Журнал "Системы Безопасности" № 3‘2018

В отличие от описанных ранее платформ, где основа бизнеса производителей – обще- употребительные процессоры, дополненные специализированными модулями (в частности, для работы с изображениями и видео), компа- нии Xilinx ® и NVIDIA разрабатывают и произво- дят специализированные микросхемы на базе собственной архитектуры, лишь относительно недавно дополненные общеупотребительными процессорами. Однако вне зависимости от отправной точки, с разных направлений, все участники нашего обзора пришли к единому пониманию оптимального решения в виде гиб- ридной архитектуры с участием обычных CPU и специализированных процессоров (GPU, VPU, ISP, DSP, FPGA и др.). Внедрение архитектуры ARM Эффективные в решении специализированных задач (в нашем случае – обработки изображе- ний) Xilinx FPGA и NVIDIA GPU в силу своей природы мало приспособлены для универсаль- ных применений. Это обстоятельство во многом сдерживало их широкое распространение в конечных устройствах. На помощь пришла архитектура ARM, получившая мощный толчок в развитии благодаря мировому рынку интел- лектуальных телефонов и планшетов. Не вдава- ясь в технические подробности, хочется отме- тить особенность бизнес-модели ARM-консор- циума, которая как минимум способствовала выбору этой платформы большинством созда- телей разнообразных гаджетов: разработчики ARM-платформы не занимаются производством микросхем, в отличие, например, от Intel или AMD. Независимые производители процессо- ров приобретают у них лицензии на необходи- мые им ARM-платформы и компоненты и орга- низуют их изготовление самостоятельно. Такой подход позволил разработчикам специализи- рованных микросхем (GPU, FPGA, DSP) относи- тельно легко интегрировать готовую архитекту- ру процессора широкого назначения с собст- венными устройствами, открыв им дорогу на широкий рынок встраиваемых конечных устройств. Аппаратная оптимизация ПЛИС Секрет эффективности технологии ПЛИС (FPGA) по сути своей прост: микросхема, архи- тектура которой оптимизирована для выполне- ния заданной программы, всегда выигрывает в производительности и потреблении в сравнении с универсальными процессорами, где оптимизация возможна лишь в программ- ном коде, а аппаратная избыточность – неизбежная плата за универсальность. Оче- видное решение – разработка логической схемы под конкретную задачу, такой подход давно известен: ASIC, Application-Specific Inte- grated Circuit, интегральная схема специально- го назначения. Это процесс небыстрый и очень дорогостоящий. Обычно он применяется для оптимизированной реализации несложных, стандартных функций, так как всегда существу- ет опасность того что, появление новых техно- логий сделает такую разработку устаревшей еще до момента вывода "отлитого в камне" изделия на рынок. Другим вариантом решения может быть некий "волшебный" инструмент, позволяющий при создании продукта в разум- ных пределах задавать аппаратную конфигура- цию готового кристалла и вносить в дальней- шем изменения, по мере совершенствования алгоритмов и технологий. Именно так работает ПЛИС. Конкретная логическая структура ПЛИС (в част- ности, FPGA) описывается на специальном языке (VHDL) на этапе конфигурации полупро- водника, что позволяет получить эффективный аппарат для решения конкретной вычислитель- ной задачи и, при необходимости, его быстро изменить. Важно отметить, что параллельная обработка данных – важнейший элемент любой системы обработки изображений – есть базо- вое свойство любого ПЛИС. Процессор реального времени ARM Cortex R5 Для встраиваемой электроники известный про- изводитель FPGA-логики предлагает собствен- ную экосистему на базе платформы Xilinx ® ZynQ ® (рис. 2). Помимо стандартных для гиб- ридной архитектуры элементов (многоядерный ARM-процессор, управление памятью, графи- ческий сопроцессор Mali, аппаратные кодеки H.265/HEVC и программируемой логики FPGA), стоит обратить внимание на наличие процессо- ра реального времени ARM Cortex R5, редко встречающегося в других решениях на базе ARM. ARM Cortex R5 обеспечивает быструю и детер- минированную реакцию системы на внешнее воздействие в критической ситуации, содержит специальные механизмы внутреннего контроля июнь – июль 2018 www.secuteck.ru МАШИННОЕ ЗРЕНИЕ В И Д Е О Н А Б Л Ю Д Е Н И Е n w w w . a l l - o v e r - i p . r u 126 Максим Сорока Директор ООО "Витэк-Автоматика" Рис. 1. Архитектура Xilinx ® ZynQ ® UltraScale + MPSoC Выбор платформы для встраиваемых систем захвата и обработки изображений Часть II В части I статьи, опубликованной в журнале "Системы безопасности" № 2/2018, речь шла об эволюции систем захвата и обработки изображений от простых аналоговых камер и видеомагнитофонов до современных распределенных систем. Были приве- дены примеры на базе гетерогенной архитектуры Qualcomm ® Snapdragon™ и новин- ки от Intel для решения амбициозных задач, поставленных руководством компании, по кратному увеличению производительности своих устройств (не ограничиваясь x86) в области искусственного интеллекта. В части II мы продолжим рассказ о гибридных платформах с использованием ПЛИС на примере Xilinx ® ZynQ ® и графическом уско- рителе для встраиваемых систем NVIDIA Jetson TX1/TX2