Glasgow项目FPGA位流重载导致输出异常问题分析
2025-07-05 15:34:59作者:廉彬冶Miranda
在嵌入式开发工具Glasgow项目中,开发团队发现了一个硬件设计上的重要问题:当FPGA重新加载位流(bitstream)时,所有启用了Vio(电压输入/输出)功能的引脚会意外地强制输出高电平。这种现象可能对连接的被测设备(DUT)造成不利影响。
问题根源
该问题的根本原因在于FPGA的复位状态默认为上拉高电平。在硬件设计上,这会导致电平转换器SN74LVC1T45的工作状态变为DIR=H(B=A模式),其中A端连接FPGA,B端连接被测设备。在FPGA重配置期间,这种默认状态会使所有输出引脚强制驱动高电平。
潜在风险
这种异常行为可能带来几个严重后果:
- 在FPGA重配置期间对被测设备产生意外的信号输入
- 可能导致某些敏感设备损坏
- 影响电压检测(Vsense)功能的准确性
解决方案评估
开发团队评估了四种可能的解决方案:
方案1:重载期间禁用Vio
- 优点:无需硬件修改,零成本
- 缺点:速度慢,会切断被测设备电源,影响Vsense功能
方案2:添加下拉电阻
- 优点:最大程度保留现有设计
- 缺点:增加BOM成本,对现有库存PCB不友好
方案3:更换电平转换器型号
改用74AXP1T45并交换A/B连接
- 优点:提升设备性能,不增加BOM项目
- 缺点:现有SN74LVC1T库存无法利用
方案4:电源门控技术
对FPGA供电或IO驱动进行电源门控
- 优点:不增加新BOM项目
- 缺点:实现复杂,可能有意外副作用
实施策略
经过评估,团队决定:
- 必须实现方案1作为临时解决方案,以支持现有设备
- 对于下一代硬件版本(revD),将在方案2和方案3中选择最优解
- 方案4由于实现复杂被暂时搁置
额外发现
在问题排查过程中,团队还发现了一个相关的问题:当关闭FIFO接口时,由于某些低有效信号会保持低电平,可能导致应用接收到大量虚假的零字节数据,进而引发意外操作。这个问题也被纳入修复范围。
用户影响与解决方案
对于最终用户,特别是使用revC3版本硬件的用户:
- 团队将通过固件更新解决此问题
- 更新后会引入短暂的重载延迟,但对正常使用影响极小
- 用户可通过特定方法验证固件更新是否成功应用
这个问题展示了嵌入式系统设计中电源管理和IO控制的重要性,特别是在需要支持动态重配置的系统中。Glasgow团队通过全面的分析和多方案评估,确保了设备的可靠性和向后兼容性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869