通用處理器在計算性能和能效上越來越難以滿足日益龐大、多樣化的數據處理需求。 借助由GPU
、FPGA和其他智能引擎等協處理器與CPU一起組成的異構計算平台來提升計算性能


，已成為當下學術界和工業界的研究熱點。 異構計算作為一種特殊的並行計算方式
，能夠根據每個計算子係統的結構特點為其分配不同的計算任務
，在提高計算性能、nengxiaobiheshishixingbaozhangfangmiantixianchuchuantongjiagousuobujubeideyoushi
，zhujianzaigezhongjisuanxuqiuliangjiaodadechanghededaoyingyong。zhenduishujuzhongxinchangjing，yingteeryijingxuanbuyaotongguoXeon+FPGA平台和Xeon Phi係列產品來推動異構計算的實施。

 

那麼
，在我們所關心的機器人領域
，情況又是如何
？

 

 

機器人是複雜的機電一體化裝置，綜合運用了機械與精密機械、微電子與計算機、自動控製與驅動、傳感器與信息處理以及人工智能等多學科的最新研究成果。

 

機器人係統和係統中的傳感器

 

為了將這些成果融合起來
，真正形成認知、感受和行動的能力，使機器人能夠理解並應對真實的世界，準確完成操作任務，其搭載的計算平台需滿足多種要求
，包括：

 

1）感知能力：具備豐富的I/O接口，支持USB 3
、UART、I2C等多種I/O協議，用以接收各類傳感器數據。

 

2）控製能力：能夠控製各個運動部位，如底盤
、手臂、手指和頭部，完成多個維度的動作


，並且具備實時性和安全性方麵的保障。

 

3）計算能力：既要應對大量數據的處理開銷

，更要滿足各類智能算法巨大的計算需求。

 

4）功耗控製：要在滿足以上能力的同時盡可能降低功耗，避免成為電池殺手。

 

5）易用性：必須提供友好的編程模型
，使機器人的應用開發快速、準確。

 

現有的計算平台很難滿足以上需求
，搭建適用於機器人的異構計算平台已經迫在眉睫！CPU+FPGA的方案以其獨特的優勢進入我們眼簾。

 

 

自1985年問世以來，FPGA這種可編程邏輯器件憑借在性能、上市時間

、成本、穩定性和長期維護方麵的優勢
，在通信、醫療
、工控和安防等領域占有一席之地。特別是近兩年，隨著雲計算
、高性能計算和人工智能的繁榮
，擁有先天優勢的FPGA更是得到了前所未有的關注。

 

FPGA由六部分組成：可編程輸入/輸出單元、基本可編程邏輯單元、嵌入式塊RAM、豐富的布線資源、底層嵌入功能單元和內嵌專用硬核。 英特爾首席執行官科再奇曾這樣描述：“你可以把FPGA想象成一堆gate，能夠隨時編程。FPGA可(ke)以(yi)用(yong)作(zuo)多(duo)個(ge)領(ling)域(yu)的(de)加(jia)速(su)器(qi)
，例(li)如(ru)在(zai)加(jia)密(mi)的(de)同(tong)時(shi)進(jin)行(xing)麵(mian)部(bu)搜(sou)索(suo)，並(bing)能(neng)在(zai)微(wei)秒(miao)內(nei)重(zhong)新(xin)編(bian)程(cheng)。其(qi)成(cheng)本(ben)遠(yuan)低(di)於(yu)大(da)規(gui)模(mo)單(dan)個(ge)定(ding)製(zhi)部(bu)件(jian)，並(bing)具(ju)有(you)更(geng)高(gao)的(de)靈(ling)活(huo)性(xing)。”

 

隨著工藝的發展
，技術的進步，FPGA的性能、指標都達到了新高度。新的Arria10係列FPGA和SoC功耗比前一代FPGA和SoC低40%，具有業界唯一的硬核浮點數字信號處理(DSP)模塊，其速率高達每秒1.5萬億次浮點運算(1.5 TFLOPS)。

 

FPGA的結構

 

即便擁有上述優勢，傳統上FPGA的開發難度還是令諸多程序員望而卻步。然而

，隨著OpenCL標準的出現

，FPGA的應用門檻正在大幅降低。基於OpenCL的開發框架，用戶可以擺脫傳統的基於硬件描述語言（HDL）的開發流程，轉而采用更高效、也更符合廣大程序員背景的軟件開發流程。

 

OpenCL標準是第一個開放、免版稅、統一的編程模型，能夠在異構係統上加速算法實現
，支持使用基於C的編程語言進行跨平台開發 ，例如CPU
、GPU、DSP和FPGA。支持OpenCL的異構係統一般通過PCle總線實現主機與硬件加速器（或者一個內核與另一個沒有主機控製的內核）之間的通信，而這一切並不需要程序開發者的關注。相反

，開發者隻需了解OpenCL定義的標準化的應用程序接口(API)。如今
，各個主流的深度學習框架都提供OpenCL的支持。英特爾正計劃推出基於FPGA的CNN的多種網絡實現。

 

OpenCL的編程模型

 

 

我們機器人係統實驗室今年的工作重點便是為機器人搭建基於CPU+FPGA的異構計算平台。根據我們的經驗，FPGA能夠在一些關鍵的機器人應用中發揮極大的價值。例如，我們將機器人自身定位的算法（SLAM）移植到FPGA中執行，實現了比CPU高出十多倍的定位頻率，從而允許機器人以雙倍的速度運動，而不會“迷失方向”。

 

為了打造通用的機器人計算平台，我們選用了英特爾提供給移動平台使用的CPU和Arria 10係列的FPGA。 兩者通過高帶寬，低延遲的I/O接口（如PCIe）進行通信。 FPGA中可以包含多種加速模塊。我們會提供一套通用接口
，便於模塊開發者包裝、發布已有的設計。

 

機器人的異構計算平台

 

在軟件層麵
，我們會構建加速模塊的配置
、安裝和消息傳遞機製，便於第三方將所需的加速模塊集成到應用中，並設計一些定位、控製
、視覺識別和物體建模的常用模塊，以及軟件的集成包，供用戶作為參考設計或直接選用。

 

有了如此智慧的大腦，機器人將變得更加耳聰，眼明，腿快，手穩，融入我們的日常生活
，為人類提供更好的服務。