- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Приоритеты современной военной авиации сосредоточены на качественной ситуационной осведомлённости, поэтому современный истребитель представляет собой летающий рой высокотехнологичных сенсоров. Сбор информации с этих сенсоров, её обработку и представление пользователю осуществляет бортовая микропроцессорная система. Вчера для её реализации использовались HPEC-гибриды (включающие в себя CPU, GPU и FPGA). Сегодня для её реализации используются однокристальные SoC-системы, которые помимо того, что все компоненты на один чипсет собирают, так ещё и внутричиповую беспроводную сеть организуют (NoC), как альтернативу традиционной магистрали передачи данных. Завтра, когда SoC-системы станут ещё более зрелыми, ожидается приход полиморфной наноэлектроники, которая даст существенный прирост производительности и снизит темп своего морального устаревания.
Если в эру истребителей 4-го поколения показателями боевого превосходства были высокая скорость и экономичное энергопотребление, то в эру истребителей 5-го поколения боевое превосходство измеряется, прежде всего, качеством ситуационной осведомлённости. [6] Поэтому современный истребитель представляет собой летающий рой всевозможных высокотехнологичных сенсоров, обеспечивающих в сумме «360-градусную ситуационную осведомлённость». [5] Сбор информации с этих сенсоров, её обработка и удобоваримое для пилота представление – требуют колоссальных вычислительных мощностей.
Все эти вычисления необходимо делать на борту, поскольку суммарная интенсивность входного потока данных от всего роя сенсоров (видеокамеры, радиолокаторы, ультрафиолетовые и инфракрасные сенсоры, лидар, сонар и др.) – превышает пропускную способность внешних высокоскоростных каналов связи как минимум в 1000 раз. [2] Бортовая обработка сигналов привлекательна ещё и тем, что благодаря ей пилот получает актуальную информацию в режиме реального времени.
Под «удобоваримостью представления» подразумевается, что вся информация, – какой бы разнородной она ни была, – должна быть синтезирована в единую «театральную картину боевых действий», [9] интерпретирование которой не должно превращаться в головоломную аналитическую задачу (как это было в старых моделях истребителей, где пилоту приходилось одновременно наблюдать за десятком дисплеев).
Ответственность за эту театральную постановку, или говоря формальней, ответственность за решение этой комплексной непростой задачи – лежит на бортовой МПС, которая помимо высокой производительности также должна обеспечивать достаточно низкий уровень SWaP (размеры, масса и энергопотребление), что само по себе является «вечнозелёной проблемой». [8] На сегодняшний день популярным (но не самым передовым) в этой связи решением – является использование тройки разнопрофильных процессоров, размещённых в одном корпусе: CPU, GPU и FPGA. Устоявшееся название такого гибрида – HPEC (высокопроизводительная интегрированная система). [2] Ключ к его, гибрида, успешной реализации – продуманная архитектура МПС, которая берёт от каждого процессора самые лучшие характеристики, а их слабые стороны обходит стороной. При этом цель HPEC-архитектуры заключается в том, чтобы достичь эффекта синергии – когда производительность конечной гибридной системы значительно превосходит суммарную производительность составляющих её частей. Т.о. гибридная архитектура сочетает несколько различных видов процессоров в одном корпусе. Идея состоит в том, что если использовать сильные стороны каждого отдельно взятого компонента, можно построить передовую систему HPEC, которая обвенчается со сногсшибательной производительностью, а их ребёнком станет крошка-SWaP. [10] Рассмотрим более подробно каждую из трёх составляющих HPEC-архитектуры.
Пример HPEС-гибрида
В качестве живой иллюстрации HPEC-гибрида можно привести портативную камеру AdLink NEON-1040 x86 (4 мегапикселя, 60 кадров в секунду), предназначенную для жёстких условий эксплуатации. Она оснащена FPGA и GPU, обеспечивающими передовые технологии обработки изображений, а также четырёхядерным CPU (Intel Atom, 1,9 ГГц), благодаря чему алгоритмы обработки могут быть реализованы в виде x86-совместимых программ. Кроме того, камера имеет на борту 32 Гб дискового пространства, где можно хранить видео, программы и архивные данные. [13] Камера AdLink
Преимущество FPGA в том, что на нём алгоритмы реализуются аппаратно, а такая реализация как известно – всегда быстрее. Кроме того, работая на сравнительно невысоких тактовых частотах порядка сотен МГц, FPGA могут производить десятки тысяч вычислений за один такт и при этом потреблять гораздо меньше энергии, чем GPU. С FPGA сложно конкурировать также и по времени отклика (сотни наносекунд – против десятка микросекунд, которые может обеспечить GPU). Также стоит отметить, что современные FPGA обладают возможностью динамического реконфигурирования: их можно перепрограммировать налету (без перезагрузки и остановки) – чтобы адаптировать алгоритмы к изменяющимся условиям эксплуатации. Поэтому FPGA (например, Xilinx) – хорош для первичной обработки поступающих от сенсоров данных. Он просеивает поступающую от сенсоров сырую информацию и передаёт дальше более сжатый полезный поток. FPGA здесь незаменим, поскольку однородный поток данных, обработка которого к тому же ещё и распараллеливанию легко поддаётся, – это как раз та задача, где FPGA является лидером жанра.
Традиционно FPGA программируются на языке низкого уровня VHDL. Однако Xilinx сумела интегрировать процесс разработки с такой мощнейшей инструментальной средой, как MathWorks Simulink. Одна из приятных особенностей Simulink – её интеграция с MatLab, который в свою очередь является самым популярным инструментом моделирования алгоритмов для военной и коммерческой обработки сигналов; что касается проектирования DSP-компонентов, так здесь MatLab вообще является стандартом де-факто. Такая интеграция позволяет разработчику пользоваться программными кодами и утилитами, разработанными в MatLab. Что в свою очередь облегчает и ускоряет цикл проектирования. В том числе потому, что основная часть тестирования конечной системы – перемещается в среду MatLab, где это делать намного удобней, чем при работе с традиционным FPGA-инструментарием. [1]
FPGA в настоящее время являются ядром самых критических подсистем бортовой МПС военной авиации: бортовой управляющий компьютер, навигационная система, дисплеи в кабинах, тормозные системы, регуляторы температуры и давления в салоне, осветительные приборы, блоки управления авиационными двигателями. [14] Также FPGA являются ядром бортовых сетевых коммуникаций, электрооптической системы наведения и других видов интенсивных ресурсоёмких вычислений для «интегрированных модулей авионики» (IMA) на борту «унифицированного ударного истребителя» (JSF), например такого как F-35. [5]
GPU (например, Nvidia Tesla) – хорош для параллельной обработки алгоритмов с интенсивной математикой и плавающей точкой. Он делает это лучше, чем FPGA и CPU. Массивная параллельная конструкция графического процессора, – состоящего из нескольких сот ядер, – позволяет обрабатывать параллельные алгоритмы намного быстрее, чем CPU. FPGA конечно тоже хорош в параллельной обработке, но только не там, где речь идёт об операциях с плавающей точкой. FPGA сам по себе их делать не умеет, тогда как современный GPU обеспечивает триллион операций с плавающей точкой в секунду, – что, например, весьма полезно для таких задач, как сшивание нескольких гигапиксельных видеопотоков.
Многоядерный CPU (например, Intel Core i7) – хорош для когнитивной обработки.
Итак, взяв лучшие характеристики всех процессоров и обойдя их слабые стороны, можно достичь незаурядных вычислительных мощностей. Кроме того, для достижения ещё более высокой производительности в HPEC могут быть включены и другие специализированные процессоры. Например, для решения задач бортовой системы навигации, может быть использован PPU (Physics Processing Unit) – аппаратный ускоритель физических расчётов, оптимизированный для работы с динамикой твёрдых, жидких и мягких тел, для обнаружения столкновений, для анализа конечных элементов, для анализа разломов объекта и т.д. [11] Другие примеры специализированных процессоров – это аппаратный ускоритель радарной обработки сигналов [1] и аппаратный ускоритель для анализа графов, [12] который будет незаменим при обработке «больших данных». В обозримом будущем, – в связи с удешевлением аппаратных средств и с упрощением процесса их разработки, – ожидается появление самых разнообразных аппаратных ускорителей, которые пополнят «периодическую систему вычислительных первоэлементов», [10] благодаря чему алхимический процесс инженерного проектирования станет ещё более результативным.
Разработчики высокопроизводительных элементов военной промышленности (HPEC) часто используют дуэт топового процессора от Intel и FPGA от Altera. Отвечая на потребности разработчиков, Intel сегодня интегрирует в свои топовые процессоры модули FPGA от Altera (которая с недавнего времени вошла в состав Intel). Завтра Intel планирует предоставить разработчикам возможность кастомизации процессоров – их собственными ASIC-компонентами, для чего сотрудничает с корпорацией eASIC. [4] Интерес к ASIC-компонентам обусловлен тем, что какими бы быстрыми и энергоэффективными ни были FPGA-компоненты, поставщики ASIC’ов обещают удвоение производительности при 80-процентном сокращении потребляемой мощности. [3]
Итак, мы рассмотрели архитектуру HPEC, которая способна обеспечить высокую производительность при достаточно низком уровне SWaP. Однако в этом отношении есть и более передовое решение: концепция SoC, суть которой заключается в том, чтобы разместить всю микропроцессорную систему – на одном чипсете. SoC объединяет в себе программируемость процессора и конфигурируемость аппаратной части FPGA, обеспечивая непревзойдённый уровень системной производительности, гибкости и масштабируемости.
Значительный сдвиг в этом отношении в сторону программной составляющей – даёт возможность создавать многофункциональные системы со всевозрастающими возможностями и всеуменьшающимся размером и стоимостью. Применение перепрограммируемых компонентов также позволяет производить более дешёвые и быстрые обновления устаревших систем – без необходимости обновления аппаратного обеспечения с каждым инкрементивным улучшением их архитектуры, что для военной промышленности в особенности актуально.
Типичная SoC-система включает в себя:
Новый тренд в такой широкомасштабной SoC-интеграции, – последней каплей для возникновения которого стала растущая популярность восьмиядерных процессоров, – это «внутричиповая сеть» (NoC). Данная концепция предлагает отказаться от традиционных шин передачи данных, и заменить их – беспроводной внутричиповой сетью. Так например, Arteris Inc использует концепцию NoC для управления внутричиповым трафиком и для обмена управляющими сигналами, в результате чего достигается значительное увеличение пропускной способности. [7]
Архитектура SoC-системы от Arteris Inc
Один из живых примеров SoC-системы – Xilinx' Zynq Ultrascale+ MPSoC. Это истинный SoC, созданный в духе «всё включено». На его борту расположены: 1) программируемая логика, 2) 64-разрядные четырёхядерные ARM A53 процессорные системы, 3) память, 4) функции безопасности, 5) четыре гигабитных приёмника. И всё это на одном чипсете! Архитектура SoC сулит конечному пользователи множество преимуществ: гораздо более высокую производительность, более быструю разработку и вывод на рынок, возможность использования опыта многих лет разработки программных алгоритмических решений – в проектировании аппаратных компонентов. [7] Xilinx' Zynq Ultrascale+ MPSoC
Подводя итог обзору высокопроизводительных систем вообще, и SoC в частности, – как наиболее популярному на сегодняшний день их представителю, – можно сказать, что эволюция малого форм-фактора встраиваемых вычислительных систем произошла настолько быстро, а её влияние на архитектуру и на возможности системы настолько обширно, что инженерам-конструкторам могут потребоваться годы – чтобы интегрировать в свои решения эту ультрасовременную концепцию однокристальности. Кроме того, поскольку усилия по развитию SoC-систем в значительной степени направлены на то, чтобы аппаратное обеспечение устаревало как можно медленнее, – в них наблюдается тенденция преобладания перепрограммируемых компонентов. Поэтому есть основания предполагать, что наноэлектроника завтрашнего дня – будет иметь возможность полной пользовательской кастомизаци, в результате чего граница между аппаратным и программным проектированием полностью сотрётся. [7] Фактически такое событие ознаменует начало новой эры – полиморфной наноэлектроники, которая совместит в себе такие противоречивые характеристики, как гибкость программного уровня и высокую производительность аппаратного ускорения. Это позволит разработчикам брать от существующих программных и аппаратных архитектур только самые лучшие их характеристики, а слабые их стороны не то что игнорировать (как это делается при проектировании HPEC-архитектуры), а в принципе не включать в конечный дизайн устройства. При этом вероятность достижения эффекта синергии (о котором говорилось в обсуждении HPEC-архитектуры) значительно повышается. Что несомненно будет играть ключевую роль в повышении качества ситуационной осведомлённости, которая, как было сказано в начале статьи, – на сегодняшний день является ключом к боевому превосходству. Не только в воздушном пространстве, но и во всём остальном «театре боевых действий».
PS. Первоначально статья была опубликована в «Компоненты и технологии» [4].
Автор: KarevAnton
Источник [5]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/fpga/318909
Ссылки в тексте:
[1] Cell-based ASIC Migration Path: http://www.easic.com/products/easicopy-cell-based-asic-migration-path/
[2] Intel to boost integrated microprocessor and FPGA offerings with acquisition of Altera: http://www.militaryaerospace.com/articles/2015/06/microprocessor-and-fpga.html
[3] ASUS PhysX P1 (на базе PPU Ageia PhysX): http://www.ixbt.com/video2/ageia_physx_review.shtml
[4] «Компоненты и технологии»: https://rucont.ru/efd/509520
[5] Источник: https://habr.com/ru/post/453538/?utm_campaign=453538
Нажмите здесь для печати.