EDA环境衔接测量软件　电子产品开发周期大幅缩短

ction）工具则透过图形或简图的呈现方式，撷取更高层级的设计（图3）。与HDL相较，虽然这些工具确实降低FPGA技术的门槛，但仍无法完全省略某些FPGA设计的特定硬件属性，如资源分配、数位讯号处理器（DSP）分割架构、管线流通（Pipelining）、内建记忆体（On-chip Memory）等。在这些情况下，仍须重新设计/检验演算法才能衔接FPGA，也促成开发工具的未来发展。

　　图3 开发软件必须能跨执行系统，而达到更高的硬件抽象化与灵活度，以达更高效能、更高成本效益，且更能迅速上市。

　　挟多重优势　开放式FPGA普及于测量系统

　　高阶合成（High-level Synthesis， HLS）工具可于较高阶层撷取演算法，并为既有建置独立分配其效能属性，如延迟、时脉率、传输率、资源利用等。由于特殊建置并不属于演算法定义，如此也降低演算法的可携性。此外，开发工程师在设计硬件特性（管线流通、资源仲裁等）时，并不须顾虑特定硬件。HLS的概念已存在超过20年，但市面上的工具是最近才渐趋成熟。这些工具确实提供相关优势，但仅针对FPGA或特定应用积体电路（ASIC），并未纳入如GPU与微处理器的其他运算平台。为突破这些 HLS工具的限制，业界提供测试版软件，整合既有的LabVIEW资料流程式图与HLS优点，以因应FPGA设计作业。如此一来，建置FPGA亦可纳入大量LabVIEW测量与控制演算法，而不受制于微处理器的执行情况，亦不须针对FPGA部署作业而重新设计大量演算法。此软件目前仍在测试中而无法普及，但最后的目标结果可期。

　　创新开发工具的最后一步，就是让跨硬件系统整合运算/设计的多种模型。这些运算模型包含LabVIEW资料流程式图、DSP简图可用于RF与通讯应用中的多重速率讯号处理、文字式数学可撷取类教科书的方程式、状态机器用于数位逻辑与协定等。

　　举例来说，如赛灵思Zynq可延伸处理平台所建构的系统单芯片（SoC）系统，未来将整合双核心安谋国际（ARM）微处理器与FPGA。此芯片具备极高的异质运算潜力，但由于微处理器与FPGA分别需要不同的运算语言/模型，所以程式设计作业的难度极高。在理想状态下，工程师应拥有多样的运算模型以支援所有系统，并以更有效的方式撷取演算法，最后部署至最佳执行系统。根据业务需求的不同，这裡的"最佳"可能代表最高效能、最高成本效益，或最短上市时间。若要让工具搭配非特定硬件的运算模型，仍有一段开发的路要走，而且必须能满足目前测试系统的开发需求。

　　开发软件必须能跨执行系统，而达到更高的硬件抽象化与灵活度，以达更高效能、更高成本效益，且更能迅速上市。

　　虽然非特定硬件的测量演算法与高阶合成工具尚未晋升主流，但开放式FPGA正逐渐普及于自动化测试系统中。FPGA在测试作业中的优势，已值得许多厂商投入更多开发资本，而且只要提升软件工具，将连带缩短开发时间并降低复杂度，促成更多相关应用。如同微处理器与相关 的软件开发环境/测量演算法，带动了虚拟仪控的革命，使用者可设计的FPGA亦将带动图形化系统设计（GSD）的下一波革新，催生未来的测试系统。