Multifunctionele systemen bouwen met dynamische functie-uitwisseling Deel twee: bronnen bundelen en beheren

In onze vorige dit artikel, vermeldden we dat een van de meest voorkomende vergissingen die ontwerpers kunnen maken, is dat ze de beschikbare systeembronnen niet volledig gebruiken, en we hebben je kennis laten maken met het concept van Dynamic Function Exchange (DFX), een ontwerpbenadering die ongebruikte systeembronnen dynamisch opnieuw toewijst aan andere taken.

Vanuit technisch oogpunt is het implementeren van DFX relatief eenvoudig met behulp van een concept dat bundeling wordt genoemd. Bij bundeling worden functieblokken samen geïmplementeerd, afhankelijk van de bedrijfsmodus van het systeem.

Als de auto bijvoorbeeld in een autonoom voertuig geparkeerd staat, kan deze in de modus "Geparkeerd" staan ​​en klaar zijn om keyless entry en beveiligingsprocessen uit te voeren, zoals biometrische identificatie. De "LowSpeed"-modus wordt gekenmerkt door een lage snelheid en biedt functionaliteit die strak om de auto heen focust, inclusief parkeerhulp en 360 graden zicht voor de bestuurder. En de "Highway"-modus volgt en voorspelt de beweging van omringende en tegemoetkomende voertuigen die met hoge snelheid rijden. Het introduceert ook bestuurderscontrole om ervoor te zorgen dat de bestuurder oplettend is en niet in slaap valt. Kortom, door bundeling kan de hardwareversnelde functionaliteit van drie systemen worden verpakt in de hardwarevoetafdruk van één systeem (zie afbeelding 1).

Fig. 1: Het gebruik van Dynamic Function Exchange (DFX) om mogelijkheden te bundelen op basis van use-case, zoals hier getoond, maakt het mogelijk om de functionaliteit van meerdere SoC's en ASIC's in één apparaat te implementeren.

In de praktijk is DFX veel flexibeler dan dit. Bedenk dat het Advanced Driver Assistance System (ADAS) zich kan aanpassen aan veranderende omgevingsfactoren zoals dag en nacht. Wanneer het voertuig een tunnel binnenrijdt, stelt DFX het systeem in staat om snel over te schakelen naar nachtgebaseerde functionaliteit en algoritmen om de veiligheid te verbeteren. Het systeem kan ook regen of sneeuw detecteren en de rijhulpfuncties aanpassen om de veiligheid en betrouwbaarheid verder te vergroten op basis van real-time rijomstandigheden.

Met DFX kan dezelfde hardware worden gebruikt terwijl hardwaregebaseerde versnelling wordt geboden om te voldoen aan real-time verwerkingsvereisten. Met een GPU en/of aangepaste SoC-benadering is hardware beperkt tot de functies waarvoor het is ontworpen, wat betekent dat alle hardware die is bedoeld voor een zelden gebruikte functie (dwz rijden in de sneeuw) meestal inactief zal zijn.

DFX is op grote schaal gebruikt en bewezen in toepassingen zoals draadloze communicatie en militaire toepassingen zoals softwaregedefinieerde (SD) radio. Het is een algemene misvatting dat de flexibiliteit van SD-radio volledig uit software komt; voor verschillende toepassingen is verschillende hardware nodig om de verwerking te versnellen.

Vanwege de flexibele ontwerpbenadering kan DFX complexe systemen implementeren met aanzienlijk minder hardwarebronnen. Dit resulteert in een kleinere voetafdruk voor elektronische systemen, een lager energieverbruik, besparingen op operationele kosten en lagere apparatuurkosten.

Hogere kwaliteit en betrouwbaarheid

Het vermogen van DFX om systemen in staat te stellen verwerkingsresources opnieuw toe te wijzen en te profiteren van onderbenutting, stelt ontwerpers in staat om veel systeemafwegingen te heroverwegen. Overweeg een inhoudsprovider die live video van gebruikers streamt. Tijdens piekgebruik kan een bepaalde server een opnamepunt zijn voor inkomende video. Wanneer versnelling in hardware wordt geïmplementeerd als een IC, is de hardware beperkt tot de taak waarvoor deze is ontworpen. Als er tijdens de daluren minder video binnenkomt, staat het IC inactief.

Wanneer opnamefunctionaliteit wordt geïmplementeerd in een adaptief computerplatform met behulp van DFX, worden opnametaken verwerkt met snelheden op hardwareniveau. Tijdens de daluren, wanneer er minder gegevens zijn voor de FPGA om op te nemen, in plaats van inactief te zijn, kan het systeem een ​​deel van zichzelf opnieuw configureren om een ​​andere taak uit te voeren. De provider kan in een vaste implementatie (d.w.z. GPU/SoC) ongebruikte bronnen nemen en deze aan een andere taak toewijzen. Dit kan de vorm aannemen van het gebruik van meer rekenintensieve coderingsalgoritmen om bandbreedte te besparen of betere pre-/postproductieverwerking om de beeldkwaliteit te verbeteren en een gebruikerservaring van hogere kwaliteit te bieden. Met andere woorden, wat anders inactieve middelen zouden zijn, verhogen de waarde die aan klanten wordt geleverd.

Als alternatief kunnen beschikbare middelen worden toegewezen aan zelfdiagnosetaken, zoals monitoring. Bewaking is een belangrijke mogelijkheid voor het in stand houden van de netwerk- en applicatiegezondheid. Elke server met beschikbare capaciteit kan zichzelf monitoren, diepe pakketinspecties uitvoeren, enz. om de bedrijfszekerheid te vergroten.

Aanpassingsvermogen en piekvermogen

Een van de belangrijkste voordelen van DFX is het aanpassingsvermogen. Vaste implementaties moeten capaciteiten overprovisionen om aan piekcapaciteiten te voldoen. Wanneer de piek een bepaalde drempel overschrijdt, kan het systeem de inkomende belasting niet meer aan en is een extra hardware-investering vereist.

Met een adaptief computerplatform in combinatie met DFX hebben ontwerpers de flexibiliteit om middelen ter beschikking te stellen om de prestaties van applicaties in realtime te optimaliseren wanneer gegevens en gebruikersvereisten veranderen. Naarmate het systeem bijvoorbeeld volledig wordt benut, kan het systeem middelen terugschroeven voor minder belangrijke taken om middelen vrij te maken om de extra capaciteit te ondersteunen.

Nogmaals, overweeg een aanbieder van live streaming inhoud. Wanneer het netwerk op gemiddelde capaciteit draait, kunnen beschikbare resources worden toegewezen om superieure kwaliteit te bieden voor alle streams. Wanneer het netwerk op hoge pieken draait, kunnen belangrijke streams (dat wil zeggen, die met veel kijkers) hun hoge kwaliteit behouden, terwijl het systeem een ​​kleine kwaliteitsdaling in minder belangrijke streams (dat wil zeggen, die met weinig kijkers) inruilt om een ​​hogere dichtheid van stromen.

Een ander voordeel is het vermogen om zich aan te passen aan knelpunten wanneer deze verschuiven. Als de vraag naar streaming bijvoorbeeld stijgt en daalt, kunnen bronnen dynamisch opnieuw worden geconfigureerd om meer of minder opnamecapaciteit te bieden. Als een adaptief computerplatform wordt de FPGA de optimale hardwareverhouding van hardwareversnelde bronnen die nodig zijn voor de applicaties en workloads die momenteel nodig zijn.

kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is een steeds belangrijker wordende technologie in bijna alle toepassingen. In voertuigen, bijvoorbeeld, stelt de introductie van AI in een regen- of sneeuwalgoritme het systeem in staat om te leren zich aan te passen aan de specifieke weersomstandigheden waar een bestuurder leeft. Met geavanceerdere algoritmen kan het voertuig zich in de loop van de tijd zelfs leren aanpassen aan elke individuele bestuurder.

Vaste hardwareversnelling met behulp van gespecialiseerde IC's is beperkt in zijn aanpassingsflexibiliteit. Vaak kunnen AI-inferentiemodellen worden bijgewerkt, zolang ze maar op dezelfde basismodeltechnologie vertrouwen. AI is ook onderhevig aan dynamische belasting. Overweeg een op AI gebaseerde toepassing voor gezichtsherkenning die overdag veel wordt gebruikt wanneer een kantoor actief is. ’s Avonds, wanneer de vraag naar gezichtsherkenning veel lager is, liggen vaste middelen stil.

DFX, gecombineerd met adaptive computing, stelt een systeem in staat om maximaal te profiteren van AI. Vooruitgang in AI-algoritmen kan tijdig worden geïmplementeerd terwijl ze evolueren. Wanneer er een nieuw AI-algoritme of -model wordt ontwikkeld, kan dit bovendien snel in systemen worden geïmplementeerd. Nieuwe algoritmen kunnen zelfs worden gebruikt in systemen die al in het veld worden ingezet, waardoor ontwerpen toekomstbestendig zijn.

DFX maakt ook een nieuwe dimensie van optimalisatie van systemen mogelijk door parallellisatie. Het verwerken van grote datasets kan veel tijd kosten. Met DFX kan een dynamisch aantal instanties van een functie parallel worden geïmplementeerd om de verwerking van grote datasets te versnellen.

In ons laatste artikel leert u over enkele tools waarmee gebruikers DFX in hun systemen kunnen implementeren.

Bron: https://semiengineering.com/building-multipurpose-systems-with-dynamic-function-exchange-part-two-bundling-and-managing-resources/