北京深鉴科技基于FPGA平台的DPU架构如何？
北京深鉴科技，在FPGA领域可算得上是颇有建树的玩家。要说他们基于FPGA平台的DPU（Data Processing Unit，数据处理单元）架构，那得从几个层面来拆解，才能把这事的儿给说透了。
首先，得明白深鉴科技做DPU的初心。他们盯上的，是AI推理这个市场。而FPGA，恰恰是AI推理，特别是边缘AI推理的一块香饽饽。相比于CPU的通用性，GPU的并行计算强大但功耗高、延迟大，ASIC的专用性极强但灵活性差，FPGA就显得十分有优势。它既能提供一定的并行计算能力，又能通过重配置来适应不同的AI模型和算法，而且在能效比和延迟方面，尤其是在处理小批量数据和对实时性要求高的场景下，能有不错的表现。深鉴科技抓住的就是这个“既要又要还要”的中间地带。
那么，他们的DPU架构具体是怎么做的呢？
1. 核心计算引擎：定制化加速单元
深鉴科技在FPGA上设计的DPU，最核心的当然是那些专门用来加速AI计算的逻辑单元。不像CPU里那样是通用的ALU（算术逻辑单元），他们会根据AI模型中最频繁、最耗时的运算，比如矩阵乘法（GEMM）、卷积（Convolution）、激活函数（Activation）等，设计高度优化的硬件模块。
张量处理单元（Tensor Processing Unit, TPU）的FPGA实现： 想象一下，他们会把FPGA内部的逻辑资源（LUTs、FFs、DSP Slices等）给“抠”出来，重新组合，变成一个个小型的、能高效处理张量（多维数组）运算的“计算核”。这些核可能专门负责8位或16位整数运算（INT8/INT16），因为在AI推理中，低精度量化是提高效率和降低功耗的关键。
可配置的计算流水线： FPGA的精髓在于“可配置”。深鉴科技的DPU设计，能够根据不同的AI模型（比如CNN、RNN、Transformer的变种），动态地配置计算流水线的结构和连接。这意味着，同一块FPGA硬件，可以通过加载不同的“比特流”（bitstream），变成一个专门加速ResNet的推理引擎，或者是一个加速NLP模型的引擎。这种灵活性是ASIC难以比拟的。
数据流架构（Dataflow Architecture）： 为了最大化并行度和减少内存访问的瓶颈，深鉴科技的DPU很可能采用了数据流的架构思想。计算单元之间不是通过指令来驱动，而是当输入数据到达时，计算单元就自动开始工作，并将结果直接传递给下一个单元。这有点像一个精密的工厂流水线，一旦开动，数据源源不断地流过，各司其职。
2. 存储与数据访问：分层、高效的内存体系
AI计算离不开数据，如何高效地把数据送到计算单元，并且把计算结果存起来，是DPU设计的另一大挑战。
片上存储（Onchip Memory, BRAM/URAM）： FPGA芯片内部有大量的Block RAM（BRAM）和Ultra RAM（URAM）。深鉴科技会充分利用这些片上资源，将其设计成专门的数据缓冲区、权重存储器、中间结果缓存等。这样可以极大地减少访问速度慢得多的片外DRAM（DDR）的需求，降低功耗和延迟。
定制化的内存控制器： 为了匹配计算单元的吞吐量，他们会设计定制化的内存控制器，实现高效的突发读写（burst read/write）、数据预取（prefetching）等功能，确保数据能够“喂饱”计算核心。
片外DRAM接口： 对于模型参数和需要大量处理的数据，不可避免地需要使用片外DDR内存。深鉴科技会根据FPGA平台的特性，选择合适的DDR控制器，并进行精细的优化，以达到最佳的带宽和时序。
3. 互联与通信：灵活高效的片上网络
在FPGA内部，将各个计算单元、存储单元有效地连接起来，形成一个高效的片上网络（Network on Chip, NoC）至关重要。
可配置的互联逻辑： FPGA的LUTs和Routing资源，允许工程师构建出高度灵活的互联网络。深鉴科技可能会设计一套可配置的片上总线或者交叉开关（crossbar switch）网络，以支持不同模型的数据流需求。
DMA（Direct Memory Access）引擎： 为了让计算单元在处理数据的同时，CPU（如果FPGA内集成了ARM核）或片上其他逻辑可以执行其他任务，DMA引擎必不可少。它可以将数据在片内外存储器之间高效地传输，而无需CPU的干预。
4. 软硬件协同设计与开发生态
深鉴科技的DPU架构，不仅仅是硬件设计，更是一个软硬件协同的生态。
AI模型编译器： 要将一个TensorFlow、PyTorch等框架训练好的AI模型，映射到FPGA上运行，需要一个强大的编译器。这个编译器负责将模型进行图优化（graph optimization）、算子融合（operator fusion）、量化（quantization）、逻辑综合（logic synthesis）等一系列操作，最终生成FPGA可以理解和执行的比特流。深鉴科技自己会投入大量的精力在这个编译器的研发上。
IP核库（Intellectual Property Core Library）： 他们也会构建一套成熟的IP核库，包括各种AI加速模块（如INT8乘加单元、卷积核、池化单元等）、存储控制器、通信接口等。这些IP核可以像乐高积木一样，被用来快速构建不同配置的DPU。
开发工具链： 提供一套方便开发者使用的工具链，包括模型导入、配置、仿真、调试、部署等环节，是让FPGA DPUs能够落地应用的关键。
总的来说，深鉴科技的FPGA DPU架构，其核心思路在于：
高度定制化： 针对AI推理的特点，设计专门的计算硬件模块，而不是依赖通用处理器。
灵活性： 利用FPGA的可重配置性，使得同一硬件能够适配多种AI模型和算法，甚至支持模型更新。
能效与低延迟： 通过低精度计算、数据流架构、片上存储优化等手段，在能效和实时性上取得优势。
软硬件一体化： 强大的编译器和完备的开发工具链是其架构落地的基石。
你可以想象，这就像是他们在“空白”的FPGA画布上，用硬件描述语言（如Verilog/VHDL）精心绘制出一幅幅高度优化的AI计算图，并通过高效的片上“电路板”将它们连接起来，最终构成一个高性能、低功耗的AI推理加速器。这种“手搓”硬件的感觉，加上对AI算法的深度理解，构成了深鉴科技在FPGA DPU领域的独特竞争力。
首先，得明白深鉴科技做DPU的初心。他们盯上的，是AI推理这个市场。而FPGA，恰恰是AI推理，特别是边缘AI推理的一块香饽饽。相比于CPU的通用性，GPU的并行计算强大但功耗高、延迟大，ASIC的专用性极强但灵活性差，FPGA就显得十分有优势。它既能提供一定的并行计算能力，又能通过重配置来适应不同的AI模型和算法，而且在能效比和延迟方面，尤其是在处理小批量数据和对实时性要求高的场景下，能有不错的表现。深鉴科技抓住的就是这个“既要又要还要”的中间地带。
那么，他们的DPU架构具体是怎么做的呢？
1. 核心计算引擎：定制化加速单元
深鉴科技在FPGA上设计的DPU，最核心的当然是那些专门用来加速AI计算的逻辑单元。不像CPU里那样是通用的ALU（算术逻辑单元），他们会根据AI模型中最频繁、最耗时的运算，比如矩阵乘法（GEMM）、卷积（Convolution）、激活函数（Activation）等，设计高度优化的硬件模块。
张量处理单元（Tensor Processing Unit, TPU）的FPGA实现： 想象一下，他们会把FPGA内部的逻辑资源（LUTs、FFs、DSP Slices等）给“抠”出来，重新组合，变成一个个小型的、能高效处理张量（多维数组）运算的“计算核”。这些核可能专门负责8位或16位整数运算（INT8/INT16），因为在AI推理中，低精度量化是提高效率和降低功耗的关键。
可配置的计算流水线： FPGA的精髓在于“可配置”。深鉴科技的DPU设计，能够根据不同的AI模型（比如CNN、RNN、Transformer的变种），动态地配置计算流水线的结构和连接。这意味着，同一块FPGA硬件，可以通过加载不同的“比特流”（bitstream），变成一个专门加速ResNet的推理引擎，或者是一个加速NLP模型的引擎。这种灵活性是ASIC难以比拟的。
数据流架构（Dataflow Architecture）： 为了最大化并行度和减少内存访问的瓶颈，深鉴科技的DPU很可能采用了数据流的架构思想。计算单元之间不是通过指令来驱动，而是当输入数据到达时，计算单元就自动开始工作，并将结果直接传递给下一个单元。这有点像一个精密的工厂流水线，一旦开动，数据源源不断地流过，各司其职。
2. 存储与数据访问：分层、高效的内存体系
AI计算离不开数据，如何高效地把数据送到计算单元，并且把计算结果存起来，是DPU设计的另一大挑战。
片上存储（Onchip Memory, BRAM/URAM）： FPGA芯片内部有大量的Block RAM（BRAM）和Ultra RAM（URAM）。深鉴科技会充分利用这些片上资源，将其设计成专门的数据缓冲区、权重存储器、中间结果缓存等。这样可以极大地减少访问速度慢得多的片外DRAM（DDR）的需求，降低功耗和延迟。
定制化的内存控制器： 为了匹配计算单元的吞吐量，他们会设计定制化的内存控制器，实现高效的突发读写（burst read/write）、数据预取（prefetching）等功能，确保数据能够“喂饱”计算核心。
片外DRAM接口： 对于模型参数和需要大量处理的数据，不可避免地需要使用片外DDR内存。深鉴科技会根据FPGA平台的特性，选择合适的DDR控制器，并进行精细的优化，以达到最佳的带宽和时序。
3. 互联与通信：灵活高效的片上网络
在FPGA内部，将各个计算单元、存储单元有效地连接起来，形成一个高效的片上网络（Network on Chip, NoC）至关重要。
可配置的互联逻辑： FPGA的LUTs和Routing资源，允许工程师构建出高度灵活的互联网络。深鉴科技可能会设计一套可配置的片上总线或者交叉开关（crossbar switch）网络，以支持不同模型的数据流需求。
DMA（Direct Memory Access）引擎： 为了让计算单元在处理数据的同时，CPU（如果FPGA内集成了ARM核）或片上其他逻辑可以执行其他任务，DMA引擎必不可少。它可以将数据在片内外存储器之间高效地传输，而无需CPU的干预。
4. 软硬件协同设计与开发生态
深鉴科技的DPU架构，不仅仅是硬件设计，更是一个软硬件协同的生态。
AI模型编译器： 要将一个TensorFlow、PyTorch等框架训练好的AI模型，映射到FPGA上运行，需要一个强大的编译器。这个编译器负责将模型进行图优化（graph optimization）、算子融合（operator fusion）、量化（quantization）、逻辑综合（logic synthesis）等一系列操作，最终生成FPGA可以理解和执行的比特流。深鉴科技自己会投入大量的精力在这个编译器的研发上。
IP核库（Intellectual Property Core Library）： 他们也会构建一套成熟的IP核库，包括各种AI加速模块（如INT8乘加单元、卷积核、池化单元等）、存储控制器、通信接口等。这些IP核可以像乐高积木一样，被用来快速构建不同配置的DPU。
开发工具链： 提供一套方便开发者使用的工具链，包括模型导入、配置、仿真、调试、部署等环节，是让FPGA DPUs能够落地应用的关键。
总的来说，深鉴科技的FPGA DPU架构，其核心思路在于：
高度定制化： 针对AI推理的特点，设计专门的计算硬件模块，而不是依赖通用处理器。
灵活性： 利用FPGA的可重配置性，使得同一硬件能够适配多种AI模型和算法，甚至支持模型更新。
能效与低延迟： 通过低精度计算、数据流架构、片上存储优化等手段，在能效和实时性上取得优势。
软硬件一体化： 强大的编译器和完备的开发工具链是其架构落地的基石。
你可以想象，这就像是他们在“空白”的FPGA画布上，用硬件描述语言（如Verilog/VHDL）精心绘制出一幅幅高度优化的AI计算图，并通过高效的片上“电路板”将它们连接起来，最终构成一个高性能、低功耗的AI推理加速器。这种“手搓”硬件的感觉，加上对AI算法的深度理解，构成了深鉴科技在FPGA DPU领域的独特竞争力。
网友意见
FPGA理论上不是很经济啊，如果是ASIC应该性能更高，功耗更低。
FPGA的好处在于可以随时改变算法，这点倒是有可能是对人工智能适合。
人工智能的硬件生态目前还没确定，到底如何实现无法预测。
从公司的构成看，只是用FPGA 来兜一个芯片，难以想象这是最终产品或者商业模式。
国内做IC的估计明年都会出来产品，竞争起来会很好看吧。
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