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Die Anwendungsebene

Der zweite Layer des reVISION Stack wird als Algorithmus-Layer bezeichnet. Hier nutzt der Entwickler das SDSoC-Design-Tool in Kombination mit gebräuchlichen Open-Source Bibliotheken wie OpenCV, um die geforderten Algorithmen zu implementieren. Mit dem Einsatz von SDSoC lässt sich die Funktionalität auf das Prozessorsystem und die programmierbare Logik des ausgewählten Bausteins so aufteilen, dass man eine optimale System-Performance erzielt. SDSoC verwendet HLS in Kombination mit einem Konnektivitäts-Framework. Dies ermöglicht die nahtlose Verschiebung von Funktionen zwischen dem Prozessorsystem und der programmierbaren Logik.
Der abschließende obere Layer des reVISION Stack ist der Applikations-Layer. Auch er verwendet Industrie-Standard Frameworks zur Erstellung der gesamte Applikation, wie sie für die angestrebte Lösung gefordert ist.
Auch im RAS fungiert der zweite Layer als Application Layer. In diesem Fall wird das SDAccel Tool eingesetzt. Auch dieses verwendet HLS zur Implementierung der Applikation, mit Unterstützung von Machine Learning Frameworks wie Caffe, der Integration mit SQL-Umgebungen und zur Unterstützung von MPEG-Verarbeitungen mit FFmpeg. Natürlich lassen sich hier dieselben OpenCV Bibliotheken und Frameworks einsetzen, die auch mit dem reVISION Stack genutzt werden, falls dies erforderlich ist. Der abschließende obere Layer erlaubt die Integration im Datenzentrum. Er fungiert als Bereitstellungs-Layer, mit OpenStack für die benötigte Integration.
Für Applikationsentwickler bringt die Implementierung dieser Stacks in ihren Lösungen mehrere Vorteile. Viele davon sind offenkundig, andere erschließen sich erst auf den zweiten Blick. Der am klarsten erkennbare Vorteil beim Einsatz beider Stacks ist der Zuwachs an Performance. Er ergibt sich aus der Ausführung der Algorithmen innerhalb der programmierbaren Logik. Verglichen mit der Implementierung derselben Funktion in einer Prozessor-basierten Architektur ermöglicht RAS eine bis zu 25-fache Verbesserung der Performance im Hinblick auf die Performance pro Watt für Datenzentrum-Applikationen . Ganz ähnlich bringt der Einsatz des reVISION-Stack eine sechs- bis 40-fache Verbesserung der Performance pro Watt in Edge-Applikationen, abhängig vom Algorithmus und dem eingesetzten SoC .
Erleichterungen und Leistungssteigerungen
Diese signifikanten Verbesserungen der Performance durch RAS in der Cloud reduzieren nicht nur den Hardware-Aufwand für dieselbe Performance. Sie realisieren außerdem eine niedrigere Cost of Ownership und geringere Betriebskosten, da auch der Leistungsverbrauch signifikant herabgesetzt wird. Die Cloud kann dabei die Runtime-Rekonfigurierbarkeit der FPGAs vorteilhaft nutzen, um die programmierbare Logic für unterschiedliche Algorithmen zu programmieren, wie sie aktuell zur Ausführung aufgerufen werden.
Der Einsatz des reVISION Stack in Edge-Applikationen erzielt denselben Gewinn an Performance. Darüber hinaus sind die Software-Entwickler aber auch in der Lage, die universelle Any-to-Any Interface-Fähigkeit zu nutzen, wie sie von der programmierbaren Logik geboten wird. Dies ist besonders wichtig in Edge-basierten Lösungen, die mit mehreren unterschiedlichen Sensortypen verbinden müssen. Das gilt für aktuelle Interface-Standards ebenso wie für maßgeschneiderte Schnittstellen.
Die Anwender profitieren natürlich auch von der effizienten Verarbeitung pro Watt. Wenn es sich um Batterie-versorgte Applikationen handelt, ermöglicht dies eine längere Betriebsdauer mit mehr nutzbaren Ergebnissen. Dabei lassen sich sogar die Power Management Funktionen der All Programmable SoCs einsetzen, um den Leistungsverbrauch so zu skalieren, dass er den aktuellen Betriebsbedingungen entspricht. Wenn etwa ein smartes AR-Headset vom Benutzer gerade nicht getragen wird, kann das System in einen Sleep-Modus umgeschaltet werden, um die Batterielaufzeit zu verlängern.
Nicht zuletzt müssen die Applikationsentwickler auch die Pfade für Upgrades berücksichtigen, sowie die Unterstützung neuer Standards, Frameworks und Schnittstellen, sobald sie am Markt erscheinen. Der Einsatz von programmierbarer Logik eröffnet also eine technologische Roadmap zur Produktentwicklung, die sich im Hinblick auf die Reprogrammierbarkeit und Any-to-Any Interface-Fähigkeit einfach skalieren lässt. Im Kontext von Anwendungen der realen Welt war die schnelle Entwicklung von Algorithmen zur Gen-Sequenzierung einer der Gründe für die Wahl einer Cloud-basierten FPGA-Implementierung im Edico Genome Projekt.
Schlussfolgerung
Die Entwickler von Applikationen an der Edge und in der Cloud können nun erstmals die Vorteile der programmierbaren Logik mit Industrie-Standard Frameworks und Bibliotheken nutzen. Dies wird möglich durch die Kombination von Entwicklungs-Tools wie SDAccel und SDSoC mit den RAS- und reVISION Stacks.
Applikationsentwickler haben auf den Xilinx Developer Forums in Frankfurt am 9. Januar 2018 die beste Gelegenheit, um mehr zur Beschleunigung ihrer Anwendungen zu erfahren. Nähere Informationen finden Sie auf der Event-Webseite unter https://www.xilinx.com/products/design-tools/developer-forum.html .
* Giles Peckham ist Regional Marketing Director bei Xilinx.
* Adam Taylor ist selbständiger Embedded Systems Consultant und Autor der MicroZed Chronicles zur Benutzung der Zynq-Reihe von Xilinx.
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