Beispiel für die Integration
IIoT- und cyberphysikalische Systeme arbeiten oft mit Embedded Vision Systemen, Motor- oder Aktuatorsteuerungen, sie benötigen drahtgebundene oder drahtlose Interkonnektivität, und sie verwenden Standort- und Umweltsensoren. Traditionelle, nichtintegrierte Lösungen würden hier Prozessoren einsetzen, um die Entscheidungsfindung auf der höheren Ebene und die Kommunikationsfunktionen zu absolvieren, und außerdem FPGAs zur Realisierung der Sensor-Schnittstellen, der Bildbearbeitungspipeline und der benötigten Motor- oder Aktuator-Steuerungen. Eine solche Lösung bedingt, neben der höheren Anzahl der einzusetzenden Komponenten, eine wesentlich kompliziertere Architektur zur Takt- und Leistungsversorgung. Das trägt wesentlich zu den laufenden Entwicklungskosten bei.
Eine integrierte und zugleich kostenoptimierte Lösung hingegen lässt sich, abhängig von den jeweiligen Verarbeitungs- und Performanceanforderungen, durch den Einsatz eines Spartan-7-, Artix-7- oder Zynq-7000-Bausteins implementieren. Wählt man einen Spartan-7- oder Artix-7-Baustein, erstellt man eine solche integrierte Lösung durch die Implementierung eines MicroBlaze Prozessors innerhalb des FPGAs. Die Microblaze Instanziierungen sind in breiten Performance-Bereichen für die jeweils vorliegende Applikation kundenspezifisch auslegbar. Wenn der Microblaze-Kern für maximale Performance ausgelegt wird, erzielt er 262 DMIPS bei 181MHz im Artix-7, bzw. 228 DMIPS mit dem Spartan-7. Durch den Einsatz des Speicherinterfacegenerators lassen sich der Microblaze und die Logik auch mit nichtflüchtigen DDR-Speichern verwenden. Und mit QSPI oder traditionellen parallelen Flash-Speichern kann man nicht nur den FPGA-Konfigurations-Stream, sondern auch die Applikations-Software implementieren Der interne XADC dient dabei als Schnittstelle mit den Umweltsensoren, wobei sein interner Multiplexer die Fähigkeit zum zyklischen Umschalten zwischen den Eingangssensoren bereitstellt. Da der XADC duale ADCs enthält, kann man mehrere Eingangssignale simultan wandeln, was den Sensordurchsatz wesentlich erhöht. Ein Receiver zur Unterstützung eines MIPI DPhy mit Datenraten bis zu 800Mb/s lässt sich implementieren, indem man zusätzliche I/O-Zellen und ein externes Widerstandsnetzwerk einsetzt.
Das ermöglicht die Dekodierung von Bildsensordaten mithilfe des CSI-2 Receiver-Subsystem IP-Kerns, und deren Verarbeitung im Bildbearbeitungskern. Der Bildbearbeitungskern kann die Stärken der High-Level Synthese in Gestalt von Vivado HLS nutzen und auch die xfOpenCV Bibliotheken einsetzen, die als Teil des reVision Acceleration Stack verfügbar sind. Falls eine anspruchsvollere, also rechenintensive Lösung gefordert ist, kann ein Single- oder Dual-Core Zynq-Baustein eingesetzt werden, der bei 1GHz bis zu 2500 DMIPS liefert.
Das Zynq SoC ermöglicht darüber hinaus eine noch bessere Systemintegration mit Unterstützung einer Reihe von High-Performance Schnittstellen nach Industriestandards wie GigE, USB2 oder PCIe, neben den gebräuchlichen Embedded-System Schnittstellen wie UART, CAN, SPI oder I2C . Dabei können für eine SoC- oder die FPGA-basierte Lösung dieselben Entwicklungstools eingesetzt werden. Die im Zynq-Baustein realisierte enge Integration des Prozessorsystems mit der programmierbaren Logik sorgt in Verbindung mit Acceleration Stacks wie reVision für eine recht einfache Beschleunigung von OpenCV- und Machine-Learning-Applikationen.
Any-to-Any Mobile Industry Processor Interface (MIPI) (Bild: Xilinx)
Schlussfolgerung
Einer der Schlüsselfaktoren bei der Implementierung von kostengünstigen Lösungen ist die engere Integration. Dadurch verringern sich die laufenden Entwicklungskosten. Der Einsatz von All Programmable FPGAs oder von heterogenen SoCs aus dem Xilinx-Portfolio ermöglicht somit ein hohes Maß an Systemintegration. Die Bausteine sind so ausgelegt, dass sie unterschiedliche Anforderungen in Bezug auf I/O und Rechenleistung erfüllen. Entsprechende Entwicklungstools, Bibliotheken und Stacks helfen bei der Abkürzung der Entwicklungszeit für derartige hoch integrierte Lösungen.
Autoren: Giles Peckham,
Adam Taylor,
Xilinx GmbH
www.xilinx.com
