【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】
和asic芯片相比，fpga具有很强的灵活性。不管是信号处理领域，还是算法定制领域都有很大的用处。但是fpga有一个很大的缺点，那就是价格问题。因为一个应用如果变成了通用产品，那么必然asic化，而规模化的asic芯片，无论在性能还是在成本上都有很大的优势。这就让fpga只能用在高频、实时、价格不敏感的领域，比如说航空、轨道交通、军工、医疗，这些都是属于价格没那么敏感的领域。纯消费类领域的产品，用fpga并不多。今天正好作为最后一篇谈fpga的文章，稍微总结下。
1、把fpga作为技能，而不是将来就做fpga的工作
实际开发的时候，我们会发现大部分场景下还是用mcu、dsp、soc居多，甚至直接是x86工控机。这里面除了功能之外，就是成本的考虑，包括器件的成本和人员招聘的成本。这意味着，fpga如果使用，只能用在成本不敏感的区域。或者说，用低成本mcu+fpga，来代替高成本soc，这也是可以的。
如果有可能的话，可以直接用fpga做产品，而不是用fpga找一份工作而已。
2、学习hls的思维，但是不要用hls写代码
vivado的hls固然方便，但是用它来生成ip，不光有平台的限制、ide的限制，而且对应的语法其实没有那么好懂。它的好处，并不足以代替它的不足和麻烦。此外，altera虽然也有类似的hls工具，但原理也是一样的。建议大家最好自己掌握c转verilog的原则，什么可以转、怎么转、怎么优化，而不是把精力放在一个工具上面。
各个ide下面的很多函数都是封装好的，比如viado hls下面的图像处理函数，自己能做的有限。这样做其实并不方便。我们要学习的应该是一个通用方法，而不是一个特定工具下的一个特定sdk的使用方法，这样就意义不大了。
3、fpga最实用的两个领域
随着国产mcu、soc的发展，国产fpga也越用越多。但是fpga本身的应用范围却是萎缩的。这意味着，fpga会越来越集中于特定的领域，比如说芯片验证、高速通信、算法加速等等。对于一般的用户来说，fpga用来做硬件端口配置和算法硬化两个领域，还是非常有价值的。
比如自动生成若干个串口、做一个可以控制的信号switch、以及实现一个局部算法加速，这都是非常有意义的，也是fpga自身擅长的领域。用mcu有的时候也能做，要么不方便，要么就是性能比较低，得不偿失。
4、cpu+fpga分工合作才是硬道理
大家买到的fpga开发板，大部分都是fpga干活，并且从头干到尾。在实际项目中，这一点并不科学。比如低速的接口，类似于gpio、uart、spi、iic、pwm，这些可以通过mcu直接操作ip就好了。只有网络私有协议、图像处理数据加速这部分，才更适合fpga去进行处理。十几年前的zynq，到现在还有很多人使用，道理就是这个，传感器数据通过ip送进来，fpga做一些前端加速处理之后，剩下来的arm来完成，这是大多数时候两者的处理模式。
回到mcu也是一样，比如说一些数据的采集、运算和加速，也可以放在fpga运算，处理好了，把结果送给mcu也是可以。mcu负责控制、参数设置、显示、网络、存储和人机交互，这样才能发挥出两者的最大优势。
5、软件工程师可以更多地用fpga做算法
做软件开发的同学也可以使用fpga，但是不要用fpga来做点灯、uart、数码管、蜂鸣器这些事情，而应该是考虑怎么把复杂的算法用fpga固化下来。等算法固化之后，再转成ip，写一个驱动，让上层的软件来进行调用，这样不仅可以做成pipeline、算法加速，还能形成自己的计算优势。就国内市场来说，纯软件本身的风险是很大的，软硬结合会效果好很多。
6、打好fpga基础之后，用ai写verilog代码
fpga的基础，很大一部分是数字电路基础。比如说组合逻辑、时序逻辑，为什么频率上不去，为什么用延迟一拍的方法处理组合逻辑，为什么有clock violation等等，这些内容都是数字电路这门课程告诉我们的。只要掌握了基本的verilog语法，知道常规的套路之后，并且熟悉背后的电路逻辑，fpga就会越用越顺的，直到它变成自己的一个有力工具。
此外，现在ai发展很快，很多代码不需要自己写，一定要学着把自己的需求和ai相结合，把它当成自己的一个助手，这样才能最大限度提高自己的工作效率。