工业物联网时代最智能机器的技术

让某物变得聪明是什么意思?考虑一下这个行业流行语的范围，以及它对机器智能意味着什么，并为增加工业物联网(IIoT)设计策略的使用提供优势。

也许这意味着机器足够聪明，可以感知开发人员所能想到的一切。也许这台机器有最精确的或多种传感器类型，以提供一些新的控制和/或预测性维护算法。那么视觉引导运动呢?或者多协议通信和转换?智能是本地的还是分布式的?机器学习适用于哪些领域?智能是否意味着机器可以在工业4.0、工业物联网、中国制造2025、印度制造等领域工作?机器必须创造新的商业模式才能被贴上智能的标签吗?

异构处理体系结构

在先进的智能机器中，需要一个快速和现代的CPU来处理多轴运动和视觉算法。这在今天是一个挑战，因为最快的处理器是为服务器类型的工作负载开发的，它们复杂的管道、缓存等都是针对吞吐量而不是确定性的实时响应进行优化的。多核(最多四个)和多核(超过四个)性能是提高处理器性能的主要焦点。

为了利用这些优势，必须将任务划分为并行控制操作。实时操作系统和软件库应该提供线程安全性，以减轻与多核/多核开发相关的多线程应用程序的编程复杂性负担。在CPU性能等级的中低端，有提高频率和单线程性能的空间，但要以牺牲面积和功耗为代价。

对于具有快速输入/输出(I/O)的最先进，最智能的机器，并且需要在亚µSec范围内进行硬的，确定性的实时响应，即使是最快的处理器也无法处理整个性能要求范围。解决方案是使用异构处理体系结构。

五个建筑例子

异构架构为优化智能机器控制的几个方面提供了不同的处理引擎，并为机器制造商带来了额外的好处。异构架构的五个例子:

• 带有数字信号处理器(dsp)的cpu
• 带有通用图形处理单元(GPGPU)的cpu——GPU不仅可以用于渲染，还可以通过编程由最终用户进行算法处理
• cpu、dsp、gpgpu
• 带有现场可编程门阵列(fpga)的cpu
• 特定于应用程序的IP块在以上任何一种上实现。

这些基本架构描述可以存在于离散组件中，也可以集成到片上系统(SoC)中。一些设备有额外的IP块实现，这些IP块更具体地用于与机器制造商相关的应用程序使用，例如带有PWM模块的DSP设备。特别是带有fpga的cpu，在过去几年中已经成为一种流行的异构架构。这为用户提供了三个处理元素，因为FPGA设备供应商已经在他们的设备中创建了强大的DSP构建块。FPGA旨在提供确保subµSec-nSec级别，硬件确定性和可靠性以及完全定制，灵活性，现场可升级性和错误修复的能力，而无需硬件旋转(如升级软件)。

成本、性能、功耗

用户可以为FPGA和cpu选择各种性能、成本、大小、功耗和I/O计数，以根据机器的需要定制实现。也可以设计一个可扩展的硬件平台，在FPGA的cpu和IP块上使用通用软件。几年前，开发了集成cpu和fpga(以及DSP构建块)的soc。图1说明了基本异构体系结构的简化版本。

一个常见的问题是，什么是最好的架构?答案是最能帮助解决技术、客户和业务需求的那个。这取决于具体情况和应用。一个指导方针是将重点放在提供长期利益并帮助解决多代控制需求的体系结构上。对体系结构的投资可以获得可观的回报，但是经常更改它们可能会导致浪费努力。

由于涉及的复杂性，很少有性能基准对这些不同的体系结构进行比较。大多数情况下，提供特定于cpu的基准(例如CoreMark、SPECint)或特定于FPGA特性的数字。我们需要的是一个以工作负载为中心的框架，它具有以最终应用程序为中心的方式比较相关指标的一致方法。NSF高性能可重构计算中心(chrec.org)是为数不多的为异构体系结构尝试这样做的机构之一。研究人员创建了一个框架来分析各种异构处理器架构，试图对这些非常不同的实现创建一个“苹果对苹果”的等效分析。

对于控制应用，研究人员使用了几个相关的工作负载，如遥感、图像处理、运动控制、轨迹生成和通信。

硬件、软件的设计、开发

有效使用任何异构体系结构的一个挑战是硬件和软件设计和开发的复杂性。所选择的不同的和非集成的工具集合可能使工作流程和设计数据管理复杂化，并产生风险。开发端经常受到很多关注，在这种情况下，这意味着在工作硬件和运行时软件堆栈之上创建应用程序;然而，对设计的关注却很少。

为先进的工业控制设计可部署的定制硬件和软件系统需要许多深入而广泛的功能、工具、流程和方法。随着技术的进步和摩尔定律的利用，高性能系统的定制嵌入式设计的复杂性、挑战和风险随着工具的费用和所需的设计人员专业知识和专业知识的增加而增加。

半导体器件的核心速度和I/O速率已经提高到信号完整性在板级是一个挑战，通常需要专门的工具和理解。拥有超过1000个引脚、引脚间距小(0.5至1.0mm)、近距离去耦电容器和其他具有挑战性的设计属性的先进封装需要先进的10至16层电路板，这给设计、制造和认证带来了挑战。电源轨和电源管理的数量也增加了选择电源和配电的复杂性。

实时Linux是一种占用空间很大的操作系统(OS)，随着处理能力的提高、以低成本获得mb到gb内存的可用性、网络需求以及在软件方面做更多事情的愿望，它正变得越来越流行。推出带有相关驱动程序开发的自己版本的操作系统，并在异构体系结构上执行健壮的硬件/软件验证，需要一组额外的工具和专业知识。对于实时Linux，有一些组织和项目，比如Linux基金会和Yocto项目致力于标准化和简化其采用。

坚固耐用的设计

为了使设计坚固耐用并在现场长期使用，必须完成功耗，热管理，冲击和振动以及其他应用的额外设计，测试和验证。例如，热模拟可以指出热点，如果管理不当，将造成未来的质量问题。组件选择、电路板设计和布局以及热管理(如散热器和气流)都是相互关联的，必须适当考虑，以确保设计能够承受工业部署的严格要求。根据地理位置和部署环境，还必须执行各种认证。

与这一切交织在一起的是一个由设备供应商和工具供应商组成的复杂供应链。对于大量的控制设计原始设备制造商(oem)来说，机器的数量被认为是低(10到100)到中等(100到1000)类别。大多数厂商和供应商不提供直接的支持或服务。这使得这些类别的许多原始设备制造商主要依靠自己，这使得使用最新技术更具挑战性，特别是对于长期(超过10年)可用性的工业级组件。

解决这一系列挑战的一种方法是使用可部署、坚固耐用的工业产品，这些产品来自久经考验、信誉良好的供应商，具有长期的工业历史和重点。这些产品的范围从机箱型产品，如可编程自动化控制器(pac)，工业pc (ipc)和工业控制器，到单板计算机(sbc)和系统模块(SOMs)。

所提供的软件栈也同样重要。考虑是否使用源代码打开堆栈，以便进行适当的定制。了解部署就绪的运行时软件是否是供应商的核心竞争力。了解硬件和软件是否已经在数千个部署中进行了测试、验证和验证。供应商提供的参考软件和部署就绪软件是有区别的。理解这一点对于正确计算真正的总额外设计工作以及所需的相关测试和验证非常重要。

开发环境

在开发方面，业界在开发更高层次的设计语言和工具方面取得了很大进展，这些语言和工具抽象了异构体系结构中固有的部分或全部潜在复杂性。其优点是可以将重点放在差异化的应用程序开发上，而不是放在底层的详细设计上。随着基于模型的设计、高级编程语言、高级综合工具和图形系统设计的进步，有各种各样的工具和方法可供选择。一些旨在抽象多核和多核开发的复杂性，而另一些则专注于硬件加速器/IP核，以完成包括I/O在内的异构系统/子系统。后者通常与各种硬件体系结构和实现相耦合。抽象和工具流程越完整，工具就越需要理解目标。

对于生成硬件的工具，大多数将为目标硬件(通常是FPGA)创建HDL IP，需要HDL开发和实现工具流的专业知识和知识(详细的时序约束、工具开关等)来完成设计。很少有人能完全处理从设计到实现的整个工作流程。

IIoT准备

随着工业物联网、工业4.0、中国制造2025、印度制造等不断发展，先进的智能机器也需要相互通信、其他设备、操作技术、IT以及潜在的云。重要的是要了解这些都是如何发展的，了解机会，以及架构、设计方法和工具如何发挥相关作用。为简单起见，引用IIoT来涵盖所有这些。

对于具有工业物联网功能或可用于工业物联网的先进智能机器来说，四个基本要素是:

• 多种I/O类型和可扩展性
• 实时计算能力
• 实时通信能力
• 系统的可扩展性和灵活性。

需要多种I/O类型和可扩展性来添加尽可能多类型的高速和低速模拟和数字传感器，以提高机器的能力和对其操作和控制的可见性。可能需要设计或添加传感器，以增加有关机器健康状况的智能知识，执行更精确、更高速的控制，增加吞吐量，并添加尚未确定的功能，以适应未来基于服务的业务模型。

快速、同步的运动

需要增强的计算能力来处理更高的速度和精度的I/O，并且随着编写更多的软件，需要提供更多的功能来满足最终客户的需求。由于需要更多的同步，更少的抖动和nSec级别的多轴控制和触发器，因此硬实时是必要的。由于高精度需求，半导体激光切割机等应用中一些最先进的机器需要100 nSec或更少的同步运动控制。运动轨迹路径必须快速计算多轴控制，以实现高吞吐量，推动当今技术的极限。选择合适的异构体系结构可以极大地帮助满足这些苛刻的需求。

随着单个控制器级别计算能力的提高，系统变得更加分布式。为了充分利用分布式控制的潜力，高速通信还必须支持实时性。为了满足工业物联网的未来需求，在不久的将来，基于最新的时间敏感网络(TSN)更新到标准以太网(IEEE 802.1)的统一通信网络应该是主要考虑的问题。

工业物联网时代将需要一个融合的网络，可以运行媒体、控制、测量和管理流量，同时保证定时同步、延迟、优先级/带宽、冗余和容错。通过使用标准以太网，由于消除了专有硬件和性能的提高，成本将降至最低，因为目前标准以太网的速率在1到100 Gb之间。通常需要对现有协议和专有硬件的支持，以便控制系统也可以作为支持多种协议的网关运行。

生命周期成本

灵活且可以扩展系统的架构对于控制开发和产品生命周期成本非常重要。基于平台的方法支持来自单一基础架构的多类机器，这意味着硬件和软件可以重用。异构体系结构可以提供最广泛的可能性。例如，当使用FPGA时，硬件部署后可以更新以包含新特性、新标准、提高性能等，而无需现场服务或交换。可用于远程部署系统管理、维护和调试的工具需要成为软件平台的一部分。这些功能扩展了工业物联网部署的价值。这样一个基于异构架构的平台可以节省整个产品生命周期的成本。

在工业物联网时代工作是一个激动人心的时刻，在开始定义和构建最新的智能机器时，应该考虑许多因素。通过对各种解决方案空间的调查来探讨控制和I/O体系结构。试想一下，为了满足现在和未来具有实时需求的分布式、互联机器的需求，需要进行多少新的开发。了解应该使用哪种平台方法，是由内部开发还是将两者结合起来。这有助于将硬件和软件资源集中在最终产品定制和差异化上。了解在新的工业物联网机会浪潮中有效参与需要哪些关键能力和技术。

格雷格•布朗(Greg Brown)，美国国家仪器公司首席产品营销经理。克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com。

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