FPGA: la flessibilità che accende l’innovazione

FPGA: dal Tang Nano 9K alle soluzioni enterprise

Gli FPGA (Field Programmable Gate Array) sono dispositivi che permettono di riconfigurare l’hardware in base alle esigenze del progetto. Questa caratteristica li rende strumenti ideali in tutti quei casi in cui servono prestazioni elevate, latenza minima e flessibilità assoluta.

Oggi il mercato offre soluzioni FPGA che spaziano da schede didattiche ed economiche, perfette per prototipazione rapida, fino a dispositivi enterprise impiegati in datacenter, telecomunicazioni e intelligenza artificiale.

Esempi di FPGA diffusi

Tang Nano 9K
Prodotto da Sipeed e basato su chip Gowin, è uno degli FPGA più apprezzati da chi vuole iniziare a sperimentare. Economico, compatto e supportato da una community attiva, il Tang Nano 9K è ideale per progetti di didattica, prototipazione hardware, controller personalizzati e piccole applicazioni IoT.

Intel Cyclone
La famiglia Cyclone di Intel è molto diffusa nell’ambito industriale e accademico. Offre un ottimo equilibrio tra costo e prestazioni, rendendola perfetta per applicazioni come controllo di segnali digitali, sistemi embedded, visione artificiale e strumentazione scientifica.

NVIDIA e FPGA/acceleratori
Sebbene NVIDIA sia storicamente leader nel settore delle GPU, la sua tecnologia è sempre più vicina al mondo degli FPGA attraverso schede dedicate all’accelerazione AI e all’edge computing. In progetti complessi, GPU e FPGA vengono spesso usati insieme: le GPU gestiscono i calcoli massivi, mentre gli FPGA si occupano delle interfacce a bassa latenza e della logica personalizzata.

Gli FPGA possono essere applicati in contesti molto diversi

Intelligenza Artificiale

Gli FPGA offrono un vantaggio cruciale nell’AI: latenza bassissima, alta parallelizzazione e la capacità di eseguire inferenze direttamente sul dispositivo, senza dover inviare i dati al cloud. Questo significa reazioni immediate, migliore privacy e minor consumo. Ad esempio, possono essere impiegati per il riconoscimento immagini, sistemi di monitoraggio in tempo reale, o anche per accelerare modelli di linguaggio in edge computing.

IoT e Domotica

Con gli FPGA, dispositivi connessi e sensori possono essere gestiti localmente con grande efficienza. Le routine di acquisizione e processamento dati, il filtraggio del rumore, la gestione dei protocolli di comunicazione diventano più veloci e meno dispendiose energeticamente, rendendo possibili applicazioni come il monitoraggio ambientale continuo, l’automazione domestica e sistemi smart city sempre online.

Automotive

Nel settore automotive, gli FPGA sono usati in ADAS per l’elaborazione dei segnali radar, LiDAR e delle telecamere, per il riconoscimento di oggetti e la fusione sensoriale. Funzioni come il monitoraggio del guidatore o la gestione dell’illuminazione e dei display richiedono connessioni veloci, sicurezza elevata e affidabilità — caratteristiche che gli FPGA soddisfano molto bene.

Finanza

In finanza, l’uso di FPGA consente l’elaborazione ad alta frequenza (low latency) degli algoritmi, con transazioni automatizzate, arbitraggio e trading algoritmico. La capacità di processare dati in tempo reale, minimizzare la latenza e reagire in microsecondi può fare la differenza.

Robotica

Gli FPGA sono perfetti in robotica per gestire contemporaneamente più segnali da sensori, visione artificiale e controllo motori. Elaborazioni critiche che richiedono sincronizzazione precisa, come il feedback dai sensori e la risposta istantanea degli attuatori, sono molto più efficienti su FPGA rispetto a soluzioni completamente basate su CPU.

Multimedia

Per video/audio in tempo reale, streaming ad alta risoluzione o realtà aumentata/ virtuale, gli FPGA accelerano la compressione/decompressione, riducono i ritardi e migliorano la qualità visiva. Elaborazioni come la codifica video, la trasmissione in streaming o il processing del segnale audio diventano più fluide, specialmente quando l’ambiente richiede latenza minima.

Strumenti per programmare gli FPGA

La programmazione degli FPGA si basa su linguaggi di descrizione hardware (HDL) come VHDL e Verilog, oppure su approcci più moderni come SystemVerilog e HLS (High-Level Synthesis), che permettono di generare logiche partendo da linguaggi come C/C++.

Tra gli strumenti di sviluppo più utilizzati troviamo:

Quartus Prime (Intel) l’ambiente ufficiale per Cyclone e altre famiglie di FPGA Intel.
Vivado Design Suite (Xilinx/AMD) software professionale per FPGA Xilinx, ampiamente usato nell’industria.
Gowin IDE la suite di sviluppo ufficiale per FPGA come quelli della serie Tang Nano.
Verilator simulatore open-source per logiche HDL.
PlatformIO + Yosys/NextPNR toolchain open-source che permette di programmare diversi FPGA, inclusi i Gowin.
In BlueZilla utilizziamo sia tool commerciali sia strumenti open-source, a seconda delle esigenze del progetto, bilanciando performance, costi e tempi di sviluppo.

L’approccio BlueZilla

Per noi gli FPGA non sono solo un componente elettronico: rappresentano la possibilità di creare soluzioni ibride in cui software e hardware collaborano.
Con il Tang Nano 9K supportiamo attività di ricerca, formazione e prototipazione rapida. Con Intel Cyclone sviluppiamo sistemi affidabili e scalabili, adatti a contesti industriali.
In ambiti ad alte prestazioni, combiniamo GPU NVIDIA e FPGA per ottenere architetture bilanciate tra potenza di calcolo e logica personalizzata.
Il nostro obiettivo è trasformare ogni progetto in un ecosistema capace di adattarsi, crescere e anticipare le sfide del futuro.

Gli FPGA stanno diventando protagonisti della trasformazione tecnologica, perché offrono ciò che nessun altro dispositivo riesce a garantire: flessibilità assoluta e controllo totale sull’hardware.

In BlueZilla crediamo che questa tecnologia sia fondamentale per dare vita a soluzioni realmente innovative, in grado di unire il meglio del software e dell’hardware in un unico universo connesso.