工程师分享：基于FPGA的GPU原型优化设计

安迪•乔力是一名高级应用程序顾问——该程序即Synopsys全球产品线领导品牌，基于FPGA的原型设计。安迪已从事FPGA技术研发25年多。最近，他又开始向客户提供支持，支持他们建立在Synopsys HAPS平台上的复杂CPU SoC和GPU IP原型设计需求，并同时在全球范围内对嵌入在用户程序中相同SoC和GPU IP的开发提供支持。

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PowerVR Rogue GPU的建立基于效率市场领先的原则，这使过去几代图像处理器的性能得以显著提高。为了获得高性能，GPU架构利用强大的并行处理能力来处理高要求的图像和计算任务。为获得高性能而配置GPU IP时，设计团队面临的是多重的挑战。他们需将复杂、高门数的设计融入单一FPGA有限的空间里。考虑到Series6、Series6XE 和Series6XT系列的可扩展性（从半个到八个集群），在尝试测试这些复杂设备时却面临着更多的挑战。

PowerVR Series6XT GPU的规模是从两个集群到八个集群。由于其它选择（即制造测试芯片）的过程变得越来越昂贵且耗时，Synopsys和Imagination便合作打造更具活力基于FPGA的原型设计结构。由此，使用多个FPGA甚至是最大的PowerVR GPU建模的新型优化流程便得以问世。下述将具体展示获得这一建树的经历。


　　GPU原型设计需求
　　Synopsys所做的第一步是启动一个概念验证项目。这个项目为Imagination的PowerVR Series6 GPU展示了基于FPGA的原型设计。原型设计环境包括一个独立回归测试的顶层测试架构。试架构通过PCIe端口和使用DDR3存储接口的存储测试激励和结果连接至PC主机。这使得测试团队得以控制和分析GPU，并通过Universal Multi-Resource BUS （UMRBus）对系统进行配置且从PC主机访问测试和结果数据。