向量增强的RISC-V芯片可以为卫星提供机载的AI能力
本文译自：Gareth Halfacree的Deep neural networks... IN SPAAACE: Vector-enhanced RISC-V chips could give satellites onboard AI仅作学习用途，侵删，转载说明出处！原文链接：Deep neural networks... IN SPAAACE: Vector-enhanced RISC-V chips could give satellites onboard AIhttps封面链接：8FCC7AF7F3A5466708A3BF03490_752507BA_120814.jpg (2000×666) (xidian.edu.cn)能力一般，水平有限，大家凑合着看~~分割线以下为正文！！！按语：上个月在上海科技大学举行的RISC-V中国峰会上，来自中科院上海微系统与信息技术研究所的郑云龙做了名为《宇航级高可靠嵌入式RISC-V处理器的研究与进展》的汇报，汇报中表示国内可能明年就会有该所研发的RISC-V处理器上天。尽管大概率该款处理器不会有向量扩展，但我认为这仍是我国航天事业以及RISC-V生态发展的重要一步。正文：来自代尔夫特理工大学（Delft University of Technology）和欧空局（European Space Agency，ESA)的研究员写了一篇论文详述了一款处理器的设计，他们希望该处理器能够在太空中运行深度神经网络。该处理器基于开源免费的RISC-V架构，以及RISC-V的向量扩展。航天工业面对的硬件方面的主要问题之一是：无法直接复用地面应用所使用的硬件平台。该研究员解释说：这是由于卫星数据系统独特的限制，尤其是在电离辐射的鲁棒性方面。该团队引用了一篇2019年的论文来举例说明。论文中，将一款现有的常用于加速深度学习工作负载的AMD GPU放置在质子流路径上来模拟暴露在太空中时的辐射，结果每43秒就会出错一次。再加上高性能处理器通常功耗很高，在太空中跑神经网络的梦想看来真就仅仅是一个梦想了。这是多么遗憾，因为太空中使用高性能的处理器会有很多的好处。研究员称：”就卫星性能方面来看，有时卫星机载的数据处理相较地面的数据处理会更有优势。“例如，数据压缩已经部署到了许多的任务中，因为可以缓解向地传输（downlink）的瓶颈（压力）。向地传输的效率甚至可以更进一步：删除无用数据，而不是发回地面。例如，在地球资源卫星（Landsat）的数据集中，存档的场景中云量（cloud cover）平均为34%，而其38%的场景中云量是低于10%的。因此，仅选择云量低于10%的图像可以减少平均2.63（100/38≈2.63）倍的数据。将数据删除技术与2：1压缩技术相结合，那么发送的有用数据量相比没有机载数据处理的系统而言，增加了5.26倍。要实现这一目标，需要新的处理器，并且其能以典型GPU一小部分的功耗来提供所需的性能。同时还能抗住太空中的艰难条件。也就是这时，该团队称RISC-V可以胜任。该团队在论文中提出，利用数据级并行（DLP）可以显著提高处理器性能，以在深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）方面达到与地面高性能处理器相同数量级的性能。“为此，我们对机载决策（on-board decision making，OBDM）所需的RISC-V处理器进行了更详细的研究。专注于一款专用于航空应用的RISC-V向量处理器的初步设计。”该初步设计旨在作为后续工作的基础。（后续工作——用VHDL实现基于由Cobham Gaisler开发的NOEL-V平台的航空应用RISC-V向量处理器）。该篇论文不是Cobham Gaisler第一次尝试将基于免费开源指令集的处理器到到太空中。在1997年，欧空局就开始使用欧洲航天研究与技术中心(ESTEC)开发的一款被称为LEON的32位SPARC-V8核心，1999年，在Jiri Gaisler（即Cobham Gaisler中的Gaisler）的对等许可下发布了其底层的VHDL代码。如今Cobham Gaisler发布了一系列基于SPARC后续版本的LEON核心的抗辐射、space-ready部件。并随着2019年发布的同样开放的NOEL核心，将该系列也扩展到了RISC-V。然而RISC-V本身并不能提供在太空中进行DNN操作所需的性能，为此需要向量扩展，幸运的是RISC-V以RISC-V向量扩展（RVVE）的形式实现了这一点。“尽管RVVE仍在标准化的过程中”，该研究员指出，”但它仍旧在先进应用中起到重要作用，文献中已经描述了几个实现RVVE的开发（项目）。然而，实际上实现一个space-ready的带有RVVE的处理器，将意味着进入轨道的技术的一个重大改变。该团队表示：向量处理器相对较大的尺寸和对性能的需求，需要来验证出一种工艺节点大约在28nm的抗辐射ASCI（Application Specific Integrated Circuit）技术。但是航空系统中最先进的处理器一般仍都基于抗辐射加固设计（Radiation Hardened By Design，RHBD）的65nm技术。”RISC-V开放性和创新性使它成为了科学应用的优秀备选项。“FOSSi基金会及RISC-V负责人Stefan Wallentowitz告诉The Register（原文媒体），“航空应用是由不同于其他应用的约束来驱动的，可共享的，开源的RISC-V实现将有利于这种工作。”研究员及Cobham Gaisler在我们问到何时才能在轨道上看到第一个RISC-V部件时保持沉默，该论文可以Journal of Aerospace Information Systems. ®中获取。
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