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需求背景

随着科技的不断发展，对于高性能计算的需求也在不断增长。尤其是在人工智能、大数据、云计算等领域，对于计算能力的需求更是日益旺盛。为了满足这些需求，我们需要寻找一种能够提供高效能、低功耗、可编程的处理器。

eFPGA（嵌入式FPGA）和GPU（图形处理器）是两种具有高度并行处理能力的处理器。eFPGA是一种在芯片上集成了逻辑门和可编程互连资源的FPGA，可以实现硬件级的编程和重构。而GPU则是一种专门为处理大量并行数据设计的处理器，具有强大的浮点运算能力和大量的并行处理单元。

然而，尽管eFPGA和GPU都具有很高的并行处理能力，但它们各自也存在一些问题。例如，eFPGA的编程复杂性较高，而GPU的功耗较大。因此，将这两种处理器集成在一起，既可以利用eFPGA的灵活性和可编程性，又可以利用GPU的强大计算能力，从而满足高性能计算的需求。

此外，通过集成eFPGA和GPU，还可以实现硬件级的优化和动态配置，进一步提高系统的性能和效率。因此，eFPGA和GPU的集成是当前高性能计算领域的一个重要研究方向。

需解决的主要技术难题

eFPGA和GPU处理器的集成需要解决以下主要技术难题：

1. 架构设计：如何设计一个高效、灵活且可扩展的架构，以实现eFPGA和GPU的紧密集成？这需要考虑两者之间的互连结构、资源分配、功耗管理等方面的问题。

2. 编程模型：为了充分利用eFPGA和GPU的计算能力，需要设计一个简洁、易用且高效的编程模型。这包括硬件抽象层（HAL）、编程语言、编译器优化等方面的问题。

3. 互操作性：eFPGA和GPU之间需要进行高效的数据交换和通信，以实现协同工作。这需要考虑数据传输带宽、延迟、同步等问题。

4. 动态配置与优化：在运行过程中，系统可能需要根据任务需求动态调整eFPGA和GPU的资源分配和配置。这需要实现一种高效的动态配置和优化策略，以适应不断变化的工作负载。

5. 功耗管理：eFPGA和GPU都是功耗较高的处理器，如何在保证性能的同时降低功耗是一个重要的挑战。这需要考虑硬件设计、软件算法等多方面的因素。

6. 测试与验证：集成后的系统需要进行全面的测试和验证，以确保其性能、稳定性和可靠性。这需要设计一套完善的测试方法和工具。

7. BD21导控一体化芯片目前的外设扩展能力和视频处理能力存在局限，需要在芯片内集成fpga单元和GPU处理单元。

期望实现的主要技术目标

通过eFPGA和GPU处理器的集成，我们主要期望实现以下技术目标：

1. 高性能：通过广泛的并行接口将eFPGA连接到ASIC，为系统提供更高的吞吐量和更低的延迟。同时，期望打破传统的架构瓶颈，比如将FPGA和CPU集成在同一封装或同一块芯片上，进一步提升性能。

2. 低功耗：eFPGA具有直接与SoC的有线连接，可以完全消除大型可编程I/O缓冲器，从而降低功耗。此外，根据需求精确调整eFPGA的大小，并权衡性能与功耗之间的关系，也是期望实现的目标。

3. 系统成本降低：通过缩小eFPGA的管芯尺寸，消除未使用的DSP和存储器模块以及超额配置的LUT和寄存器，进一步减小PCB面积和高度，从而降低系统制造成本。

4. 易用性：设计简洁、高效的编程模型和开发环境，使开发者能更便捷地开发和优化应用程序。

5. 高可靠性和自主可控：预期成果是一个能完全替代目前弹载控制器中的导航+DSP+FPGA+AI芯片的组合，为弹载控制提供巨大的成本优势、高可靠性和完全自主可控。

***的关键指标为逻辑单元数，目前需求为350K逻辑单元。

***处理器关键指标为浮点计算能力，目前需求为2TFlops。

处理进度