GRCon21 – Die Rolle von GPUs im modernen SDR

Quelle :

Die GNU Radio Conference (GRCon) ist die jährliche Konferenz für das GNU Radio Projekt und die GNU Radio Community und hat sich als eines der wichtigsten Branchenereignisse für Software Radio etabliert. Es handelt sich um eine einwöchige Konferenz, die qualitativ hochwertige technische Inhalte und wertvolle Networking-Möglichkeiten bietet. GRCon ist ein Ort, an dem Design, Implementierung und Theorie, die in der Praxis auf nützliche Weise angewendet wurde, und im Mittelpunkt stehen. Die GRCon-Teilnehmer kommen aus den unterschiedlichsten Bereichen, darunter Industrie, Hochschulen, Behörden und Hobbyisten.

Hier ein von mir ausgesuchter Beitrag aus dem offiziellen Youtube-Kanal für das GNU Radio Projekt.

Primary authors

John Ferguson (Deepwave Digital) Adam Thompson (NVIDIA Corporation)
 

Die Rolle von GPUs im modernen SDR

Präsentiert von John Ferguson und Adam Thompson auf der GNU Radio Conference 2021

Anwendungen wie maschinelles Lernen, Deep Learning und das Versprechen von Hochleistungsrechnern, die von hochprogrammierbaren Software-APIs abstrahiert werden, treiben die zukünftigen Anforderungen an Software Defined Radios voran. Diese Herausforderungen können nicht von CPUs oder FPGAs allein bewältigt werden. Während Grafikprozessoren (GPUs) eine attraktive Alternative darstellen, erfordern sie eine einzigartige Perspektive auf die SDR-Architektur, um ihre Fähigkeiten optimal zu nutzen und ihre Grenzen zu überwinden.

Dieser Vortrag befasst sich mit den Kompromissen bei der Architektur, die am besten geeignet sind, um diese neuen Herausforderungen zu meistern. Es werden Kompromisse zwischen FPGA-, CPU- und GPU-Technologien und den damit verbundenen Software-Stacks, Support-Communities und Hardware-Einschränkungen beschrieben. Wir schlagen vor, dass die optimale Architektur ein kleineres FPGA mit einem größeren und leistungsfähigeren Grafikprozessor ist.

Ein beträchtlicher Teil dieses Vortrags ist dem GPU-Software-Stack gewidmet, der es SDR-Praktikern ermöglicht, schnell und einfach Hochleistungs-Workflows auf der GPU einzusetzen. Mit Netzwerktechnologien wie DPDK und GPUDirect RDMA können wir einen Plan für die Bereitstellung von Daten an die GPU mit Leitungsgeschwindigkeit erstellen und den GPU-E/A-Engpass beseitigen. Darüber hinaus ermöglichen rechenfähige Softwareprojekte wie cuSignal hochleistungsfähige Signalverarbeitungsprimitive in Python, was die Softwareentwicklung und -bereitstellung weiter vereinfacht.

Der Vortrag endet mit einer Demonstration der Leistungsfähigkeit eines SDR mit integriertem Grafikprozessor, der den demodulierten Datenstrom gleichzeitig empfängt, demoduliert und eine automatische Spracherkennung in Echtzeit durchführt.

https://events.gnuradio.org/event/8/c…

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Hier gehts zum offizielle Kanal für das GNU Radio Projekt.


Ergänzende Informationen zum Thema GPUs in Verbindung mit SDR:

Grafikprozessoren für Hochleistungscomputer
Was ist eine Graphics Processing Unit – GPU?

Die GPU oder Graphics Processing Unit ist der Grafikprozessor eines Rechners. Mit einer modernen GPGPU (General Purpose Graphics Processing Unit) lässt sich die Rechenleistung von Computern in immensem Umfang steigern – systemabhängig bis zum Superrechner.

Das Kürzel GPU steht für den englischen Begriff Graphics Processing Unit – also für den Grafikprozessor eines Rechners. Durchschnittliche Verwender kennen GPUs von diversen Endgeräten – Desktop Computern, Smartphones oder Tablets. Moderne Multicore-Prozessoren integrieren die GPU zusammen mit der CPU (Central Processing Unit) – dem Hauptprozessor des Computers – auf einer gemeinsamen Platine – alternativ befindet sich der Grafikprozessor auf dem Motherboard des Rechners oder – teilweise auch in mehrfacher Ausführung – auf einer separaten Grafikkarte. Ihre Aufgabe in einem PC oder mobilen Endgeräten besteht darin, die Grafik eigenständig zu berechnen, somit den Hauptprozessor zu entlasten und die Rechenleistung des Gerätes zu optimieren.

Die Vorläufer heutiger GPUs kamen zu Beginn der 1980er Jahre auf den Markt, seinerzeit dienten sie lediglich als Bindeglied zwischen der CPU und der Ausgabe von Bildschirminhalten. Mit der zunehmenden Verbreitung grafischer Bildschirmoberflächen – im Massenmarkt für Endanwender also maßgeblich mit der Durchsetzung von Microsoft Windows – wurden die Grafikprozessoren mit eigenständigen Rechenkapazitäten ausgestattet. Die Bezeichnung GPU wurde insbesondere durch Nvidia – einen der weltweit größten Hersteller dieser Prozessoren – eingeführt, der damit die Vermarktung seiner „GeForce-256“-Grafikarte unterstützte.

GPU-Computing – Technologie für Hochleistungscomputer

Mit der Anwendung in Computern und Mobilgeräten sind die Einsatzmöglichkeiten einer modernen GPU allerdings noch längst nicht ausgeschöpft. Durch GPU-Computing lässt sich durch Parallelisierung der Tasks die Rechenleistung professioneller Rechner in immensem Umfang steigern.

Software Defined Radio (SDR) wurde durch die Verlagerung der Verarbeitung auf spezifische Hardwarekomponenten auf rekonfigurierbare Software verlagert. Hardware-Komponenten wie General Purpose Prozessoren (GPPs), digitale Signalprozessoren (DSPs) und Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) werden eingesetzt, um die Software- und Hardware-Verarbeitung des Funkgeräts portabler und so effizient wie möglich zu machen. Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs), die vor Jahren für die Videowiedergabe entwickelt Rendering entwickelt wurden, finden nun neue Anwendungen in der Forschung. Die parallele Architektur der GPUs gibt Entwicklern die Möglichkeit, die Leistung von rechenintensiven Programmen zu beschleunigen.

In der Informatik werden die meisten Operationen von der CPU (Central Processing Unit) ausgeführt. GPUs (Graphical Processing Units) werden jedoch immer beliebter für allgemeine Berechnungen, da sie im Vergleich zu CPUs viel mehr Operationen parallel ausführen können. Dies kann genutzt werden, um DSP-Code, der häufig bei SDRs verwendet wird, erheblich zu beschleunigen.

GPUDirect + SDR:
Eine Milliarde Samples pro Sekunde über PCIe von John Orlando – Epiq Soluttions.

 

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