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嵌入式系統的設計人員所面臨的最大挑戰之一，在於確定系統的硬體設計究竟須具備多少性能。用以確定真實效能需求的必要資訊不是付之闕如，就是難以獲得。即便系統設計人員對硬體性能需求做精確的估算，有時也會因意料之外的運算任務而預估失準。

因此，有些嵌入式系統開發人員認為，與其在設計初期對嵌入式系統的硬體性能需求進行分析，不如一開始就設計具備高度擴充性的系統，因為只要系統具有高度的可擴充性，就能夠適應不斷變動的效能需求。本文將以影像處理與視頻辨識這種對硬體效能要求嚴苛的應用來說明，設計人員如何利用現場可編程閘陣列(FPGA)內部建置的控制平面(Control Plane)與資料平面(Data Plane)處理架構來滿足系統對性能與可擴充性的要求。

對于視頻監控、生產線自動檢測與醫學成像等應用而言，視頻分析是頗受使用者歡迎的一項功能。然由于視頻系統已經普遍進入高畫質時代，為針對如此龐大的資料流量進行視頻分析，造成一般通用型處理器的挑戰。本文將介紹一種用FPGA實現視頻分析功能的替代性方案，可協助研發人員在低成本的前提下，實現這類頗受市場歡迎的功能。

控制/資料平面分工　嵌入式系統效能升級

在無法或者實際上不能用軟體完成所有處理工作的系統中，設計人員可以透過多種方式來獲得系統所需的額外效能。設計人員可以採用對稱或者非對稱處理配置的多處理器，利用額外的硬體實現輔助運算器，或者將資料處理任務拆分給一個或多個專用處理元件，例如把任務分拆，分別交給控制平面與資料平面處理。

在這種編程方式下，資料處理被分成兩個截然不同的面。控制平面代表著對效能影響不大的演算法元素，如管理性任務、用戶介面和作業系統功能。同時，資料平面代表著資料在系統中的移動，例如視頻串流、音訊串流及其處理。在資料平面上，設計人員採用如管線(Pipeline)的技術來增強資料傳輸能力。控制平面/資料平面處理的典型應用包括串流視頻、網路封包處理及高速訊號處理。

以高畫質(HD)視頻串流特有的模式識別問題為例，將串行資料即時處理的運算任務分拆給控制平面與資料平面進行處理，就是一種能有效解決問題的作法。假設有一個視頻系統，其視頻串行的解析度為720p，畫面更新頻率為60Hz，則其視頻串行的畫素率(Pixel Rate)為74.25MHz。對處理器而言，這可以換算成222.75MBit/s的處理速率要求。

高畫質視頻處理是一種可以把任務分割為控制平面和資料平面，并分別予以處理的常見實際應用要求。作為一種高度平行處理的元件，FPGA在本例中負責視頻處理，同時由FPGA內部的中等效能的處理器負責視頻處理管線。該處理器可專用於單個應用，也可以運行如Linux般的作業系統。最終形成的硬軟體混合建置方案可以把處理工作交付給能夠進行最佳處理的部分，實現低成本、高效能資料處理解決方案。圖1為典型的控制平面/資料平面系統。

假定采用運行在2.5GHz的雙核心雙指令執行處理器來處理該資料，最佳的指令率為每秒一百億條指令。這樣的處理器可針對所處理資料的每一位元組執行22.4條指令。對某些應用而言這已經足夠了，但事實上對復雜的視頻處理而言，22.4條指令所能處理的資料其實非常有限。若設計人員想執行內核卷積(Kernel Convo-lution)、噪音消除和其他過濾功能，處理器每秒須執行的指令數遠比上述數字來的多。因此，最理想的解決方案之一，便是在資料平面上創建平行或管線處理等單元。

圖1典型的控制平面/資料平面處理系統

FPGA內建處理器　降低控制平面實作成本

除了昂貴的特定應用積體電路(ASIC)，FPGA是效能最高、最具經濟效益的串行資料處理單元建置方法。FPGA因其靈活的架構而能讓設計人員可建置包含并行和管線單元的處理系統，以最佳化系統的效能和延遲。

雖然設計人員可利用FPGA的資料平面來滿足運算需求外，但仍設法控制該資料平面。以往，設計人員必須透過外部的獨立微處理器來進行控制。然而，隨著FPGA整合嵌入式處理器的情況越來越普及，設計人員所需的控制功能其實已不假外求。採用內部整合的處理器能夠帶來多項優勢，例如能夠大大減少處理器和資料平面單元之間的控制延遲時間，并減少電路板上布線與晶片接腳的需求量。

延遲時間減少，可以釋放出更多處理器週期，其對系統運算性能的提升是顯而易見的。這是許多設計人員喜歡採用內嵌式處理器的主因之一。另外，若設計人員使用外部處理器，因為外部處理器必須與資料平面保持通訊，而通訊所需的通道寬度可能是32位元或更高，因此設計人員必須用更多電路板布線與晶片接腳來進行定址和控制。額外增加的連線可能會導致設計人員必須使用高階的處理器，或是有更多輸入/輸出(I/O)的FPGA，從而導致系統成本增加。

採用PCI Express介面能大幅度減少接腳與連線數量的需求，但遺憾的是，即便PCI Express在個人電腦(PC)領域已相當普遍，但在嵌入式領域，這種介面的普及率仍然不高，且支援PCI Express的元件，其成本通常也遠高於不採用PCI Express的同類元件。

在FPGA內部建置控制平面處理器和資料平面可以減少元件數量、機板空間和功耗，最終形成一個低成本的解決方案。在FPGA內既可以硬體實作PowerPC等嵌入式硬核處理器，也可以軟式建置賽靈思(Xilinx)的MicroBlaze等軟核處理器。此外還可以根據應用要求配置以FPGA為基礎的處理器。以FPGA為基礎的系統能夠在處理器和FPGA邏輯之間提供移動決策和計算功能，從而達到系統級的優化。

設計工具/參考設計簡化系統建置

某些設計工具軟體可以簡化以FPGA為基礎的控制平面、資料平面系統建置工作。使用軟體內建的精靈工具或者透過調整現有參考設計來編譯系統是其中兩種常用方法。

透過引導精靈，設計人員可以迅速編譯微處理器系統。在許多先進的設計工具環境下，設計人員只要使用下拉清單或者確認方塊，就可以輕松配置特定的功能區塊、需要的處理器和周邊配置。設計人員也可以使用諸如MATLAB軟體這樣的工具來迅速編譯具有處理器介面的訊號處理管線，以實現控制功能。還有些設計工具甚至支援C-to-HDL功能，可構建數位訊號管線。控制平面/資料平面的連接也可以簡單地透過匹配匯流排介面來完成。圖2顯示的是啟動引導精靈的說明視窗和採用引導精靈構建的最終系統。

圖2引導精靈啟動螢幕截圖和已完成的系統

除了藉由設計工具輔助外，調整現有的參考設計也是設計人員常用的方法。FPGA參考設計不斷發展，已成為市場焦點。在本文案例研究中使用的參考設計具有完整的微處理器系統、記憶體、周邊和720p高畫質數位訊號處理管線。因此，該系統相當於一款完整的控制平面與資料平面解決方案。在該參考設計中，由處理器控制增益和管線中的有限脈衝響應(FIR)濾波器。使用C-to-FPGA工具創建目標探測和強調顯示模組，讓整個系統具備所需功能所花的設計時間甚至不到20個小時。

該處理器可以使用機板支援封包提供的補充驅動程式來控制資料管線。目前已有針對Linux的驅動程式，可以讓處理器直接控制資料處理管線。Linux運用包括從Linux應用中打開I/O元件，然后針對該元件進行讀出或者寫入。

尋找小丑魚　視頻識別系統輕松達成任務

目標檢測和識別廣泛應用於監控、醫學成像和工廠自動化等行業。圖像的解析度越高，目標識別的準確度越高。因此，對高畫質攝影機和相關的高畫質視頻串行處理功能的需求較為強勁。本案例(圖3)研究試圖解決以下問題：在720p高畫質視頻串行的條件下，能否檢測出畫面中的小丑魚，并為它打上聚光燈效果以實現強調顯示在720p高畫質視頻中的小丑魚(圖4)？

圖3小丑魚探測器控制平面/資料平面系統

圖4小丑魚探測器想做出的效果。

為了辨識出小丑魚，該設計需要16位元的色譜，以便識別小丑魚的條紋圖案。一旦識別，在螢幕上的小丑魚將被打上移動的聚光燈明顯強調。此外，聚光燈的大小經設計后可以隨匹配的相似性而調整。實際上，系統降低了除小丑魚周圍聚光燈外的其他區域圖像亮度。聚光燈的尺寸變化和形狀計算，以及為在每個畫素位置搜索小丑魚所進行的比較，將為系統帶來大量的運算能力，處理器若要執行這項功能，需要的時脈周期可達74.25MHz。顯然，這樣的處理要求大大超出一般嵌入式處理器的能力。

在這種情況下，最好的解決辦法是把串行資料處理轉移到輔助運算器上。在FPGA內部建置輔助運算器能夠以最低成本靈活構建能夠滿足效能要求的解決方案。因此，以FPGA為基礎的控制平面、資料平面架構就是最佳選擇。FPGA嵌入式處理可以透過匯流排介面控制負責接收視頻資料、探測小丑魚、強調顯示小丑魚并輸出供顯示之用的視頻資料的數位訊號處理管線。

因此，在本目標檢測和強調顯示案例中，研發人員選擇50MHz的MicroBlaze嵌入式處理器來管理和控制74.25MHz的資料處理管線，同時管理用戶介面。在免除了實際執行視頻處理的責任后，處理器可以處理許多其他的功能，比如託管乙太網路(Ethernet)資料通訊、管理圖形用戶介面(GUI)、對資料處理管線進行精細控制，如逐幀增益控制等。

Linux這類作業系統是提供多工功能、網路協定堆疊和用戶介面語言支援的理想選擇。圖3顯示所建置系統的方框圖。該解決方案可以在高資料處理頻寬需求和用軟體控制資料處理方式之間實現理想的平衡。

與FPGA製造商合作的Linux供應商已經開發完成了可讓處理器與FPGA溝通并對其進行控制的驅動程式。首先，設計必須針對該I/O元件配置Linux。配置步驟由兩個步驟組成。首先，把定制的驅動程式載入到Linux內核中：

隨后，將驅動程式註冊到特定的元件號碼(比如253)：

、

通訊是透過開啟該I/O元件、然后對該元件進行讀寫而完成的，示例編碼段落如下所示：

C-to-FPGA工具實現軟硬體協同設計

C-to-FPGA編譯器可以讓開發人員使用新的開發工具組和新技術解決軟體與硬體開發問題。開發人員可以先在軟體中進行演算法編碼。根據筆者的過去經驗，在軟體中開發演算法比在硬體中開發演算法的效率更高，因為C語言這類軟體語言能夠讓編碼人員在更高的層面上開發演算法，而這種層次是使用Verilog或VHDL這樣的硬體定義語言所無法達到的；其次，與同類的硬體開發工具相比，針對C語言的調整和測試工具運行速度更快、效率更高，通常也更易於使用。相當于硬件演算法，C語言演算法可以在目標處理器上全速運行，而硬件演算法須要先在類比程式上完成測試和調整；最后，C語言開發工具較同類硬件開發工具的成本要低得多。因此，工程人員一般傾向於在C語言或者類似的高階語言中開發演算法。

一旦使用C語言這樣的軟體語言完成對某個演算法的驗證，設計人員必須測量其效能，并確定該演算法是否能夠完全在嵌入式處理器或是硬件上運行、或者硬軟體混合協同處理建置方案是否為最佳選擇。在這種判斷過程中可以採用效能分析工具。如果編碼必須被轉到硬件上，則設計人員必須手工轉換演算法，或者使用C-to-FPGA工具。

C-to-FPGA工具可以讓開發人員迅速把演算法轉為HDL，對產生的硬件處理器進行最佳化，并在一些假設的場景下平衡效能和FPGA資源。該工具還能夠讓軟體工程師使用FPGA內部的高效能資料處理邏輯，從而變身為硬件工程師。

FPGA加持　視頻分析功能輕鬆實現

數位訊號處理器(DSP)系統的資料頻寬要求非常高，設計人員如果不採用昂貴的高性能通用處理器，往往無法滿足應用需求。在這種情況下，設計人員一般會把資料處理系統畫分為兩個處理功能：使用通用處理器進行控制處理，然后由FPGA來擔任硬件加速器，以進行資料處理。這種架構就是一個典型的控制平面和資料平面處理系統。

然而，在FPGA內建嵌入式處理器的情況越來越普遍后，設計人員其實已不太須要使用外部處理器，因為FPGA就已經可以同時實現控制平面和資料平面功能。一個FPGA可以包含一個或者多個像MicroBlaze這類軟核處理器，或像PowerPC這類硬核處理器。將它們整合到FPGA中，可以實現控制平面處理器和資料平面處理系統之間的低延遲、高頻寬通訊。

借助引導精靈和預先構建的參考設計，針對嵌入式和資料處理功能的系統編譯簡單明瞭。透過把在C語言中構建的演算法原型轉換到高效能硬件處理單元，C-to-FPGA工具有助于優化這一流程。最后，可以利用目前可用的Linux驅動程式輕松地完成處理器和FPGA訊號處理管線之間的通訊及控制編碼。

本案例研究是一個典型的應用示例，在這個例子中，透過低成本通用處理器處理高畫質視頻流是不可行的，但是可以透過FPGA內部的訊號處理管線輕松加以解決。處理器隨即被釋放出來用於提供用戶介面、網絡和系統管理功能，并同時監測和控制信號處理管線。