AMD 助力全國大學(xué)生 FPGA 創(chuàng)新設(shè)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(tǒng)設(shè)計競賽—— FPGA 創(chuàng)新設(shè)計競賽”日前落下帷幕。這是目前國內(nèi) FPGA 競賽領(lǐng)域最高水平競賽之一，旨在提高學(xué)生在數(shù)字系統(tǒng)設(shè)計領(lǐng)域尤其是可編程邏輯器件應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新實踐能力，培養(yǎng)具有創(chuàng)新思維、具備解決復(fù)雜工程問題能力且富有團(tuán)隊合作精神的優(yōu)秀人才，推進(jìn)高校與企業(yè)人才培養(yǎng)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(zhàn)性和前瞻性的賽道選擇，激發(fā)參賽選手的創(chuàng)造力和解決問題的能力。本次競賽 AMD FPGA 賽道吸引了來自國內(nèi) 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(yīng) SoC 系列器件，展現(xiàn)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(yīng)用場景創(chuàng)新。由 AMD FPGA 和自適應(yīng) SoC 器件提供支持的競賽作品涵蓋了模式識別、算法加速、機(jī)器控制等多個領(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成果。例如既有創(chuàng)造性地利用FPGA 數(shù)字信號處理的優(yōu)勢實現(xiàn)了藝術(shù)的跨界組合；又有成功落地于自動化圖書館、高性能儀器設(shè)備、高速目標(biāo)識別等實際場景。

AMD 賽道作品展示（部分）

面向自主智能體感知與協(xié)作的多移動機(jī)器人控制器設(shè)

多自主移動智能體（ AMR ）是目前工業(yè)自動化中種類最多、應(yīng)用最廣的一大類自主智能體，它可以自動完成貨物搬運，多 AMR 系統(tǒng)目前已成為企業(yè)自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的重要組成部分。在人機(jī)共存的復(fù)雜工業(yè)場景下，目前多 AMR 系統(tǒng)主要面臨寬闊路徑下運輸效率低、軟件系統(tǒng)的通用性和適應(yīng)性差、硬件系統(tǒng)成本高等問題。

來自西安交通大學(xué)團(tuán)隊設(shè)計了一種面向端云協(xié)同的多 AMR 控制器以解決上述問題控制器采用異構(gòu)多核處理器實現(xiàn)，充分利用 Zynq MPSoC 中多核 PS、PL 等資源，合理分配計算負(fù)載，在軟件和硬件兩方面實現(xiàn)算法加速。在 PS 側(cè)的 APU 上執(zhí)行通行、規(guī)劃以及定位算法，PS 側(cè)的 RPU 主要運行底層控制和安全邏輯程序，APU 和 RPU 之間通過 OpenAMP 的框架進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)交互；在PL 側(cè)通過 FPGA 擴(kuò)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(biāo)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(shù)字接收機(jī)系統(tǒng)

針對射電觀測對于獲取時域數(shù)據(jù)的需求，來自三峽大學(xué)的團(tuán)隊利用 Zynq 7100 器件實現(xiàn)了一種 4 通道高速數(shù)據(jù)采集和處理系統(tǒng)。系統(tǒng)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 滿量程信噪比、40Gbps 的 SFP+ 數(shù)據(jù)傳輸帶寬，實現(xiàn) 300MSPS @ 16bit 的直接采樣功能，并通過上位機(jī)進(jìn)行時域數(shù)據(jù)的展示與存儲。

基于 Zynq 的多算子融合顯微鏡電動聚焦系統(tǒng)

在常見的顯微鏡觀測領(lǐng)域，往往需要通過粗、細(xì)調(diào)焦獲取足夠清晰的觀察圖像，但人工調(diào)焦的方式較為繁瑣和消耗使用者精力且存在一定誤差。隨著科技的發(fā)展，顯微鏡未來勢必朝著實時成像、多模態(tài)成像以及自動智能化的方向發(fā)展。而自動對焦技術(shù)作為輔助顯微鏡快速清晰成像的重要工具，未來勢必有著廣闊的應(yīng)用前景。

來自華南師范大學(xué)的團(tuán)隊在本次競賽中在 Zynq 7020 器件上實現(xiàn)了高速聚焦成像，動態(tài)無參考圖像的失焦量評價、4 路圖像拼接等功能。產(chǎn)品每秒可進(jìn)行高達(dá) 48 次圖像評價，同時在圖像處理消影期間實現(xiàn)電動平臺的移動，不干擾圖像評價進(jìn)程。

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

吉他自動調(diào)音器

來自西安電子科技大學(xué)的同學(xué)利用 AMD Spartan7 器件設(shè)計了一套吉他自動調(diào)音器。參賽者將采樣到的吉他音量信號經(jīng)過 FIR、FFT 等信號處理算法監(jiān)測、頻率分析、消除泛音等過程，并通過定制結(jié)構(gòu)操縱琴頭和琴弦處機(jī)械結(jié)構(gòu)實現(xiàn)同步撥弦和調(diào)整旋鈕，做到自動且準(zhǔn)確地調(diào)標(biāo)準(zhǔn)音。校音精度達(dá)到 ±0.07cent（±3Hz）， 平均只需 11 秒即可完成校音。

面向無人售貨的高通量極速果蔬識別系統(tǒng)

來自武漢大學(xué)的參賽者設(shè)計了一種針對性的大量果蔬識別算法被設(shè)計并將其部署在上硬件開發(fā)平臺上。他們?yōu)榱藵M足對同種水果不同品質(zhì)識別的要求，在基于 FruitVeg81 數(shù)據(jù)集的自定義精細(xì)化數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，并利用剪枝、量化等網(wǎng)絡(luò)壓縮技術(shù)以優(yōu)化硬件部署。同時結(jié)合 Zynq UltraScale+  MPSoC器件的優(yōu)勢設(shè)計了全流水加速架構(gòu)，從而大幅提升網(wǎng)絡(luò)的邊緣推理速度，最終實現(xiàn)了在 495 幀/秒的高幀率下對 125 類不同種類或品質(zhì)的水果進(jìn)行識別，準(zhǔn)確率達(dá)到 95.397%，幀率高達(dá)每秒 495.85 幀。

DTLN: 一種基于 Zynq 的雙信號LSTM轉(zhuǎn)換語音增強(qiáng)系統(tǒng)

來自河海大學(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(zhuǎn)換 LSTM 為核心，可以通過學(xué)習(xí)長期依賴關(guān)系更好地捕捉語音信號中的時序信息，從而有效地降低噪音干擾。該作品在 Zynq 平臺上實現(xiàn)了一種基于 FPGA 的協(xié)處理器設(shè)計，展現(xiàn)了在處理復(fù)雜環(huán)境下實時降噪任務(wù)的出色性能。

FPGA 的靈活編程性為本作品帶來了顯著的優(yōu)勢，最大化了其異構(gòu)計算的加速潛力，實現(xiàn)了高效的實時處理。值得一提的是，參賽者在短短三個月內(nèi)，從零開始利用 Vitis HLS 實現(xiàn)了所有信號處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速設(shè)計、驗證和部署，并在 24bit 量化后通過Vivado、Vitis HLS 和 Petalinux 套件部署到板卡上。該系統(tǒng)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，實現(xiàn)音頻的實時降噪處理。

在賽事過程中，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(qiáng)大的軟硬件支持。高效的開發(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(xiàn)自我水平。此外，通過提供技術(shù)支持、分享實際經(jīng)驗，AMD 還與參賽者建立了密切聯(lián)系。這種緊密互動的過程為年輕的科技愛好者提供了成長的機(jī)會與交流的平臺。

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(shè)計大賽已開展深度合作七年，累計支持和培養(yǎng)了上萬名大學(xué)生。七年的旅程，見證了 AMD FPGA 賽道從最初傳統(tǒng)的 FPGA 平臺擴(kuò)展到廣泛普及的 Zynq 平臺這場技術(shù)與人才培育的雙贏之旅。放眼未來，期待這些年輕的參賽者在科技領(lǐng)域茁壯成長，為百行百業(yè)的發(fā)展進(jìn)步貢獻(xiàn)自己的智慧和力量。