光子
GPU加速数字信号处理框架& Microservice架构主教法冠公司的研究人员已经开发manbetx客户端首页出一种新的软件平台处理极端的宽带频谱应用程序:横切的光子GPU-accelerated计算数字信号处理(DSP)的Python开发平台,Java和C / c++ microservices。光子提供高性能的共享内存访问实时射频样本数据的情况下射频数据处理约束和支离破碎的典型CPU限制和CPU-GPU内存传输延迟。CPU容量限制利用先进的应用程序中,光子将图形处理单元(GPU)技术,利用已建立的投资软件定义无线电,高性能计算(HPC)、人工智能(AI)和机器学习(ML),为高效数字信号处理应用程序的快速开发。
看看我们的谈话在光子NVIDIA GPU技术会议的21 - 32022加速极限宽带频谱处理会话。
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好处
随需应变的数据访问宽带I / Q样本
高速和并行访问使并行DSP应用程序处理大量MHz(100年代到1000年代)的数据没有重复,通过零拷贝共享内存数据平面。
通过使用GPU技术增强的能力
包括宽带渠道化和检测、实时multi-mega点DFT处理和AI / ML-enabled调查和检测处理。
已有和新兴的平台之间的桥梁
光子两遗产利用强大的性能和基于gpu平台释放CPU资源为其他平台功能,并提供与现有CPU-based DSP集成框架(例如GNU无线电光子源和汇块,红鹰光子范,和其他军事和情报的工具。)
高性能、平行进入大数据
同时访问多个隔离服务运行在一个共同的平台与行业标准集装箱化技术,microservice设计模式,开放的api和谷歌协议缓冲接口。模块化集成允许介绍和/或更换DSP快速部署组件子系统。
光子是如何工作的
光子加速DSP软件堆栈允许用户开发自己的块和microservices (uServices)。用户还可以利用块和microservices中包含光子包。软件设计是一个CentOS的Linux发行版。软件提供的详细的环境设置指令在一个集装箱操作系统独立的开发环境。
光子包括:
- 直接内存地址控制器microservice利用商用RDMA技术结合商业底层网络库连接接收机的射频样本转移到GPU设备内存
- DSPTap API,利用共享内存数据结构和跨进程边界零拷贝共享技术能够无损time-aligned渠道并行访问的第三方应用程序
- 软件模式来开发和部署GPU加速光子DSP处理模块可以被纳入microservices架构
- 一组光子块和microservices加速渠道化,盲检测、AM / FM解调,VITA49 de-coding /编码等等
- 模板、教程、示例代码和视频关于如何使用和microservices DSPTap API来开发新的块
- 集成与软件定义无线电,一些美国政府和国防创新委员会(DIB)软件可通过访问DI2E系统开发人员