作者：Michael Yang
在高端工业设备中，FPGA的挑战有时并不是完成多么复杂的算法，而是如何让大量数据持续、稳定地流动起来。
徕卡测量系统（Leica Geosystems）开发的Leica CityMapper-2，就是这样一个典型案例。这套机载城市三维测绘系统搭载六台150MP（1.5亿像素）相机和一套2MHz脉冲频率的激光雷达，每隔0.9秒完成一轮图像采集，整个系统的数据传输速率接近2GB/s。
图源：AI生图
如此庞大的数据流，需要经过高速接口接收、图像预处理、存储缓存，最终通过PCIe传输到主机。更具挑战性的是，主机运行的是Windows 10，并非实时操作系统。如何保证多路相机精确同步，又能确保数据传输过程中不丢帧，对整个系统的硬件架构和数据通信能力提出了很高要求。
为此，徕卡没有选择从零开始设计一套复杂的FPGA硬件平台，而是引入了瑞苏盈科（Enclustra）的Mercury+ XU8系统级模块（System-on-Module，SoM），同时采用瑞苏盈科（Enclustra） FPGA Manager PCIe IP通信解决方案。
Leica CityMapper MFC150系统架构图
这两项技术的组合很有意思：SoM提供经过集成和验证的FPGA硬件平台，解决底层硬件开发问题；FPGA Manager PCIe IP则打通FPGA与主机之间的数据通信，解决高速数据传输和软硬件协同问题。
对于徕卡而言，这不只是采购了一块FPGA模块，而是获得了一套从硬件平台到高速通信的完整解决方案。它也让我们看到，随着FPGA应用复杂度不断提高，标准化模块、成熟IP与配套软件的组合，正在成为缩短复杂电子系统开发周期的一种有效路径。
一、近2GB/s数据流，考验的是整个系统的协同能力
先看看Leica CityMapper-2的应用场景。
这是一套专门用于机载城市三维测绘的系统，通过飞机搭载的多视角相机和激光雷达采集城市数据，最终生成高精度三维地图和城市数字孪生模型。其核心成像系统Leica MFC150配备六台150MP相机，其中包括两台垂直向下的RGB/NIR相机和四台RGB倾斜摄影相机，另外还集成了一套2MHz脉冲频率的LiDAR激光雷达。所有相机模块安装在一个重达58kg的吊舱内。
这里有两个关键技术要求。
首先是多相机同步。六台相机必须在完全相同的时刻完成曝光，才能保证不同视角图像之间的时间一致性。对于飞行中的测绘设备来说，曝光时间上的细微偏差都可能影响后续图像配准和三维重建。
其次是高速数据采集与传输。六台1.5亿像素相机产生的数据，需要经过预处理和缓存，再持续传输至主机，平均数据速率接近2GB/s。
这对FPGA系统提出了多方面要求：高速图像接口能否稳定接收数据？多路数据如何组织和调度？外部存储器能否提供足够的缓存能力？PCIe传输链路能否持续承接前端数据流？
这些问题并不是简单增加FPGA逻辑资源就能解决的。
从工程角度看，整个系统需要在传感器、FPGA、存储器和主机之间建立一条可靠的数据通路。任何一个环节出现瓶颈，都可能影响整个设备的工作效率。
徕卡在项目初期就明确，只有基于FPGA的方案才能满足系统对高带宽、低延迟和高集成度的要求。但另一个决定也很重要：不从零开始设计FPGA板卡，而是采用成熟的FPGA SoM。
这为后续的系统开发确定了方向。
二、Mercury+ XU8 SoM：把复杂的FPGA硬件平台集成起来
为什么徕卡没有选择自主设计FPGA板卡？
对于有经验的FPGA工程师来说，一颗FPGA芯片真正变成能够工作的硬件系统，中间还有不少工作。除了芯片本身，还需要设计电源、时钟、DDR存储器、高速接口以及各种外围电路。涉及PCIe、USB 3.0和高速存储接口时，还要考虑PCB信号完整性、电源完整性、散热和板级验证。这些工作不仅需要专业的硬件研发团队，也需要反复进行原型制作、调试和设计迭代。
对于徕卡这样的专业设备厂商来说，研发资源显然应该更多地投入光学系统、机电一体化、多传感器同步和测绘算法等核心业务，而不是在底层FPGA板卡上重复投入大量精力。因此，徕卡选择了瑞苏盈科（Enclustra）的Mercury+ XU8系统级模块。
基于瑞苏盈科（Enclustra） Mercury+ XU8系统级模块的CityMapper功能框图
该模块基于AMD Zynq UltraScale+ MPSoC系列器件，将可编程逻辑、ARM处理系统以及外围硬件资源集成在一个标准化模块中。其主要配置包括高速DDR4 ECC SDRAM、eMMC Flash、Quad SPI Flash、双千兆以太网PHY和双USB 3.0接口，形成一套完整的嵌入式处理平台。
这里值得注意的是，SoM与单纯采购FPGA芯片有着明显区别。
采购芯片之后，客户仍然需要完成外围电路设计、存储器接口设计、电源管理以及PCB布局布线等工作。而采用SoM，客户可以直接基于已经集成的硬件平台开展应用开发。这相当于把一部分复杂的底层硬件工程交给专业模块供应商完成。
在CityMapper-2项目中，Mercury+ XU8承担了多路图像数据接收、预处理、缓存以及与主机通信等任务。模块上的ARM处理系统则负责配置各个功能模块，通过AXI总线进行控制，与主机控制器通信，并管理图像采集参数和任务流程。
这种PS（Processing System）与PL（Programmable Logic）的分工，也是Zynq MPSoC架构的重要特点。PS负责系统控制、配置和管理，PL则利用FPGA的并行处理能力完成对实时性和吞吐量要求较高的数据处理任务。对于多传感器、高速数据采集系统来说，这种异构架构能够兼顾控制灵活性和硬件处理效率。
当然，SoM的价值也不只是硬件集成。瑞苏盈科（Enclustra）还提供Linux板级支持包（BSP）、详细技术文档和参考设计，帮助客户降低平台移植和系统调试的工作量。这意味着徕卡不需要从最基础的硬件和软件适配工作开始，而是能够在相对成熟的平台上开展产品开发。
三、FPGA Manager PCIe IP：打通FPGA与主机之间的高速通信
如果说Mercury+ XU8解决了FPGA硬件平台问题，那么瑞苏盈科（Enclustra） FPGA Manager PCIe IP解决的就是另一个关键问题：如何让FPGA与主机高效通信。
这一点在CityMapper-2中尤其重要。
毕竟，前端六台相机采集的数据最终需要进入运行Windows 10的主机，并写入四块SSD固态硬盘。即使FPGA能够完成图像接收和预处理，如果没有稳定、高效的主机通信方案，整个系统仍然无法顺利运行。
传统开发方式下，工程师需要自行处理FPGA端PCIe接口逻辑、主机端驱动、数据传输控制以及软硬件之间的通信协议。对于高速数据采集设备而言，这部分工作并不简单。
瑞苏盈科（Enclustra）提供的FPGA Manager PCIe IP，则把这些底层通信工作进行了封装。
这套解决方案包括两个部分：FPGA端的IP Core，以及主机端的软件库（DLL）。通过统一的API接口，用户应用程序可以使用简单的读写命令与FPGA进行通信，而不必深入处理底层协议的复杂细节。
同时，该方案支持两种数据访问方式：
一种是Streaming Access（流式访问），适合持续的数据流传输；另一种是Memory-Mapped Access（内存映射访问），便于主机对FPGA内部映射的存储空间和寄存器进行访问。
对于CityMapper-2而言，真正发挥关键作用的是其中的DMA数据传输机制。
在这套架构中，六台相机采集的图像通过SLVS-EC高速接口进入FPGA，经过图像校正等预处理后，暂时存储在外部SDRAM中。
随后，主机启动FPGA Manager PCIe IP中的DMA引擎，数据通过PCIe直接传输到主机内存，不需要主机CPU逐笔参与数据搬运。
这有什么意义？
如果让CPU参与每一次数据复制和搬运，近2GB/s的数据流很容易给主机带来额外负担。尤其是在Windows这样的非实时操作系统环境下，CPU还需要处理操作系统调度、应用程序运行和其他系统任务。
DMA则将主要的数据搬运工作交给专用硬件完成，减少CPU介入，降低系统负载。
需要说明的是，DMA并不意味着CPU完全退出数据处理过程。主机仍然需要负责传输初始化、任务管理和状态监控等工作，只是将高吞吐量的数据搬运从CPU的日常负担中剥离出来。
这实际上是一种非常典型的软硬件协同设计思路：把对带宽和时序要求较高的任务交给FPGA及专用硬件完成，把控制和管理任务留给ARM处理系统及主机软件。
此外，Mercury+ XU8还集成了图像预览功能。飞行过程中，操作人员可以通过外部显示器检查图像质量，确认数据采集是否正常。
从传感器接收、FPGA预处理、SDRAM缓存，到DMA和PCIe传输，整个数据链路形成了相对完整的系统架构。
这也是FPGA Manager PCIe IP在该项目中的核心价值：它不只是一个PCIe接口IP，而是通过FPGA端IP核和主机端软件库，为客户提供了一套完整的主机与FPGA通信机制。
四、SoM+PCIe IP：从提供硬件模块到提供完整解决方案
把Mercury+ XU8和FPGA Manager PCIe IP放在一起看，就能理解瑞苏盈科（Enclustra）在这个项目中的真正价值。
两者解决的是不同层面的问题，却又紧密关联。SoM解决硬件平台集成问题，让客户不必从零开始设计复杂的FPGA板卡；FPGA Manager PCIe IP解决主机通信问题，让客户不必重新开发一整套底层PCIe通信机制和配套软件。
一个提供硬件基础，一个提供通信能力。对于徕卡来说，这种组合意味着研发团队可以把更多精力集中在自己的核心业务上，而不是反复投入底层硬件设计和接口开发。
实际上，这种模式对于专业工业设备厂商有着很现实的吸引力。很多高端工业设备、测试测量仪器和机器视觉系统，都有类似的开发需求：需要处理高速传感器数据，需要FPGA提供确定性的实时处理能力，同时还要与PC或嵌入式主机进行高速通信。
但这些客户未必希望自己从头设计FPGA板卡，也未必愿意投入大量资源开发通用通信IP和驱动。如果供应商能够同时提供经过验证的SoM硬件平台和配套通信IP，就能帮助客户省去不少重复性工作。
瑞苏盈科（Enclustra）的方案还有一个值得关注的特点：FPGA Manager并不局限于Enclustra自己的模块，也可以应用于客户自主设计的FPGA系统。这意味着客户既可以选择SoM+IP的一体化方案，也可以在已有硬件平台上引入其通信IP。这种开放性有助于扩大方案的应用范围。
从项目经济性来看，徕卡也获得了实际收益。采用标准模块，研发团队无需自行制作大量原型板、反复修改设计、编写完整的底层技术文档，也降低了板级设计错误带来的风险。更让徕卡团队意外的是，瑞苏盈科（Enclustra）标准模块在小批量需求下的价格，几乎接近单独采购FPGA芯片的成本。这背后是标准化模块的生产规模，以及供应商长期积累的制造和优化经验。
徕卡电子研发团队负责人Daniel Wintsch表示，瑞苏盈科（Enclustra）提供了一套经过验证的即插即用方案，减轻了研发团队的压力，让他们能够专注于自身核心技术。这也是瑞苏盈科（Enclustra）成为徕卡长期供应商的重要原因。
对于复杂工业设备而言，研发成本从来不只是芯片和元器件的采购成本。工程师投入、开发周期、反复调试、验证风险以及后续维护，同样是项目成本的重要组成部分。
从这个角度看，SoM与PCIe IP的组合，带来的不仅是开发便利，更是整个项目开发效率和风险控制能力的提升。
五、FPGA产业竞争，正在从芯片走向系统级交付
Leica CityMapper-2的案例还有一个更值得国产FPGA产业关注的地方。
过去谈论FPGA竞争，行业往往集中在逻辑单元规模、DSP数量、片上存储、SerDes速率以及功耗等芯片指标上。
这些当然重要。但对于真正需要把FPGA应用到产品中的客户来说，芯片性能只是起点。一颗FPGA芯片即使拥有足够的逻辑资源，如果缺少成熟的接口IP、存储控制器、驱动程序和开发工具，客户仍然需要投入大量工程资源才能完成产品开发。
反过来，一套性能合适、硬件集成成熟、配套IP完善的FPGA平台，可能更容易被客户采用。尤其是在高端工业设备和专业仪器市场，客户真正需要的往往不是一颗孤立的芯片，而是一套能够稳定工作、方便集成并且可以长期维护的解决方案。
这也是瑞苏盈科（Enclustra）案例值得关注的原因。它通过Mercury+ XU8 SoM与FPGA Manager PCIe IP的组合，把硬件平台和主机通信两个关键环节整合起来，降低了客户开发复杂FPGA系统的门槛。
对于国产FPGA厂商而言，这也提供了一个值得思考的方向。
国产FPGA要进入更高端的工业、测量、通信和数据中心市场，除了继续提升芯片本身的性能，还需要在模块化产品、接口IP、参考设计、驱动软件和技术支持等方面建立更完整的能力。特别是当客户开始从单颗芯片采购转向系统方案评估时，供应商能否提供经过验证的软硬件组合，可能直接影响产品导入效率。
当然，并不是所有应用都需要采用标准SoM。对于大规模量产、成本极度敏感或者有特殊硬件架构要求的产品，自主设计仍然有其价值。但对于研发周期紧张、系统复杂度高、批量相对有限的专业设备，成熟模块与配套IP的组合，无疑是一条值得考虑的路径。
回到Leica CityMapper-2，六台1.5亿像素相机和近2GB/s的数据流只是这个案例最直观的一面。真正值得关注的是，瑞苏盈科（Enclustra）如何通过SoM硬件平台和FPGA Manager PCIe IP通信方案，把复杂的FPGA硬件集成与高速主机通信整合为一套完整的工程解决方案。
FPGA的价值不应止于提供可编程逻辑资源。对于产业客户而言，能够让FPGA更快、更稳、更低风险地进入最终产品，才是更有实际意义的竞争力。
文章来源：瑞苏盈科
