作者:切坦科纳
Xilinx 全可编程SoC 和7 系列FPGA 不仅为当今的工业物联网(IIoT) 平台提供最广泛的功能,而且还为未来的增长提供最大的灵活性。在工业系统的整个生命周期内实现最高的投资回报和最低的总拥有成本。
概要
本白皮书以工业通信、网络安全和边缘计算(从简单的数据优化到机器学习)为例,重点介绍Xilinx Zynq-7000 SoC 和Zynq UltraScale+ MPSoC 对于工业物联网嵌入式系统的适用性和优势。这些器件将ARM 应用处理器与FPGA 逻辑(可编程硬件)、外设和其他嵌入式模块相结合,使用户能够在系统的软件智能和硬件优化之间实现理想的平衡。
本白皮书将探讨工业设备的生命周期以及如何结合软件和可编程硬件在短期内从根本上改善系统的功能,以及如何在快速变化的工业物联网市场趋势中延长系统的使用寿命。本白皮书还介绍了有助于在软件和可编程硬件之间分配功能的软件工具,同时描述了不选择全可编程解决方案的业务风险和成本。
IT-OT 融合方法
工业物联网(IIoT) 是指紧密耦合系统的多维链,涉及边缘设备、云应用、传感器、算法、安全性、机密性、广泛的协议库、人机界面(HMI) 和其他必须互操作的元素。有些人将IIoT 愿景描述为运营技术(OT) 和信息技术(IT) 的融合,但目标实际上要更深层次。 OT 应用程序的时间敏感性和IT 应用程序的数据密集型特性要求所有这些元素结合在一起才能按计划、可靠地执行关键任务。但这与另一个关键要求存在冲突:生命周期。生命周期确保系统供应商及其客户对这些IIoT 系统的投资回报。工业物联网系统的分析、机器学习、网络安全等一系列基础底层技术正在取得重大进展。然而,当在延长的生命周期内进行修改或升级时,这种紧密的集成要求会对这些系统的严格及时性产生不必要的连锁反应。
应对这一挑战的最常见方法是寻找可用作IIoT 边缘系统核心的嵌入式电子元件——,该元件具有最佳的可用规格,并且可以轻松处理意外情况。边缘系统是指位于网络边缘、最接近物理工厂和其他工业环境(例如运动控制器、保护继电器、可编程逻辑控制器和其他类似系统)的决定性嵌入式通信和实时控制引擎。千兆赫时钟速度、增加的内存容量、更多的输入/输出端口以及最新的加密引擎有望为未知的未来需求提供解决方案。但在处理工业设备的时间尺度时,其关键子系统的运行时间尺度为数百毫秒(或更短),并且需要在工厂和远程位置运行数十年,仅依靠先进的多核嵌入式处理设备的扩展IIoT领域充其量只能被认为是一种想象。在最坏的情况下,这是一种短视的方法,会导致一系列困难且成本高昂的营销和工程权衡,其主要目的是管理性能瓶颈引起的功能时序问题。考虑到所涉及的时间尺度,工业物联网边缘迫切需要更大的扩展自由度。通过使用可编程硬件来增强在嵌入式处理器内核上运行的软件,可以释放这种扩展自由。这种更加一致的方法可以轻松管理确定性、延迟和性能,消除IT 和OT 域之间以及OT 域内子系统内的干扰。
图1:典型IIoT 系统的时间尺度、属性和生命周期
通过并行方法,提供硬件虚拟化等功能的处理器可以产生可持续的价值,这不仅允许架构师集成新的客户操作系统,而且还提供所需的自动化和隔离级别。它还提供始终有用的功能,例如面向未来的功能,如内存保护(奇偶校验,或最好的纠错码[ECC])。
使用专用硬件来增强静态处理器架构,允许分工并允许每个硬件履行其职责,这对于嵌入式电子行业来说绝不是一个新范例。另请注意,任务和分工会随着时间的推移自动调整。例如,最新的预测维护算法比以前的算法需要更多的传感器输入。让硬件处理增量计算可以维持整体负载,最重要的是维持处理子系统的循环时间。这种灵活性为购买和安装系统的客户以及在未来几十年从设备中获得多种增值软件服务收入流的系统提供商带来了显着的好处。
本白皮书重点关注构成工业物联网基础的三个关键应用领域(即连接、网络安全和边缘计算),同时选择可以随着时间的推移不断发展以适应市场趋势影响的工业物联网边缘平台。拥有一个高度灵活、可扩展且能够同时处理OT 和IT 技术的IIoT 平台极其重要。全可编程SoC(全可编程片上系统)是同时具有软件可编程和硬件可编程功能的理想解决方案。本白皮书还涵盖了与All Programmable SoC 相关的两个技术主题:软件定义硬件以及All Programmable SoC 与分离嵌入式处理器的辅助FPGA。 Xilinx 提供Zynq-7000 SoC 和Zynq UltraScale+ MPSoC 系列,旨在处理IT 和OT 任务。参见图2。
图2:Zynq UltraScale+ 框图
连接:从现有标准到未来协议
IIoT 时代的连接正在朝着简化的方向发展,但这种转变带来了新的复杂性。 OPC 基金会的开放平台通信统一架构(OPC-UA) 和实时系统数据分发服务(DDS) 等边缘和系统级协议正在各自的应用领域获得发展势头。这两者都可以从时间敏感网络(TSN)的兴起中受益匪浅。这是一种确定性以太网传输,能够管理混合关键性流。 TSN 可以在整个边缘网络和大多数IIoT 网络中有效实现统一网络协议的愿景,因为它可以支持各种级别的调度流量以及尽力而为的流量。 TSN 是一个不断发展的标准,在标准的各个方面和最终市场特定条件得到解决之前,宣传专用芯片组(例如ASIC 或ASSP)的标准合规性是有风险的。同样,尝试向通过纯软件方法管理实时数据的现有控制器添加TSN 支持至少会导致不可预测的时序行为。这可能会导致中断响应降低、内存访问时间延迟等。最终,这不是一个合理的解决方案,因为TSN 需要一种当前处理器尚不具备的时间感知能力。但即使TSN 没有集成到同一设备中(以管理控制功能,例如端点),如果将外部TSN 交换机集成到系统中,则连接到多个端点的交换机很可能能够向非-支持TSN 的控制器。向后兼容性支持。目标是将TSN 集成到端点中,以实现调度流量与尽力而为流量的并行化,同时最大限度地减少对控制功能时序的影响。参见图3。
图3:TSN拓扑和优势
将All Programmable TSN 实现集成到控制器中,可以在硬件中实现带宽密集型和时间关键型功能,从而最大限度地减少变化的影响,而不会显着影响软件时序。设计人员可以使用Xilinx 内部开发的完全符合标准的TSN 优化实现来实现纯端点或桥接端点。无论是将采用All Programmable SoC 设计的控制器从标准以太网升级到TSN,还是使用不断发展的TSN 标准设计新控制器,Xilinx 的All Programmable 方法不仅允许设计人员进行更改,尽量避免影响关键时序,同时仍能满足未来需求(相对于ASIC 和ASSP)。
还值得考虑另一种但同样常见的用例。由于工业物联网并不是一个全新的行业,它仍然需要支持该行业之前和当前分散状态下使用的大量遗留工业协议。大多数较新的SoC 甚至不提供对这些协议的相当大一部分的支持。因此,网络接口的数量可能会超出大多数固定SoC 的I/O 能力。相比之下,使用Xilinx All Programmable SoC 创建的系统可以满足定制客户需求,例如支持传统协议及其相关的I/O 连接。无论协议需要250s 还是64s 循环时间,这些工业通信控制器都经过完全封装和硬件卸载,以避免额外组件的成本以及软件方法可能导致的对主流软件和固件的干扰。副作用。
无论是使用TSN、传统工业协议,还是最常见的新旧协议的混合,Xilinx 都能提供具有设计确定性的任何连接。
网络安全:硬化的和适应未来威胁的能力
工业物联网思想领袖对网络安全这个广泛的话题采取“纵深防御”的方法。深度防御是一种多层形式的安全性,从供应商的供应链开始,一直到最终用户的企业和云应用程序软件,甚至扩展到软件可能连接的事物。本节介绍部署在IIoT 边缘的嵌入式电子设备的信任链。随着网络跨越模拟数字边界,数据在进入数字域时必须受到保护。深度防御安全需要强大的硬件信任根,通过硬件、操作系统和软件隔离以及安全通信来实现安全性和可衡量的启动操作以及运行时安全性。通过受信任的远程认证服务器、认证中心等独立验证证书的操作应该通过这条链来部署。
随着网络安全攻击频率的预期增加,安全性绝不是静态的,而是不断发展的。例如,自1995 年以来,传输层安全(TLS) 安全消息传递协议已进行了五次重大修订,并且还会有更多改进。工业物联网系统供应商及其客户需要了解如何减轻长期安全风险,同时最大限度地延长高成本资产的使用寿命和利用率。支持TLS 等协议的加密算法通常在硬件中实现,但随着IT-OT 融合的发展,这些IT 方面的变化可能会对时间关键的OT 性能产生不利影响。为了减轻这种影响,现在可以使用虚拟机管理程序和其他隔离方法等软件架构工具。产品在现场部署多年后,还可以将这些软件概念与使用可编程硬件卸载和支持新的、当前未定义的加密功能的能力相结合。这种方法提供了更强大的风险规避计划,可以避免代价高昂的召回、补丁和可能的立法威胁。
软件定义的硬件
正如“网络安全:针对未来威胁的强化和弹性”一节中提到的,硬件卸载不仅仅受到All Programmable SoC 可编程硬件的支持。实现整个愿景需要能够优化该技术的软件自动化功能。 SDSoC 开发环境等工具使用户能够使用C/C++/OpenCL 和越来越多的其他语言进行编写,将全部或部分功能划分为可编程硬件或软件。 SDSoC 开发环境还生成处理器和可编程硬件之间的数据移动引擎和基础设施。 2015 年,SDSoC 工具与高级加密标准(AES)-256 算法相结合,将部分算法转移到可编程硬件时,性能提高了高达4 倍。 Xcell Software Journal 中的“使用SDSoC 加速AES 加密”文章。
该基准测试的重点是探索软件智能和可编程硬件优化的最佳平衡。但该工具还可以将此功能完全卸载到可编程硬件。同样,与纯软件实现相比,使用硬件加速引擎,电机控制环路收敛时间可以将性能提高30-40 倍。参见图4。
图4:SDSoC设计环境设计流程
边缘计算:可扩展、低成本与实时
与通信和安全一样,边缘计算正在向多个方向发展。云的计算能力运行在以前无法访问的系统释放的数据流上,为用户提供以前不可能或无法理解的可操作的见解。这建立了一组可用作新基线的期望或赌注。正如依赖GPS 进行实时导航系统将使大多数高速公路地图变得过时一样,工业设备的买家和用户对其IIoT 系统的反馈也有不同的期望。当前的趋势是将这些见解的生成从云端推向边缘,这主要受三个主要因素的推动:
?在从边缘到云端的往返过程中尽快应用见解
?(在许多情况下)将大量数据发送到云端的成本
?将数据发送到云端的安全性、可靠性和隐私问题
有些行业趋势不应该被如此绝对地看待。即使只是在本地对数据进行预处理,然后将优化后的混淆数据发送到云端,也可以为解决其中一些安全和隐私问题带来巨大的好处。最简单的示例是将低通或平均滤波器应用于来自负责控制机器的控制器的时间序列数据。其结果是减少了发送到云端的数据点数量并抑制了异常值。通过可编程硬件,您可以结合这些优化功能
应用于从机器流出的数据。与使用复杂的内存事务相比,可以实现最高效的数据处理。这是因为内存事务会影响基于数据的任何可能决策的响应时间。该示例可以表示为来自单个传感器的单个数据流,但实际上许多工业系统由数百甚至数千个并行数据流组成。连接数量放大了问题,也放大了可编程硬件通过各种传感器融合技术和片上分析提供的解决方案的价值。
在此描述的示例中,控制器中嵌入了智能功能,可以在本地调整时间敏感的反馈项目,从而以压缩格式将时间要求较低的数据推送到云端。这是边缘和云如何互补的最好例子。对嵌入式智能和边缘云协作的描述也可以应用于边缘机器学习,这是工业物联网世界中日益重要的主题。机器学习——包括基于神经网络的机器学习推理和部署,以及回归和其他经典方法,非常适合基于可编程硬件构建的节能、可定制和大规模并行计算架构。因此,基于可编程硬件的加速卡在云端被广泛使用。同样的All Programmable 技术可在边缘使用,为多传感器机器学习应用提供最低的延迟、功耗和成本。由于All Programmable 技术有效支持IT-OT 融合的所有基本方面,同时在新兴领域提供一流的功能,因此单个设备可以覆盖最广泛的IIoT 应用。例如,将电机控制、机器视觉、网络通信、功能安全和网络安全等应用与边缘分析和机器学习相结合,是工业物联网中全可编程技术的预期用例。通过使用带有支持库的SDSoC 开发环境等工具,用户只需使用最小All Programmable 器件的一部分资源即可在器件中实现大量算法。参见图5。
图5:Zynq-7000 和Zynq UltraScale+ SoC 的机器学习推理流程
传统处理器的辅助 FPGA
为了实现广泛的IT-OT 功能,All Programmable SoC 是IIoT 边缘平台的首选。这些器件提供了前面描述的集成优势,同时降低了功耗和成本。在已经存在先前架构的现实环境中,例如专门用于遗留嵌入式处理器的遗留代码,还有另一种选择。在这种情况下,使用称为FPGA 的纯可编程硬件设备仍然可以实现上述一些优点。 FPGA 作为辅助设备运行,可轻松与主机嵌入式处理器连接。这些FPGA 充当主嵌入式处理器的协处理器,为实现紧凑型微处理器或微处理器(例如Xilinx MicroBlaze)提供了选择。这些软处理器(用可编程硬件构建)支持各种操作系统和实时操作系统。使用这些选项,即使在遗留系统环境中也可以卸载不断发展的或时间关键的功能。 Xilinx All Programmable FPGA 和SoC 产品组合不仅可以实现在更宽温度范围内运行的长寿命、高可用性芯片,而且还可以在运行时对全部或部分器件进行重新配置。这样。同时,提供多种具有共享封装兼容性的FPGA选项,以方便平台化措施。与所有可编程SoC 相比,两芯片方法缺乏处理器和FPGA 之间的高带宽。单芯片SoC 内的高带宽和连接数量促进了硬件和软件之间的动态分工(前一示例的先决条件),这是两芯片解决方案无法比拟的。即使有这些限制,可编程硬件的价值仍然足够大,以至于越来越多的嵌入式处理器在其数据集中推广专用FPGA 接口(通常按照PCIe、SPI、QSPI 等标准构建)。
新工业时代针对寿命的软硬件可编程性
电气化工业控制系统已经存在一百多年了。正如一些人将工业物联网称为第四次工业革命一样,不仅可用的技术和所需的任务发生了变化,而且整个行业的发展速度也更快。如今,随着IT-OT 任务随着时间的推移不断深化和扩展,作为IIoT 边缘平台构建模块的新技术应运而生,能够从根本上很好地处理这些任务。与过去两到三十年使用的传统嵌入式架构构建模块相比,Zynq-7000 和Zynq UltraScale+ 器件等All Programmable SoC 利用软件和硬件可编程性来保持资产的长期有用性。为每个端点产品使用不同的嵌入式处理器,无论它们是否连接到相同的云基础设施,都是一种失败的方法,因为IIoT 系统开发成本的大约75% 与云相关。与嵌入式软件开发密切相关。对于系统供应商来说,最重要的是通过软件服务为他们投入的研发时间和资金创造价值,而不是重新开发通信接口、安全基础设施、控制环时序、数据分析算法等。FPGA 方法提供了许多对于必须使用传统处理器的供应商来说,这些优势是显而易见的。全可编程SoC 方法有助于最大限度地提高可用选项,是提高工业系统供应商及其客户投资回报率的关键。
结论
总之,本白皮书重点介绍了Xilinx All Programmable SoC 和FPGA 如何通过以下方式最大限度地提高系统供应商及其客户的投资回报(ROI):
?Xilinx All Programmable SoC 和FPGA 的长期可用性与其固有的软件和硬件可编程性相结合,可实现现场更新并避免无法遵守新的IIoT 标准和趋势的风险。
? 通过多个Xilinx 器件系列为系统提供商平台提供可扩展性,通过全面的产品组合降低总拥有成本
?将IT 和OT 领域的多种IIoT 功能集成到单个高度灵活、低延迟、节能的设备中