這是筆者去年某個時間節(jié)點的感悟，由于工作繁忙，寫完后擱置一邊了。而對于“設(shè)計最優(yōu)化”這個議題，筆者也一直深感功力不夠，不敢多做闡釋。但是，不管怎樣，若能每隔幾年都好好做些反思回顧，讓自己對“設(shè)計最優(yōu)化”的認知再做一些提升，也算是給當下的自己一個“設(shè)計最優(yōu)化”吧。基于此，把去年的文章略作梳理，分享給大家。

之所以想寫點什么，是基于近期的一些工作觸動。兩年前，由于公司人力資源的需要，筆者從當時基本穩(wěn)定的FPGA設(shè)計中抽出身來，大部分的精力投入到了產(chǎn)品的算法開發(fā)中。而在那個當兒，正好做了一個算法的FPGA實現(xiàn)評估，整個設(shè)計，包括代碼、仿真基本做完了。在當時，目標是用有限的FPGA資源實現(xiàn)一個復雜的圖像處理算法，可以說是絞盡腦汁做了很多實際的FPGA設(shè)計優(yōu)化。

時過境遷，經(jīng)過兩年算法的學習研究和工程實踐后，基于系統(tǒng)最優(yōu)化的一些考慮，又重新回到原點，需要再次評估和實現(xiàn)當年那個圖像處理算法的FPGA版本。而當重新審查當年的那些設(shè)計代碼時，忽然感受到當時一些設(shè)計細節(jié)做得尤為精妙，雖然大多數(shù)方法其實是一些經(jīng)典的通用的優(yōu)化方法——用加法和流水線設(shè)計減少乘法器數(shù)量；用移位比較以及流水線的方式定制化一個資源占用率極低的除法器；用查找表實現(xiàn)指數(shù)運算；甚至嘗試過自己實現(xiàn)開根號的邏輯源碼……當然，我并不是覺得這些設(shè)計已經(jīng)登峰造極，做到設(shè)計最佳了。反而，讓我重新思考FPGA的設(shè)計最優(yōu)化問題。做算法的經(jīng)歷，讓我感受到了CPU的強大算力；但是一些實時應用場景下，又讓我感受到了CPU在面對一個復雜和大計算量的算法時的力不從心。做FPGA的經(jīng)歷，讓我即便是在寫著跑在CPU上的代碼，也處心積慮的考慮速度性能問題——能用加法或移位就絕不用乘法、能用乘法就絕不用除法、能查表的就絕不直接進行指數(shù)或根號等復雜的運算……總而言之，不做一次多余的或不必要的復雜的運算。

對于FPGA的工程實現(xiàn)而言，設(shè)計本身并沒有絕對的最優(yōu)化。對于一些沒有實用性要求的研究或評估，對于FPGA的器件資源、實時的速度性能或許不會太在意。但是對于必須產(chǎn)品化的工程實現(xiàn)來說，目標通常是在FPGA器件的資源有限制、吞吐量有要求的情況下完成既定功能。FPGA的資源，通常包括FPGA內(nèi)部的邏輯資源、乘法器資源、片內(nèi)存儲器資源、布局布線資源以及其它諸如時鐘、高速接口等專用資源。FPGA的數(shù)據(jù)吞吐量，通常表現(xiàn)為FPGA在單位時間內(nèi)的平均處理能力或瞬時最大處理能力，這可能涉及FPGA片內(nèi)或片外存儲器的讀寫訪問速度、滿足必須的并行運算處理所需的資源可用性、達到設(shè)計目標的最低FPGA時鐘頻率的時序性能等。

由此看來，F(xiàn)PGA的設(shè)計最優(yōu)化，并不意味著最高的絕對精度、最快的處理速度或最大的數(shù)據(jù)吞吐量，也不意味著最高的資源利用率或最低的實現(xiàn)資源……純粹的研究或評估，或許可以只關(guān)注某一方面的最佳性能；但對于FPGA的產(chǎn)品實現(xiàn)而言，在眾多的限制條件下，各方面性能達到一個動態(tài)平衡，讓我們的目標FPGA器件物盡其用，或許才是我們這些務實的工程師所追求的“最優(yōu)化設(shè)計”。
責任編輯：彭菁