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最近一些设计里需要极致的利用LUTRAM，借此总结下在Xilinx、Altera中LUT RAM的不同表现，一个“LUT”究竟能干哪些事儿。
前言
当前无论是Altera还是Xilinx,FPGA里面的LUT资源主力配置无非还是6-input LUT。近段时间有个设计需要用到LUT RAM，如何减少LUT RAM的使用则需要结合器件的底层参数来衡量，不妨一块儿来看下。
Intel MLAB
在Intel的Agilex器件中，关于底层资源MLAB，有这样一段描述：
Each MLAB supports a maximum of 640 bits of simple dual-port SRAM. You can configure each ALM in an MLAB as a 32 (depth) x 2 (width) memory block, resulting in a configuration of 32 (depth) x 20 (width) simple dual-port SRAM block.
ALM作为FPGA上的基本单元，每个可以配置成一个32Dx2W的简单双端口RAM：
虽然在文档里面写明了每个LAM都可以作为一个32Dx2W的简单双端口RAM，但在真实的使用时你会发现，如果你在设计里例化使用了一个32Dx2W的简单双端口RAM，那么最终布局布线完成后Quartus报告显示消耗了10个ALM。而如果你例化成一个32Dx20W的简单双端口RAM，最终消耗的资源也为10个ALM。
在Agilex器件的使用中，如果作为分布式RAM，那么以MLAB为单位，最小的资源单位就是10个ALM。也就意味着32Dx(1~20)W所消耗的资源相同。一共640bit的存储单位，我们最大可以配置成为一个32Dx20W的简单双端口RAM，如果两拍输出一个结果，相当于一个16Dx40W的简单双端口RAM。
Xilinx CLB
在Xilinx UltraScale系列器件中，一个基本的UltraScale CLB所能包含的资源如下：
SLICEM可以作为分布式RAM。在使用 LUT来构建分布式RAM时，其支持两种配置模式：
即可以配置成一个64Dx1W或者32Dx2W两种模式。只不过相相较于Intel的简单双端口，在Xilinx上仅能设置成一个单端口RAM。即一个LUT可以配置成一个64Dx1W或者32Dx2W单端口RAM。那么在一个CLB(SLICEM)中，其所支持的就有两种模式:64Dx8W或者32Dx16W模式，如果两拍输出一个，那么可以配置成16Dx32W单端口RAM。当读端口采用寄存器输出时，32Dx16W正好可以将一个SLICEM中的LUT资源和寄存器资源全部给利用起来。
小结
就所能使用的资源形式来看，两家厂商趋同一致，只是配置形式略有不同。Altera能够支持简单双端口，而Xilinx则只能采用单端口以实现资源利用的最大化。
☆ END ☆
作者：玉骐
原文链接：Spinal FPGA
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