، بهینه‌سازی برنامه­‌ها، شبیه­‌سازی برنامه­‌ها، معرفی ابزارهای مورد استفاده جهت کار با تراشه­ های FPGA و استفاده از تراشه‌­ها در پروژه‌های جدی با نرخ بالا و حجم پردازش سنگین است.

دوره آموزش FPGA مقدماتی مناسب چه کسانی است؟

این دوره­‌ برای کسانی که علاقمند به کار در حوزه‌­های الکترونیکی و فضاها‌ی مرتبط آن در ایران و یا خارج از کشور هستند، مناسب است. همچنین دانشجویانی که در زمینه‌­های تحقیقاتی مشغول هستند، می‌­توانند از مفاهیم گفته شده استفاده نمایند.

به­ طورکلی، یکی از قدرتمندترین تراشه‌هایی که امروزه در کاربردهای مختلف الکترونیکی، مخابراتی و کنترل مورد استفاده شرکت­‌های بزرگ دنیا و ایران می‌باشد ، تراشه‌های FPGA است که با فراهم آوردن بسترهایی برای پردازش سیگنال، و با بهبود قابلیت­‌های پردازنده‌ها و … در بسیاری از کاربردها مورد استفاده قرار گرفته‌اند.

بعد از فراگیری دوره آموزش FPGA مقدماتی در مکتب خونه چه مهارت­هایی کسب خواهید کرد؟

این دوره آموزشی در دو دوره مقدماتی و پیشرفته ارائه می­‌شود که شما پس از گذراندن دوره مقدماتی با مفاهیم اساسی مربوط به معماری FPGAها، مقایسه آن‌­ها با دیگر پردازنده‌ها، ساختارهای برنامه ­نویسی موجود برای FPGAها، فرآیند شبیه‌سازی و پیاده‌­سازی آن‌ها آشنا می­‌شوید و با انجام پروژه‌های درنظر گرفته شده، در این مباحث به تسلط خوبی خواهید رسید.

FPGA چیست؟

FPGA مخفف Field-Programmable Gate Array است و می‌تواند به عنوان یک تراشه سخت‌افزاری تعریف شود که برای انجام عملیات منطقی استفاده می‌شود. FPGA  از یک شبکه یکپارچه یا مجموعه‌ای از بلوک‌های منطقی که در یک تراشه قرار گرفته‌اند، تشکیل شده‌اند. که در آن مدار‌ها گیت‌های منطقی قابل برنامه‌ریزی هستند. FPGA‌ها از بلوک‌های منطقی قابل تنظیم جداگانه یا CLB تشکیل شده‌اند که از طریق اتصالات قابل برنامه‌ریزی به هم متصل می‌شوند.

همانطور که از نام فن‌آوری نیمه هادی نشان داده شده است، مزایای FPGA به دلیل توانایی آن‌ها برای برنامه‌ریزی در هنگام پیاده‌سازی در زمینه در مقابل انواع دیگر تراشه‌های نیمه هادی مانند ASIC شناخته شده است. بنابراین می‌توان گفت که آموزش FPGA مقدماتی  دارای اهمیت ویژه ای است.

مزایای آموزش FPGA مقدماتی

برای بیان مزایای آموزش FPGA مقدماتی مکتبخونه لازم است نمونه‌هایی را مثال بزنیم. برای مثال یک ASIC یا یک مدار مجتمع خاص برنامه برای انجام یک کار خاص طراحی شده است. به این ترتیب، تنها یک عملکرد را انجام می‌دهد و نمی‌توان آن را به چیز دیگری تغییر داد، همچنین نمی‌توان آن را پاک کرد و بازنویسی کرد تا دوباره از تراشه استفاده شود.

از سوی دیگر، یک FPGA را می‌توان دوباره برنامه‌ریزی کرد و دوباره مورد استفاده قرار داد و در مورد سفارشی‌سازی و شخصی‌سازی بسیار انعطاف پذیرتر است، به خصوص زمانی که در این زمینه مستقر شود. این امر باعث می‌شود FPGA نسبت به ASIC در برنامه‌های خاص بسیار مناسب‌تر و ارجح‌تر باشد.

با کمک یک FPGA می‌توانید برنامه‌ای بنویسید که بر روی یک تراشه سیلیکونی بارگذاری و عملکرد‌ها آن اجرا شود. اگر می‌خواهید یک تراشه را بهینه کنید تا با حجم کاری خاصی متناسب باشد، می‌توانید از یک تراشه FPGA استفاده کنید. FPGA‌ها می‌توانند با نیاز‌های مدرن از پیچیدگی بالا و دستگاه‌های با کارایی بالا خود را مطابقت دهند. آن‌ها همچنین چگالی منطقی بیشتر، پردازنده‌های تعبیه‌شده، بلوک‌های DSP و کلاک را از دیگر ویژگی‌های برجسته ارائه می‌دهند.

FPGA برای سیستم‌هایی‌ایده‌آل است که در آن به‌روزرسانی‌های مداوم الزامی است. اگر یک پردازنده نیاز به تغییراتی داشته باشد، تراشه‌های FPGA می‌توانند در صورت نصب آن‌ها را برای ایجاد این تغییرات مورد استفاده قرار دهند و نیاز به خرید سخت‌افزار جدید را از بین ببرند.

اگر از تراشه‌های FPGA در خودرو‌ها استفاده می‌شود، می‌توان با کمک این تراشه‌ها حتی پس از فروختن آن‌ها را به‌روزرسانی کرد. این تراشه‌ها همچنین اغلب توسط مشاغل سازمانی استفاده می‌شوند، زیرا می‌توان آن‌ها را با استفاده از مسیر داده‌ای که با تجزیه و تحلیل داده‌ها، استنتاج تصویر و حتی فشرده‌سازی مطابقت دارد، دوباره برنامه‌ریزی کرد.

هدف اصلی از ساخت FPGA

در ابتدا، هدف اصلی یک تراشه FPGA، نمونه‌سازی اولیه ASIC‌ها بود. مزیت استفاده از FPGA برای این منظور این است که می‌توان آن را بار‌ها و بار‌ها برنامه‌ریزی کرد، تا زمانی که یک طرح نهایی شود و هیچ اشکالی در طراحی پیدا نشود. به طور مثال، اینتل که یک نام بزرگ در صنعت فناوری اطلاعات است، از FPGA برای نمونه‌سازی اولیه تراشه‌های دائمی جدید استفاده می‌کند تا از کیفیت، عملکرد و یکپارچگی آن‌ها اطمینان حاصل کند.

با در نظر گرفتن ویژگی‌های مفید مختلف تراشه‌های FPGA، می‌توان انواع مختلفی از برنامه‌ها را نام برد که استفاده از FPGA‌ها برای آن‌ها مناسب‌تر هستند. FPGA‌ها معمولاً برای پروژه‌های با حجم کم و پیچیدگی بالا استفاده می‌شوند، زیرا سفارشی‌سازی را ارائه می‌دهند.

کاربرد‌های اصلی FPGA‌ها را می‌توان در برنامه‌های پزشکی، پردازش تصویر و تصویر، مخابرات و دیتاکام، سرور و ابر و دفاع و فضا جستجو کرد. کاربردهای گسترده FPGA ها سبب شده است تا آموزش FPGA مقدماتی برای افراد با تخصص متنوع مفید باشد.

برنامه‌های کاربردی آموزش FPGA مقدماتی

تراشه‌های FPGA هم در ارتباطات سیمی و هم در ارتباطات بی‌سیم استفاده می‌شوند. در ارتباطات سیمی در بک پلن‌های سریال و ارتباطات بی‌سیم برای راه حل‌های شبکه و آدرس دهی استاندارد‌های وایمکس و ۵G/۶G و HSDPA استفاده می‌شود. همچنین FPGA در بخش زیرساخت استفاده می‌شود و به خرد کردن داده‌ها با سرعت بالا کمک می‌کند.

در زمینه کاربرد‌های پزشکی نیز، از تراشه‌های FPGA برای اهداف تشخیصی و نظارتی استفاده می‌شود. آن‌ها در تجهیزات پزشکی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شوند.

در زمینه هوافضا و کاربرد‌های دفاعی، کاربرد تراشه‌های FPGA را می‌توان در برای پردازش تصویر، پیکربندی مجدد جزئی برای SDR‌ها و همچنین برای تولید شکل موج جستجو کرد.

FPGA برای بهبود زمان عرضه به بازار محصولات مختلف تکنولوژیکی و کاهش هزینه‌های کلی مهندسی که در تعدادی از فرآیند‌ها از جمله اتوماسیون صنعتی و نظارت انجام می‌شود، از دیگر کاربرد‌های FPGA‌ها است.

از آنجایی که FPGA برای پیکربندی مجدد و هماهنگی با تغییرات استفاده می‌شود، هزینه نگهداری طولانی مدت لازم برای یک سیستم را کاهش می‌دهد.

از جمله اصلی‌ترین کابرد‌های FPGA‌ها می‌توان به توسعه شبکه‌های عصبی عمیق یا DNN اشاره داشت که در نهایت منجر به تولید و نگهداری سیستم‌های هوشمند مصنوعی می‌شود. FPGA‌های با کارایی بالا در مقایسه با GPU‌ها می‌توانند حتی بیشتر به یک برنامه کاربردی کمک کنند و بنابراین برای اهداف توسعه فناوری یادگیری ماشین ترجیح داده می‌شوند. علاوه بر این موارد فناوری FPGA به شرکت‌های ASIC فرصت نمونه‌سازی سریع را می‌دهد.

به طور مثال در زمینه کاربرد‌های پزشکی، از تراشه‌های FPGA برای اهداف تشخیصی و نظارتی استفاده می‌شود. آن‌ها در تجهیزات پزشکی برای پردازش داده‌ها استفاده می‌شوند. FPGA‌ها در MRI، CT اسکن، سونوگرافی، سیستم های‌مانیتورینگ بیمار ECG استفاده می‌شوند.

آموزش FPGA مقدماتی برای چه کسانی مناسب است؟

FPGA‌ها همچنین برای مشاغل سازمانی مفید هستند زیرا می‌توانند به صورت پویا با یک مسیر داده که دقیقاً با یک حجم کاری خاص مطابقت دارد، مانند تجزیه و تحلیل داده، استنتاج تصویر، رمزگذاری یا فشرده‌سازی مجدد برنامه‌ریزی شوند. FPGA‌های بهینه‌سازی شده نیز نسبت به اجرای بار‌های کاری معادل روی یک CPU از نظر مصرف انرژی کارآمدتر هستند.

این FPGA ترکیبی از تطبیق‌پذیری، کارایی و عملکرد، یک بسته جذاب برای کسب و کار‌های مدرنی ارائه می‌دهند که به دنبال پردازش داده‌های بیشتر با هزینه کل مالکیت کمتر  (TCO) هستند. پس باید آموزش FPGA مقدماتی را به عنوان امری مناسب برای بهینه سازی فعالیت‌های مشاغل سازمانی در نظر گرفت.

مرز جدید برای FPGA‌ها: هوش مصنوعی

شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)  که برای هوش مصنوعی( AI)  استفاده می‌شوند، زمینه جدیدی از کاربرد‌های FPGA‌ها به شمار ‌می‌روند که در حال حاضر مورد توجه است.

اجرای مدل‌های استنتاج DNN قدرت پردازش قابل توجهی را می‌طلبد. واحد‌های پردازش گرافیکی  (GPU) اغلب برای تسریع پردازش استنتاج استفاده می‌شوند، اما در برخی موارد، FPGA با کارایی بالا ممکن است در تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌ها برای یادگیری ماشین، عملکرد بهتری از GPU داشته باشند.

مایکروسافت در حال حاضر از قابلیت تطبیق‌پذیری Intel FPGA را برای تسریع هوش مصنوعی بهره می‌برد. Project Brainwave مایکروسافت از طریق خدمات ابری Microsoft Azure دسترسی به FPGA‌های Intel Stratix را برای مشتریان فراهم می‌کند.

سرور‌های ابری مجهز به این FPGA‌ها به طور خاص برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق پیکربندی شده‌اند. سرویس مایکروسافت به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا از قدرت تراشه‌های FPGA بدون خرید و پیکربندی سخت‌افزار و نرم‌افزار تخصصی استفاده کنند.

درعوض، توسعه‌دهندگان می‌توانند با ابزار‌های متن‌باز رایج مانند Microsoft Cognitive Toolkit یا چارچوب توسعه هوش مصنوعی TensorFlow کار کنند. بنابراین بیراه نیست اگر بگوییم که آموزش FPGA پیشرفته می‌تواند چشم اندازهای جدیدی برای آینده شغلی و تحصیلی شما محیا کند.