【導讀】對(dui)於(yu)工(gong)業(ye)企(qi)業(ye)而(er)言(yan)，推(tui)進(jin)數(shu)字(zi)化(hua)轉(zhuan)型(xing)至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)
，以(yi)此(ci)才(cai)能(neng)保(bao)持(chi)競(jing)爭(zheng)力(li)，並(bing)為(wei)客(ke)戶(hu)提(ti)供(gong)價(jia)值(zhi)。這(zhe)種(zhong)趨(qu)勢(shi)的(de)早(zao)期(qi)表(biao)現(xian)包(bao)括(kuo)融(rong)合(he)運(yun)營(ying)和(he)信(xin)息(xi)技(ji)術(shu)網(wang)絡(luo)的(de)整(zheng)合(he)、部署預測性維護，以及使用機器人來實現自動化，從而提高吞吐量、減少人為錯誤。

產品開發人員需要針對這些挑戰迅速推出解決方案。可編程係統模塊（ SOM ）能neng夠gou為wei著zhe手shou開kai發fa提ti供gong適shi宜yi的de計ji算suan平ping台tai。然ran而er，額e外wai的de固gu件jian和he軟ruan件jian基ji礎chu設she施shi仍reng然ran是shi必bi要yao的de，同tong時shi，異yi構gou處chu理li引yin擎qing和he集ji成cheng的de可ke編bian程cheng邏luo輯ji能neng增zeng添tian寶bao貴gui的de靈ling活huo性xing。通tong過guo分fen析xi網wang絡luo融rong合he
、預測性維護和機器人領域中采用的一些已知的基於 SOM 的解決方案
，便可發現附加資源在哪些領域能夠加速開發工作和助力確保最佳性能。

網絡融合解決方案 

融合信息技術（ IT ）與運營技術（ OT ）網絡不僅能簡化工廠車間內各係統之間的信息流程
，也便於企業級管理和戰略決策工作。其還能實現從最底層傳感器/驅動器直至企業資源規劃（ ERP ）係統的端到端通信。這種融合還能消除管理兩個不同網絡所造成的重複開銷。

IT 網絡和 OT 網絡的需求大不相同。OT 網絡需要實時

、低時延通信，而且難以擴展
；IT 網絡更加易於擴展
，但並不具備確定性，也難以提供服務保證。時間敏感型網絡（ TSN ）是 IEEE 802 的一個子集
，通過在以太網網絡上啟動確定性通信來促進這種融合。通過提供網絡管理並為流量調度（ scheduled traffic ）分配時間槽，TSN 能使不同類型的流量共享同一鏈路。

當前，想要實現TSN 就需要一種能在網絡終端和交換機上提供低時延和確定性響應的解決方案。一款適合的平台需包括以太網 MAC、TSN 橋和 TSN 終端邏輯（圖 1），此外還要借助軟件來處理網絡同步、初始化以及與網絡配置控製器的接口連接等功能。

圖 1：基於 SOM 的 TSN 終端。AMD 賽靈思的 TSN IP 核采用可編程邏輯和 Kria™ K26 SOM 的處理係統來實現這些單元，其中包括 Zynq® UltraScale+™ MPSoC。該 IP 核能為每個流量類型提供單獨接口，最多可用兩個端口進行配置，這兩個端口經由同一線纜或光纖傳輸所有流量類型。

預yu測ce性xing監jian測ce能neng夠gou幫bang助zhu設she備bei操cao作zuo人ren員yuan提ti前qian避bi免mian故gu障zhang
，並bing在zai方fang便bian的de時shi間jian安an排pai維wei護hu工gong作zuo，從cong而er實shi現xian利li用yong率lv和he運yun行xing時shi間jian最zui大da化hua，同tong時shi最zui大da限xian度du降jiang低di擁yong有you成cheng本ben。相xiang關guan實shi現xian方fang案an的de適shi用yong範fan圍wei從cong基ji於yu雲yun端duan的de數shu字zi孿luan生sheng到dao邊bian緣yuan端duan預yu測ce，以yi用yong於yu監jian測ce簡jian單dan驅qu動dong器qi和he傳chuan感gan器qi係xi統tong。對dui眾zhong多duo工gong業ye應ying用yong而er言yan，在zai邊bian緣yuan進jin行xing處chu理li並bing將jiang處chu理li後hou的de數shu據ju傳chuan輸shu至zhi雲yun端duan是shi最zui可ke行xing的de解jie決jue方fang案an，這zhe是shi因yin為wei數shu據ju量liang很hen大da
，決jue策ce回hui路lu的de響xiang應ying時shi間jian至zhi關guan重zhong要yao。在zai邊bian緣yuan端duan采cai用yong預yu測ce技ji術shu能neng提ti供gong巨ju大da優you勢shi。例li如ru，數shu控kong機ji床chuang（ CNC ）主軸的操作故障不僅會造成數控機床的損壞，而且還會導致生產中斷，這些都會對成本造成巨大影響。

構(gou)建(jian)上(shang)述(shu)係(xi)統(tong)時(shi)麵(mian)臨(lin)的(de)一(yi)大(da)關(guan)鍵(jian)挑(tiao)戰(zhan)在(zai)於(yu)，要(yao)為(wei)邊(bian)緣(yuan)端(duan)部(bu)署(shu)開(kai)發(fa)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)應(ying)用(yong)。一(yi)款(kuan)合(he)適(shi)的(de)工(gong)具(ju)套(tao)件(jian)可(ke)以(yi)助(zhu)力(li)解(jie)決(jue)這(zhe)一(yi)挑(tiao)戰(zhan)
，那(na)就(jiu)是(shi)提(ti)供(gong)即(ji)用(yong)型(xing)可(ke)部(bu)署(shu)高(gao)性(xing)能(neng)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)，以(yi)此(ci)支(zhi)持(chi)開(kai)發(fa)者(zhe)使(shi)用(yong) PyTorch
、TensorFlow 和 Caffe 等流行的機器學習框架來構建其應用。 

圖 2：采用 SOM 和業界標準框架開發機器學習應用。Vitis™ AI 工具提供了豐富的深度學習處理器單元（ DPU ），可作為可參數化的 IP 核，直接實現在 SOM 可編程硬件中（圖 2）。KV260 視覺 AI 入門套件等入門套件包括利用 Vitis DPU 的 AI 加速應用。

基於 ROS 2 的機器人技術

工業 4.0 zuiweiguanjiandejishuzhiyijiushiliyongjiqirenjishushixianshengchanliuchengzidonghua。zaizhizaoyezhong
，zhexiejiejuefanganshiyongyuguangfandeyingyong
，congshengchanxianshangdejixiebidaoyunshugongyingwuzidejiqirenyijishengchanchejiandewuliudeng。

一款高性能
、低時延的處理係統對於實現安全的環境交互至關重要。具體而言，需要控製機器人的活動部件，這些部件包含複雜的致動器、驅動器和機械係統
，統稱為機電一體化。由於機器人內部通過網絡通信來實現所需的實時控製
，因此，包括可編程邏輯的 SOM 能neng帶dai來lai兩liang大da優you勢shi，其qi中zhong之zhi一yi便bian是shi能neng支zhi持chi任ren意yi對dui任ren意yi連lian接jie，這zhe樣yang一yi來lai就jiu簡jian化hua了le與yu傳chuan感gan器qi和he驅qu動dong器qi連lian接jie。此ci外wai，可ke編bian程cheng邏luo輯ji還hai可ke用yong於yu實shi現xian確que定ding性xing網wang絡luo，這zhe對dui機ji器qi人ren係xi統tong的de實shi現xian十shi分fen關guan鍵jian。

很多開發項目都采用機器人操作係統（ ROS ），其包含用於創建機器人係統的一係列軟件庫和工具。盡管 ROS 已於近期升級至 ROS 2，但其原生的持續集成/持續交付（ CI/CD ）開發流水線卻是專門為基於 CPU 的異構處理係統而設計的。 

圖 3：Kria K26 SOM

AMD 賽靈思推出的 Kria 機器人堆棧（ KRS ）支持 ROS 2，其增強功能可幫助開發者使用 Kria K26 的異構處理引擎和可編程邏輯提升實時確定性性能。此外，它還采用 SOM 的 Arm® Cortex®-R5 實時處理器，以此管理作為數據分發服務（ DDS ）核心的實時發布訂閱協議（ RTPS ），而這也是 ROS 2 的基幹。

除此之外，將 CI/CD liushuixiantianjiadaojiancehezidonghuagongnengzhong，keyigaijinyingyongkaifaliucheng
，youqishizaijichengheceshijieduanyijijiaofuhebushuqijian。zheyangdezidonghuagongnengzuidaxiandujianshaole CI/CD 流水線每個環節的手動執行工作，而且機器人專家可以采用相同的  ROS 2 協議和相同的工具作業，用於通過軟件實現的部件
，或是通過可編程邏輯卸載或加速的部件。還有一種機製可以對 ROS 2 節點應用的執行進行基準測試


，這不僅有助於識別瓶頸因素，而且還有助於專門將一個或多個內核定製為可編程邏輯中的卸載內核。

結論

高性能自適應邊緣計算是工業數字化轉型的一大支柱。可編程 SOM 能夠簡化靈活的自適應計算解決方案的構建，搭配專門設計的 IP（包括軟件堆棧），便能加速實現可量產化模型的開發工作。

來源： Xilinx

免責聲明：本文為轉載文章，轉載此文目的在於傳遞更多信息，版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請聯係小編進行處理。

推薦閱讀：

帶休眠國產CAN收發器SIT1043Q網絡故障診斷原理及應用

垂直供電助力尖端數據處理

太空互聯網：大容量、低延遲LEO衛星用戶和地麵終端中的RFIC進展

HVAC環境監測模塊護航你我身體健康

泰矽微發布高性能指夾式血氧儀參考方案