高性能无线信号处理新选择:NVIDIA Jetson Orin NX 16GB与FPGA的SDR产品解析
今天有位群友在群里发了一个国外的GPU+FPGA的SDR产品,专为高性能无线信号处理应用而设计。我就去官网看了这个产品的介绍:它由 Orin NX 16GB 提供动力,集成了宽带射频收发器、FPGA、ARM 处理器。它与基于 的框架以及预安装的 软件无缝兼容,简化了部署过程,同时其紧凑的设计确保了在实验室和野外环境中的可靠性。
笔者是FPGA信号处理工程师出身,经历过FPGA+DSP的经典信号处理架构时代,后来又有了FPGA+x86 CPU,虽然这几年推出了RFSOC,也得到了市场的认可,但在信号处理这个领域,FPGA的市场正在被其他处理器蚕食。
在本文最后的章节,我们简单介绍一下这个GPU+FPGA的SDR产品。
我们都知道,信号处理是FPGA一个非常重要的市场。FPGA 具有高度的灵活性,可以根据不同的信号处理需求进行定制化编程。它能够实现并行处理,对于一些对实时性要求极高、算法复杂度较低且需要频繁调整逻辑的信号处理任务,如雷达信号处理、通信基站的信号调制解调等,FPGA 是理想的选择。
软件化雷达
我是雷达信号处理专业出身,在读书那几年时,就一直在提软件化雷达,后面几年发展得确实也不慢,我了解到的很多公司或研究所都开始用刀片服务器,会用CPU来做一些FPGA做起来并不是很容易的信号处理工作。所以FPGA的定位更偏向信号预处理,以及做一些采集、回放等CPU做不到的工作。
GPU 的崛起及其在信号处理中的优势
1. 强大的并行计算能力
GPU 最初是为图形处理而设计的,但随着其发展,它的并行计算能力逐渐被发掘并应用于信号处理领域。现代 GPU 拥有数千个核心,可以同时处理大量的数据。以 的 RTX 系列 GPU 为例,它们具有强大的 CUDA 核心,能够并行执行大量的计算任务。在信号处理中,很多算法都可以并行化,例如快速傅里叶变换、卷积运算等。GPU 的并行计算能力使得这些算法能够在极短的时间内完成,大大提高了信号处理的效率。
2. 软件生态系统丰富
GPU 拥有丰富的软件生态系统,这是其在信号处理市场中逐渐占据优势的重要因素之一。 提供了 CUDA 编程框架,使得开发者可以方便地在 GPU 上进行编程。此外,还有许多开源的深度学习框架,如 、 等,都支持 GPU 加速。这些软件工具和框架降低了开发者的门槛,使得更多的人能够利用 GPU 进行信号处理算法的开发和优化。相比之下,FPGA 的开发需要专门的硬件描述语言(如 、VHDL),开发周期长,难度较大。
3. 成本效益
在大规模信号处理应用中,GPU 的成本效益更高。GPU 可以在通用的计算机硬件平台上使用,不需要专门的 FPGA 开发板和编程设备。而且,随着 GPU 技术的不断发展,其价格逐渐下降,性能不断提升。
2014年英伟达发布嵌入式平台 系列的第一个产品 TK1,2018年, 和2022年 AGX Orin相继推出,最近几年,用GPU来做信号处理的也越来越多。
下面我们就介绍下本文最开始提到的GPU+FPGA的SDR产品:
整体外形长下面这个样子,典型的信号处理机的模样,尺寸也比VPX/PXIE的机箱要小很多。
核心的架构如下:
如下:
可以看到,射频收发频率可以从300M到6GHz,只是ADC采样率略低,导致的信号带宽并不是特别高,但的带宽也基本可以覆盖很多场景了。FPGA使用的A7-200T,属于中低端FPGA,毕竟也只是做信号的采集和发射使用,当然,简单的信号预处理也可以放到FPGA,其他的复杂处理都可以通过PCIE传给GPU来做。这样整个板卡的总体成本也不高,由于有了GPU的加持,板卡的处理性能还非常不错。
不知道国内有没有厂家在模仿这个产品?