Persian
فشرده‌سازی تصویر با شتاب FPGA برای ماژول‌های محدود به پهنای باند: افزایش کارایی در 2024
ساخته شده در 08.06
در دنیای امروز که مبتنی بر داده است، ماژول‌های محدود به پهنای باند—از حسگرهای IoT و صنعتیدوربین‌هابه دستگاه‌های تصویربرداری پزشکی—چالش مهمی را تجربه می‌کنند: انتقال تصاویر با وضوح بالا بدون بارگذاری بیش از حد شبکه‌های محدود. فشرده‌سازی مبتنی بر نرم‌افزار سنتی اغلب در تعادل سرعت، کیفیت و کارایی ناکام می‌ماند و سیستم‌ها را دچار تأخیر یا به خطر انداختن یکپارچگی داده‌ها می‌کند. اینجاست که فشرده‌سازی تصویر شتاب‌دهی شده با FPGA وارد عمل می‌شود: یک راه‌حل مبتنی بر سخت‌افزار که به استاندارد طلایی برای برنامه‌های محدود به پهنای باند تبدیل می‌شود.
چرا ماژول‌های محدود به پهنای باند با داده‌های تصویری مشکل دارند
ماژول‌های محدود به پهنای باند در محیط‌هایی کار می‌کنند که انتقال داده‌ها به دلیل عواملی مانند محدودیت‌های قدرت، تأخیر شبکه یا محدودیت‌های زیرساخت محدود شده است. مثال‌ها شامل:
• په محدود راډیو لینک ظرفیت سره ډرونونه او UAVs
• دوربین‌های نظارتی هوشمند در مکان‌های دورافتاده
• دستگاه‌های پزشکی قابل حمل که به شبکه‌های با پهنای باند پایین وابسته‌اند
• حسگرهای IoT صنعتی در محیط‌های کارخانه
تصاویر با وضوح بالا، در حالی که برای تحلیل ضروری هستند، پهنای باند زیادی را مصرف می‌کنند. یک تصویر 4K بدون فشرده‌سازی می‌تواند بیش از 1GB باشد و این امر انتقال در زمان واقعی از طریق شبکه‌های 5G، Wi-Fi یا سلولی را تقریباً غیرممکن می‌سازد. این منجر به:
• تأخیر در تصمیم‌گیری‌های حیاتی (به عنوان مثال، سیستم‌های خودروهای خودران)
• از دست دادن بسته و فساد داده
• افزایش مصرف انرژی ناشی از انتقال مجدد
• عملکرد ناموفق سیستم در برنامه‌های حساس به زمان
چگونه FPGAها چالش‌های پهنای باند را در فشرده‌سازی تصویر حل می‌کنند
میدان‌های برنامه‌ریزی‌شده دروازه (FPGAs) تراشه‌های سخت‌افزاری قابل تنظیم هستند که قدرت پردازش موازی ASICها را با انعطاف‌پذیری نرم‌افزار ترکیب می‌کنند. بر خلاف CPUها یا GPUها، FPGAs برای اجرای الگوریتم‌های فشرده‌سازی تصویر در سطح سخت‌افزار سفارشی‌سازی شده‌اند—که آن‌ها را برای ماژول‌های محدود به پهنای باند ایده‌آل می‌سازد.
مزایای کلیدی فشرده‌سازی تصویر با شتاب‌دهنده FPGA:
1. پردازش سریع‌تر، تأخیر کمتر
فشرده‌سازی تصویر به وظایف تکراری وابسته است: تبدیل‌های کسینوس گسسته (DCT)، کمی‌سازی و کدگذاری آنتروپی. FPGAها این وظایف را موازی‌سازی می‌کنند و چندین بلوک تصویر را به‌طور همزمان پردازش می‌کنند. این امر تأخیر را از میلی‌ثانیه‌ها (با CPUها) به میکروثانیه‌ها کاهش می‌دهد—که برای سیستم‌های زمان واقعی مانند دوربین‌های خودروهای خودران یا پخش زنده پزشکی حیاتی است.
2. کاهش مصرف انرژی
FPGAها 30-50% کمتر از GPUها یا CPUهای با عملکرد بالا انرژی مصرف می‌کنند در حالی که توان عملیاتی بالاتری را ارائه می‌دهند. برای دستگاه‌های باتری‌دار (مانند دوربین‌های ردیابی حیات وحش، دستگاه‌های اولتراسوند قابل حمل)، این عمر عملیاتی را به ساعت‌ها یا حتی روزها افزایش می‌دهد.
3. نسبت‌های فشرده‌سازی قابل تنظیم
هر ماژول محدود به پهنای باند نیازهای منحصر به فردی دارد: برخی به تأخیر فوق‌العاده کم نیاز دارند، در حالی که برخی دیگر حداکثر فشرده‌سازی را در اولویت قرار می‌دهند. FPGAها قابل برنامه‌ریزی مجدد هستند تا برای نسبت‌های خاص بهینه‌سازی شوند—به عنوان مثال، فشرده‌سازی ۲۰:۱ برای لینک‌های پایین‌آمده ماهواره‌ای یا ۵:۱ برای حفظ جزئیات دقیق در تشخیص نقص‌های صنعتی.
4. یکپارچگی لبه بدون درز
FPGAها با حسگرها، ADCها و رابط‌های شبکه ادغام می‌شوند تا خطوط لوله انتها به انتها ایجاد کنند. با فشرده‌سازی تصاویر در منبع (قبل از ورود به شبکه)، بار پهنای باند را از ابتدا کاهش می‌دهند—دیگر منابع را برای انتقال داده‌های غیرضروری هدر نمی‌دهند.
موارد استفاده برتر: فشرده‌سازی FPGA در ماژول‌های محدود شده با پهنای باند
FPGAها در حال حاضر در حال تحول صنایع وابسته به سیستم‌های محدود به پهنای باند هستند:
• اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT): دوربین‌های کارخانه روزانه ترابایت‌ها داده تولید می‌کنند. FPGAها تصاویر را به‌صورت بلادرنگ فشرده می‌کنند و تنها فریم‌های حیاتی (مانند ناهنجاری‌های تجهیزات) را به ابر ارسال می‌کنند—استفاده از پهنای باند را بیش از 70% کاهش می‌دهند.
• پزشکی از راه دور: دستگاه‌های MRI/اولتراسوند قابل حمل نیاز به انتقال اسکن‌های با وضوح بالا به رادیولوژیست‌های دور دارند. FPGAها تصاویر را فشرده می‌کنند در حالی که جزئیات تشخیصی را حفظ می‌کنند و انتقال قابل اعتمادی را از طریق شبکه‌های 4G/5G روستایی امکان‌پذیر می‌سازند.
• نظارت هوایی: پهپادها ویدیوهای 4K را برای استفاده در پاسخ به بلایای طبیعی ضبط می‌کنند و از FPGAها برای فشرده‌سازی جریان‌ها درون‌برد استفاده می‌کنند، که تحویل آنی را از طریق لینک‌های رادیویی محدود بدون افت فریم تضمین می‌کند.
• سیستم‌های خودرویی: خودروهای خودران از FPGAها برای فشرده‌سازی تصاویر دوربین استفاده می‌کنند و تأخیر بین ثبت تصویر و تصمیم‌گیری را کاهش می‌دهند - یک مزیت نجات‌دهنده برای جلوگیری از تصادف.
بهترین الگوریتم‌های فشرده‌سازی تصویر برای پیاده‌سازی FPGA
همه الگوریتم‌ها به یک اندازه با FPGAها کار نمی‌کنند. بهترین گزینه‌ها تعادل بین کارایی سخت‌افزار و عملکرد فشرده‌سازی را برقرار می‌کنند:
الگوریتم | موارد استفاده | مزیت FPGA | صرفه‌جویی در پهنای باند |
JPEG/JPEG-LS | کم‌پیچیدگی، زمان واقعی | کدگذاری سریع DCT و هافمن | تا ۱۰:۱ |
HEVC (H.265) | ویدئو با وضوح بالا (4K/8K) | مدیریت جبران حرکت پیشرفته از طریق ALUهای اختصاصی | تا ۲۰:۱ |
کدک‌های سبک سفارشی | تصویربرداری حرارتی/ماهواره‌ای | بهینه‌سازی شده برای الگوهای داده خاص | تا ۵۰:۱ |
آینده فشرده‌سازی FPGA: AI + شتاب‌دهی سخت‌افزاری
با توجه به اینکه فشرده‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی (به عنوان مثال، روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی مانند BPG گوگل) در حال گسترش است، FPGAها به عنوان پلتفرم ایده‌آل برای اجرای این الگوریتم‌های نسل بعدی ظاهر می‌شوند. FPGAها می‌توانند هم استنتاج ML و هم فشرده‌سازی را تسریع کنند و فشرده‌سازی "هوشمند" را امکان‌پذیر می‌سازند که مناطق بحرانی تصویر (به عنوان مثال، یک عابر پیاده در یک فریم نظارتی) را در اولویت قرار می‌دهد در حالی که مناطق غیرضروری (به عنوان مثال، آسمان خالی) را به طور بیشتری فشرده می‌کند.
این ادغام سخت‌افزار FPGA و هوش مصنوعی امکانات جدیدی را برای ماژول‌های محدود به پهنای باند باز خواهد کرد - از ابزارهای پزشکی از راه دور هوشمندتر تا حسگرهای شهر هوشمند کارآمدتر.
آماده‌اید تا سیستم محدود شده به پهنای باند خود را بهینه‌سازی کنید؟
فشرده‌سازی تصویر با شتاب‌دهنده FPGA تنها یک به‌روزرسانی نیست—این یک ضرورت برای ماژول‌های محدود در باند پهن است. با ارائه تأخیر کم، کارایی بالا و عملکرد قابل تنظیم، FPGAها معضلاتی را که راه‌حل‌های مبتنی بر نرم‌افزار با آن مواجه هستند، حل می‌کنند.
چه شما در حال طراحی یک حسگر با باتری هستید یا یک دوربین صنعتی با سرعت بالا، FPGAها به شما این امکان را می‌دهند که داده‌های بیشتری را با پهنای باند کمتری منتقل کنید—بدون اینکه کیفیت را فدای آن کنید. با افزایش وضوح تصاویر و پذیرش دستگاه‌های لبه، شتاب‌دهی FPGA به استانداردی برای کارایی پهنای باند تبدیل خواهد شد.
تماس
اطلاعات خود را وارد کنید و ما با شما تماس خواهیم گرفت.
WhatsApp
WeChat