通用图形处理器引发重大变革 无人机将发生质变

同时，通用图形处理器技术的进展基本上符合摩尔定律，也就是说，通用图形处理器的处理能力每2年提高1倍，而尺寸每2年减小一半。现在美国的通用图形处理器芯片的主要设计制造商有加利福尼亚州圣克拉拉的NVIDIA公司和加利福亚州桑尼维尔的先进微型器件公司（AMD公司）。AMD公司的通用图形处理器的专门技术中，大多来自于它2006年并购的位于加拿大安大略省马克姆的ATI技术公司。

强大的并行处理能力

在通用图形处理器这个名字中，“图形”（ “graphics”）一词的涵义并不十分确切。特别是在航空航天和国防应用中，通用图形处理器芯片的最大吸引力是它的并行处理能力，运用“图形”一词就更显不当。

总部在马萨诸塞州切姆斯德的水星系统公司的马克•库图尔（Marc Couture）解释说，图形处理器（GPU）是大规模并行处理器件，重点应用是大型数据集的多路和并行处理。相对说来，中央处理器（CPU）的重点应用是单路处理。通用图形处理器每秒进行浮点运算的次数要比CPU高出很多。像水星系统公司这样的企业总是着眼于不同类型的计算引擎，很明显，集合了许多处理核的GPU可以像一个大型网络一样进行浮点运算。

弗吉尼亚州夏洛茨维尔的通用电气智能平台公司的通用图形处理器应用工程师达斯廷•富兰克林（Dustin Franklin）说，通用图形处理器是一种高性能的嵌入式并行处理器。叫高性能的嵌入式并行处理器比较确切。

作为一种嵌入式并行处理引擎，通用图形处理器特别适合于数据密集的信息组合，例如由许多像素组成的数字图像。加利福尼亚州弗里蒙特的西弥斯计算机公司（Themis Computer）的罗杰•斯坦（Roger Stein）说，它的数以千计的处理器可以一个像素一个像素地处理图像，那些像素可以直接进入通用图形处理器，进行并行处理。

水星系统公司的6U OpenVPX GSC6201模块具有双通用图形处理器，用于高端雷达、电子战和图像处理。

以前的并行处理计算机又大又复杂，其硬件结构体系相当脆弱，只有专业的计算机人员才能够编程。在通用图形处理器出现之前，大多数的嵌入式计算都不可能使用并行处理器。由于计算机游戏产业的推动，通用图形处理器技术正在成为数量越来越多的嵌入式计算应用的经济实用的选择。有专业人士称，通用图形处理器适合于中等价位的中等计算能力的需求，可能既不适合于对成本敏感的低端应用，也不适合于最为昂贵的并行处理体系。寇蒂斯莱特控制-防务系统公司的威廉•皮劳德（William Pilaud）认为，通用图形处理器的强项是进行浮点运算，特别适用于具有持续信息流的雷达、监视和信息功能系统。

并非适用于所有的高性能嵌入式计算

皮劳德认为，通用图形处理器并非适用于所有的高性能嵌入式计算，它很适合于需要进行大量快速傅里叶变换计算的应用场合，而不适合于需要作出判决的地方。通用图形处理器的各个核中不具备CPU所具有的那种判决机制，也不具备CPU所具有的那种改变数据流的能力。也就是说，对于像导弹预警系统和智能运动控制那样的由中断所驱动的应用来说，通用图形处理器就绝对没有如Intel Core i7微处理器中的CPU那样的能力。然而，在需要进行大量数据处理的应用中，就几乎没有什么其它嵌入式计算技术能够与通用图形处理器匹敌。

库图尔也说，通用图形处理器虽然具有极高的处理速度，但是却不具有在若干微秒甚至若干毫微秒的时间内转向的能力。在电子战中，必须在若干毫微秒或者几个微秒内进行转向，因此必须采用GPU。

在设计中采用通用图形处理器还必须考虑到它的功耗和散热。如果将通用图形处理器与CPU和现场可编程门阵列一对一地进行比较的话，通用图形处理器的功耗要大得多，所产生的热量也多许多。据西弥斯公司的斯坦说，通用图形处理器本身的功耗为250瓦，而且，移动的军用嵌入式计算应用采用直流电源，可能难以提供通用图形处理器所需要的功率。

一般说来，通用图形处理器的功能越强大，它运行所需要的电功率也就越高。因此，对于某些要求更为苛刻的嵌入式计算应用来说，通用图形处理器要达到其高性能低功耗的要求可能还需要一些时日。库图尔也说，某些通用图形处理器虽然功能强大，但是由于功耗过高，产生的热量过多，也不适合于嵌入式应用。

寇蒂斯莱特控制-防务系统公司提供的基于3U VPX3-491 NVIDIA Fermi GPGPU通用图形处理器的计算引擎。

尽管通用图形处理器功耗很大，发热很多，但是进行嵌入式计算设计的人士还是应该在是否采用通用图形处理器时就运用异乎寻常的热管理方法能够带来的好处进行权衡。库图尔解释说，对于某些功能强大的通用图形处理器可以运用一些特殊的冷却技术。水星系统公司就一直在进行“空气流”（ Air Flow-By）冷却方式的开发工作，以一种不同寻常的方式利用空气来冷却发热量大的处理器和多核器件。水星系统公司开发的“空气流”冷却技术用于空气冷却和传导冷却的VITA 48分系统机箱，而此型机箱广泛地用于地面车辆和飞机上的高功率雷达、光电系统、信号情报装置以及电子战装置之中。

图形处理器的实质

即使表面上看来运用通用图形处理器进行数字信号处理并没有利用其图形处理能力，但是此类器件的图形特性对于图像装置、雷达、声纳、信号情报以及其它进行复杂计算的装置中的信号处理具有根本性的影响。斯坦对此的解释是，将通用图形处理器应用于信号处理是使图形卡逆向运行。富兰克林说，通用图形处理器可以用来解析事物以得到可利用的信息，传递周围环境中的有用材料。通用图形处理器所擅长的是完成两方面的工作，一是表现事物，二是解析事物。

通用图形处理器为军用信号处理应用系统的设计人员提供了可以利用的图形处理技术，几乎免费地得到了极大的嵌入式并行处理能力。通用图形处理器在航空航天和防务应用中的增长正是将现成的商用技术用于军事技术领域的实例。富兰克林说，图形处理器的主要应用仍然是图形处理，虽然图形处理器制造商在计算机游戏中所挣的美元数以十亿计，但是像NVIDIA那样的公司每研发一个系列的图形处理器都要投入20亿美元的成本。

现在，不仅通用图形处理器芯片的应用领域从单一的图形处理装置扩展到了信号处理装置，而且通用图形处理器的软件编程语言也在向着信号处理和通用处理扩展。类似于“开放性图形库”（ OpenGL）那样的图形处理语言就可以用于通用处理。

通用图形处理器的设计优势

通用图形处理器技术在航空航天和防务数字信号处理中得到越来越广泛的使用，包括“开放性图形库”（ Open Graphics Library, OpenGL）语言、NVIDIA公司创造的并行处理编程语言CUDA和最近出现的“开放性计算语言”（ Open Computing Language, OpenCL）在内的软件编程语言在其中起到了相当大的作用。

在OpenGL， CUDA和OpenCL这些软件编程语言出现之前，大规模并行处理计算机的编程是一项困难的任务，只有为数不多的专家采用神秘的编程语言才能够完成。这些新出现的软件编程语言，尤其是OpenCL有助于熟悉C语言和C++语言的程序编制人员接受通用图形处理器技术。而且，OpenCL仍在进一步开发之中，最终可能会在通用图形处理器、CPU和FPGA中通用。这样的开发有助于在将来开发涉及到CPU、FPGA和通用图形处理器组合运用的嵌入式计算结构体系，全部用同样的软件语言编程和维护。库图尔认为，通用图形处理器和FPGA不会直接而且迅速发生变化，因此CPU能够在其中发挥重要作用，使得通用图形处理器、CPU和 FPGA可以作为一种开放性的芯片来编程。

通用图形处理器的开放性软件库的内容也在增加，使得通用图形处理器的软件得到更为广泛的应用。现在也有许多Linux操作系统可以供下载和增加通用图形处理器的材料。据斯坦说，已经采用FPGA和DSP之类的器件展开了多种类型的嵌入式计算方面的工作，这些系统采用一些专门化的处理技术。通用图形处理器所使用的开放性的编程语言使情况发生了很大变化。虽然通用图形处理器的编程类似于FPGA和DSP，但是使用OpenCL来编程，其专门化的程度就比较低了。

此外，通用图形处理器的编程软件也有助于它在嵌入计算中的发展。在通用图形处理器中，多个处理核规则地排列在一起，因此随着时间的推移，器件中处理核的数量会越来越多，但是通用图形处理器的软件没有必要随着处理核数量的增加而重新编写。

每瓦功耗的能力

通用图形处理器最能够吸引嵌入式系统设计人员的方面是它的每瓦功耗产生的能力高，而这正是要求尺寸，重量和功率消耗（size, weight, and power consumption, SWAP）要小的系统的重要考虑之一。斯坦说，通用图形处理器具有巨大的SWAP潜力，虽然它的功率消耗大，但是由于有许多的核，因此在某种程度上可以代替许多个通用处理器。用一个具有通用图形处理器的服务器可以代替6个1U服务器，并且可以用它来加强大量必须进行的处理。

无论现在还是未来，对于像无人机那样的要求在小的尺寸内拥有大的处理能力的装备来说，尺寸，重量和功率消耗小都是特别重要的。皮劳德说，载人机和无人机都存在装备的尺寸问题，如果能够有效地解决冷却问题的话，通用图形处理器就会具有相当大的吸引力。如果能够提供几百瓦的功率的话，则可以考虑使用通用图形处理器。使用通用图形处理器可以提高系统的效率。

目前，通用图形处理器的各项性能正在改进，它的数字信号处理速度也正在提高。此前，通用图形处理器存在的一个问题是反应速度慢，在综合系统中数据在CPU和通用图形处理器之间移动需要额外的时间。水星系统公司就采用了一种称为“直接流”（ StreamDirect）的方法，使数据直接从I/O源，例如传感器向图形处理器移动，以此来提高系统的反应速度。

NVIDIA公司也采取了类似的措施，于2010年引入了“直接图形处理器”（GPUDirect）。开头，GPUDirect用来提高了网络和存储装置之间的通信速度；而后又用来支持图形处理器和视频应用程序接口（API）之间的对等网络通信以及图形处理器和第三方器件之间的RDMA。GPUDirect使得第三方网络适配器、固态器件以及其它器件能够直接读写CUDA主机和存储器，而不需要经过CPU。现在，GPUDirect RDMA使得FPGA、磁盘或者以太网的数据流能够直接进入通用图形处理器，而不需要经过CPU。GPUDirect的这种能力会为各种航空航天和防务系统，例如电子战装置直接带来好处，将进行信号情报和电子战基准计算的时间从原来的1毫秒缩短为20至50微秒。