MATLAB在FPGA上的挑战：浮点定点转换难题

MATLAB算法在FPGA实现中的难点主要集中在浮点定点转换上，这是根据AccelChip公司的一项调查显示，超过半数的回答者所面临的挑战。MATLAB作为一种强大的开发工具，以其易用性和灵活性著称，但在FPGA环境中，它的一些特性并不适用，尤其是在处理浮点到定点转换时。由于定点算术的精度受限，这可能导致新出现的数学误差，使得原有MATLAB代码的性能在硬件层面大打折扣。 首先，定点转换时，开发者需要将高级MATLAB函数和运算符替换为能反映硬件底层架构的低级模型。这种替换过程不仅复杂，而且可能导致仿真运行时间显著增加，可能达到原始MATLAB模拟的50倍以上。因此，很多开发者倾向于使用C/C++等语言进行定点建模，以适应FPGA的实际需求。 其次，生成定点模型至关重要。如果不进行精确的替换，MATLAB的浮点运算结果在定点表示下可能会与实际硬件行为有显著差异。如图3所示，当对随机输入进行量化并比较MATLAB除法运算符和硬件CORDIC算法的定点响应时，结果的不一致性明显可见。 AccelDSP™Synthesis的IPExplorer™技术在这个过程中扮演了关键角色，它能够自动使用硬件精确的表达式来替换MATLAB代码中的高级运算符，这一过程无需人工干预且对原始代码影响最小。用户可以通过设置合成指示来定制初始宏架构和微架构选择，从而确保转换后的代码能够在FPGA上正确执行。 FPGA的独特之处在于其灵活的定点字长支持，可以根据实际需求动态调整。这使得在高精度应用，如雷达、导航和制导系统中，可以进行更精确的算术运算，避免不必要的数值误差。然而，如何有效地控制和管理变量的位数增长，如遵循位增长率定律，是一项细致且需要反复试验的任务。在设计过程中，过度的增长可能会导致额外的硬件开销，因此深入理解硬件工作原理和采取适当的量化策略是至关重要的。 将MATLAB算法移植到FPGA并非易事，它涉及到精度转换、代码优化和硬件适应性等多个层面的技术挑战。开发者需要充分利用工具和技术，同时具备扎实的硬件编程知识，才能克服这些难点，实现高效的算法在FPGA上的部署。