以自適應計算提升機器人效率

作者：Victor Mayoral-Vilches

賽靈思前系統架構師、AMD 咨詢師，Acceleration Robotics 創(chuàng)始人

隨著機器人專家不斷面臨傳統處理器架構帶來的局限性，他們需要定制化和并行性來應對未來的性能、數據安全和運行安全挑戰(zhàn)

面向機器人應用的軟件開發(fā)者所面臨的挑戰(zhàn)愈發(fā)嚴峻。他們既要滿足性能要求，又要確保實時確定性、足夠的安全與保密性。作為機器核心的標量（ CPU ）處理器架構的通用特性，以及性能擴展方面的限制，越發(fā)成為滿足當今工業(yè)機器人多樣化需求的阻礙。常見問題包括影響確定性的時間效率低下、功耗過大與安全問題。另一大安全挑戰(zhàn)則在于，硬件無法重新配置，難以針對不斷演進的網絡威脅而更新防護能力。

更適合機器人技術需求的新一代計算平臺正在涌現。這些模塊由異構處理單元組成，可幫助機器人專家構建靈活的計算架構。本文通過研究機器人專家可用的各種計算資源來評估它們的構成，這些資源包括 CPU、DSP、GPU、FPGA 和 ASIC。每種架構各有所長，因此，隨著機器人技術的演進，它們都將持續(xù)發(fā)揮作用。

面向機器人應用的計算技術

將自適應計算運用于機器人

機器人屬于在整個設備范圍內持續(xù)交換數據的復合網絡，包含從傳感器到計算引擎，再到終端執(zhí)行器的整體系統。我們可以將這些網絡視為機器人支持信息交換的神經系統。就像在人類神經系統中一樣，這種信息交換非常依賴于確定性的性能和實時響應能力，這樣機器人才能以一致的方式運行。由于標量處理器和矢量處理器的架構是固定的，因此，在這種場景下它們難以穩(wěn)定滿足需求。

實現在 FPGA 和 ASIC 中的定制、高度并行的架構有能力突破此類局限性。特別是對于 FPGA 而言，通過為機器人提供軟件定義型硬件，在機器人軟件開發(fā)方法上面帶來了根本性轉變。如果在 CPU 中進行功能編程，需要在 CPU 預定義的架構和約束限制內工作，而通過 FPGA 構建機器人行為，是對執(zhí)行所需任務的架構本身進行編程。

機器人專家需要合適的工具和硬件來妥善利用 FPGA 的靈活性，從而構建具有確定性、實時行為的適應性機器人。AMD 賽靈思 Kria K26 這樣的系統模塊（ SOM ）就是一大范例。它專為邊緣應用而設計，搭載了高速接口、內存和板載電源。它包含 Zynq? UltraScale+? MPSoC 片上系統（ SoC ），能夠提供可編程邏輯單元和 DSP 片，同時使用四核應用處理器、雙核實時處理器和 2D/3D GPU 處理標量和矢量處理工作負載。

圖1 ：FPGA 系統模塊為實時、確定性機器人的開發(fā)提供了平臺。

除 SOM 之外，還需要適當的庫和實用工具來構建工業(yè)級機器人解決方案。Kria 機器人堆棧（ KRS，即圖2 ）與機器人操作系統（ ROS ）緊密集成，為機器人應用開發(fā)提供了事實上的框架，并簡化了硬件加速的使用。SOM 提供了對 ROS 2的原生支持，進而提高了機器人和工業(yè)自動化應用的性能。

圖 2：硬件加速機器人的關鍵庫和實用工具。

該堆棧使用 ROS 2 軟件開發(fā)工具套件（ SDK ），并兼容 ROS 2 生態(tài)系統，可幫助構建具有確定性實時性能的機器人系統（采用模塊化方法）。它利用現有的技術，如服務質量（ QoS ）機制和時間敏感型網絡（ TSN ），并包括應用級加速內核、ROS 通信中間件以及促進與 FPGA 交互的運行時工具。虛擬機管理程序有助于支持使用虛擬機的混合臨界系統。

# 結論

利用 FPGA 的自適應加速計算特性能夠強化工業(yè)機器人的性能，同時還可提升能效，并支持兼容未來演進的靈活性和安全性。要實現這類新一代設備，需要適當的硬件支持，例如將 FPGA 邏輯與標量處理器和 GPU 相結合的SOM，以及可搭配機器人專家熟悉的框架（如 ROS 2）輕松開展工作的軟件和工具。