Rückblick

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11. - 13. Juli 2017, FPGA-Kongress in München


Embedded Systeme über das SoC hinaus

Zum zweiten Mal richteten Elektronikpraxis und das FPGA-Trainingscenter PLC2 gemeinsam im Juli 2017 den FPGA-Kongress aus. Mit 266 Teilnehmern und 26 Ausstellern in München zeichnet sich das Event zunehmend als eine internationale Leitveranstaltung der FPGA- und SoC-Branche aus.

Auch 2017 zeichnete sich der Kongress durch ein hochkarätiges Programm aus: Über 100 Vorträge befassten sich mit praktischen Applikationen, grundlegenden Design-Tipps und kommenden Trends der Embedded-Entwicklung. Wohin geht die FPGA-Entwicklung? Welche Fortschritte haben Hardware, Software und Werkzeuge wie Debug- und Verifikationssysteme gemacht? Welche Schwierigkeiten gilt es bei der Umsetzung unter rauhen, schwierigen oder eng ressourcenbeschränkten Bedingungen zu meistern, und wie?

So referierten beispielsweise Jim Lewis und andere Vertreter der Open Source VHDL Verification Methodology (OSVVM) in mehreren Vorträgen und Tutorials über die neuesten Features von VHDL 2017, der jüngst aktualisierten Spezifikation der Hardwareauszeichnungssprache, und deren praktischer Implementierung. Steve Trimberger, seit 1988 bei Xilinx und ein Entwickler von FPGA-Hardware und –Software fast von der ersten Stunde auf, verschaffte in seiner Keynote einen Überblick über den Werdegang der Programmierbaren Bausteine, von ihren bescheidenen Anfängen mit gerade einmal 64 Look-Up-Tables hin zu den modernen, hochintegrierten MPSoCs. Sein Fazit: Vor allem der Entwicklung von immer besserer und zugänglicher Software ist es zu verdanken, dass die Bausteine im Laufe der Jahre nicht nur leistungsfähiger werden konnten, sondern auch für Entwickler trotz zunehmender Komplexität beherrschbar blieben. Daher wird auch gerade in der Software die Zukunft der FPGA-Entwicklung liegen. Bald schon wird es möglich sein, mit Hilfe einer einfach zu lernenden Skriptsprache wie Python und einer Open-Source-Webapplikation wie Jupyter FPGAs voll mobil, direkt aus einem Webbrowser hinaus, zu konfigurieren und programmieren, wodurch sich auch Hardwareanwendungen auf schnellstmögliche Weise anpassen ließen. Der Weg dorthin ist bereits bereitet: Tatsächlich ist die Anbindung von Hochsprachen an FPGA- und SoC-Entwicklungstools weit fortgeschritten, und so mancher Vortrag bestätigte, dass zahlreiche Entwickler zu Test- und Verifikationszwecken bereits Python-Skripte einsetzen, um sie bei ihren FPGA-Designs zu unterstützen.

Dem Zeitalter reiner Glue-Logic-, Telekommunikations- Co-Prozessor-Anwendungen in Datencentern ist die Programmierbare Logik längst entwachsen. Steve Trimberger erinnerte in seiner Keynote an eine der ersten praktischen Applikationen des ersten Xilinx-FPGAs, der erlaubte, eine Bilddarstellung je nach Ausrichtung des Bildschirms von einem Portrait-, in einen Landscape-Modus zu wechseln – was Mitte der 80er ein schwierig zu bewältigendes Novum war, ist im heutigen Smartphone-Zeitalter ein gängiges Standardfeature geworden. Damals war der FPGA ein Assistenzbaustein, um die implementierte Videofunktion in einer speziellen Anwendung zu unterstützen. Heutzutage ist häufig die gesamte Videover- und –bearbeitung komplett in einem FPGA implementiert, in digitalen Auflösungen, die vor 20, 30 Jahren noch undenkbar waren.

Nicht nur dieses Beispiel bestätigt, dass FPGAs und programmierbare SoCs inzwischen fest in zahlreiche Bereiche der fertigenden Industrie vorgedrungen sind. Vor allem die Felder Image Processing – sowohl im Umfeld der Industriellen Bildverarbeitung als auch im stark wachsenden Automotive-Sektor – und Sensordatenzusammenführung (Sensor Fusion) haben allein im vergangenen Jahr zusätzlich zu bereits bewährten Feldern wie Funktionaler Sicherheit und Security-Implementierung enorme Bedeutung erlangt. Auch als zusätzliche Hardwarebeschleuniger, vor allem beim Cloudcomputing oder in der schnellen Video-Bereitstellung, sind die Bausteine weiterhin sehr gefragt, wie mehrere Vorträge bestätigten. Netzwerke sind und bleiben ebenfalls ein starkes Einsatzgebiet der FPGAs, vor allem wenn es um zeitkritische, schnelle Anforderungen wie Time Sensitive Networking (TSN)‘ geht.

Als flexible und platzsparende Bausteine mit hohem Funktionsumfang haben sich FPGAs ohne Zweifel einen festen Platz in der Systementwicklung gesichert. Ihre Programmierbarkeit und Befähigung für hohen wie auch schnellen Datendurchsatz macht die Bausteine auch für die aktuellsten Trends attraktiv: maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und autonome Systeme wie das selbstfahrende Auto profitieren stark von FPGA-basierten Lösungen.

Dies sind gegenwärtige Trends – und für die volle Programmierbarkeit ist dieser Weg an diesen Stellen noch lange nicht zu Ende. Es läge nicht an ihm, so schloss Steve Trimberger seine Keynote zum FPGA-Kongress, die Zukunft der Technologie vorherzusagen. Vielmehr läge es an den Teilnehmern und Entwicklern, diese Zukunft zu erfinden.



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