航天嵌入式圖像處理技術
2017-1-10 14:31:02??????點擊：
航天時代不僅促進了運載火箭技術，應用衛星技術與深空探測技術的迅猛發展，而且也使地基因特網發展成了天基太空網，延伸到了1億2千萬公里的火星，促進了天基嵌入式圖像處理技術等航天微電子應用技術的迅猛發展。
嵌入式圖像處理技術。
天基嵌入式圖像處理技術的特點有：一是嵌入性，也就是體積、重量與功耗的要求很高;二是復雜性，要處理G級的像素幀;三是可靠性，要求適應惡劣的工作環境，壽命長;四是實時性，一般要求秒級的計算時間。為了實現這些特點，需要從航天嵌入式計算機的功能、結構與物理實現三個方面進行研究。
(1)統一的體系結構模型
為了同時滿足能提高芯片集成度與縮短設計周期的要求，以IP核為基礎的設計平臺技術以及從功能到體系結構的協同設計方法得到了發展。由于非控制流的計算機體系結構復雜、效率低，現在的計算機體系結構都采用控制流的體系結構，按照我們提出的計算機體系結構的分類模型，控制流的體系結構可分為三類：一是基于指令流的體系結構，也就是以微處理器為代表的體系結構，按照 Flynn采用指令流與數據流兩個邏輯概念的分類共有SISD、SIMD、MISD、MIMD四種體系結構;二是基于數據流的體系結構，也就是以 ASIC(例如Systolic array)電路為代表的體系結構，因為它只有數據流的概念所以只有SD與MD兩類，由于ASIC 電路效率雖然高，但為了克服沒有處理器靈活這個缺點，又出現了靜態可編程FPGA電路;三是基于構令流(Configuration Stream)的體系結構，通常叫做可重構的(Reconfigurable)體系結構，也就是動態可編程電路，共有SCSD、SCMD、MCSD、 MCMD四類。
這些按邏輯概念分類的體系結構可以組合起來使用，其選擇方案可以有1023種。就具體實現而言方案更多，例如，不同廠家的處理器的指令集合都是不相同的。
而功能與體系結構的協同設計，是通過功能到體系結構的映射完成的，為了確保這種映射的高效與統一，提出了一種統一的體系結構模型，從三個方面對體系結構進行了統一：一是提出了一種Unified _ISA模型，如圖1所示，能將上述三種體系結構從指令集合上統一起來;二是提出了一種將高級語言與匯編語言折中的中間映射語言，能將高級語言的兼容性和可讀性，與匯編語言的程序高效性和映射直接性統一起來;三是通過中間映射語言的編程，能將軟構件與硬構件的設計統一起來。
(2)虛擬的并行計算陣列
由于G級像素幀遙感圖像處理的需要，MPP并行計算陣列得到了發展，因為圖像幀總是二維的，相應的處理元陣列也是二維的，如圖2中所示。雖然芯片集成度已經很高，但現在還不能在一塊芯片上研制G級像素幀的G個處理元的陣列，現在還只有采用WSI技術完成的百萬個處理元的陣列。因此，還只能采用虛擬處理元陣列技術，解決MPP程序設計的方便性與程序本身的可讀性。換句話說，MPP圖像處理程序是按虛擬并行計算陣列設計的，也就是MPP程序設計時，總是假定圖 2中網格陣列的M與N的值是與圖像幀的維數大小相等的，而實際的處理元陣列的大小m×n是遠遠小于M×N的，MPP程序是通過自動映射到實際的處理元陣列上執行的。針對圖像處理算法的特點，圖像處理的MPP計算陣列通常是按SIMD體系結構設計的。相應的設計問題有：處理元PE的位置表示與位置選擇問題，采用PIM設計解決圖像處理器與圖像存儲器之間的帶寬問題，以及并行重采樣問題。
對宇宙和大腦奧秘的渴望，激發了人類的太空之旅與人體之旅，使嵌入式計算技術從傳統計算模式，發展到自主計算模式，走向了自然計算模式。傳統計算的芯片實現技術現在已從單功能芯片發展到多功能的SoC芯片的新階段，軟件實現技術已從結構化程序設計，到面向Object的程序設計，到基于 Component的程序設計以及到基于Agent的程序設計。
1956 年8月，約翰.
麥卡錫首次提出了人工智能(AI，Artificial Intelligence)的概念，當時他說：“機器會思想的時代不要20年就會到來”，但現在人工智能還處于初級階段，只在“認知科學”和專家系統方面取得了成功，這說明了人工智能的艱難。人們估計從200X年到201X年將會步入 30nm的納電子時代，機器人的自主移動操作、重力行走與氣流發音，以及魚眼鏡頭的拍攝等自主計算的仿生實現技術將會更加完善。自主計算的仿生實現技術目前主要是從利用模糊邏輯的推理能力、神經元網絡的學習能力與基因計算的優化能力等方面展開研究工作的，而真正的挑戰在于改變與重新定義計算硬件的性質。
在許多方面，人體是一種最有效的計算機，人體中的神經系統是由于納(Na Sodium)離子與鉀(K，Potassium)離子的運動，在大腦與遍布人體的神經中心之間傳遞信號，并由大腦解釋與處理，從而支配人體活動的。人們估計從201X年到20XX年將會步入10nm的納電子時代，促進量子計算的自組裝技術，化學計算的DNA技術以及容錯計算的神經元技術等自然計算的仿生實現技術的發展。特別是分子自組裝技術，已經取得了實驗室芯片 (ALM)等實用化的成果。
結束語
綜上所述，我們從功能上提出了一種統一的體系結構模型，從結構上將設計一種能夠有效支持虛擬并行計算程序設計的處理元陣列，從物理實現上將研究一種能支持自組裝技術的設計平臺。總之，SoC芯片、納米制造與自主裝技術等，將會進一步促進航天時代的嵌入式圖像處理技術的發展。
嵌入式圖像處理技術。
天基嵌入式圖像處理技術的特點有：一是嵌入性，也就是體積、重量與功耗的要求很高;二是復雜性，要處理G級的像素幀;三是可靠性，要求適應惡劣的工作環境，壽命長;四是實時性，一般要求秒級的計算時間。為了實現這些特點，需要從航天嵌入式計算機的功能、結構與物理實現三個方面進行研究。
(1)統一的體系結構模型
為了同時滿足能提高芯片集成度與縮短設計周期的要求，以IP核為基礎的設計平臺技術以及從功能到體系結構的協同設計方法得到了發展。由于非控制流的計算機體系結構復雜、效率低，現在的計算機體系結構都采用控制流的體系結構，按照我們提出的計算機體系結構的分類模型，控制流的體系結構可分為三類：一是基于指令流的體系結構，也就是以微處理器為代表的體系結構，按照 Flynn采用指令流與數據流兩個邏輯概念的分類共有SISD、SIMD、MISD、MIMD四種體系結構;二是基于數據流的體系結構，也就是以 ASIC(例如Systolic array)電路為代表的體系結構，因為它只有數據流的概念所以只有SD與MD兩類，由于ASIC 電路效率雖然高，但為了克服沒有處理器靈活這個缺點，又出現了靜態可編程FPGA電路;三是基于構令流(Configuration Stream)的體系結構，通常叫做可重構的(Reconfigurable)體系結構，也就是動態可編程電路，共有SCSD、SCMD、MCSD、 MCMD四類。
這些按邏輯概念分類的體系結構可以組合起來使用，其選擇方案可以有1023種。就具體實現而言方案更多，例如，不同廠家的處理器的指令集合都是不相同的。
而功能與體系結構的協同設計，是通過功能到體系結構的映射完成的，為了確保這種映射的高效與統一，提出了一種統一的體系結構模型，從三個方面對體系結構進行了統一：一是提出了一種Unified _ISA模型，如圖1所示，能將上述三種體系結構從指令集合上統一起來;二是提出了一種將高級語言與匯編語言折中的中間映射語言，能將高級語言的兼容性和可讀性，與匯編語言的程序高效性和映射直接性統一起來;三是通過中間映射語言的編程，能將軟構件與硬構件的設計統一起來。
圖1 Unified _ISA模型的邏輯概念圖
具體對指令流體系結構來說，其SISD、SIMD、MISD、MIMD四類體系結構的指令子集合是統一成SISD體系結構的指令集合，對于數據流與構令流的體系結構是通過增加相應的指令，統一成SISD體系結構的指令集合的;換句話說，圖1中的SIMD、MIMD、ASIC與RC Device四種 MPP Unit都是可以通過軟構件描述的。這些軟構件是可以在SIMD或MIMD體系結構上直接執行的，或者是可以自動映射成ASIC或RC Device電路的。(2)虛擬的并行計算陣列
由于G級像素幀遙感圖像處理的需要，MPP并行計算陣列得到了發展，因為圖像幀總是二維的，相應的處理元陣列也是二維的，如圖2中所示。雖然芯片集成度已經很高，但現在還不能在一塊芯片上研制G級像素幀的G個處理元的陣列，現在還只有采用WSI技術完成的百萬個處理元的陣列。因此，還只能采用虛擬處理元陣列技術，解決MPP程序設計的方便性與程序本身的可讀性。換句話說，MPP圖像處理程序是按虛擬并行計算陣列設計的，也就是MPP程序設計時，總是假定圖 2中網格陣列的M與N的值是與圖像幀的維數大小相等的，而實際的處理元陣列的大小m×n是遠遠小于M×N的，MPP程序是通過自動映射到實際的處理元陣列上執行的。針對圖像處理算法的特點，圖像處理的MPP計算陣列通常是按SIMD體系結構設計的。相應的設計問題有：處理元PE的位置表示與位置選擇問題，采用PIM設計解決圖像處理器與圖像存儲器之間的帶寬問題，以及并行重采樣問題。
圖2 M×N的虛擬處理元陣列
(3)仿生的物理實現技術對宇宙和大腦奧秘的渴望，激發了人類的太空之旅與人體之旅，使嵌入式計算技術從傳統計算模式，發展到自主計算模式，走向了自然計算模式。傳統計算的芯片實現技術現在已從單功能芯片發展到多功能的SoC芯片的新階段，軟件實現技術已從結構化程序設計，到面向Object的程序設計，到基于 Component的程序設計以及到基于Agent的程序設計。
1956 年8月，約翰.
麥卡錫首次提出了人工智能(AI，Artificial Intelligence)的概念，當時他說：“機器會思想的時代不要20年就會到來”，但現在人工智能還處于初級階段，只在“認知科學”和專家系統方面取得了成功，這說明了人工智能的艱難。人們估計從200X年到201X年將會步入 30nm的納電子時代，機器人的自主移動操作、重力行走與氣流發音，以及魚眼鏡頭的拍攝等自主計算的仿生實現技術將會更加完善。自主計算的仿生實現技術目前主要是從利用模糊邏輯的推理能力、神經元網絡的學習能力與基因計算的優化能力等方面展開研究工作的，而真正的挑戰在于改變與重新定義計算硬件的性質。
在許多方面，人體是一種最有效的計算機，人體中的神經系統是由于納(Na Sodium)離子與鉀(K，Potassium)離子的運動，在大腦與遍布人體的神經中心之間傳遞信號，并由大腦解釋與處理，從而支配人體活動的。人們估計從201X年到20XX年將會步入10nm的納電子時代，促進量子計算的自組裝技術，化學計算的DNA技術以及容錯計算的神經元技術等自然計算的仿生實現技術的發展。特別是分子自組裝技術，已經取得了實驗室芯片 (ALM)等實用化的成果。
結束語
綜上所述，我們從功能上提出了一種統一的體系結構模型，從結構上將設計一種能夠有效支持虛擬并行計算程序設計的處理元陣列，從物理實現上將研究一種能支持自組裝技術的設計平臺。總之，SoC芯片、納米制造與自主裝技術等，將會進一步促進航天時代的嵌入式圖像處理技術的發展。
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