本发明专利技术公开一种人工智能处理电路,包含通过高速串行接口RapidIO连接的VPX连接器和至少两个人工智能处理器,人工智能处理器中运行深度学习模型,一个人工智能处理器作为模块控制器,至少另一个人工智能处理器实现智能运算功能。本发明专利技术具有深度学习、神经网络算法的平台加速能力,实现对图像、信号实时处理和智能控制,星上智能化信息提取,人工智能地物识别,提高卫星遥感整体服务能力,对于紧急状态可以快速响应。快速响应。快速响应。
【技术实现步骤摘要】
一种人工智能处理电路
[0001]本专利技术涉及一种人工智能处理电路。
技术介绍
[0002]传统航天器是在地面站支持下运行的,目前卫星传统的综合电子架构,一般以CPU模块为核心,再通过串行总线、CAN总线或者1553B总线等方式连接单机产品,一般速率为小于1Mbps,卫星信息系统存在处理能力不高、数据传输带宽不够、自主性和时效性差等问题。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种人工智能处理电路,具有深度学习、神经网络算法的平台加速能力,实现对图像、信号实时处理和智能控制,星上智能化信息提取,人工智能地物识别,提高卫星遥感整体服务能力,对于紧急状态可以快速响应。
[0004]为了达到上述目的,本专利技术提供一种人工智能处理电路,包含:通过高速串行接口RapidIO连接的VPX连接器和至少两个人工智能处理器,所述人工智能处理器中运行深度学习模型,其中,一个人工智能处理器作为模块控制器,至少另一个人工智能处理器实现智能运算功能。
[0005]所述人工智能处理器采用欧比特公司的人工智能处理器Yulong810A芯片。
[0006]所述人工智能处理电路还包含时间触发以太网TTE,所述时间触发以太网TTE通过PCIe接口连接所述人工智能处理器,所述时间触发以太网TTE输出2路TTE信号,每一路TTE信号都经过一个网络开关芯片被分成两路信号,一路信号通过RJ45接口连接至外部系统,实现对外的网络端口配置,另一路信号通过TTE接口连接至VPX连接器,接收设备内部的遥测信息采集以及设备内部遥控指令控制。
[0007]所述人工智能处理电路还包含万兆以太网芯片Intel 82599,所述万兆以太网芯片Intel 82599通过PCIe接口连接所述人工智能处理器,所述万兆以太网芯片Intel 82599输出2路10GE以太网至外部系统,实现所述人工智能处理器与外部之间的高速数据传输。
[0008]所述人工智能处理电路还包含多个连接至所述人工智能处理器的高速大容量存储器,所述存储器至少包含:DDR4、QSPI Flash、SRAM、Nandfash。
[0009]所述人工智能处理电路还包含网络自动识别芯片RTL8367N
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CG,所述网络自动识别芯片RTL8367N
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CG通过GE接口连接所述人工智能处理器。
[0010]所述人工智能处理电路还包含时钟同步电路,所述时钟同步电路为所述人工智能处理电路提供时钟信号和同步信号。
[0011]本专利技术采用的方法,与现有技术相比,其优点和有益效果是:
[0012]在卫星图像处理应用中,可以实现数据的实时采集和处理,实现星上自主任务决策与启发式智能任务推理等应用,提高卫星遥感整体服务能力,对于紧急状态可以快速响应。
[0013]通过深度学习模型在人工智能芯片的实现,具备异构计算能力、高性能计算能力
和较高的能耗比。在目标检测与识别中可以满足深度神经网络计算需要耗费海量的计算资源,面对图像处理常用的卷积网络大量的乘加运算操作,比普通的处理器用更少的时间即可计算出结果。
[0014]通信总线是一种实时高速、容错的交换式以太网网络,能够实现冗余的高精度分布式网络时钟同步,实现安全关键数据的实时、可靠传输。
附图说明
[0015]图1是本专利技术提供的一种人工智能处理电路的总体框图。
[0016]图2是本专利技术提供的一种人工智能处理电路的时钟拓扑示意图。
[0017]图3是本专利技术提供的一种人工智能处理电路的TTE网络示意图。
[0018]图4是本专利技术提供的一种人工智能处理电路的电源系统流示意图。
具体实施方式
[0019]以下根据图1~图4,具体说明本专利技术的较佳实施例。
[0020]随着人工智能技术的发展,将人工智能技术应用到航天器运行中,可为航天器自主运行、减少对地面站的依赖提供重要解决方案。
[0021]智能处理模块采用高性能的人工智能芯片及高速大容量存储器为硬件基础,接收源数据或者预处理后数据,利用人工智能、深度学习及计算,实现智能控制。通过深度学习模型在人工智能芯片的实现,具备异构计算能力、高性能计算能力和较低的能耗比。基于高性能加速芯片智能处理模块、软件系统,实现星上自主任务决策与启发式智能任务推理等应用。
[0022]本专利技术提供的一种人工智能处理电路是星上信息系统的关键组成,主要由AI处理器Yulong810A、万兆以太网芯片Intel 82599以及外部的DDR、FLASH等存储芯片组成,采用SpaceVPX电子系统标准的6U接口设计。Yulong810浮点处理能力为64GFLOPS,定点处理能力为12TOPS,支持OPENCL\OPENVX等标准软件接口,能够实现与TensorFlow,Caffe等主流深度学习软件框架的无缝对接。以此为基础,硬件平台可用于图像分类、图像检测、轨迹跟踪、人脸识别、语音识别等多种实际应用场景。
[0023]目前卫星传统的综合电子架构,一般以CPU模块为核心,再通过串行总线、CAN总线或者1553B总线等方式连接单机产品,一般速率为小于1Mbps,传统的综合电子架构的优势在于成熟可靠,有多年在轨经历,同时也具有相应的通用的软件和协议,便于快速开发和设计。本专利技术的SpaceVPX电子系统标准是NASA应用于航天飞行器领域的最新标准,其可靠性和安全性更高,打破了传统的电子系统架构,人工智能模块作为该电子系统的一种有效负载,可以插入到该电子系统的机箱中,由于节点定义的通用性,多个槽位可以互相插拔,可以根据具体的卫星平台任务进行选配,且应用RapidIO接口和连接器,人工智能模块的输入输出速率可以可到到20Gbps,在数据带宽上提升了2万倍。传统的星上CPU如AT695或者BM3803,其主频一般小于100MHz,浮点处理能力在150MFLOPS,在人工智能芯片的处理能力比传统的CPU有了明显的提升,主频为1.3GHz,AI浮点处理能力为100GFLOPS,定点处理能力为20TOPS,处理能力的提升,可以提升星上常规的任务,同时可以处理星上载荷图像数据、运行星上人工智能算法,无需把图像传输到地面再处理,提高卫星的实时性和智能化。于
SpaceVPX电子系统的人工智能模块目前国内外尚未查见,且处理能力和系统架构都达到了行业领先水平,是下一代卫星信息处理的核心模块。
[0024]图1为本专利技术提供的一种人工智能处理电路的总体框图,描述了硬件平台的各个模块组成、接口和连接关系;图2为一种人工智能处理电路的时钟拓扑示意图,描述了硬件平台所需的各路时钟产生拓扑关系;图3为一种人工智能处理电路的TTE网络示意图,描述了硬件平台实现时间同步双冗余可靠网络的关系;图4为一种人工智能处理电路的电源系统示意图,描述了硬件平台从电源输入到各个芯片所需电源的转换关系。
[0025]图2为一种人工智能处理电路的时钟拓扑示意图,描述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人工智能处理电路,其特征在于,包含:通过高速串行接口RapidIO连接的VPX连接器和至少两个人工智能处理器,所述人工智能处理器中运行深度学习模型,其中,一个人工智能处理器作为模块控制器,至少另一个人工智能处理器实现智能运算功能。2.如权利要求1所述的人工智能处理电路,其特征在于,所述人工智能处理器采用欧比特公司的人工智能处理器Yulong810A芯片。3.如权利要求1所述的人工智能处理电路,其特征在于,所述人工智能处理电路还包含时间触发以太网TTE,所述时间触发以太网TTE通过PCIe接口连接所述人工智能处理器,所述时间触发以太网TTE输出2路TTE信号,每一路TTE信号都经过一个网络开关芯片被分成两路信号,一路信号通过RJ45接口连接至外部系统,实现对外的网络端口配置,另一路信号通过TTE接口连接至VPX连接器,接收设备内部的遥测信息采集以及设备内部遥控指令控制。4.如权利要求1所述的人工智能处理电路,其特征在于,所述人工智能处理电路还包含万兆以太网芯片Intel 8259...
【专利技术属性】
技术研发人员:王燕清,沈杰,孙朔冬,陈步迅,李若彤,
申请(专利权)人:上海航天控制技术研究所,
类型:发明
国别省市:
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