發布日期：2022-07-14 點擊率：61
院(GIT)的研究人員希望通過易化模擬電路的設計和仿真過程,進一步促進模擬技術的發展,并鼓勵工程師在產品中采用低功率電路。
如同FPGA在數字信號處理領域取得的非凡成就,GIT大學的研究人員相信,他們的大規模現場可編程模擬陣列(FPAA)在模擬領域具有很大的發展潛力。
當前版本的這些芯片不太可能適應所有應用,但他們可以滿足要求最嚴格的專業應用,例如由生物組織完成的神經系統信號處理的仿真。不管怎么說,這些芯片能使系統的設計、原型創建和測試更快更容易,而且不必制造新的芯片。
另外,FPAA技術可以幫助眾多不熟練的用戶嘗試使用由模擬信號處理團隊開發的復雜低功率技術,GIT大學教授Paul Hasler表示。“粗略估計,全球約有3000位高級模擬工程師。”一直關注FPAA技術應用的Hasler指出,“而相比之下,采用DSP的系統設計師數量最保守也要超過一百萬。”
如果FPAA能夠鼓勵這些工程師中即使是一小部分人開始使用模擬技術,情況也將有很大的改觀。“目標是將這些技術引入主流設計中。”Hasler表示,“該進程已經通過建立強大的教育基礎得以展開,而且已經在普通工程師群體中發生。”
模擬信號處理不會代替數字處理,但將會成為數字處理的有效補充,Hasler指出。他正在重新思考混合信號處理器設計——即融合模擬與數字信號處理,以便充分發掘兩種技術的優勢。“模擬預處理可以減輕A/D瓶頸問題,并減輕后面的DSP運算負擔。”Hasler介紹。
耶魯大學副教授Eugenio Culurciello認為:“FPAA將以FPGA和數字電路類似的方式,推進可編程模擬模塊的集成。它們有巨大的潛力來縮短小型模擬電路組配的原型建立時間,還能夠滿足大規模陣列的要求。FPAA可以為大多數模擬應用甚至綜合儀器提供足夠的性能。”
“基恩定律”認為,每秒上百萬次乘法-累加運算(MMAC)所需的功率每18個月有兩倍的改進。但對于某些應用來說,模擬信號處理的功效超出了數字信號處理3個以上的數量級。
模擬信號處理
雖然模擬電路并不適用于傳統的符號運算,但在處理來自傳感器的信號方面卻具有很多優點。首先,它不需要模擬到數字的轉換步驟,因此無需對哪些信息要保留、哪些信號要丟棄做出武斷決定。這對數據分辨率和時序都有好處。
另外,在采用模擬運算后,分辨率和運算時間的調整經常要好很多,因為每個額外的“比特”都不要求其自身運行。
對于成像陣列等組合型傳感器/處理器芯片來說,還具有并行機制和保持幾何完整性的優點。在蜂窩神經網絡等設備中,陣列中所有鄰近單元間的交互都是同時發生的,這意味著整個捕獲到的圖像可以用相對較少的步驟完成處理。例如,實驗表明,在模擬域中處理拉普拉斯變換的速度最多可以比數字域快3個數量級。
20年前,當時還在加州科技大學的Carver Mead就指出,如果電路不必工作在數字模式下,處理信號的功耗會低許多。這個見解源自Mead對生物神經電路效率做的注解,這種電路的工作方式更多處于模擬而非數字域(它使用神經實體進行運算,而不是某些逐步型算法)。基于生物模型開發高效電路的神經形態工程就是基于這種想法。
“基恩定律”(名稱來自TI杰出工程師Gene Frantz,是他首次發現了這個現象)認為,每秒上百萬次乘法-累加運算(MMAC)所需的功率每18個月有兩倍的改進。數字技術雖然一直在改進,但數字和模擬之間的功效差距一直很大。對于運算量大但功率受限的應用而言,這個差距代表了20年的領先水平。
但對于幾乎最嚴格的應用來說,模擬的優勢被實用難度所壓制。模擬設計難度大；測試非常耗時,因為它需要制造；形成的解決方案主要針對個別問題,因為它們缺少可編程性。這三大問題合起來又產生了第4個問題:模擬設計在各個年級的電子技術專業學生中不受歡迎。
由于數字設計越來越容易,滿意度越來越高,模擬設計靠邊站也就容易理解了。這也導致了模擬工程師短缺,進而連建議使用模擬解決方案的人都沒有,更不用說被采納了。
比較容易的方法
由Hasler和其紐約州立大學工作的同事Chris Twigg合作開發的技術,可能最終會解決其中的一些問題。FPAA自身就是用浮動柵極晶體管器件連接的模擬單元網絡,它允許單元間的耦合被不斷增強或削弱。一旦編程后,它們就不僅是無源線路,而且能主動參與模擬運算。相反,FPGA使用不是最優化的互連作為必要的開銷,來提供可編程性。他們常常需要使用長的傳輸線,不僅會降低性能,而且對運算本身也沒有一點好處。
大約有5萬個模擬單元的現有器件應該適合“要求大量信號處理、有非常嚴格的功率預算以及需要快速開發和部署的應用”使用,Franklin 大學電子與計算機技術系副教授Brad Minch指出:“這些FPAA還可以為最終用戶定制或量身定做產品。”
Minch指出,這樣的應用案例包括:在蜂窩電話和移動計算平臺中提供語音識別,在助聽裝置中實現方向選擇和噪聲抑制。
“這種應用中的主要競爭性技術是DSP和全定制特殊應用集成電路(ASIC)。”Minch說道,“與DSP方案相比,FPAA的主要優勢是整個FPAA的功耗比單獨一個模數轉換器模塊還要低,更不用說整個數字電路的功耗了。”與全定制ASIC相比的主要優勢是靈活性,以及更快的設計、開發和部署周期,Minch表示。
即使在ASIC效率更高的應用場合,FPAA也具有可預測性更高的優勢。在與系統部署相同的平臺上來開發應用也一直是很大的優勢。“FPAA能確保模型系統中的寄生效應與‘仿真’有直接的可比性。”Minch指出,“而在開發ASIC的過程中,人們永遠無法確保模型是否被正確調校,以及當芯片被制造和封裝時實際寄生效應會怎樣。”
培訓機會
但新技術可能會對培養新一代非專家級模擬工程師產生深遠影響。Twigg和Hasler已經開發出一個系統,該系統能讓學生在幾個星期之內完成整個模擬設計和測試周期。受FPGA制造商使用的培訓板和套件的啟發,該系統集成了不同的D/A和A/D轉換器以及其它接口,以避免對通常模擬測試所需要使用的測試平臺設備的需求。電路采用開源程序XCircuit設計,可以用Matlab圖形用戶接口進行測試。Hasler將該系統用作他自己在GIT大學所授課程中的一部分,并用于專業工程師和其它學生的遠程教育課程中。
Olin的Minch也積極參與了此事。“我計劃使用這些器件,來作為微電子方面的第一堂課和混合信號IC設計中的后續課程。”他說,“目前在微電子課程中,學生只能創建和表征簡單的模擬單元。他們可以實際開發的最復雜電路可能包括數十個晶體管。另外,他們在試驗板上搭建的電路的動態性能根本無法與集成電路相比,因為寄生參數非常大。”
Minch指出,“FPAA可以幫助學生研究更復雜電路的行為,而不需要制作和調試巨大的試驗板。另外,與試驗板相比,FPAA的動態性能也更接近集成電路。”
在今后的混合信號芯片設計課程中,Minch表示,“FPAA將為研發思路提供第二種仿真方式。仿真經常無法合并,而精確的模型參數集又很難獲得。FPAA則永遠不會無法合并。雖然學生可能會以不同技術制作其項目,但FPAA中的晶體管顯然不會產生非物理性行為,而有些Spice模型會的,特別是在它們的參數集沒被正確調整好的時候。”
“制造仍然是有用的,”Minch表示,“但FPAA可以在它們被提交流片前,提供一個優秀的平臺來測試你的思路。”
耶魯大學的Culurciello也計劃在課程中使用這種新板。“它們是很好的教學工具,因為它們能讓你不用布線就能輕松地設計出電路。”他指出。
未來挑戰
當然,在這種技術取得成功之前需要解決許多問題。Culurciello指出,問題之一是由于走線和開關增加而增加的噪聲,會限制模擬電路的性能,并降低信噪比。他透露,Hasler已經找到方法降低互連噪聲,但顯然無法使噪聲徹底消失。另外Culurciello還指出,為了使該技術真正發揮作用,研究人員需要能夠制造出更大的器件陣列,并優化編程工具的速度。
Hasler顯得比較樂觀,他認為FPAA技術將隨著時間的推移變得越來越成熟。“隨著工藝尺寸不斷縮小,這些可配置技術將越來越重要。隨著工藝的縮小,工具、掩膜等都會變得很昂貴,相應的設計成本也會增加。”他說,“因此,只有盡可能多地發揮每個設計的優勢才有希望。”
由于今后的趨勢是向可編程和可配置數字芯片發展。“FPAA應允許超低功率的模擬信號處理也能充分利用這些技術趨勢。”Hasler表示。
Sunny Bains是一位來自倫敦的科學家和新聞記者。
作者:Sunny Bains
