在涉及人机交互的物理 AI 系统中，严苛的尺寸、重量和功耗限制是基础门槛，而为了满足高等级的安全需求，确定性的低延迟表现更是核心命门。
与此同时，为了确保推理精度并实现高度优化的推理管线灵活部署，开发者往往需要尝试多种技术路径。
针对这些痛点，Altera 正式推出了 FPGA AI 套件 2026.1.1 版本，并带来了全新的空间编译模式。该模式能够为特定模型生成专用的 RTL，让 AI 推理输入流在专属通道中高效运行。
这一突破不仅大幅降低了延迟，消除了处理瓶颈，更显著提升了物理 AI 链路的安全性，为感知、思考、执行这一闭环提供了强有力的技术支撑。
除了空间编译模式，Altera FPGA AI 套件 2026.1.1 还带来了一系列性能跃升：
. 扩展 AI IP 规模：支持更复杂、更大规模的序列模式推理（使用至多 50 万 ALMs），轻松应对高负载的覆盖实例需求；
. 突破内存带宽瓶颈：利用多内存接口技术，显著提升内存带宽；
. 架构优化器新增双模式，为设计探索提供更多灵活性：新增的多通道模式可实现更高的性能表现；无 DDR 模式则通过将所有内存使用保留在 FPGA 内部，进一步降低延迟；
. 技术小贴士：序列模式是指利用带有预编译微代码的固定覆盖层，按顺序处理推理模型的各个层级。
在软件层面的模型评估环节，新版本同样亮点频出。
现在，开发者可以利用多核软件仿真和 RTL 仿真技术，对两种类型的 IP 核进行全面验证。
更值得一提的是，针对 FPGA Arm HPS 主机的模型编译流程得到了极大简化。无需物理 Arm 处理器，开发者即可在 x86 机器上，通过基于 Docker 的 Arm 模拟器直接完成编译工作。
这一特性让芯片前验证能够更早地融入设计周期，从而大幅缩短产品上市时间，让创新更快落地。
空间 IP 编译器：开启物理 AI 时代的推理新范式
回顾之前的 FPGA AI 套件版本，其核心是将模型编译为序列 IP 核。这本质上是一种可配置的覆盖架构，类似于软处理器：控制逻辑通过配置网络传递微代码，来指挥参数化的数据通路进行工作。
这种覆盖架构的优势在于灵活性——只需加载新的微代码和权重，同一个比特流就能运行不同的模型。
然而，这种通用性也伴随着代价。微代码控制层、配置解码以及运行时调度，都需要消耗更多的 FPGA 资源。相比固定功能的设计，这些额外开销不可避免地会对延迟产生影响。
空间编译器采取了截然不同的技术路径。它不再依赖通用的覆盖层进行编程，而是直接生成专用的 RTL。
在这种模式下，独立的模型层被精准映射为优化的库模块，而层与层之间的连接则转化为 FPGA 逻辑架构中的物理通信通道。
这里没有微代码，也没有覆盖控制层。对于适配的工作负载——尤其是小型网络而言，这种架构能够在降低功耗的同时实现更高的吞吐量，并为每一层提供确定性的低延迟表现。
以内部 MLP 基准测试为例，直观展示空间架构的压倒性优势。
测试模型包含两个全连接层（带批量归一化），隐藏层采用 tanh 激活函数，输出层为线性，总计 8,000 个可训练参数及 52 个神经元，对比结果如下：
. 空间模式：仅占用 6K ALMs，推理速度高达 309 万次/秒，延迟大幅降低；
. 序列模式：需占用 28K ALMs，推理速度仅为 11 万次/秒。
数据表明，在同等测试条件下，空间架构不仅资源占用更少，推理性能更是实现了 28 倍的飞跃。
除了核心架构的升级，新版本还带来了更多实用特性：
. 灵活的权重管理：权重既可以通过 .mif 初始化直接嵌入 FPGA 逻辑结构中作为配置比特流的一部分，以实现更低延迟的运行；也可以在需要切换模型时，在运行时将权重流式传输至 IP 核；
. 无主机无 DDR 设计实例：基于 Altera Agilex® 5 E 系列模块化开发套件，展示了一个无主机、无 DDR 的设计案例。该案例完整演示了从编译到通过 JTAG 在硬件上进行推理的全流程，并支持位精确仿真以进行芯片前验证。
架构优化器升级：多通道与无 DDR 模式支持自动搜索
此前需要手动配置才能实现的两种部署模式，如今已纳入架构优化器的自动搜索范围。
无论是多通道执行模式，还是无 DDR 架构（即将所有权重存储于片上 M20K FPGA 存储块中），现在都能与其他参数一同被自动扫描和评估。
这一更新彻底省去了针对这两种模式进行繁琐手动架构探索的步骤，让设计流程更加高效。
性能全面进阶：50 万 ALMs、多内存接口与突发优化
. IP 核规模上限提升至 50 万 ALMs：相比此前的 22.5 万，这一突破让 Agilex® 7 和 Stratix® 10 等更大规模的器件得以充分利用，解锁了面向最大吞吐量覆盖配置的全新可能；
. 支持多外部内存接口：单个 FPGA AI 套件 IP 实例现在可以同时调用两个或更多内存接口，从而获得更高的聚合 DDR 带宽；
. AXI 突发尺寸优化：当多个 IP 模块共享内存时，该优化能有效提升吞吐量，无需更改 RTL 代码即可降低延迟与功耗。
仿真、模拟与 ARM 交叉编译
. 多核软件仿真：将位精确仿真内核在多个 CPU 核心上并行运行，使得在硬件到位之前进行回归测试和量化扫描变得切实可行；仿真模型与硬件输出保持位级精确一致；
. RTL 仿真：现在通过 Questa*-Altera FPGA Edition 和 VCS 仿真软件，同时支持序列 IP 和空间 IP，从而能够对两种架构类型进行芯片前验证；
. 新增 --arm 编译器标志：允许通过基于 Docker 的 Arm 模拟器，在 x86 机器上编译面向 ARM HPS 的模型。该编译针对子图层级在 Arm CPU 上执行的 SoC 部署场景，无需物理 Arm 硬件或 Yocto 交叉编译。
立即体验！
下载 FPGA AI 套件 2026.1.1 版本后，无需许可证或购买，即可进行高达 100,000 次的连续推理。
下载软件或浏览手册，请访问FPGA AI Suite - AI 推理开发平台
文章来源：Altera FPGA