當今的行動系統比以往更智慧化。隨著使用者所需的功能增加，系統設計工程師亦不斷地增加嵌入式感測器的使用種類和數量。影像感測器支援如手勢和臉部辨識、眼球追蹤、近距離、深度感測以及動作感知等功能。健康感測器監控使用者的心電圖(EKG/ECG)、腦波圖(EEG)、肌電圖(EMG)以及體溫資料。音訊感測器則實現語音辨識、片語偵測以及位置感測服務。

目前許多裝置皆提供「情境感知」(context-aware)子系統，允許系統在不干擾使用者的情況下啟動預先處理與強化任務決策。例如，透過溫度、化學、紅外線以及壓力感測器，可評估安全風險，並在危險環境中追蹤使用者的健康狀況。精準的影像感測器和環境光感測器則能提高影像解析度，並隨著環境條件改變自動調整顯示器的可讀性。

這些新功能對於系統設計影響重大。為了最佳化決策，裝置必須以最快速度收集、傳遞以及分析資料。系統的回應速度越快，越能夠準確地適應快速變化的環境。此外，由於「情境感知」系統必須不斷地追蹤環境變化，導致系統將耗費許多功耗。

為了解決這個問題，越來越多系統開發工程師採用行動異質運算(MHC)架構。顧名思義，異質系統架構採用不同類型的處理器。不同於只使用單個中央處理器(CPU)或繪圖處理器(GPU)，異質架構可增添特定應用積體電路(ASIC)或現場可編程閘陣列(FPGA)，以執行高度專用的處理任務。

*圖1：FPGA的尺寸逐年縮小，也有助於加速FPGA技術*

系統設計工程師採用MHC的主要原因之一在於：它讓系統開發工程師能夠將重複運算任務移至最有效的處理資源，以降低功耗。例如，GPU、CPU和FPGA之間的主要區別在於如何處理資料。GPU和CPU通常以序列方式運作，逐一執行計算任務。設計工程師如欲降低系統延遲以即時回應感測器輸入，則必須在處理時加速系統時脈，然而此舉卻會增加系統功耗。另一方面，FPGA則使系統能夠執行平行運算以降低功耗，尤其是運算密集的重複任務應用。

普遍的誤解為FPGA較少應用於這類任務。許多設計工程師認為FPGA元件尺寸相對較大，然事實並非如此。舉例而言，萊迪思半導體(Lattice Semiconductor)提供的FPGA尺寸小至1.96mm2。這些小型元件具有較少數量的I/O，適合某些應用的設計工程師採用。

例如，整合多個麥克風的波束成形應用只需少量的I/O。現在，設計工程師能夠為簡單功能的應用(如RFFE天線調諧或電平轉換)找到尺寸小至1.96 mm2的FPGA，以及6.25mm2的大型FPGA以實現支援4K視訊傳輸的機器視覺應用。

*圖2：小尺寸的FPGA提供較少I/O，適合RFFE天線調諧或電平轉換等功能簡單的應用*

低密度FPGA為當今的智慧系統創造許多優勢。隨著目前行動裝置中的感測器和顯示器的快速增加，使得I/O介面面臨新的挑戰。設計工程師必須整合日益增加的感測器和顯示器介面，包括使用專有或客製化解決方案的傳統系統。在許多情況下，設計工程師可使用低密度FPGA或基於FPGA架構建置的可編程特定應用標準產品(ASSP)，將來自多個感測器的資料聚合到單一匯流排，或實現多個獨立介面之間的橋接。

透過可再編程的I/O，FPGA能夠支援各種橋接、緩衝和顯示應用。近來快速興起且被廣泛採用的低成本「行動產業處理器介面」(MIPI)，如Type-2攝影機序列介面(CSI-2)和顯示器序列介面(DSI)，已經大幅簡化了上述任務。

在目前的「情境感知」系統中，資料成為越來越具有價值的商品。系統比以往任何時候都更加依賴快速擴增的感測器陣列，以滿足日益成長的功能需求。然而，資料僅在能快速且有效地取得、傳遞及分析後才得以發揮功用。透過利用行動運算市場和MIPI的最新I/O進展，以及MHC架構中低密度可編程邏輯的固有優點，設計工程師可最佳化其系統收集、傳遞與分析關鍵資源之能力。

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