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？