AMD 助力全國大學(xué)生 FPGA 創(chuàng )新設計競賽

由 AMD 作為主要協(xié)辦方之一的“全國大學(xué)生嵌入式芯片與系統設計競賽—— FPGA 創(chuàng )新設計競賽”日前落下帷幕。這是目前國內 FPGA 競賽領(lǐng)域最高水平競賽之一，旨在提高學(xué)生在數字系統設計領(lǐng)域尤其是可編程邏輯器件應用領(lǐng)域的創(chuàng )新實(shí)踐能力，培養具有創(chuàng )新思維、具備解決復雜工程問(wèn)題能力且富有團隊合作精神的優(yōu)秀人才，推進(jìn)高校與企業(yè)人才培養合作共建。

作為競賽的協(xié)辦方，AMD 為競賽提供了一系列具有挑戰性和前瞻性的賽道選擇，激發(fā)參賽選手的創(chuàng )造力和解決問(wèn)題的能力。本次競賽 AMD FPGA 賽道吸引了來(lái)自國內 200 多所高校的近千支隊伍，近三千名本科及研究生同學(xué)參與其中。此外，AMD 還為參賽隊伍提供了多樣化的器件，包括 Spartan 7 FPGA 系列、Zynq UltraScale+ MPSoC 系列以及最新的 Versal 自適應 SoC 系列器件，展現了 AMD FPGA 技術(shù)在大學(xué)教育和學(xué)術(shù)創(chuàng )新的廣泛使用。

AMD 競賽主要考察參賽作品的理論創(chuàng )新與應用場(chǎng)景創(chuàng )新。由 AMD FPGA 和自適應 SoC 器件提供支持的競賽作品涵蓋了模式識別、算法加速、機器控制等多個(gè)領(lǐng)域。一些作品在傳感器融合、通信技術(shù)、圖像處理等方面取得了顯著(zhù)成果。例如既有創(chuàng )造性地利用FPGA 數字信號處理的優(yōu)勢實(shí)現了藝術(shù)的跨界組合；又有成功落地于自動(dòng)化圖書(shū)館、高性能儀器設備、高速目標識別等實(shí)際場(chǎng)景。

AMD 賽道作品展示（部分）

面向自主智能體感知與協(xié)作的多移動(dòng)機器人控制器設

多自主移動(dòng)智能體（ AMR ）是目前工業(yè)自動(dòng)化中種類(lèi)最多、應用最廣的一大類(lèi)自主智能體，它可以自動(dòng)完成貨物搬運，多 AMR 系統目前已成為企業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)系統的重要組成部分。在人機共存的復雜工業(yè)場(chǎng)景下，目前多 AMR 系統主要面臨寬闊路徑下運輸效率低、軟件系統的通用性和適應性差、硬件系統成本高等問(wèn)題。

來(lái)自西安交通大學(xué)團隊設計了一種面向端云協(xié)同的多 AMR 控制器以解決上述問(wèn)題控制器采用異構多核處理器實(shí)現，充分利用 Zynq MPSoC 中多核 PS、PL 等資源，合理分配計算負載，在軟件和硬件兩方面實(shí)現算法加速。在 PS 側的 APU 上執行通行、規劃以及定位算法，PS 側的 RPU 主要運行底層控制和安全邏輯程序，APU 和 RPU 之間通過(guò) OpenAMP 的框架進(jìn)行通信和數據交互；在PL 側通過(guò) FPGA 擴展更多靈活接口以及自主研發(fā)的 HiPU 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速 IP 對目標檢測以及深度補全等算法進(jìn)行加速，最終在一顆 Zynq MPSoC ZU3 有限資源上完成 AMR 的智能計算。

基于Zynq 7000的多波束高速數字接收機系統

針對射電觀(guān)測對于獲取時(shí)域數據的需求，來(lái)自三峽大學(xué)的團隊利用 Zynq 7100 器件實(shí)現了一種 4 通道高速數據采集和處理系統。系統基于 GTX 完成與兩片高性能 ADC 器件之間串行高速通信，具備 60dB 滿(mǎn)量程信噪比、40Gbps 的 SFP+ 數據傳輸帶寬，實(shí)現 300MSPS @ 16bit 的直接采樣功能，并通過(guò)上位機進(jìn)行時(shí)域數據的展示與存儲。

基于 Zynq 的多算子融合顯微鏡電動(dòng)聚焦系統

在常見(jiàn)的顯微鏡觀(guān)測領(lǐng)域，往往需要通過(guò)粗、細調焦獲取足夠清晰的觀(guān)察圖像，但人工調焦的方式較為繁瑣和消耗使用者精力且存在一定誤差。隨著(zhù)科技的發(fā)展，顯微鏡未來(lái)勢必朝著(zhù)實(shí)時(shí)成像、多模態(tài)成像以及自動(dòng)智能化的方向發(fā)展。而自動(dòng)對焦技術(shù)作為輔助顯微鏡快速清晰成像的重要工具，未來(lái)勢必有著(zhù)廣闊的應用前景。

來(lái)自華南師范大學(xué)的團隊在本次競賽中在 Zynq 7020 器件上實(shí)現了高速聚焦成像，動(dòng)態(tài)無(wú)參考圖像的失焦量評價(jià)、4 路圖像拼接等功能。產(chǎn)品每秒可進(jìn)行高達 48 次圖像評價(jià)，同時(shí)在圖像處理消影期間實(shí)現電動(dòng)平臺的移動(dòng)，不干擾圖像評價(jià)進(jìn)程。

除了已經(jīng)在實(shí)際工程中部署應用的作品，大賽中也涌現出很多結合參賽同學(xué)實(shí)際生活需求而完成的作品。這些成果富有創(chuàng )意，同時(shí)也展現了 AMD FPGA和自適應  SoC 在數字信號處理、高性能、低時(shí)延以及 AI加速方面的出色特性。

吉他自動(dòng)調音器

來(lái)自西安電子科技大學(xué)的同學(xué)利用 AMD Spartan7 器件設計了一套吉他自動(dòng)調音器。參賽者將采樣到的吉他音量信號經(jīng)過(guò) FIR、FFT 等信號處理算法監測、頻率分析、消除泛音等過(guò)程，并通過(guò)定制結構操縱琴頭和琴弦處機械結構實(shí)現同步撥弦和調整旋鈕，做到自動(dòng)且準確地調標準音。校音精度達到 ±0.07cent（±3Hz）， 平均只需 11 秒即可完成校音。

面向無(wú)人售貨的高通量極速果蔬識別系統

來(lái)自武漢大學(xué)的參賽者設計了一種針對性的大量果蔬識別算法被設計并將其部署在上硬件開(kāi)發(fā)平臺上。他們?yōu)榱藵M(mǎn)足對同種水果不同品質(zhì)識別的要求，在基于 FruitVeg81 數據集的自定義精細化數據集上訓練，并利用剪枝、量化等網(wǎng)絡(luò )壓縮技術(shù)以?xún)?yōu)化硬件部署。同時(shí)結合 Zynq UltraScale+  MPSoC器件的優(yōu)勢設計了全流水加速架構，從而大幅提升網(wǎng)絡(luò )的邊緣推理速度，最終實(shí)現了在 495 幀/秒的高幀率下對 125 類(lèi)不同種類(lèi)或品質(zhì)的水果進(jìn)行識別，準確率達到 95.397%，幀率高達每秒 495.85 幀。

DTLN: 一種基于 Zynq 的雙信號LSTM轉換語(yǔ)音增強系統

來(lái)自河海大學(xué)的參賽者使用 DTLN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )降噪模型，模型以雙信號轉換 LSTM 為核心，可以通過(guò)學(xué)習長(cháng)期依賴(lài)關(guān)系更好地捕捉語(yǔ)音信號中的時(shí)序信息，從而有效地降低噪音干擾。該作品在 Zynq 平臺上實(shí)現了一種基于 FPGA 的協(xié)處理器設計，展現了在處理復雜環(huán)境下實(shí)時(shí)降噪任務(wù)的出色性能。

FPGA 的靈活編程性為本作品帶來(lái)了顯著(zhù)的優(yōu)勢，最大化了其異構計算的加速潛力，實(shí)現了高效的實(shí)時(shí)處理。值得一提的是，參賽者在短短三個(gè)月內，從零開(kāi)始利用 Vitis HLS 實(shí)現了所有信號處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加速設計、驗證和部署，并在 24bit 量化后通過(guò)Vivado、Vitis HLS 和 Petalinux 套件部署到板卡上。該系統脫離了 PYNQ 框架的限制，可以在任何版本的 Vivado 套件上部署并運行，實(shí)現音頻的實(shí)時(shí)降噪處理。

在賽事過(guò)程中，AMD 還提供了領(lǐng)先的 FPGA 技術(shù)支持和解決方案，為參賽者提供了強大的軟硬件支持。高效的開(kāi)發(fā)工具和豐富的文檔資源，則助力他們充分發(fā)揮創(chuàng )新意識，展現自我水平。此外，通過(guò)提供技術(shù)支持、分享實(shí)際經(jīng)驗，AMD 還與參賽者建立了密切聯(lián)系。這種緊密互動(dòng)的過(guò)程為年輕的科技愛(ài)好者提供了成長(cháng)的機會(huì )與交流的平臺。

作為大賽的發(fā)起方之一，AMD 大學(xué)計劃與全國大學(xué)生FPGA創(chuàng )新設計大賽已開(kāi)展深度合作七年，累計支持和培養了上萬(wàn)名大學(xué)生。七年的旅程，見(jiàn)證了 AMD FPGA 賽道從最初傳統的 FPGA 平臺擴展到廣泛普及的 Zynq 平臺這場(chǎng)技術(shù)與人才培育的雙贏(yíng)之旅。放眼未來(lái)，期待這些年輕的參賽者在科技領(lǐng)域茁壯成長(cháng)，為百行百業(yè)的發(fā)展進(jìn)步貢獻自己的智慧和力量。