FPGA知识汇集-FPGA的低功耗设计方法总结

精确的热分析在很多电子产品设计中都有着举足轻重的作用，在高端的PCB设计中尤为突出。热分析的结果常常会影响PCB的机械层设计和产品的外壳设计:是否需要安装散热片、散热风扇等。如果安装散热风扇，往往需要降低其噪音，这将使得机械层设计变得更加复杂。

热分析的最终目标是要使得整个系统能够稳定地运行，特别是保证芯片的结温不能超过安全阈值。如果无法保证这一点，那么FPGA芯片在性能指标、可靠性、使用寿命等方面将会大打折扣，比如系统不断的重启，FPGA的时序无法满足要求，甚至无法保证其功能的正确运行。热分析必须考虑到FPGA运行的各种实际环境:从恒温实验室的理想环境到外太空极寒/极热的恶劣环境。在后续介绍的功耗分析，实际上和热分析有紧密的关系。

整个FPGA设计的总功耗由三部分功耗组成：1. 芯片静态功耗；2. 设计静态功耗；3. 设计动态功耗。

1、芯片静态功耗：FPGA在上电后还未配置时，主要由晶体管的泄漏电流所消耗的功耗

2、设计静态功耗：当FPGA配置完成后，当设计还未启动时，需要维持I/O的静态电流，时钟管理和其它部分电路的静态功耗

3、设计动态功耗：FPGA内设计正常启动后，设计的功耗；这部分功耗的多少主要取决于芯片所用电平，以及FPGA内部逻辑和布线资源的占用。

所以，前两部分的功耗取决于FPGA芯片及硬件设计本身，很难有较大的改善。可以优化是第3部分功耗：设计动态功耗，而且这部分功耗占总功耗的90%左右，因此所以降低设计动态功耗是降低整个系统功耗的关键因素

图1显示了对FPGA芯片导热性能产生重要影响的机械元件:顶层和底层的散热片、焊盘和过孔。除此之外，焊盘本身的尺寸和质量，是否使用导热硅脂，空气对流的大小，PCB的尺寸和层数，这些因素都会影响到最终的导热性能指标。

以下公式定义了环境温度、芯片恒温、功耗和电阻之间的关系：

Tj=（θja·Pd）+Ta

Tj代表芯片的结温，反映了半导体器件能够承受的最高温度，每个芯片的器件手册都有该指标。比如Virtex-6芯片的最高Tj为125℃，但是FPGA工具在做静态时序分析和功耗计算时，其默认值通常设定为85℃。不同FPGA芯片的结温指标，包括其工作范围、最大最小值、默认值，在DC and Switching Characteristics数据手册上都会有详细的介绍。

在上述公式中，Ta代表环境温度，PD代表功耗。而Oja是“内核-外环境”之间的热阻，它代表了材料导热的能力，其物理单位是"℃/W”。

在各种热分析中经常使用图2中的模型和参数。

θjc是“内核-外壳"之间的热阻，不同的器件的值一般也不同。对于Virtex-6的封装来说，其典型值一般小于0.20 ℃/W。

θca是“外壳-外环境”之间的热阻，它等效于FPGA芯片之上的散热片+散热风扇+导热硅脂+其他材料的所有热阻之和，空气对流所带来的影响也要算在其中。

从图2可以看出，整个散热途径有2条:“内核-外壳-外环境"和“内核- PCB -外环境”。由于这2条路径是并行的，因此

总的热阻θja可以表达为

θOja = (θcA x θjba)/(θjca + θjba)

其中Ojca是封装顶层到外环境的热阻，它等效于

θjca = θjc + θca

其中θjba是PCB到外环境的热阻，它等效于

θjba=θjb+θba

在热分析的建模过程中，还需要将PCB本身的热阻计算在内。对于层数较少的小PCB来说，整个θja值约等于θjca。因为当θjba足够大的时候，该分量对于整个热阻的贡献将变得非常小，甚至可以忽略。PCB越大，层数越多，对应的θjba值也就越大。表1说明了PCB的尺寸和层数对于导热性能的影响。

对于整个热分析而言，最重要就是正确地建立热模型。从表2可以看出，如果没有将PCB的热阻考虑进去，那么最后的结果将变的极不准确。

静态功耗散热方法

空气散热

对于低端、小封装、功托大概在1-6W左右的FPGA芯片而言，一般使用空气对流或者加装散热片的方式即可散热。

散热片的作用在于将芯片表面的热迅速带走，因此通常使用铝或者铜这样的高导热金属作为散热片的材料。散热片通常具有较大的表面积，这样能够更加快速地进行散热。散热片和芯片之间的接触面积对于散热来说非常重要，因此使用导热硅脂将散热片和芯片表面紧紧相连，则能够更进一步地加快热的传导。

在较好的空气对流环境中，功耗在4-10 W左右的芯片，使用散热片将是非常好的选择。

主动散热

对于功耗在8-25W、采用离端大封装的芯片，使用散热片加风扇的组合能够更好地达到散热的效果。

举例

通过给定的结温和环境温度，计算出最大允许的功耗:

Tj= +85℃

Ta=+55℃

器件为Virtex-6芯片，其中热阻Ojc =0. 20℃/W。

散热片和风扇的热阻: Oca=1. 80℃/W, Ojb=0.40℃/W. Oba =2.60℃/W。

通过以下逐个公式的迭代，可以计算出功耗PD:

Tj=(OjaxOd)+Ta

Oja = (Oca x Ojba)/(Ojca + Ojba)

Ojca = Ojc+ Oca=0.2 + 1.8= 2.0℃/W

OjBA = Ojb +OBA =0.4 +2.6 = 3. 0℃/W

Oja=(2.0x3.0)/(2.0+3.0) = 1.2℃/W

Pd=(Tj- Ta)/Oja= (85 -55)/1.2 = 25 w

通过上述正公式可以看出，在给定芯片结温、环境温度及热阻的条件下，整个FPGA芯片的功耗不会超过25 w。

动态功耗的优化设计方法

算法优化

算法优化可分为两个层次说明：实现结构和实现方法

首先肯定需要设计一种最优化的算法实现结构，设计一种最优化的结构，使资源占用达到最少，当然功耗也能降到最低，但是还需要保证性能，是FPGA设计在面积和速度上都能兼顾。比如在选择采用流水线结构还是状态机结构时，流水线结构同一时间所有的状态都在持续工作，而状态机结构只有一个状态是使能的，显而易见流水线结构的功耗更多，但其数据吞吐率和系统性能更优，因此需要合理选其一，使系统能在面积和速度之间得到平衡；

另一个层面是具体的实现方法，设计中所有吸收功耗的信号当中，时钟是罪魁祸首。虽然时钟可能运行在100MHz，但从该时钟派生出的信号却通常运行在主时钟频率的较小分量（通常为12%～15%）。此外，时钟的扇出一般也比较高。这两个因素显示，为了降低功耗，应当认真研究时钟。首先，如果设计的某个部分可以处于非活动状态，则可以考虑禁止时钟树翻转，而不是使用时钟使能。时钟使能将阻止寄存器不必要的翻转，但时钟树仍然会翻转，消耗功率。其次，隔离时钟以使用最少数量的信号区。不使用的时钟树信号区不会翻转，从而减轻该时钟网络的负载。

资源使用效率优化

源使用效率优化是介绍一些在使用FPGA内部的一些资源如BRAM，DSP48E1时，可以优化功耗的方法。FPGA动态功耗主要体现为存储器、内部逻辑、时钟、I/O消耗的功耗。

其中存储器是功耗大户，如xilinx FPGA中的存储器单元Block RAM，因此在这边主要介绍对BRAM的一些功耗优化方法。

如图5中实例，虽然BRAM只使用了7%，但是其功耗0.601W占了总设计的42%，因此优化BRAM的功耗能有效地减小FPGA的动态功耗。

下面介绍一下优化BRAM功耗的方法：

a) 使用“NO CHANGE”模式：在BRAM配置成True Dual Port时，需要选择端口的操作模式：“Write First”，“Read First” or “NO CHANGE”，避免读操作和写操作产生冲突，如图6所示；其中“NO CHANGE”表示BRAM不添加额外的逻辑防止读写冲突，因此能减少功耗，但是设计者需要保证程序运行时不会发生读写冲突。

图5中的功耗是设置成“Write First”时的，图7中是设置成“NO CHANGE”后的功耗，BRAM的功耗从0.614W降到了0.599W，因为只使用了7%的BRAM，如果设计中使用了大量的BRAM，效果能更加明显。

b) 控制“EN”信号：BRAM的端口中有clock enable信号，如图8所示，在端口设置中可以将其使能，模块例化时将其与读/写信号连接在一起，如此优化可以使BRAM在没有读/写操作时停止工作，节省不必要的功耗。

如图9所示为控制“EN”信号优化后的功耗情况，BRAM功耗降到了0.589W

c) 拼深度：当设计中使用了大量的存储器时，需要多块BRAM拼接而成，如需要深度32K，宽度32-bit，32K32Bit的存储量，但是单块BRAM如何配置是个问题？7 series FPGA中是36Kb 的BRAM，其中一般使用32Kb容量，因此可以配置成32K1-bit或者1K*32-bit，多块BRAM拼接时，前者是“拼宽度”（见图10），后者是“拼深度”（见图11）。两种结构在工作时，“拼宽度”结构所有的BRAM需要同时进行读写操作；而“拼深度”结构只需要其中一块BRAM进行读写，因此在需要低功耗的情况下采用“拼深度”结构，

注：“拼深度”结构需要额外的数据选择逻辑，增加了逻辑层数，为了降低功耗即牺牲了面积又牺牲了性能。