【博文连载】什么是FPGA硬件加速

以前有篇文章，讲《让你的软件飞起来》，讲的是怎么用C语言实现RGB转YUV的方法，从浮点乘法到定点乘法，最后再到查找表等方法进行加速，整体提升了几百倍的提升。

那么FPGA进行图像加速也有异曲同工之笔。由于FPGA的数字电路结构，没有CPU线程的概念，更没有浮点的概念，那么直观的想，我想可以通过以下几个方面进行运算的加速：

1）面积换速度：也就是串转并运算，可以多个模块同时计算；

2）时间换空间：时序收敛下通过频率提高性能，虽然面积可能稍微加大点；

3）流水线操作：让整个“生产线”全速运行，等同于n倍线程效率；

4）乒乓操作：等同关于2个模块的并行运算，读写互不冲突；

5）浮点转定点：采用乘法+移位的方式转换；

6）查找表换计算：采用查找表替代某些有限固定值的运算；

7）等等各种别的技巧。

整体的思路和《让你的软件飞起来》有点相似，那就是不要用浮点，能用查找表的不要计算，能并行（多线程）的不要单线程，当然Pipeline CPU做不到。我们在使用FPGA进行加速时候，讲的是硬件加速，那么要充分发挥硬件的性能，就需要充分使用这些技巧，于是乎用FPGA实现并不是最难的，最难得是如何设计FPGA硬件架构（实现只是个翻译而已）。有一本我也没啃破的书《Computer Architecture》，如果你能沉得下心，建议去看看英文版。

所谓硬件架构，就是如何用最优的方式去实现，在理论基础和经验的前提下，结合FPGA本身的固有特性，设计出基于FPGA的实现方案，这本身思维非常重要，因为是和硬件强相关的。拿Sobel边缘检测来说事，首先罗列一下工作量，我们需要完成如下功能：

1）CMOS摄像头的驱动与数据的采集（灰度相机直接跳（4））

2）可选的Bayer转RGB（ISP领域叫做Demosaic，但这个内容太多此处不展开，本教程制作简单的Bayer转RGB）

3）可选的RGB转YUV并提取灰度图像流

4）进行必要的中值滤波进行噪声的去除以提升质量

5）进行3*3 Sobel边缘检测算法，同时计算H与V方向的梯度，得到结果

6）进行必要的腐蚀/膨胀运算

7）SDR/DDR外部存储介质的图像的乒乓缓存

8）HDMI/VGA接口显示器的实时显示驱动

9）必要的一些控制单元，包括复位、Sobel阈值、LED指示灯等等

完成以上功能，如果采用CPU实现，需要进行多次内存读写进行每一个模块的计算，并且每一个模块也只能按从前到后点顺序进行，不能Pipeline运算，这使得内存和计算非常耗时。简单的画了一下实现的框图，如下所示，感觉徘徊的好累好心塞。

但如果采用FPGA实现，就不一样了，首先前面模块计算完几行的值，后面的模块就可以紧接着进行计算，那么流水线可以High起来；其次前面讲到的浮点转定点，乒乓操作，面积换速度等等思维可以全部用上；最后数据只进一次内存，读写乒乓后就显示器实时显示。采用FPGA实现的框图，分别如下所示：

需要注意的是，要实时显示就得缓存，因为摄像头的时序并不一定或者一般都一定不会和显示器匹配，这就是我们所谓的“显卡”。我曾经用FPGA做了一个显卡，让小朋友们可以用51单片机驱动VGA显示。

使用FPGA就是要充分利用电路的优势，在资源足够的情况下尽可能的流水线或者并行运算，最后达到实时处理的效果。曾经有一个哥们说他用DSP做了640*480 3次滤波就卡的只有15FPS了（估计没优化），但让我用FPGA完成上面所有的图像处理，做到300FPS也是轻而易举的事情，这就是FPGA的优势。至于具体的实现，在上图框架定下来的前提下，剩下的就是具体的实现以及翻译工作了。本教程全文都是在讲解如何实现每一个模块，以及最终流水线完成实时图像处理的功能。