FPGA和CPU一直是雷达信号处理不可分割的组成部分。传统上FPGA用于前端处理，CPU用于后端处理。随着雷达系统的处理能力越来越强，越来越复杂，对信息处理的需求也急剧增长。为此，FPGA不断在提高处理能力和吞吐量，CPU也在发展以满足下一代雷达的信号处理性能需求。这种努力发展的趋势导致越来越多的使用CPU加速器，如图形处理单元（GPU）等，以支持较重的处理负载。
本文对比了FPGA和GPU浮点性能和设计流程。最近几年，GPU已经不仅能完成图形处理功能，而且成为强大的浮点处理平台，被称之为GP-GPU，具有很高的峰值FLOP指标。FPGA传统上用于定点数字信号处理器（DSP），而现在足以竞争完成浮点处理功能，也成为后端雷达处理加速功能的有力竞争者。
在FPGA前端，40 nm和28 nm均报道了很多可验证的浮点基准测试结果。Altera的下一代高性能FPGA将采用Intel的14 nm三栅极技术，性能至少达到5 TFLOP.使用这种先进的半导体工艺，性能可实现100GFLOPs/W.而且，AlteraFPGA现在支持OpenCL，这是GPU使用的一款优秀的编程语言。
峰值GFLOPS指标
目前的FPGA性能可达到1TFLOP以上峰值，AMD和Nvidia最新的GPU甚至更高，接近4 TFLOP.但在某些应用中，峰值GFLOP，即TFLOP，提供的器件性能信息有限。它只表示了每秒能完成的理论浮点加法或乘法总数。这一分析表示，在雷达应用中，很多情况下，FPGA在算法和数据规模上超过了GPU吞吐量。
一种中等复杂且常用的算法是快速傅里叶变换（FFT）。大部分雷达系统由于在频域完成大量处理工作，因此会经常用到FFT算法。例如，使用单精度浮点处理实现一个4，096点FFT.它能在每个时钟周期输入输出四个复数采样。每个FFT内核运行速度超过80 GFLOP，大容量28 nmFPGA的资源支持实现7个此类内核。
但如图1所示，该FPGA的FFT算法接近400GFLOP.这一结果基于“按键式”OpenCL编译，无需FPGA专业知识。使用逻辑锁定和设计空间管理器（DSE）进行优化，7内核设计接近单内核设计的fMAX，使用28 nmFPGA，将其提升至500GFLOP，超过了10GFLOPs/W.
图1.StratixV 5SGSD8 FPGA浮点FFT性能
这一GFLOPs/W结果要比CPU或者GPU功效高很多。对比GPU，GPU在这些FFT长度上效率并不高，因此没有进行基准测试。当FFT长度达到几十万个点时，GPU效率才比较高，能够为CPU提供有效的加速功能。但是，雷达处理应用一般是长度较短的FFT，FFT长度通常在512至8，192之间。
总之，实际的GFLOP一般只达到峰值或者理论GFLOP的一小部分。出于这一原因，更好的方法是采用算法来对比性能，这种算法能够合理的表示典型应用的特性。随着基准测试算法复杂度的提高，其更能代表实际雷达系统性能。
算法基准测试
相比依靠供应商的峰值GFLOP指标来驱动处理技术决策，另一方法是使用比较复杂的第三方评估。空时自适应处理（STAP）雷达常用的算法是Cholesky分解。这一算法经常用于线性代数，高效的解出多个方程，可以用在相关矩阵上。
Cholesky算法在数值上非常复杂，要获得合理的结果总是要求浮点数值表示。计算需求与N3成正比，N是矩阵维度，因此，一般对处理要求很高。雷达系统一般是实时工作，因此，要求有较高的吞吐量。结果取决于矩阵大小以及所要求的矩阵处理吞吐量，通常会超过100GFLOP.
表1显示了基于NvidiaGPU指标1.35TFLOP的基准测试结果，使用了各种库，以及XilinxVirtex6 XC6VSX475T，其密度达到475KLC，这种FPGA针对DSP处理进行了优化。用于Cholesky基准测试时，这些器件在密度上与AlteraFPGA相似。LAPACK和MAGMA是商用库，而GPUGFLOP则是采用田纳西州大学开发的OpenCL实现的（2）。对于小规模矩阵，后者更优化一些。
表1.GPU和XilinxFPGA Cholesky基准测试（2）
Altera测试了容量中等的AlteraStratix？V FPGA（460K逻辑单元（LE）），使用了单精度浮点处理的Cholesky算法。如表2所示，在StratixV FPGA上进行Cholesky算法的性能要比Xilinx结果高很多。Altera基准测试还包括QR分解，这是不太复杂的另一矩阵处理算法。Altera以可参数赋值内核的形式提供Cholesky和QRD算法。
表2.AlteraFPGA Cholesky和QR基准测试
应指出，基准测试的矩阵大小并不相同。田纳西州大学的结果来自［512×512］的矩阵，而Altera基准测试的Cholesky是［360x360］，QRD则高达［450x450］。原因是，矩阵规模较小时，GPU效率非常低，因此，在这些应用中，不应该使用它们来加速CPU.作为对比，在规模较小的矩阵时，FPGA的工作效率非常高。雷达系统对吞吐量的要求很高，每秒数千个矩阵，因此，效率非常关键。采用了小矩阵，甚至要求把大矩阵分解成小矩阵以便进行处理。
而且，Altera基准测试是基于每个Cholesky内核的。每个可参数赋值的Cholesky内核支持选择矩阵大小，矢量大小和通道数量。矢量大小大致决定了FPGA资源。较大的［360×360］矩阵使用了较长的矢量，支持FPGA中实现一个内核，达到91GFLOP.较小的［60×60］矩阵使用的资源更少，因此，可以实现两个内核，总共是2×42= 84 GFLOP.最小的［30×30］矩阵支持实现三个内核，总共是3×25= 75 GFLOP.
FPGA看起来更适合解决数据规模较小的问题，很多雷达系统都是这种情况。GPU之所以效率低，是因为计算负载随N3而增大，数据I/O随N2增大，最终，随着数据的增加，GPU的I/O瓶颈不再是问题。此外，随着矩阵规模的增大，由于每个矩阵的处理量增大，矩阵每秒吞吐量会大幅度下降。在某些点，吞吐量变得非常低，以至于无法满足雷达系统的实时要求。
对于FFT，计算负载增加至N log2 N，而数据I/O随N增大而增大。对于规模较大的数据，GPU是高效的计算引擎。作为对比，对于所有规模的数据，FPGA都是高效的计算引擎，更适合大部分雷达应用，这些应用中，FFT长度适中，但是吞吐量很大。 |
