智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣 (Edge)平臺的關(guān)鍵屬性（下）

作者/Chetan Khona 賽靈思公司工業(yè)IoT戰(zhàn)略與商務經(jīng)理

　　4 軟件定義的硬件

　　“網(wǎng)絡安全：硬化的和適應未來威脅的能力”一節(jié)中曾提到，硬件卸載獲得的不只是 All Programmable SoC 可編程硬件的支持。實現(xiàn)整個愿景需要能優(yōu)化這一技術(shù)的軟件自動化功能。像 SDSoC? 開發(fā)環(huán)境這樣的工具能讓用戶編寫 C/C++/OpenCL 及其它日益增多的語言，將功能的全部或部分分區(qū)到可編程硬件或軟件中。SDSoC 開發(fā)環(huán)境還能在處理器和可編程硬件間生成數(shù)據(jù)移動引擎和基礎(chǔ)架構(gòu)。2015 年，SDSoC 工具

　　結(jié)合使用高級加密標準 (AES)-256 算法，在將算法部分移到可編程硬件時，顯示性能提升高達 4 倍提升?！禭cell 軟件刊》中的“使用 SDSoC 加速 AES 加密”一文。

　　該基準測試的重點是探索軟件智能與可編程硬件優(yōu)化的最佳平衡。不過這個工具也能將該功能完整地卸載到可編程硬件。與此相似，通過硬件加速引擎，馬達控制環(huán)路收斂時間與純軟件實現(xiàn)方案相比，能將性能提升 30-40 倍。見圖 4。

圖4 SDSoC 設計環(huán)境 設計流程

　　5 邊緣計算：可擴展、低成本與實時

　　如同通信和安全，邊緣計算正朝向超多個方向演進。云的計算能力運行在之前無法訪問的系統(tǒng)所釋放的數(shù)據(jù)流上，為用戶提供了前所未有或無法理解的可執(zhí)行的洞察力。這就建立起一套可用作新基線的預期或桌面籌碼。正如依靠 GPS 實時導航系統(tǒng)會讓大部分高速公路地圖過時，工業(yè)設備的購買者和使用者對來自他們的 IIoT 系統(tǒng)的反饋有著不同的期望。目前在下列三大因素的推動下，趨勢是把這些洞察的生成從云端推向邊緣：

　　· 在從邊緣到云端的往返環(huán)路中以盡量快的速度應用洞察

　　· 發(fā)送(在許多情況下)大數(shù)量數(shù)據(jù)到云端的成本

　　· 發(fā)送數(shù)據(jù)到云端的安全、可靠性和隱私問題

　　有些行業(yè)趨勢不應該看得那么絕對。對解決部分此類安全和隱私問題，即便只是在本地預處理數(shù)據(jù)，然后把優(yōu)化后的混淆數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，也能帶來巨大的好處。最簡單的例子是把低通或平均濾波器應用到負責控制機器的控制器上的時間序列數(shù)據(jù)。結(jié)果是既減少發(fā)送到云端的數(shù)據(jù)點數(shù)量，也抑制了離群數(shù)據(jù)。通過可編程硬件，您能將這些優(yōu)化功能

　　在數(shù)據(jù)流出機器時應用到數(shù)據(jù)上。與使用復雜內(nèi)存事務相比，能實現(xiàn)最高效的數(shù)據(jù)處理。這是因為內(nèi)存事務會影響根據(jù)數(shù)據(jù)制定任何可能決策的響應時間。這個例子可以表達為來自單個傳感器的單數(shù)據(jù)流，但實際上許多工業(yè)系統(tǒng)是由數(shù)百個乃至數(shù)千個并行數(shù)據(jù)流組成的。連接的數(shù)量放大了問題，以及可編程硬件通過各種傳感器融合技術(shù)和片上分析提供的解的值。

　　在這里描述的示例中，智能嵌入在控制器中，對時間敏感反饋項進行本地調(diào)整，將時間關(guān)鍵性較低的數(shù)據(jù)

　　以壓縮格式推送到云端。這是邊緣和云端相互補充的最好例證。這種對嵌入式智能和邊緣-云端協(xié)作的描述也能適用于邊緣上的機器學習，這是 IIoT 領(lǐng)域重要性不斷上升的一個課題。機器學習 — 其中包括基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習推斷和部署，以及回歸和其它經(jīng)典方法，極其適合可編程硬件構(gòu)成的高能效、可定制和大規(guī)模并行計算架構(gòu)。出于這個原因，基于可編程硬件的加速卡在云中得到廣泛使用。同一 All Programmable 技術(shù)可供在邊緣使用，為多傳感器機器學習應用提供最低時延、功耗與成本。由于 All Programmable 技術(shù)既能高效支持IT-OT 融合的所有基本方面，同時又能為新興領(lǐng)域提供一流功能，該技術(shù)單個器件可以覆蓋最廣泛的 IIoT 應用。比如將馬達控制、機器視覺、網(wǎng)絡通信、功能安全、網(wǎng)絡安全等應用與邊緣分析和機器學習相結(jié)合，是 All Programmable 技術(shù)在 IIoT 中的預期用例。通過使用附帶支持庫的 SDSoC 開發(fā)環(huán)境等工具，用戶只需占用最小型 All Programmable 器件的一部分資源，就能把大量算法實現(xiàn)在器件中。見圖 5。

　　圖5 Zynq-7000 和 Zynq UltraScale+ SoC 的機器學習推斷流程

　　6 傳統(tǒng)處理器的輔助 FPGA

　　要實現(xiàn)寬泛的 IT-OT 功能，IIoT 邊緣平臺首選 All Programmable SoC。這些器件可提供前面描述的集成優(yōu)勢，同時還可降低功耗和成本。在已經(jīng)有之前的架構(gòu)存在的現(xiàn)實環(huán)境中，比如說存在專門用于傳統(tǒng)嵌入式處理器的傳統(tǒng)代碼的情況，此時還有另一個選擇。在這種情況下，通過使用稱為 FPGA 的純可編程硬件器件，仍可發(fā)揮上文介紹的部分優(yōu)勢。FPGA 作為能與主嵌入式處理器方便接口的輔助器件運行。這些 FPGA 發(fā)揮主嵌入式處理器的協(xié)處理器的作用，提供實現(xiàn)緊湊的微處理器

　　或微協(xié)處理器(例如賽靈思 MicroBlaze?)的選項。這些軟處理器(用可編程硬件構(gòu)建)支持多種操作系統(tǒng)和實時操作系統(tǒng)。使用這些選項，在傳統(tǒng)系統(tǒng)環(huán)境中也能卸載不斷演進的或時間關(guān)鍵的功能。FPGA 和 SoC 等賽靈思 All Programmable 產(chǎn)品組合不僅能實現(xiàn)可在更大溫度范圍內(nèi)使用的生命周期長、可用性高的芯片，而且還能夠?qū)φ麄€或部分器件進行重配置，即便在運行中也能如此。同時在共享封裝兼容的情況下提供多 FPGA 選項，便于采取平臺化措施。雙芯片方法與 All Programmable SoC 相比，處理器與 FPGA 之間缺乏高帶寬。這種高帶寬和單芯片 SoC 內(nèi)的連接數(shù)量，有助于軟硬軟件之間的動態(tài)勞動分工(即之前的示例的前提條件)，這種特性是雙芯片解決方案無法媲美的。即便有這些局限性，可編程硬件的價值也大到足以讓越來越多的嵌入式處理器在它們的數(shù)據(jù)集中推廣專用 FPGA 接口(一般根據(jù) PCIe、SPI、QSPI 等標準構(gòu)建)。

　　7 新工業(yè)時代針對壽命的軟硬件可編程性

　　采用電氣化工業(yè)控制系統(tǒng)問世已有百余年時間。正如有些人將 IIoT 稱為第四次工業(yè)革命一樣，不僅可用的技術(shù)和所需完成的任務發(fā)生了改變，整個行業(yè)的發(fā)展速度也隨著變革的速度加快。目前，IT-OT 任務隨著時間不斷深化和擴展， IIoT 邊緣平臺的構(gòu)建塊新技術(shù)應運而生，使其基本上能夠很好處理這些任務。與前二三十年使用的傳統(tǒng)嵌入式架構(gòu)構(gòu)建塊相比，Zynq-7000 和 Zynq UltraScale+器件等 All Programmable SoC 運用軟件和硬件可編程性保持資產(chǎn)長期有用。那種針對每個端點產(chǎn)品使用不同嵌入式處理器，而毫不考慮其連接的是同一云基礎(chǔ)設施的方法，是一種行將失敗的方法，因為 IIoT 系統(tǒng)開發(fā)中大約 75% 的成本都與云和嵌入式軟件開發(fā)息息相關(guān)。對系統(tǒng)供應商來說，最重要的是通過軟件服務讓他們投入的研發(fā)時間和資金創(chuàng)造價值，而不是再開發(fā)通信接口、安全基礎(chǔ)架構(gòu)、控制環(huán)路時序、數(shù)據(jù)分析算法等。FPGA 方法為那些必須處理傳統(tǒng)處理器的供應商提供了眾多這種優(yōu)勢。All-Programmable SoC 方法有助于最大化可用選項，是面向工業(yè)系統(tǒng)供應商及其客戶增加投資回報的關(guān)鍵。

　　8 結(jié)論

　　總之，本白皮書重點介紹賽靈思 All Programmable SoC 和 FPGA 如何通過以下優(yōu)勢為系統(tǒng)供應商及其客戶帶來最大投資回報 (ROI)：

　　· 賽靈思 All Programmable SoC 和 FPGA 的更長生命周期它們特有的軟硬件可編程特性相結(jié)合結(jié)合，既能實現(xiàn)實時的現(xiàn)場更新，又能避免不能遵循 IIoT 新標準和趨勢的風險;

　　· 面向系統(tǒng)供應商平臺的擴月多個賽靈思器件系列的可擴展特性,可在整個產(chǎn)品線中降低總擁有成本;

　　· 集成來自 IT 域和 OT 域的多重 IIoT 功能到單個高靈活性、低時延、高能效器件中。