پردازش سیگنال با FPGA|پردازش تصویر با FPGA

امروزه داده و پردازش داده حکم نفت را داراست. پردازش سیگنال از زمانی که ارتباطات گسترده در دنیا شکل گرفت اهمیت بیشتری پیدا کرد (قبل از آن هم همیشه وجود داشته است). پردازش سیگنال با FPGA معایب و مزایای مختلفی دارد که برخی از آنها را در ادامه مطرح می کنیم.

دلیل پردازش سیگنال با FPGA یا پردازش تصویر با FPGA

یکی از بهترین دلایل برای انتخاب FPGA به عنوان پردازنده در پردازش سیگنال، خاصیت پردازش موازی FPGA است.

این پردازنده میتواند همزمان بیش از یک دستور را در هر کلاک انجام دهد.

مخصوصا در سیستم های مخابراتی که همزمان ارتباطات زیادی در حال انجام است، این مسئله اهمیت بیشتری پیدا می کند.

برد پردازشی مخابراتی FPGA

ماژول (IP) های مختلفی نیز در FPGA به همین منظور طراحی شده که کار پردازش سیگنال با FPGA و پردازش تصویر با FPGA را تسهیل می کند.

به عنوان مثال فیلترهای دیجیتال (بالا گذر، پایین گذر) که با FIR طراحی می شود، می تواند سیگنال با فرکانس های ناخواسته را به خوبی حذف کند.

همان طور که می دانید سیگنال ها و تصاویر در حوزه زمان و فرکانس تعریف می شوند.

در انجام پروژه پردازش سیگنال با FPGA و پردازش تصویر با FPGA از FFT و IFFT نیز جهت انتقال سیگنال به حوزه های زمان و فرکانس استفاده می شود که بسته به نوع پروژه می تواند قدرت پردازش را به شدت بالا ببرد.

همچنین با بهینه سازی FPGA پردازش پروتکل ها خاص نیز ممکن می شود. به عنوان مثال میتوان ماینرهای ارز دیجیتال را مثال زد که با تکیه بر تکنولوژی block chain به استخراج واحدهای ارز دیجیتال می کند.

میتوانید هم اکنون برای انجام پروژه FPGA با ما همراه شوید.

ارتباط با دنیای واقعی

البته بخشی که تقریبا همیشه در پروژه های پردازش سیگنال با FPGA مورد استفاده قرار می گیرد، ADC و DAC ها هستند که میتوان به نوعی آنها را وسیله ی ارتباط با دنیای واقعی دانست. تقریبا همه سیگنال ها در دنیای واقعی به صورت آنالوگ هستند اما پردازش سیگنال به صورت دیجیتال انجام می شود.

خرید برد پردازشی 4 کاناله FPGA و دیگر بردهای FPGA در اینجا ببینید.

همچنین پردازش تصویر با FPGA که یکی از شاخه های دیگر این موضوع است، ارتباط با دنیای واقعی است که به دلیل خصوصیات این پردازنده مورد استقبال قرار میگیرد.

چند مثال از کاربردهای پردازش سیگنال

امروزه با پردازش سیگنال به تشخیص شدت زلزله پرداخته می شود. ارتباطات تلفنی و اینترنتی بدون پردازش سیگنال غیر ممکن است. پردازش تصویر خود یک نوع از پردازش سیگنال است. کارتخوان در واقع سیگنال کارت را جهت شناسایی پردازش می کند.

در تلفن های همراه با پردازش سیگنال چهره یا اثر انگشت به کاربر اجازه ورود داده می شود. تشخیص سطح مایع مخازن در صنایع شیمیایی و نفت به وسیله ی پردازش سیگنال ممکن است و بینهایت مورد دیگر.

مثال دیگر میتواند پردازش سیگنال با FPGA در حوزه ی تشخیص صوت باشد. یک راه حل این مورد میتواند استفاده از شبکه های عصبی در پردازش سیگنال باشد.

راه دیگر آن میتواند پیاده سازی پروتکل های خاص باشد. نکته ای که در این موارد وجود دارد، این است که FPGA میتواند به صورت بلادرنگ(real time) صوت را پردازش کند. چیزی که در پردازنده های دیگر وجود ندارد.

ممکن است فکر کنید دیگر پردازنده ها (غیر از FPGA و ASIC) انجام محاسبات را به صورت بلادرنگ انجام میدهند اما واقعیت این است که تا زمانی که حجم اطلاعات پایین باشد این مسئله برای دیگر پردازنده ها درست است.

به محض آنکه حجم اطلاعات در حال پردازش از میزانی بالاتر رود هر پردازنده ای (غیر از FPGA و ASIC) از حالت بلادرنگ خارج میشود. پس یکی دیگر از فواید پردازش سیگنال با FPGA و پردازش تصویر با FPGA همین بلادرنگ بودن آن است که گاهی در پردازش سیگنال مسئله اصلی است.

چند مورد دیگر کاربرد FPGA در پردازش سیگنال

• پردازش سیگنال صوت، فراصوت(آکوستیک) با استفاده از FPGA
• پردازش سیگنال مخابراتی، آنتن، RF و رادیویی
• پردازش سیگنالهای نوری در مخابرات اپتیک، لیزر و فوتونیک
• پردازش سیگنال های تصویر برداری هسته ای مانند CT، MRI، PET
• پردازش تصویر با FPGA جهت تشخیص و ردیابی اشیاء خاص
• ساخت جمر ها
• ساخت سیستم ضد جمینگ

بیایید به عنوان مثال به پردازش سیگنال با FPGA جهت محاسبه ی سرعت یک زیردریایی بپردازیم. بدین منظور میتوان از خاصیت بازتاب سیگنال فراصوت استفاده کرد. مخصوصا برای تشخیص میزان سرعت باید دوبار این ارسال و دریافت صوت انجام گیرد.

چراکه هربار این عمل فاصله ی متحرک را به ما میدهد. منتها سرعت پردازش پردازنده است که اولا دقت محاسبات و ثانیا سرعت محاسبات را تعیین میکند. تا اینجا پردازش سیگنال با FPGA یا بسیاری از پردازنده های دیگر امکان پذیر است.

همین مثال میتوانید به صورت پردازش تصویر با FPGA جهت تشخیص سرعت اتوموبیل ها در ترافیک نیز صادق باشد

مزیت پردازش سیگنال با FPGA و پردازش تصویر با FPGA

مسئله از جایی بحرانی میشود که قرار باشد تعداد پردازش های همزمان زیادی انجام پذیرد. در مواقعی که قرار باشد محاسبات زیادی به صورت موازی انجام پذیرد یکی از بهترین پردازنده ها FPGA خواهد بود. به عبارتی پردازش سیگنال با FPGA و تصویر برداری با FPGA، به صورت موازی امکان پذیر است چیزی که در پردازنده های دیگر امکان پذیر نیست.

• پردازش موازی
• پردازش سریع
• انعطاف پذیری بالا
• پیاده سازی سیستم کامل روی یک تراشه(SOC)

پردازش سیگنال و پردازش تصویر به صورت بلادرنگ

در پردازش تصویر با FPGA و پردازش سیگنال با FPGA یکی از تفاوت ها و البته مزایایی که نسبت به دیگر پردازنده ها دیده میشود، پردازش بلادرنگ یا real time processing است.

مخصوصا در کاربردهایی که نیاز به پردازش سریع وجود دارد، این مورد میتواند بسیار مورد اهمیت باشد.

به عنوان مثال فرض کنید در حال پردازش تصویر با FPGA برای تشخیص نقص بارکد محصولاتی که از زیر دوربین عبور میکنند هستیم.

برای این مورد زمانی که سرعت عبور محصولات بالا باشد باید از پردازش سریع و بلادرنگ استفاده شود وگرنه ممکن است محصولات با بارکد ناقص، تشخیص داده نشود.

کاهش توان مصرفی

گاهی اوقات توان مصرفی ممکن است مورد اهمیت قرار گیرد. به عنوان مثال در تولید ماینرها و استخراج ارزهای دیجیتال که توان زیادی مصرف میگردد، پردازش سیگنال با FPGA میتواند گزینه ی بسیار مناسبی باشد.

البته علاوه بر آن میتوان از ASIC ها نیز استفاده کرد که به نسبت گرانتر هستند و اگر سفارشی ساخته شوند قیمت آنها با FPGA ها قابل مقایسه نیست. از این نظر برای کارهای با توان کم یا به اصطلاح low power و همچنین کم هزینه معمولا FPGA انتخاب خوبی خواهد بود.

همچنین در مواقعی که سیستم ها قرار است با استفاده از باتری کار کنند، انتخاب FPGA به عنوان یک پردازنده با توان پایین بهترین گزینه است.

مثلا پردازش تصویر با FPGA در مواردی که از دوربین های بیسیم استفاده میشود.

کار در شرایط سخت

ممکن است شنیده باشید که در فضاپیماها از چه پردازنده ای استفاده میشود.

بله در فضاپیماها پردازش سیگنال با FPGA و پردازش تصویر با FPGA صورت میگیرد چراکه مقاومت بیشتری در برابر پرتوهای کیهانی دارند.

همچنین اگر پرتوهای کیهانی باعث اختلال در عملکرد پردازش سیگنال گردند این اختلال قابل رفع است.

علاوه بر آن FPGA ها در شرایط سخت آب و هوایی نیز مقاومت بیشتری دارند. از جمله کار در کنار کوره ها یا در هوای بسیار سرد که ممکن است عملکرد پردازنده ها مختل گردد. این ویژگی نیز به دلیل ساختار داخلی آنها است که با دیگر پردازنده ها تفاوت دارد.

با افتخار، ما در شرکت  آریا دنا صنعت با تجربه انجام پروژه های مختلف پردازش سیگنال با FPGA در زمینه های مهندسی مخابرات، مهندسی پزشک، مهندسی نفت با پیشنهاد بهترین زمان، هزینه و کیفیت به بهترین پاداش یعنی رضایت کارفرما رسیده ایم.

چرا پردازش تصویر با FPGA مناسب است؟

FPGA یا Field-Programmable Gate Array یک تراشه قابل برنامه‌ریزی است که می‌تواند برای انجام عملیات خاصی سفارشی‌سازی شود. این تراشه‌ها به دلیل معماری موازی و انعطاف‌پذیری بالا، برای پردازش تصویر ایده‌آل هستند.

در اینجا دلایل پردازش تصویر با FPGA یا پردازش سیگنال با FPGA را بررسی میکنیم

۱.۱. سرعت بالا و پردازش بلادرنگ پردازش سیگنال با FPGA

FPGAها می‌توانند چندین عملیات را هم‌زمان انجام دهند. این ویژگی باعث می‌شود پردازش تصویر در زمان واقعی (Real-Time) ممکن شود. مثلاً در سیستم‌های تشخیص چهره، FPGAها می‌توانند تصاویر را با سرعت بالا تحلیل کنند.

۱.۲. توان مصرفی بهینه پردازش تصویر با FPGA

در مقایسه با CPU و GPU، FPGAها انرژی کم‌تری مصرف می‌کنند. این موضوع برای دستگاه‌های قابل حمل یا سیستم‌های باتری‌محور بسیار مهم است.

۱.۳. انعطاف‌پذیری

FPGAها برعکس ASIC قابل برنامه‌ریزی مجدد هستند. این یعنی شما می‌توانید الگوریتم‌های پردازش تصویر را به‌روزرسانی کنید بدون اینکه نیاز به تغییر سخت‌افزار داشته باشید.

۲. معایب استفاده از FPGA برای پردازش تصویر

با وجود مزایای زیاد، FPGAها معایبی هم دارند که باید در نظر گرفته شوند.

۲.۱. پیچیدگی طراحی

برنامه‌نویسی FPGAها نیاز به دانش تخصصی در زمینه سخت‌افزار و زبان‌هایی مانند VHDL یا Verilog دارد. این فرآیند می‌تواند زمان‌بر و چالش‌برانگیز باشد.

۲.۲. هزینه بالای توسعه

ابزارهای توسعه FPGA و خود تراشه‌ها معمولاً گران هستند. این موضوع می‌تواند برای پروژه‌های کوچک یا استارت‌آپ‌ها مقرون‌به‌صرفه نباشد.

۲.۳. محدودیت منابع

FPGAها دارای منابع محدودی مانند بلوک‌های منطقی و حافظه هستند. برای پروژه‌های بسیار پیچیده، ممکن است نیاز به FPGAهای بزرگ‌تر و گران‌تر باشد.

به همین خاطر برای پردازش تصویر با FPGA یا پردازش سیگنال با FPGA باید به محدودیت توجه کرد.

۳. ۱۰ پروژه مثال که انجام آن‌ها با FPGA مناسب است

در این بخش، ۱۰ پروژه مثال می‌زنیم که انجام آن‌ها با FPGA مناسب است.

۳.۱. سیستم‌های تشخیص چهره

FPGAها می‌توانند تصاویر را با سرعت بالا تحلیل کنند و چهره‌ها را در زمان واقعی تشخیص دهند.

۳.۲. ردیابی اشیا در ویدئو

در سیستم‌های نظارتی یا ربات‌های خودران، FPGAها می‌توانند با سرعت بالا، اشیا را در ویدئو ردیابی کنند.

۳.۳. پردازش تصاویر پزشکی

برای تحلیل تصاویر MRI یا CT اسکن، FPGAها می‌توانند الگوریتم‌های پیچیده را با سرعت بالا اجرا کنند.

۳.۴. فشرده‌سازی ویدئو

FPGAها برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های فشرده‌سازی مانند H.264 یا HEVC بسیار مناسب هستند.

۳.۵. بینایی ماشین در صنعت

در خطوط تولید، FPGAها می‌توانند برای بازرسی کیفیت محصولات استفاده شوند.

۳.۶. پردازش تصاویر ماهواره‌ای
یکی از بهترین انتخاب ها پردازش تصویر با FPGA یا پردازش سیگنال با FPGA در ماهواره است. در این مورد میتوانید به مقاله رادار سار مراجعه کنید.

FPGAها می‌توانند تصاویر ماهواره‌ای را با سرعت بالا و بدون تاخیر پردازش کنند.

۳.۷. سیستم‌های واقعیت مجازی (VR)

برای پردازش بلادرنگ تصاویر در VR، FPGAها گزینه مناسبی هستند.

۳.۸. تشخیص پلاک خودرو

در سیستم‌های کنترل ترافیک، FPGAها می‌توانند پلاک خودروها را تشخیص دهند.

۳.۹. پردازش تصاویر در دوربین‌های مداربسته

FPGAها می‌توانند تصاویر دوربین‌های مداربسته را در زمان واقعی تحلیل کنند. در این مورد میتوانید هوش مصنوعی تشخیص آتش را مشاهده کنید

۳.۱۰. سیستم‌های رمزنگاری تصویر

برای امنیت داده‌ها، FPGAها می‌توانند تصاویر و داده ها را رمزنگاری کنند.

 پروژه هایی که انجام آن‌ها با FPGA مناسب نیست

در این بخش، ۱۰ پروژه مثال می‌زنیم که انجام آن‌ها با FPGA مناسب نیست.

۴.۱. ویرایش تصاویر در نرم‌افزارهای گرافیکی

برای ویرایش تصاویر در نرم‌افزارهایی مانند فتوشاپ، CPU یا GPU گزینه بهتری است. هرچند میتوان برخی سیستم عامل ها را روی FPGA پیاده سازی کرد و با نرم افزارهای مختلف کار کرد.

بنابراین پردازش تصویر با FPGA یا پردازش سیگنال با FPGA در نرم افزارهای گرافیکی توصیه نمیشود.

۴.۲. توسعه اپلیکیشن‌های موبایل

پروژه‌های نرم‌افزارمحور مانند اپلیکیشن‌های موبایل بهتر است با CPU یا GPU انجام شوند.

۴.۳. سیستم‌های مدیریت پایگاه‌داده

FPGAها برای کاربردهای نرم‌افزاری مانند مدیریت پایگاه‌داده مناسب نیستند.

۴.۴. پروژه‌های با بودجه محدود

برای پروژه‌های کوچک یا آزمایشی، استفاده از میکروکنترلرها یا پردازنده‌های عمومی بهتر است تا FPGA.

۴.۵. الگوریتم‌های غیرموازی

اگر الگوریتم‌های پردازش تصویر به‌طور ذاتی موازی‌سازی‌پذیر نباشند، FPGAها گزینه مناسبی نیستند.

۴.۶. توسعه وب‌سایت‌ها

برای توسعه وب‌سایت‌ها، استفاده از CPU یا سرورهای ابری بهتر است. هرچند برای مواردی خاص FPGA توصیه میشود. استثناهایی مانند سرورهای پرسرعت خاص.

۴.۷. پروژه‌های تحقیقاتی ساده

برای پروژه‌های تحقیقاتی ساده، FPGAها ممکن است بیش‌ازحد پیچیده و گران باشند.

۴.۸. سیستم‌های پردازش ابری

برای پردازش ابری، استفاده از سرورهای قدرتمند بهتر است. البته هم اکنون سرورهای پردازشی قوی در دنیا وجود دارد که پایه آنها FPGA است.

۴.۹. پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین ساده

برای الگوریتم‌های ساده یادگیری ماشین، GPUها گزینه بهتری هستند. در این موارد نیز پردازش تصویر با FPGA یا پردازش سیگنال با FPGA پیشنهاد نمیشود.

۴.۱۰. سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌ها

FPGAها برای ذخیره‌سازی داده‌ها مناسب نیستند و بهتر است از هارددیسک‌ها یا SSDها استفاده شود. در کل FPGA یک حافظه سریع اما کم حجم است.

معرفی کاربردهای مختلف FPGA در صنایع مختلف

پردازش سیگنال با FPGA یا با DSP

انتخاب بین FPGA و DSP به عوامل مختلفی بستگی دارد که شامل موارد زیر است:

1. 1. نوع الگوریتم پردازش سیگنال

اگر الگوریتم شما نیاز به پردازش موازی یا سرعت بسیار بالا دارد (مانند پردازش تصاویر نظامی، رادار، یا شبکه‌های عصبی)، پردازش سیگنال با FPGA انتخاب بهتری است.

اگر الگوریتم شما ترتیبی است و نیاز به پردازش سریع ولی نه به صورت موازی دارد (مانند فیلترهای دیجیتال یا پردازش صوت)، DSP می‌تواند کارآمدتر باشد.

2. 2. حجم داده و سرعت پردازش

برای پردازش داده‌های حجیم و در زمان واقعی (Real-Time)، FPGA به دلیل قابلیت پردازش موازی، انتخاب بهتری است. و در این موارد پردازش سیگنال یا پردازش تصویر با FPGA توصیه میشود.

برای پردازش داده‌های کم‌حجم‌تر و پردازش غیر زمان واقعی، DSP کافی است.

3. 3. مصرف انرژی

اگر مصرف انرژی یک عامل مهم است (مانند دستگاه‌های قابل حمل)، DSP به دلیل مصرف انرژی کمتر، انتخاب مناسب‌تری است.

4. 4. هزینه و زمان توسعه

برای پروژه‌های کوچک یا با بودجه محدود، DSP به دلیل هزینه کمتر و سادگی طراحی، انتخاب بهتری است.

برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده که نیاز به انعطاف‌پذیری و سرعت بالا دارند، FPGA ارزش سرمایه‌گذاری را دارد.

5. 5. قابلیت توسعه و تغییرات

اگر پروژه شما نیاز به تغییرات مکرر یا توسعه‌های آینده دارد، FPGA به دلیل انعطاف‌پذیری بالا، انتخاب بهتری است.

جمع‌بندی و پیشنهاد نهایی

پردازش تصویر با FPGA | پردازش سیگنال با FPGA:

مزایا : سرعت بالا، پردازش موازی، انعطاف‌پذیری بالا.

معایب : هزینه بالا، مصرف انرژی بیشتر، پیچیدگی طراحی.

کاربردها : پردازش تصویر، شبکه‌های عصبی، رادار، سیستم‌های زمان واقعی.

DSP :

مزایا : هزینه کمتر، مصرف انرژی کمتر، طراحی ساده‌تر.

معایب : سرعت کمتر، پردازش ترتیبی، انعطاف‌پذیری کمتر.

کاربردها : پردازش صوت، فیلترهای دیجیتال، سیستم‌های مخابراتی.

پاسخ نهایی : انتخاب بین FPGA و DSP به نیازهای پروژه شما بستگی دارد. اگر نیاز به سرعت بالا و پردازش موازی دارید، FPGA انتخاب بهتری است. اما اگر به دنبال یک راه‌حل ساده‌تر، ارزان‌تر و کم‌مصرف هستید، DSP گزینه مناسب‌تری خواهد بود.

توجه : در برخی پروژه‌ها، ترکیبی از FPGA و DSP استفاده می‌شود تا از مزایای هر دو فناوری استفاده شود.

میتوانید با ادامه توضیحات پردازش تصویر با FPGA و پردازش سیگنال با FPGA با ما همراه باشید.

۵. نتیجه‌گیری

FPGAها ابزارهای قدرتمندی برای پردازش تصویر هستند، به‌ویژه در کاربردهای بلادرنگ و موازی‌سازی.

با این حال، انتخاب آنها باید با توجه به نیازهای پروژه، بودجه و زمان توسعه انجام شود. برای کاربردهایی که نیاز به سرعت بالا، توان مصرفی بهینه و انعطاف‌پذیری دارند، FPGAها گزینه ایده‌آلی هستند.

اما برای پروژه‌های نرم‌افزارمحور یا با محدودیت منابع، بهتر است از گزینه‌های دیگر مانند CPU یا GPU استفاده شود. و در این موارد پردازش تصویر با FPGA یا پردازش سیگنال با FPGA پیشنهاد نمیشود.

۱. آیا FPGAها برای پروژه‌های کوچک مناسب هستند؟
خیر، FPGAها معمولاً برای پروژه‌های کوچک یا با بودجه محدود مناسب نیستند.

۲. آیا FPGAها می‌توانند جایگزین GPU شوند؟
در برخی کاربردها مانند پردازش بلادرنگ تصویر، FPGAها می‌توانند جایگزین GPU شوند، اما برای کاربردهای عمومی، GPUها گزینه بهتری هستند.

۳. هزینه توسعه با FPGA چقدر است؟
هزینه توسعه با FPGA معمولاً بالا است، به‌ویژه برای پروژه‌های پیچیده. فقط قیمت یک برد ساده پردازشی FPGA از 1000 دلار شروع میشود.

۴. آیا FPGAها برای یادگیری ماشین مناسب هستند؟
برای الگوریتم‌های ساده یادگیری ماشین، FPGAها ممکن است بیش‌ازحد پیچیده باشند. لذا بیشتر برای پردازش سیگنال با fpga یا پردازش تصویر با fpga مورد استفاده قرار میگیرند. مگر آنکه سرعت پردازش مدنظر باشد.

۵. آیا FPGAها قابل برنامه‌ریزی مجدد هستند؟
بله، یکی از مزایای FPGAها این است که می‌توانند بارها برنامه‌ریزی مجدد شوند. البته اهمیت این موضوع به دلیل سخت افزار بودن FPGA است.

پیشنهاد : برد پردازش تصویر با پایتون

مطلب پیشنهادی: سفارش IP های خاص پردازش سیگنال و تصویر

اگر در زمینه کار با FPGA مبتدی هستید میتوانید از بردهای آموزشی شروع کنید و رفته رفته به مرحله پردازش سیگنال با FPGA یا پردازش تصویر با FPGA برسید:

بردهای آموزشی FPGA برای شروع کار با FPGA

تصاویر بردهای FPGA برای پردازش سیگنال و تصویر