基于FPGA进行控制平面与数据平面视频的详细分析与优势

嵌入式设计人员面临的最大挑战之一就是界定系统的性能需求。用以确定实际性能需求所需的信息要么无法获取，要么难以获得。最精确的估算有时也会因无法预料的计算负荷而失效。分析通常会指出，对于数据处理需求而言嵌入式处理系统的成本效益太低。因此，系统设计人员高度渴望拥有可扩展的能够适应性能需求潜在变化以及能够执行高性能数据处理的架构。而在FPGA内部实施的控制平面/数据平面处理架构就能够有效满足上述要求。什么是控制平面/数据平面处理？为什么您的下一代嵌入式系统可能会需要它？在无法用软件完成所有处理工作的系统中，设计人员可以通过多种途径来获得其他性能。他们可以采用对称或者非对称处理配置的多处理器；使用硬件协处理器；或者将数据处理任务拆分给一个或多个专用处理单元——就像在控制平面/数据平面内进行处理一样。在这种编程方式下，数据处理被分成两个不同的平面。控制平面代表着对性能影响不大的算法元素，比如管理性任务、用户界面和 *** 作系统功能。同时，数据平面代表着数据在系统中的流动，例如视频流或音频流及其处理。在数据平面上，设计人员采用诸如流水线这样的技术来增强数据吞吐能力。控制平面/数据平面处理的典型应用包括流视频、网络包处理以及高速信号处理。让我们来近距离观察一个涉及流数据实时处理的控制平面/数据平面应用。我们将面临高清视频流特有模式的识别。该实要求混合使用高性能数据处理和包含嵌入式微处理器的控制功能的多种应用的典型代表。720p/60Hz的HD视频流的像素频率为74.25MHz。这就要求222.75MB每秒的处理速率。假定采用2.5GHz的双核双指令处理器来处理该数据，最佳的指令率为10G指令每秒。这样的处理器可针对所处理数据的每一字节执行22.4条指令。对某些应用而言这已经足够了，但22.4 条指令表明所能处理的数据非常有限。复杂的视频处理功能，比如内核卷积（kernelconvoluTIon）、噪音消减和其他过滤功能需要更高的指令执行效率。本文的解决方案准备在数据平面上创建并行或流水线处理单元。HD视频处理是一种可以把问题划分为控制平面和数据平面予以高效处理的常见的现实应用。作为一种高度并行处理单元，FPGA在本例中负责视频处理，同时由FPGA内部的中等性能处理器负责视频处理流水线。该处理器可专用于单个应用，也可以运行诸如Linux这样的 *** 作系统。最终形成的硬软件混合实施方案可以把处理交付给能够进行最佳处理的部分，实现低成本、高性能数据处理解决方案。图1显示的是典型的控制平面/数据平面系统。

图1：典型的控制平面/数据平面处理系统。采用FPGA实现计算负载均衡除了不菲的ASIC，FPGA是性能最高、最具经济效益的流数据处理单元实施方法。FPGA因其灵活的架构而能让设计人员实施包含并行和流水线单元的处理系统。这样设计人员即可优化系统的性能和时延。设计人员随后可以将该数据平面解决方案应用于外部的分立微处理器以进行控制。在FPGA内部加入该处理器能够带来多项优势。内部处理器能够大大减少处理器和数据平面单元之间的控制时延。时延的减少可以释放出许多处理器周期。外部处理器必须与数据平面保持通信。通信通道可以是32位或者更多位数，并同时需要更多导线用于寻址和控制。增加的导线可能会要求更强大的处理器和FPGA封装，从而导致系统成本增加。而采用PCIExpress（PCIe）能大幅度减少引脚数量。遗憾的是，不是所有的处理器和FPGA都支持这种相对新型的接口，而且即便支持，PCIe器件的成本也大大高于不采用PCIe的同类器件。在FPGA内部实施控制平面处理器和数据平面可以减少器件数量、板级空间和功耗，最终形成一个低成本的解决方案。在FPGA内既有诸如PowerPC等硬核处理器，也有赛灵思MicroBlaze等软核处理器，可以根据应用要求配置基于FPGA的处理器。基于FPGA的系统能够在处理器和FPGA逻辑之间移植决策和计算功能，从而实现系统级的优化。控制平面/数据平面系统的实施某些工具可以简化基于FPGA的控制平面/数据平面系统的实施。使用向导或者通过调整现有参考设计来编译系统是其中两种常用的方法。通过向导FPGA工具可迅速汇编微处理器系统。使用下拉列表或者复选框，您可以轻松地指定目标部件以及需要的处理器和外设。同时，可以使用诸如 MATLAB软件这样的工具来迅速编译具有处理器总线接口的信号处理流水线以用于控制。另外，还可以使用C-to-HDL工具构建数字信号流水线。控制平面/数据平面的连接可以简单地通过匹配总线接口来完成。图2显示的是启动向导的说明窗口和用向导构建的最终系统。

图3：小丑鱼探测器控制平面/数据平面系统。采用C-to-FPGA工具实现软硬件协同设计C-to-FPGA编译器可以让开发人员使用新的开发工具集和新技术解决软件/硬件开发问题。开发人员可以先在软件中进行算法编码。经验告诉我们，在软件中开发算法较在硬件中开发算法的效率更高。具体原因如下：首先，诸如C语言能够让编程人员在高级软件语言的层面上开发算法，而这是使用 Verilog或者VHDL硬件描述语言所不能达到的；其次，与同类的硬件开发工具相比，针对C语言的调试和测试工具运行速度更快、效率更高，通常也更易于使用。相当于硬件算法，C语言算法可以在目标处理器上全速运行，而硬件算法需要先在仿真程序上完成测试和调拭；最后，C语言开发工具较同类硬件开发工具的成本要低得多。因此，工程人员一般倾向于在C语言或者类似的高级语言中开发算法。一旦使用C语言这样的软件语言完成对某个算法的验证，设计人员必须测量其性能，并确定该算法是否能够完全在嵌入式处理器或是完全在硬件上运行、或者硬软件混合协处理实施方案是否为最佳选择。在这种判断过程中可以采用性能分析工具。如果代码必须被转到硬件上，则设计人员必须手工转换算法，或者使用 C-to-FPGA工具。C-to-FPGA工具可以让开发人员迅速把算法转换成HDL代码，优化生成的硬件处理器，并执行假设场景平衡性能和FPGA资源。该工具还能够让软件工程师使用FPGA内部的高性能数据处理逻辑，从而变身为硬件工程师。使用Linux把处理器连接到FPGA与FPGA制造商合作的Linux供应商已经开发完成了可让处理器与FPGA通信并对其进行控制的驱动程序。首先，您必须针对该I/O器件配置Linux。配置步骤由两个步骤组成。首先，把定制的驱动程序加载到Linux内核中：随后，将驱动程序注册到特定的器件号码（比如253）：

通信是通过开启该I/O器件、然后对该器件进行读写而完成的，示例代码段如下所示：

FPGA的优势信号处理器系统的数据带宽要求往往会超过通用处理器能经济地获得的水平。在这种情况下，设计人员一般会把他们的数据处理系统划分为两个处理功能：使用通用处理器进行控制处理，另外使用诸如FPGA等硬件加速进行数据处理。这样就构成了一个控制平面/数据平面处理系统。FPGA非常适用于同时实施控制平面和数据平面功能。一个FPGA可以包含一个或者多个像MicroBlaze这样软处理器，和/或像PowerPC这样的硬处理器。将它们集成到FPGA中可以实现控制平面处理器和数据平面处理系统之间的低时延、高带宽通信。借助向导和预先构建的参考设计，针对嵌入式和数据处理功能的系统编译简单明了。通过把在C语言中构建的算法原型转换到高性能硬件处理单元，C- to-FPGA工具有助于优化这一进程。最后，可以利用现在可用的Linux驱动程序方便地完成处理器和FPGA信号处理流水线之间的通信及控制编码。我们的案例研究是一个典型的应用示例。在这个例子中，通过低成本通用处理器处理HD视频流是不合实际的，但是可以通过FPGA内部的信号处理流水线轻松加以解决。处理器随即被释放出来用于提供用户界面、网络和系统管理功能，并同时监测和控制信号处理流水线。