未來的軍用高性能嵌入式計算

遠望智庫開源情報中心 云卷云舒 編譯

快速處理器、高速組網和開放系統標準正在結合，使未來在目標檢測和目標跟蹤方面的軍事應用成為可能，并賦予人工智能新的角色。

最先進的處理器、快速組網和數據共享、開放式系統標準、冷卻和熱管理方面的創新以及新的系統架構正在向高性能嵌入式計算系統匯聚，為圖像識別、雷達、電子戰(EW)、信號情報(SIGINT)等領域的應用創造支撐實時處理、人工智能(Al)和機器學習方面的新技術。

雖然這些創新帶來了幾乎超出想象的新的航空航天和國防能力，但這些技術也使系統設計人員面臨著小尺寸、重量和功耗(SWaP)封裝、電子冷卻和數據安全方面的挑戰，并且也威脅著預期很快超越開放系統標準生態系統中的新優勢，而不是后者。

先進的處理器

高性能嵌入式計算的許多創新始于微處理器，包括中央處理器(CPU)、現場可編程門陣列(FPGA)、通用圖形處理單元(GPGPU)、模數轉換器(A/D)和數模轉換器(D/A)。

位于美國弗吉尼亞州阿什本的Curtiss-Wright公司國防解決方案部門的高級產品經理Denis Smetana解釋說:“我們有針對數據中心的可縮放處理器。這些處理器的功耗非常高，而且很難冷卻。盡管英特爾有具有類似服務器的性能，被稱為至強D系列的二級處理器，但其目標是嵌入式市場。” Curtiss-Wright公司CHAMP XD-4嵌入式處理器就是一個例子。

Smetana繼續說道:“至強D為嵌入式市場帶來了服務器級的性能，并使用100千兆以太網將這些電路板連接到一個結構中。至強D的一個特點是，你可以一直擴展到20核，擁有雙內存核心，I/O帶寬是前幾代處理器的四倍。”

Curtis - Wright還提供了一款名為CHAMP FX-7的FPGA板，該板具有兩個基于AMD Versal FPGA的片上系統(SoC)，用于結合浮點處理和FPGA邏輯的自適應系統。Smetana說:“另一種選擇是GPGPU，它具有大型處理器陣列。我們在CHAMP XD-4和CHAMP FX-7上安裝了GPGPU, PCI Express以Gen-4的速度運行，在兩個方向上提供30Gbyte的數據通道。”

業界對FPGA和GPGPU等高性能處理器的需求不斷增加。加利福尼亞州弗里蒙特埃爾瑪電子公司的系統產品總監馬克·利特菲爾德說:“GPGPU的使用量大幅上升。盡管有些人對高速以太網持懷疑態度，但這些處理器和交換機可以支持對時間敏感的嵌入式計算。”

埃爾瑪電子(Elma Electronic)公司嵌入式技術主管肯?格羅布(Ken Grob)表示，他同意這種說法。“GPGPU的使用越來越頻繁，我們看到它被應用到非傳統的使用場合，GPGPU更多地用于視頻應用。我們還看到GPGPU用于信號處理，使用以前在FPGA中實現的算法，但現在我們在GPGPU中看到它。使用GPGPU你可以用更少的開銷更快地做到這一點。”

Grob說:“在過去，高性能嵌入式計算沒有FPGA的替代品，而今天一些系統設計師正在轉向GPGPU。從FPGA環境到另一種環境，當從FPGA風格轉移到另一種風格時，依賴關系變得更加困難。然而，在FPGA中，該算法是在軟件中實現的，從軟件的觀點來看，在GPGPU庫上運行比從一個FPGA環境移植到另一個環境在VHDL中運行要快得多。”

GPGPU試圖解決的另一個FPGA挑戰是人類FPGA程序員的可用性。Elma公司的Littlefield指出:“FPGA開發人才既昂貴又難以找到。沒有多少人對FPGA有足夠的研究，可以成為有效的開發人員。這是一種完全不同的人才，也是一種完全不同的猛獸。”Grob說:“GPGPU的性能越來越強，它為其他替代品打開了大門。”

網絡和數據共享

當今最具影響力的兩種高性能網絡結構是以太網和PCI Express(也稱為PCle)。今天，嵌入式計算系統正在從每秒傳輸32Gbyte數據的第三代PCI Express向每秒傳輸64Gbyte數據的第四代PCI Express發展。領先的設計正在向第五代PCI Express發展，它每秒傳輸128千兆字節的數據。

馬薩諸塞州布羅克頓市天文學家公司Atrenne Computing Solutions的高級硬件工程師比爾·霍利(Bill Hawley)說。“現在我們正在考慮從PCI Express第三代性能提升到第四代和第五代，以及以太網，我們看到了來自PCI Express第四代和第五代客戶的需求，我認為這種需求還在繼續。對帶寬和速度的需求將會持續下去。”系統設計人員通常使用PCI Express鏈路連接電路板上的組件，或者當數據移動必須盡可能確定時。

當數據在電路板之間或機箱之間傳遞時，千兆以太網是默認選擇，還會從10千兆以太網提高到40千兆以太網，到100千兆以太網，甚至更高。

苛刻的航空航天和國防應用正在推動對更高網絡帶寬的需求。Hawley說:“實時應用是驅動因素——必須盡可能快速地獲取信息并做出響應，速度接近實時。以雷達應用為例，得到數據的時間越早越好，這樣雷達才能做出響應。這就是為什么我們看到重視性能的。”

千兆以太網

以太網從以前的交換結構拓撲大雜燴(過去幾年包括Serial RapidiO、InfiniBand、Fibre Channel、StarFabric和Firewire)演變成數據平面。Atrenne的Hawley說:“到目前為止，我們所看到的一切都是以太網或以太網的衍生物，這是與數據平面相關的，在擴展平面上使用PCI Express。

“數據平面通過分組交換機連接，系統中的所有板都可以通過數據平面(即以太網)進行通信，”Hawley繼續說道。“以太網是一種非常靈活的架構，但問題是以太網需要大量的軟件干預，因此以太網數據包的延遲可能很大。而PCle需要兩個或三個模塊，需要多個有效載荷模塊。以太網的延遲問題與其龐大的軟件堆棧有關。而PCle則不是這樣，一切都是在硬件上處理的，這是一個很好的實時的事情，與有許多軟件干預的情況很不一樣。”

Elma的利特菲爾德說:“高速交換結構現在都將轉向以太網。”“它現在被內置于FPGA和GPGPU中。最大的障礙是確定性和延遲，現在正在通過時間敏感網絡(TSN)來解決。網速正在快速增長，在未來五到七年內，將出現400千兆以太網。

然而，通往千兆以太網的道路并不平坦。利特菲爾德指出:“v100千兆以太網的實現并不簡單。它有信號完整性問題，而且要讓所有的東西都與電路板產品和背板對齊是一個更大的挑戰。然而，今天的人們已經適應了這一點，并且正在努力將所有這些碎片整合在一起。”

Curtiss Wright公司的高級產品經理Aaron Frank說，嵌入式計算行業從傳統的數據總線架構向網絡架構的轉變，正在推動以太網的發展。

弗蘭克說:“我們已經看到了從10、40、到100千兆以太網技術的增長，在以網絡為中心的方法的推動下，更多的數據通過以太網傳輸，因此以太網將繼續增長。”盡管如此，千兆以太網只代表了前進道路的一部分，因為系統設計人員根本無法在網絡上強行使用數據并期望最好的結果。

“僅僅在一個系統上安裝一個100千兆位的網絡是不夠的，”弗蘭克說。“就結果而言，系統必須能夠采集、處理和傳遞那么多數據。隨著光學接口的使用越來越多，使用這些更快的速度和接口正在成為系統級的端到端解決方案。我們過去處理的是1千兆以太網，銅線可以跟上，但現在更多的接口正在轉向光接口。我們正在做很多事情，讓系統集成商更容易使用光互連。”

開放系統標準

傳感器開放系統體系結構(SOSA)和模塊化開放系統方法(MOSA)設計指南可能是當今在高性能計算領域最有影響力的新興開放系統標準。這些標準尋求創建一個開放的生態系統，在這個生態系統中，來自許多供應商的組件將很好地協同工作，促進隨著時間的推移快速升級，并在嵌入式計算系統的生命周期內節省資金。

“通過SOSA，人們能夠更快地利用技術，”埃爾瑪的利特菲爾德說。盡管行業專家從SOSA標準誕生之初就對其價值表示懷疑，但利特菲爾德表示:“這種懷疑在這一點上已經被擱置了。”“我們花了三年時間才達到這一點。”

SOSA標準和MOSA設計方法的實用性已被證明，從而說服了行業內的懷疑者。Elma的Grob說:“市場現在知道該怎么設計。”“它提供了一套豐富的可互操作的電路板，當你真正看到你可以做到這一點時，就會成為上市時間的驅動因素。我們可以比以前更快地進行集成。”

加拿大安大略省滑鐵盧市Pixus Technologies公司的銷售和營銷副總裁Justin Moll表示:“提出SOSA和MOSA的主要動機是使幾個不同的供應商在不同的航空航天和國防系統中提供可互操作組件的能力。SOSA的需求主要集中在它們的特定插槽配置文件，以及這些配置文件的子集和組合，這些配置文件具有許多共性。”

Moll說:“現在流行的一件事是我們的與SOSA一致的機箱硬件管理器。“如果客戶提供自己的背板，我們會提供引腳。SOSA委員會的目標是使用類似的設計方法合并兼容的機箱管理硬件。這些類型的東西正在SOSA委員會中提出，并且需要在連接器和引腳上達成協議。在SOSA標準中沒有定義，但SOSA委員會將定義它。”

Moll還呼吁關注稱為模塊化開放射頻架構(MORA)的標準，它可以稱為SOSA的姊妹標準。該標準涉及RF和微波系統，而不是嵌入式處理。“這就是開發標準化或開放標準RF解決方案的地方。我們已經加固了許多美國國家儀器公司無處不在的軟件定義無線電，并將其設計成戶外使用的防風雨IP-67版本，上面安裝達到38999標準的全軍用加固版本的連接器，用于信號情報，用于電子戰和各種通信和控制無人機探測和威懾的強大的軟件定義無線電。”

SOSA和MOSA在Curtiss Wright公司達到預期效果。Curtiss Wright的Frank說:“我們的系統現在是與針對多任務能力的SOSA和mosa對齊的，它可以用于一個項目，并重新配置為另一種操作模式，因此可以避免投入完全不同的架構。”

“這推動了決策，并與MOSA方法保持一致。MOSA向SOSA發展，并尋求真正使用標準互連，并在整個行業有效地使用標準，以幫助降低長期支持成本和技術更新成本，即總擁有成本。”

人工智能

在未來高性能計算系統的所有潛在航空航天和國防應用中，“不能忽視人工智能，”美國加州庫卡蒙格蘭喬通用微系統公司的首席技術官Chris Ciufo說。“人工智能正在進入戰場，有客戶要求我們在系統中內置人工智能。”

Ciufo表示，對人工智能的需求正開始影響當今最先進的嵌入式計算系統的架構。“在過去的幾年里，我們可能會通過升級帶有額外I/O的單板計算機來交付類似的任務計算機。現在人們希望我們添加一個GPGPU，這是一個矢量協處理器，與任務計算機的通用處理器一起使用，以創造人工智能能力。”

通常，將人工智能添加到嵌入式計算中最方便的方法是將GPGPU功能添加到傳統的微處理器和FPGA中。GPGPU本質上是大規模的并行處理器，可以同時執行許多計算任務。

Ciufo說:“人工智能意味著，現在你可以把這個由GPGPU和CPU構成的系統代替計算機，讓它從傳感器數據庫獲取數據，使用人工智能算法，你可以讓人工智能引擎做你想做的事情，即面部識別、目標跟蹤、物體識別。”

這種基于GPGPU的人工智能能力也應該能夠將基于人工智能的圖像識別應用于二維圖像，并推斷其三維圖像中的細節。Ciufo說:“你現在可以看一張2D面部圖像，根據你臉部的樣貌推斷你后腦勺的樣子。想象一下，一名士兵帶著武器或傳感器，這臺計算機可以填補你看不到的部分圖片，知道拐角處有什么在等著你。你可以推斷出藏在巖石周圍的人是什么樣子。”

美國軍事專家基本上正在關注裝配線上的現代機器視覺能力——主要是通過揭示圖像中通常不應該存在的細節來尋找制造缺陷——并將這些能力擴展到軍事行動中。Ciufo說:“目前的趨勢是，美國國防部看到了機器視覺在工業市場上的發展趨勢，并希望它能在戰場上發揮倍增作用。”

“看看我們可以從嵌入式系統中獲得的可操作情報，我們可以成為一支更具殺傷力的力量。我們看到，使用人工智能協處理器進行任務計算的需求比過去頻繁得多。”

今天的高性能計算能力使人工智能應用遠比幾十年前更加可行。埃爾瑪公司的利特菲爾德說，“我認為人工智能這次會被大量應用。深度學習的計算量非常大，以前芯片硬件計算能力較慢時深度學習并不真正實用。隨著芯片計算能力的提高，現在人們正在尋找更多的方法來利用它。”

利特菲爾德說，人工智能在軍事領域最有前途的應用包括實時目標檢測和識別。這可能會導致裝甲戰車上的自我保護系統能夠探測來襲火力，確定涉及的武器種類，并迅速做出對策或反擊以避免被擊中。

此外，利特菲爾德說:“空軍正在討論由一架或多架飛機控制的大量無人機蜂群。”這種能力將建立在實時目標檢測和識別的基礎上。

位于美國馬薩諸塞州安多弗的水星系統公司首席技術官比爾·康利說，實時嵌入式計算和人工智能也正在影響未來的電子戰系統。“隨著對人工智能的持續研究，我們能想到的最先進的算法將會被部署到戰場上。”

康利指出，美國海軍先進電子戰(ADVEW)套件用于F/A-18E/F超級大黃蜂艦載噴氣式戰斗轟炸機的飛機生存能力。康利說:“第四代飛機必須能夠感知環境中的情況，不能飛得離威脅太近，如果這樣真的要保護自己的話。”“飛行員看到了很多不同的雷達，其中大多數都不是威脅，他們必須找到可能構成威脅的雷達。飛行員必須在信號中找到真正感興趣的信號。”

這種EW挑戰正變得越來越大。“過去，你是在草堆里找針。現在你是在針堆里找針，”康利說，它依賴于自動變化檢測，這變得非常強大。EW技術已經由人類開發出來，現在機器可以測量任務期間的實質性變化，這意味著EW系統正在吸收和使用更多的數據。來自許多來源的數據融合建立了必須流動的關鍵數據，這些數據可以為融合算法提供信息。”

未來會怎樣

未來軍事應用對人工智能的迫切需求表明，威脅的變化速度有多快。開放系統標準、快速處理器和高速網絡的當前技術水平是否能夠應對挑戰?水星公司的康利認為，事情并不是那么簡單。

康利說:“開戰時使用的系統和結束戰爭時使用的系統通常是非常不同的。”“你需要關注技術引進的速度。當你在戰斗中，開放的系統遠不如把最好的能力帶到戰斗中重要。”

可能是開放系統標準的制定、批準和行業接受的速度根本不足以滿足未來戰爭的需求。康利問道:“我們如何以速度和規模引入創新，從而改變戰略成果和結果?這就是開放有幫助的地方，但它本身可能不足以完全解決這個問題。”

編輯：黃飛