EEPW论坛

　　如同FPGA在数字信号处理领域取得的非凡成就，GIT大学的研究人员相信，他们的大规模现场可编程模拟阵列(FPAA)在模拟领域具有很大的发展潜力。

　　当前版本的这些芯片不太可能适应所有应用，但他们可以满足要求最严格的专业应用，例如由生物组织完成的神经系统信号处理的仿真。不管怎么说，这些芯片能使系统的设计、原型创建和测试更快更容易，而且不必制造新的芯片。

　 　另外，FPAA技术可以帮助众多不熟练的用户尝试使用由模拟信号处理团队开发的复杂低功率技术，GIT大学教授Paul Hasler表示。“粗略估计，全球约有3000位高级模拟工程师。”一直关注FPAA技术应用的Hasler指出，“而相比之下，采用DSP的系统设计 师数量最保守也要超过一百万。”

　　如果FPAA能够鼓励这些工程师中即使是一小部分人开始使用模拟技术，情况也将有很大的改观。“目标是将这些技术引入主流设计中。”Hasler表示，“该进程已经通过建立强大的教育基础得以展开，而且已经在普通工程师群体中发生。”

　　模拟信号处理不会代替数字处理，但将会成为数字处理的有效补充，Hasler指出。他正在重新思考混合信号处理器设计――即融合模拟与数字信号处理，以便充分发掘两种技术的优势。“模拟预处理可以减轻A/D瓶颈问题，并减轻后面的DSP运算负担。”Hasler介绍。

　 　耶鲁大学副教授Eugenio Culurciello认为：“FPAA将以FPGA和数字电路类似的方式，推进可编程模拟模块的集成。它们有巨大的潜力来缩短小型模拟电路组配的原型建 立时间，还能够满足大规模阵列的要求。FPAA可以为大多数模拟应用甚至综合仪器提供足够的性能。”

　　“基恩定律”认为，每秒上百万次乘法-累加运算(MMAC)所需的功率每18个月有两倍的改进。但对于某些应用来说，模拟信号处理的功效超出了数字信号处理3个以上的数量级。

　　模拟信号处理

　　虽然模拟电路并不适用于传统的符号运算，但在处理来自传感器的信号方面却具有很多优点。首先，它不需要模拟到数字的转换步骤，因此无需对哪些信息要保留、哪些信号要丢弃做出武断决定。这对数据分辨率和时序都有好处。

　　另外，在采用模拟运算后，分辨率和运算时间的调整经常要好很多，因为每个额外的“比特”都不要求其自身运行。

　 　对于成像阵列等组合型传感器/处理器芯片来说，还具有并行机制和保持几何完整性的优点。在蜂窝神经网络等设备中，阵列中所有邻近单元间的交互都是同时发 生的，这意味着整个捕获到的图像可以用相对较少的步骤完成处理。例如，实验表明，在模拟域中处理拉普拉斯变换的速度最多可以比数字域快3个数量级。

　 　20年前，当时还在加州科技大学的Carver Mead就指出，如果电路不必工作在数字模式下，处理信号的功耗会低许多。这个见解源自Mead对生物神经电路效率做的注解，这种电路的工作方式更多处于 模拟而非数字域(它使用神经实体进行运算，而不是某些逐步型算法)。基于生物模型开发高效电路的神经形态工程就是基于这种想法。

　 　“基恩定律”(名称来自TI杰出工程师Gene Frantz，是他首次发现了这个现象)认为，每秒上百万次乘法-累加运算(MMAC)所需的功率每18个月有两倍的改进。数字技术虽然一直在改进，但数 字和模拟之间的功效差距一直很大。对于运算量大但功率受限的应用而言，这个差距代表了20年的领先水平。

　　但对于几乎最严格的应用来说，模拟的优势被实用难度所压制。模拟设计难度大；测试非常耗时，因为它需要制造；形成的解决方案主要针对个别问题，因为它们缺少可编程性。这三大问题合起来又产生了第4个问题：模拟设计在各个年级的电子技术专业学生中不受欢迎。

　　由于数字设计越来越容易，满意度越来越高，模拟设计靠边站也就容易理解了。这也导致了模拟工程师短缺，进而连建议使用模拟解决方案的人都没有，更不用说被采纳了。

　　比较容易的方法

　 　由Hasler和其纽约州立大学工作的同事Chris Twigg合作开发的技术，可能最终会解决其中的一些问题。FPAA自身就是用浮动栅极晶体管器件连接的模拟单元网络，它允许单元间的耦合被不断增强或削 弱。一旦编程后，它们就不仅是无源线路，而且能主动参与模拟运算。相反，FPGA使用不是最优化的互连作为必要的开销，来提供可编程性。他们常常需要使用 长的传输线，不仅会降低性能，而且对运算本身也没有一点好处。

　　大约有5万个模拟单元的现有器件应该适合“要求大量信号处理、有非常严格的功率预算以及需要快速开发和部署的应用”使用，Franklin W.Olin大学电子与计算机技术系副教授Brad Minch指出：“这些FPAA还可以为最终用户定制或量身定做产品。”

　　Minch指出，这样的应用案例包括：在蜂窝电话和移动计算平台中提供语音识别，在助听装置中实现方向选择和噪声抑制。

　 　“这种应用中的主要竞争性技术是DSP和全定制特殊应用集成电路(ASIC)。”Minch说道，“与DSP方案相比，FPAA的主要优势是整个 FPAA的功耗比单独一个模数转换器模块还要低，更不用说整个数字电路的功耗了。”与全定制ASIC相比的主要优势是灵活性，以及更快的设计、开发和部署 周期，Minch表示。

　　即使在ASIC效率更高的应用场合，FPAA也具有 可预测性更高的优势。在与系统部署相同的平台上来开发应用也一直是很大的优势。“FPAA能确保模型系统中的寄生效应与‘仿真’有直接的可比性。” Minch指出，“而在开发ASIC的过程中，人们永远无法确保模型是否被正确调校，以及当芯片被制造和封装时实际寄生效应会怎样。”

　　培训机会

　 　但新技术可能会对培养新一代非专家级模拟工程师产生深远影响。Twigg和Hasler已经开发出一个系统，该系统能让学生在几个星期之内完成整个模拟 设计和测试周期。受FPGA制造商使用的培训板和套件的启发，该系统集成了不同的D/A和A/D转换器以及其它接口，以避免对通常模拟测试所需要使用的测 试平台设备的需求。电路采用开源程序XCircuit设计，可以用Matlab图形用户接口进行测试。Hasler将该系统用作他自己在GIT大学所授课 程中的一部分，并用于专业工程师和其它学生的远程教育课程中。

　　Olin的 Minch也积极参与了此事。“我计划使用这些器件，来作为微电子方面的第一堂课和混合信号IC设计中的后续课程。”他说，“目前在微电子课程中，学生只 能创建和表征简单的模拟单元。他们可以实际开发的最复杂电路可能包括数十个晶体管。另外，他们在试验板上搭建的电路的动态性能根本无法与集成电路相比，因 为寄生参数非常大。”

　　Minch指出，“FPAA可以帮助学生研究更复杂电路的行为，而不需要制作和调试巨大的试验板。另外，与试验板相比，FPAA的动态性能也更接近集成电路。”

　 　在今后的混合信号芯片设计课程中，Minch表示，“FPAA将为研发思路提供第二种仿真方式。仿真经常无法合并，而精确的模型参数集又很难获得。 FPAA则永远不会无法合并。虽然学生可能会以不同技术制作其项目，但FPAA中的晶体管显然不会产生非物理性行为，而有些Spice模型会的，特别是在 它们的参数集没被正确调整好的时候。”

　　“制造仍然是有用的，”Minch表示，“但FPAA可以在它们被提交流片前，提供一个优秀的平台来测试你的思路。”

　　耶鲁大学的Culurciello也计划在课程中使用这种新板。“它们是很好的教学工具，因为它们能让你不用布线就能轻松地设计出电路。”他指出。

　　未来挑战

　 　当然，在这种技术取得成功之前需要解决许多问题。Culurciello指出，问题之一是由于走线和开关增加而增加的噪声，会限制模拟电路的性能，并降 低信噪比。他透露，Hasler已经找到方法降低互连噪声，但显然无法使噪声彻底消失。另外Culurciello还指出，为了使该技术真正发挥作用，研 究人员需要能够制造出更大的器件阵列，并优化编程工具的速度。

Hasler显得比较乐观，他认为FPAA技术将随着时间的推移变得越 来越成熟。“随着工艺尺寸不断缩小，这些可配置技术将越来越重要。随着工艺的缩小，工具、掩膜等都会变得很昂贵，相应的设计成本也会增加。”他说，“因 此，只有尽可能多地发挥每个设计的优势才有希望。”

由于今后的趋势是向可编程和可配置数字芯片发展。“FPAA应允许超低功率的模拟信号处理也能充分利用这些技术趋势。”Hasler表示。