在高速测试测量领域，数据采集能力不断提升，系统设计面临的压力也随之增加。
多路数据持续输入，FPGA需要完成实时处理与数据调度，处理器要负责系统控制，存储设备还必须跟上数据写入速度。任何一个环节出现瓶颈，都可能影响整套设备的运行效率。
对设备开发商来说，真正棘手的往往不只是性能问题。如何在有限的研发周期内完成硬件设计、底层软件适配和系统联调，同时控制开发风险，才是项目能否顺利落地的关键。
瑞苏盈科（Enclustra） 的 AMD Zynq™ UltraScale+™ 数据记录仪项目，提供了一个很有代表性的解决思路。
该项目采用 瑞苏盈科（Enclustra） Mercury+ XU8 SoM，构建高速数据采集与存储平台，最终实现了 800 MB/s 的持续测量数据记录与访问能力。更值得关注的是，Mercury+ XU8 不仅承担核心处理任务，还通过集成化硬件架构、丰富的高速接口和成熟的软件支持，为整个系统缩短了开发路径。
这也是 FPGA SoM 的价值所在：不只是提供芯片算力，而是帮助客户更快搭建起一套能够真正投入应用的嵌入式系统。
一、从一块核心板开始，降低高速测量设备的开发门槛
在传统的 FPGA 系统开发中，工程师不仅要完成逻辑设计，还需要处理处理器、DDR存储、电源、时钟、高速接口以及外围器件之间的复杂关系。
对于基于 MPSoC 的设计，这些工作尤其考验团队的硬件经验。底层电路设计、信号完整性验证和软硬件联调都需要投入时间，一旦设计出现问题，重新验证甚至修改硬件，都可能影响项目进度。
Mercury+ XU8 的价值，首先就在于将这些关键资源整合到一块紧凑的 SoM 上。
Mercury+ XU8 基于 AMD Zynq UltraScale+ MPSoC，集成可编程逻辑、ARM处理器系统、高速 DDR4 存储、eMMC、QSPI Flash，以及双千兆以太网和双 USB 3.0 等资源。模块还提供 PCIe Gen3、PCIe Gen2 等高速接口能力，并通过板载连接器引出丰富的用户 I/O。具体资源取决于所选器件型号。
这些资源组合起来，意味着客户不必从零开始搭建完整的 MPSoC 硬件平台，而是可以围绕实际应用开发底板和专用功能。
对于高速数据记录仪，底板主要负责将核心模块与 SSD、外部采集接口及其他外围设备连接起来；FPGA逻辑与处理器软件则在此基础上协同工作。
这种模块化设计的意义，不只是减少几颗元器件，而是把一部分复杂的底层硬件开发与验证工作前移到成熟平台中完成。
对研发团队来说，少做重复的底层工作，就能把更多时间用在采集链路、数据处理和产品功能上。
尤其对于需要快速完成原型验证、开发专用测量设备或升级既有系统的企业，这种方式能够降低初期开发投入，也有助于减少重新设计带来的风险。
二、FPGA与ARM协同，让高速数据处理和系统管理各司其职
高速数据记录仪并不是单纯的存储设备。数据进入系统后，既需要高速、并行的数据处理能力，也需要操作系统提供文件管理、设备控制和网络通信等功能。让单一处理单元承担所有任务，并不一定是最合适的架构。
Mercury+ XU8 基于 Zynq UltraScale+ MPSoC，将可编程逻辑（PL）与处理系统（PS）集成在同一模块中，为软硬件协同设计提供了基础。
在这套数据记录仪中，FPGA逻辑用于构建适合应用需求的数据处理与缓存路径，集成式处理器系统运行 Linux，负责 SSD 数据读写等软件任务。
这样的分工有实际意义。
FPGA可以根据数据流特征定制硬件逻辑，并行处理不同的数据通道；处理器则可以利用成熟的操作系统和软件生态，完成文件系统、网络控制及设备管理等工作。工程师不需要在所有任务上都依赖软件，也不必将所有功能都固化到硬件逻辑中。
Mercury+ XU8 提供的独立 PS、PL 存储通道，也为不同处理任务的内存配置提供了灵活性。根据具体型号，模块可支持最高 8 GB 的 PS 端 DDR4 ECC SDRAM，以及最高 4 GB 的 PL 端 DDR4 SDRAM。
需要说明的是，内存带宽、FPGA逻辑资源和实际数据吞吐量是不同的指标，不能简单画等号。最终性能仍取决于数据通路设计、接口配置、缓存策略和存储系统的整体表现。
但从架构层面看，Mercury+ XU8 为这类系统提供了一个重要基础：让硬件并行处理与软件系统管理能够在同一平台上协同完成。
三、800 MB/s的关键，不只在SSD，更在完整的数据通路
这套数据记录仪最终实现了 800 MB/s 的持续测量数据记录与访问能力，并采用两块支持热插拔的 SATA SSD。
对于 FPGA 工程师来说，这个结果值得关注的地方，不仅是速度本身，更是系统如何处理持续涌入的数据。
高速采集系统最怕的情况之一，就是前端持续产生数据，而后端存储速度出现波动。如果数据流没有足够的缓存空间，短时间的速率不匹配就可能造成缓存溢出，影响采集完整性。
因此，数据缓存是整个系统设计的重要环节。
在这个项目中，瑞苏盈科（Enclustra） 使用了自家的 Stream Buffer Controller IP 核，通过虚拟 FIFO 机制临时存储待写入 SSD 的测量数据。该 IP 核能够同时管理最多 16 路独立数据流，支持最高 4 GB 的存储容量。
这让系统可以在数据进入存储设备之前，提供更灵活的缓存与数据流管理机制。
对于客户而言，成熟 IP 核的价值不仅是节省 RTL 开发时间。它还能够减少重复实现通用功能的工作，让工程师把精力集中在系统接口适配、缓存参数配置、数据完整性验证以及实际应用性能优化上。
当然，缓存并不能弥补长期存在的带宽不足。系统仍然需要根据数据产生速率、SSD持续写入能力和缓存容量进行整体设计。
Mercury+ XU8 提供的是可编程逻辑与处理器协同工作的硬件基础，而成熟 IP 核则进一步帮助开发团队把这个基础转化为具体的高速数据记录系统。
这两者结合，才是该项目能够实现高吞吐量的关键技术路径之一。
四、成熟的软件支持，让客户不必从底层重新开始
硬件性能决定系统能够做到什么程度，软件生态则影响工程师需要花多大力气才能把它做出来。
Mercury+ XU8 提供 Linux BSP 和相应开发工具链。项目团队利用这些基础软件支持，让 Linux 系统承担 SSD 数据读写任务，并采用 Ext4 文件系统存储日志数据。
这看似是常规的软件配置，但对实际项目而言非常重要。
如果团队需要自行完成底层启动流程、存储器适配和外围设备驱动等基础工作，开发周期就容易被这些非核心任务拉长。利用成熟 BSP，可以减少重复的底层适配工作，让软件开发更快进入应用阶段。
与此同时，项目采用基于 C# 和 ASP.NET Core 的软件架构，通过 Web API 实现网络远程控制，并使用基于 ASP.NET MVC 和 Razor Pages 的本地 Web GUI 辅助系统调试。
这样一来，数据记录仪不再只是一个能够接收数据的硬件设备，而是可以融入客户现有网络和测量系统的完整设备。
对于工业测试、自动化测量和实验室数据采集等应用，这种系统集成能力同样重要。设备能否被上位机控制、能否与既有软件协同工作，往往直接影响产品的实际使用体验。
Mercury+ XU8 的优势，正在于它既提供硬件资源，也有相应的软件开发基础，帮助团队从底层平台更快走向应用实现。
五、接口与架构留有余量，为后续产品升级提供空间
测量设备的性能需求并不会永远停留在当前水平。
随着采样率、通道数量和数据分辨率不断提高，系统可能需要更大的缓存、更高的接口带宽，或者更快的存储设备。如果最初的架构缺乏扩展空间，后续升级就可能涉及较大范围的硬件修改。
Mercury+ XU8 的高速接口资源，为这类系统提供了进一步设计的灵活性。根据具体型号和接口配置，模块支持 PCIe Gen3、PCIe Gen2、USB 3.0、千兆以太网及多路高速收发器等资源，可用于构建不同类型的高速数据传输与外围连接方案。
在本次项目中，系统采用 SATA SSD 完成数据记录，同时保留未来升级到 NVMe SSD 的可能性。
这并不意味着更换存储设备后，性能就一定会按比例提升。实际升级仍需评估接口实现、数据搬运路径、软件栈及存储设备性能。但提前考虑存储技术演进，可以减少未来重新规划整个系统架构的压力。
对于设备开发商而言，这种设计思路有助于延长产品平台的使用周期。现阶段可以围绕明确的需求完成产品开发，未来再根据客户应用和数据吞吐量要求进行针对性升级。
而对模块供应商来说，能够为客户提供具备多种接口资源、成熟软件支持和可扩展设计基础的 SoM，也意味着它不只是一次性的硬件采购，而可能成为后续产品系列的共同平台。
六、Mercury+ XU8的价值，是让客户更快走向产品落地
从这个案例来看，Mercury+ XU8 的价值并不能只用 FPGA 逻辑资源或某一个接口的峰值带宽来衡量。
它把 AMD Zynq UltraScale+ MPSoC、处理器系统、可编程逻辑、高速存储资源和丰富接口整合到一块紧凑的模块上，再结合 Linux BSP 与 瑞苏盈科（Enclustra） 的 IP 核，帮助项目团队建立起高速数据记录系统所需的硬件与软件基础。
这套方案最终实现了 800 MB/s 的持续测量数据记录与访问能力，也展示了模块化 FPGA 平台在复杂嵌入式设备开发中的实际作用。
对于 FPGA 工程师，Mercury+ XU8 提供了一个可用于构建高速数据处理系统的灵活平台；对于设备制造商，它能够减少部分底层硬件和软件开发工作，让团队更集中地投入到自身产品的核心功能中。
真正值得关注的，不只是 Mercury+ XU8 能够支撑多高的数据吞吐量，而是它如何帮助客户把 FPGA 的性能、处理器的软件能力和外围存储系统整合起来，缩短从硬件设计到设备交付的距离。
在高速测试测量、数据采集和工业嵌入式系统领域，这种兼顾性能、开发效率与后续扩展能力的平台价值，正在变得越来越重要。
文章来源：瑞苏盈科
