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‘FPAA’技術推動可編程類比模組整合

上網時間: 2008年03月26日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:FPGA  FPAA  現場可編程類比陣列 

美國喬治亞理工學院(GIT)的研究人員們希望透過簡化類比電路的設計和模擬過程,進一步促進類比技術的發展,並鼓勵工程師們在產品中採用低功率電路。

如同FPGA在數位訊號處理領域取得的非凡成就,GIT的研究人員們相信,其大規模的現場可編程類比陣列(FPAA)在類比領域將具備成長與發展的潛力。

這些晶片的現有版本不太可能適合於所有應用,但卻能滿足要求最嚴格的專業領域,例如模擬由生物組織所完成的神經系統訊號處理。無論如何,這些晶片能使系統的設計、原型製作和測試系統更快且更容易,而且也不必製造新的晶片。

再者,FPAA技術可以幫助許多技術尚不純熟的用戶嘗試使用由類比訊號處理團隊所開發的複雜低功率技術,GIT大學教授Paul Hasler表示。“大致上估計,全球約有3,000位高階類比工程師。”一向關注FPAA技術應用的Hasler指出,“而相較之下,採用DSP的系統設計師數量最保守估計也超過一百萬名。”

如果FPAA能夠鼓勵即使是這些工程師中的一小部份人開始使用類比技術,情況也將有很大的改觀。“目標是將這些技術導入主流設計中。”Hasler表示,“這一過程正透過建立強大的教育基礎建設而展開,並且已經出現在一般工程師社群中。”

類比訊號處理並不會取代替數位處理,但將可有效地為數位處理提供互補作用,Hasler指出。他目前正重新思考有關混合訊號處理器設計──即融合類比與數位訊號處理,以便充分發掘兩種技術的優勢。“類比預處理可以減輕A/D所面臨的瓶頸,並降低隨後而來的DSP運算負載。”Hasler介紹。

耶魯大學副教授Eugenio Culurciello認為:“FPAA技術將以類似於FPGA和數位電路的方式,推動可編程類比模組的整合。他們擁有巨大的潛力可縮短小型類比電路裝配的原型建立時間,並能夠滿足大規模陣列的要求。FPAA能為大多數類比應用與整合型儀器提供足夠的性能。”

圖1:浮動閘極電晶體的頂部和橫截面圖,適用於GIT大學的FPAA編程。
圖1:浮動閘極電晶體的頂部和橫截面圖,適用於GIT大學的FPAA編程。

類比訊號處理

雖然類比電路並不適用於傳統的符號運算,但在處理感測器的訊號方面卻具有很多優點。首先,它不需要類比-數位的轉換步驟,因此無需對於哪些資訊要保留、哪些訊號要丟棄而作出武斷的決定。這對於資料解析度和時序都有很多好處。

此外,在採用類比運算後,解析度和運算時間之間的調整通常會加以改善,因為每個額外的‘位元’都不必再自行運作了。

對於成像陣列等組合型感測器/處理器晶片來說,它們還具有平行機制和保持幾何完整性的優點。在蜂巢式神經網路等設備中,在一個陣列中所有鄰近單元間的互動都是同時發生的,這意味著整個擷取到的影像可以只用較少的幾個步驟來完成處理。例如,根據實驗顯示,在類比域中處理拉氏轉換(Laplace transform)的速度最多可能比在數位域的處理更快3個數量級。

20年前,當時還在加州理工大學的Carver Mead曾指出,如果電路不必運作在數位模式下,處理訊號的功耗會低許多。這個見解源自Mead針對生物神經電路效率所作的聲明──生物神經電路更適合運作在類比而非數位的模式下(它使用神經物理學來進行運算,而不是逐步進行的演算法)。基於生物模型所開發的高效率電路──神經型態工程學就是基於這個理念。

‘方進定律’(Gene's Law,以首次發現該現象的TI傑出工程師方進[Gene Frantz]命名)強調,每秒百萬次乘法-累加運算(MMAC)所需的功率每18個月就提高兩倍。數位技術雖然一直在改進,但數位和類比之間的功率差距卻仍相當大。對於運算密集但功率受限的應用而言,這個差距象徵著20年的領先水準。

但對於幾乎是最嚴格的應用來說,類比的優勢一直被實際的難度所箝制。類比設計難度大、測試非常耗時;而由於缺乏可編程性,所製造出的解決方案大多只能針對個別問題。而這三大問題合起來又產生了第4個問題:類比設計在各年級的電子技術專業學生中一向不受歡迎。

由於數位設計越來越容易,即時的滿意度越來越高,類比設計只能敬陪末座也就不難理解其因了。這也導致了類比工程師的短缺,進而連建議使用類比解決方案的人都沒有,更不用說類比方案會被採納了。

圖2:‘方進定律’指出,每秒百萬次乘法-累加運算(MMAC)所需的功率每18個月就提高兩倍。
圖2:‘方進定律’指出,每秒百萬次乘法-累加運算(MMAC)所需的功率每18個月就提高兩倍。

較容易的方法

由Hasler和紐約州立大學的Chris Twigg共同開發的技術,最終可能會解決其中的一些問題。FPAA本身就是利用浮動閘極電晶體元件所連接的類比單元網路,它可使單元間的耦合被不斷增強或削弱。一旦進行編程後,它們就不僅是被動線路,而能主動參與類比運算。而FPGA使用的非最佳化互連方式成為提供可編程性時的必要開銷。這種方式往往必須使用較長的傳輸線,不僅可能降低性能,而且對運算本身也沒有任何好處。

具有約5萬個類比單元的現有元件應該適用於“需要大量訊號處理、具有嚴格的功率預算,以及需要快速開發和部署的應用中”,Franklin W.Olin大學電子與電腦技術系副教授Brad Minch指出:“這些FPAA還可能為終端用戶提供客製化或量身訂做的產品。”

Minch指出,這一類的應用包括“在行動電話和行動運算平台中提供語音識別,在助聽器設備中建置方向選擇和雜訊抑制功能。”

“這些應用的主要競爭技術將會是DSP和全客製特殊應用IC(ASIC)。”Minch說,“與DSP方案相較,FPAA的主要優勢在於整個FPAA的功耗比單一類比數位轉換器(ADC)模組更低,當然更不用說整個數位電路的功耗了。”而與全客製化ASIC相較,FPAA的主要優勢在於其彈性度,以及其更快的“設計、開發和部署週期”,Minch表示。

甚至是在ASIC效率更高的應用中,FPAA也具有可預測性更高的優勢。因此,在所需部署的系統上採用相同的平台上來開發應用也總會是一大優勢。“建模系統中的寄生效應必然能比得上‘模擬’結果,”Minch指出,“而在開發ASIC的過程中,你永遠無法完全確定模型是否可被正確地調校,以及當晶片被製造和封裝完成時的實際寄生效應如何。”

培訓機會

但新技術可能會對培養新一代非專家級的類比工程師產生深遠的影響。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類比設計和測試週期。該系統的靈感來自於FPGA製造商所用的培訓板和工具套件,它整合了不同的D/A和A/D轉換器,以及其他介面,以避免必須使用一般類比測試所常用的測試平台與設備。電路的設計採用了開放原始碼的XCircuit程式來設計,因而可透過用Matlab圖形用戶介面來進行測試。Hasler還將該系統作為他在GIT大學授課的一部份,並用於專業工程師和其他學生的遠端教育課程中。

Olin大學的Minch也積極參與此事。“我計劃使用這些元件,來作為微電子學方面的第一堂課和混合訊號IC設計的後續課程。”他說,“目前在微電子學課程中,學生們只能建構並表徵簡單的類比單元。他們所能實際開發的最複雜電路只包括十幾個電晶體。另外,他們在試驗板上所搭建的電路動態性能根本無法與積體電路相提並論,因為寄生參數非常大。”

Minch指出,“FPAA可以幫助學生探究更複雜電路的行為,而不必再製作和除錯巨大的試驗板。同時,與試驗板相較,FPAA的動態性能也更接近於積體電路。”

在後續的混合訊號晶片設計課程中,Minch表示,“FPAA將可為研發提供另一種模擬方式。模擬經常無法合併,而精確的模型參數集又很難取得。而FPAA沒有無法合併的問題。雖然學生可能會以不同的技術製作其專案,但FPAA中的電晶體顯然不會產生非實體性的行為,而有些Spice模型在其參數集未能正確調整時,卻可能會導致這種情形。”

“製造仍然是很有用的,”Minch表示,“但FPAA可以在產品投片前,提供一個優質的理念測試平台。”

耶魯大學的Culurciello也計劃在課程中使用該工具板。“它們是很好的教學工具,因為它們能讓你不用佈線就能輕鬆地設計出電路。”他指出。

未來的挑戰

當然,在FPAA技術取得成功之前還必須解決許多問題。Culurciello指出,問題之一是由於走線和開關增多而增加的雜訊會限制類比電路的性能,並降低訊息噪音比。他透露,Hasler已經找到一種方法可降低互連雜訊,但顯然還無法使雜訊徹底消失。另外,Culurciello還指出,為了使該技術真正發揮作用,研究人員必須能夠製造出更大型的元件陣列,並最佳化編程工具的速度。

Hasler對於FPAA技術的未來發展抱持樂觀態度,他認為,該技術將隨著時間的推移變得越來越成熟。“隨著製程尺寸不斷縮小,這些可配置技術將變得越來越重要。隨著製程的縮小,工具、光罩世代等都變得很昂貴,而相應的設計成本也隨之增加。”他說,“因此,只有盡可能地發揮每個設計優勢才有希望。”

因此,今後的趨勢是朝向可編程和可配置數位晶片發展。“FPAA應能使得超低功率的類比訊號處理也能充分利用這些技術趨勢。”Hasler表示。

作者: Sunny Bains

本文作者Sunny Bains是一位來自倫敦的科學家兼記者。





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