litceysel.ru
добавить свой файл
1

Двухпроцессорный информационно-вычислительный комплекс для обработки измерительных данных

В.В. Крюков, К.И. Шахгельдян

К.ф.-м.н., доцент, заведующий кафедрой; научный сотрудник

Кафедра компьютерных технологий и систем

Владивостокский государственный университет экономики

690600, Владивосток, ул. Гоголя, 41

Тел.: (4232) 258621; Факс: (4232) 429158

E-mail: kryukov@vvsu.ru


Проведение экспериментальных исследований связано со сложными и трудоемкими процедурами сбора данных, обработкой и анализом полученной информации. В последние годы доминирующей тенденцией при проектировании автоматизированных систем сбора данных и анализа измерительной информации стало объединение микропроцессорных средств, аппаратуры сбора данных и цифровой обработки сигналов, а также программного обеспечения в единый информационно-вычислительный комплекс. Приведены результаты разработки алгоритмов и программного обеспечения для измерительно-вычислительной двухпроцессорной системы, позволяющие выполнять спектральный анализ, фильтрацию и сбор данных с применением параллельно двух процессоров (основной процессор персонального компьютера и цифровой процессор сигналов TMS320Cxx) в режиме реального времени. Для организации работы многозадачного режима реализован механизм обмена сообщениями, которые контролируют текущее состояние работы программ.



1. Введение

Современные информационно-измерительные системы можно рассматривать как специализированные вычислительные системы, предназначенные для сбора и обработки данных, а также анализа и представления зарегистрированной информации с применением методов автоматизации. Примерами областей, где автоматизация процедур сбора и обработки данных актуальна и широко применяется могут служить гидрофизика, акустика, медицина. Важной задачей является обеспечение научных исследований современными и эффективными аппаратными, алгоритмическими и программными средствами сбора, обработки и анализа данных.


Во многих областях науки наблюдается тенденция повысить степень автоматизации проведения эксперимента, улучшить эффективность обработки данных с помощью цифровых методов обработки сигналов, сократить временные затраты на анализ и систематизацию полученной информации. Все чаще необходимо проводить эксперименты в реальном времени с использованием многоканальных входных потоков данных, что, естественно, предъявляет жесткие требования к производительности вычислительной системы. Для решения таких задач актуальна разработка эффективных алгоритмов обработки сигналов с использованием ресурсов процессоров цифровой обработки сигналов в составе информационно-измерительных комплексов.

В последнее время персональный компьютер (ПК) стал неотъемлемой частью систем, предназначенных для сбора, обработки, анализа и представления данных при проведении научных исследований. Это обусловлено открытостью архитектуры, достаточными вычислительными ресурсами для большинства приложений, хорошими графическими возможностями, доступностью разнообразных инструментальных средств разработки программного обеспечения. Поэтому своевременной является разработка алгоритмов и программного обеспечения для цифровой обработки данных в расчете на использование ПК как базовой вычислительной платформы, обеспечивающей автоматизацию экспериментов и графическое представление результатов анализа.

2. Характеристики вычислительного комплекса

На кафедре компьютерных технологий и систем Владивостокского государственного университета экономики разработан многоканальный измерительно-вычислительный двухпроцессорный комплекс, предназначенный для ввода, хранения, обработки и анализа измерительных данных. Комплекс содержит плату сбора данных ADC12/200 [1] и модуль цифровой обработки на основе процессора фирмы Texas Instruments TMS320C30. В качестве базовой вычислительной платформы выбран ПК с процессором i80486 или Pentium и шинной архитектурой ISA/PCI. Дополнительно комплекс оборудован блоком подготовки аналоговых сигналов, выполняющим усиление и полосовую фильтрацию.


Частотный диапазон аналоговых измерительных сигналов (10 Гц ... 80 КГц), количество параллельных информационных каналов (16) и динамический диапазон сигналов на входе (70 Дб) обуславливают технические требования к системе, которые можно рассматривать как типовые для приложений, связанных с обработкой акустических, гидрофизических, сейсмо и виброакустических данных.

Разработаны алгоритмы и программное обеспечение для двухпроцессорного информационно-вычислительного комплекса, позволяющие:


  • одновременно оцифровывать аналоговые сигналы по 16-ти каналам;

  • сохранять данные на жестком диске ПК в нескольких форматах;

  • выполнять предварительную обработку данных - сглаживание, удаление трендов, обнаружение регулярных участков, оперативная оценка доминирующих частот;

  • выполнять спектральный анализ классическими и параметрическими методами оценки для одноканальных и многоканальных измерительных сигналов;

  • синтезировать фильтры с конечной импульсной характеристикой и выполнять цифровую фильтрацию сигналов;

  • выполнять спектральный анализ и фильтрацию с применением двух процессоров (основной процессор ПК (CPU) и цифровой процессор сигналов (DSP) TMS320Cxx) в режиме реального времени;

  • выполнять некоторые специфические преобразования - вычислять матрицу корреляций, оценивать четвертые моменты случайных сигналов, определять пеленг при регистрации эхосигналов, оптимизировать отношение сигнал/помеха при совместной обработке данных нескольких каналов.

Разработанный программный комплекс содержит три модуля, работающих в многозадачном режиме на двух процессорах: регистрация данных и текущая оценка спектра (режим реального времени), спектральный анализ с накоплением, фильтрация данных. Для организации синхронно работающих процессов использовались функции библиотек входящих в операционную систему Deasy [2]. Deasy предназначена для разработки, отладки и выполнения программ ЦОС на процессорных модулях DSP3x НТК “Инструментальные системы”, построенных на базе процессоров TMS320C3x [2]. Deasy - однозадачная операционная система реального времени. Многозадачность была реализована на основе совместного использования операционных систем MS-DOS, Windows и Deasy.


Для организации работы многозадачного режима реализован механизм обмена сообщениями, которые контролируют текущее состояние работы программ. Например, после окончание вычислений на ЦОС-процессоре, необходимо сообщить основному процессору, что он может получить результат и далее инициировать продолжение вычислений на процессоре ЦОС. Библиотеки системных функций позволяют генерировать и организовать обработку прерываний от одного процессора другому. На основе этих функций был организован обмен сообщениями и данными.

Библиотека для основного процессора предназначена для управления модулем ЦОС со стороны CPU из программы пользователя, написанной на языке Си. Данная библиотека поставляется для компиляторов Borland C/C++, Microsoft C и Watcom C. Авторами была произведена ее модификация для Zortech DOS, 32-разрядной DOSX и для Windows Symantec C++ и Visual C++.

3. Оцифровка и ввод данных в компьютер


Назначение параметров и режимов аппаратуры сбора данных, оцифровка и ввод данных в ПК, вывод через ЦАП осуществляется с помощью программ-драйверов, инициирует работу которых управляющая программа по командам пользователя. Оцифровка и ввод данных проходит в одном из следующих режимов (программы работают под DOS и Windows):

  • оцифровка и ввод данных в основную память ПК;

  • оцифровка и запись данных на жесткий диск ПК (возможны различные форматы данных);

  • оцифровка, ввод данных в основную память ПК и выделение регулярных участков сигнала с графическим представлением результатов;

  • ввод данных в память ПК с одновременным вычислением спектральных характеристик и отображением сигнала и результатов обработки (обработку производит ЦОС-процессор).

Каждый режим имеет свое функциональное назначение, свои достоинства и ограничения. Например, режим ввода данных в память ПК под DOS позволяет заполнять буфер данными без потери информации, но буфер ограничен памятью DOS и реально не превосходит 80000 отсчетов. После заполнения буфера в оперативной памяти данные отображаются на экране и в это время ввод данных не производится, что приводит к потерям отсчетов.


Запись данных на жесткий диск позволяет регистрировать реализации большой длительности без потерь в отсчетах до определенной частоты дискретизации, которая зависит от характеристик жесткого диска. Данный способ ввода не позволяет проводить текущий контроль регистрируемых данных.



Рис.1. Вид графического окна при вводе данных в ПК с одновременной обработкой и отображением


Режим ввода данных с текущей оценкой спектра обеспечивает одновременный ввод, отображение и обработку данных (рис.1). Данные заполняют буфер доступный в Windows, а это значительно больше, чем 80 Котсчетов. На ПК, имеющем емкость оперативной памяти 8 Мбайт, буфер с данными может содержать 3000 Котсчетов. Буфер заполняется циклически, и остановка происходит только по желанию пользователя. С отображением сигнала и результатов обработки ввод данных без потерь возможен только до определенной частоты дискретизации. Это максимальное значение частоты дискретизации определяется характеристиками ПК (тип процессора, емкость оперативной памяти, наличие графического ускорителя).

4. Спектральная обработка данных на двухпроцессорной вычислительной платформе


Программа расчета спектральных характеристик предназначена для вычисления автоспектра, взаимного спектра и функции когерентности. Расчет может быть произведен с помощью процессора TMS320C30 или без него. В первом случае большую часть вычислений берет на себя ЦОС-процессор. Основной процессор ПК выполняет функции ввода данных и графического представления результатов на мониторе.

Для вычисления спектральных характеристик используется классический периодограммный метод расчета [3] (обработка другими спектральными методами осуществляется только на CPU, поскольку оперативная память на используемом модуле ЦОС ограничена объемом 256 Кбайт). Данный метод основан на вычислении частичной периодограммы с помощью процедуры быстрого преобразования Фурье (БПФ) с последующим накоплением результатов. Результаты промежуточных накоплений отображаются на мониторе в процессе вычисления.


Алгоритм оценки спектра можно разбить на три основных этапа.


  1. Выбор данных для i-го участка.

  2. Собственно расчет спектральной характеристики на i-ом участке.

  3. Накопление результата и его отображение.

Очевидно, что пункт 2 должен выполнять процессор ЦОС. Максимальная производительность в таком случае будет достигнута, если по временным затратам пункт 2 будет равен сумме пунктов 1 и 3. Для организации параллельной работы двух процессоров используется механизм передачи и обработки сообщений. Оба процессора постоянно находятся в режиме ожидания, посылки или обработки сообщения. Такие действия, как вычисление спектральной характеристики на i-ом участке, могут производиться одновременно с отображением результатов накопления до (i-1)-го участка и считыванием данных (i+1)-го участка. ЦОС-процессор выполняет все основные вычислительные функции: расчет функции весового окна и энергию окна, центрирование и взвешивание данных, а также БПФ и вычисление выборочного спектра.

Достаточно сложно организовать работу программы так, чтобы ни один процессор не простаивал. Это зависит от производительности процессоров, а именно: какая пара процессоров используется (i80386+TMS320Схх, i80486(50 МГц)+TMS320Схх, i80486(100 МГц)+TMS320Схх и т.д.), какая задача решается, как программа разделяет ресурсы, и еще от очень многих параметров, например, скорости доступа к жесткому диску, производительности видеосистемы. Так программа, которая дает значительный выигрыш во времени на паре i80386+TMS320С30, может проигрывать по времени на паре i80486(50)+TMS320С30 по сравнению с использованием одного процессора i80486(50). Последнее обусловлено тем, что основной процессор ПК в этом случае выполняет некоторые процедуры значительно быстрее, чем TMS320С30 и вынужден простаивать, ожидая результаты обработки. Очевидной рекомендацией является требование согласования производительности CPU и процессора ЦОС.


Программа вычисления спектральных характеристик тестировалась на процессорах двух типов: i386(40 МГц) и i486(50 МГц). В таблице 1 приведены результаты работы программы на этих процессорах с использованием TMS320C30 и без него. Сигнал, содержащий 50 Котсчетов, считывался из файла порциями по 512 отсчетов. Процент перекрытия составлял 50%, т.е. число выборок равно 199. Обработка по алгоритму расчета спектральной плотности мощности выполнялась либо с использованием ресурсов CPU, либо TMS320C30. В процессе расчета основной процессор отображал результаты в графическом виде. Общее время выполнения программы приведено в секундах. Как видно из первых двух столбцов таблицы, для процессора i80386 время оценки спектральной характеристики на двух процессорах существенно меньше чем на основном процессоре ПК. Время вычислений на паре TMS320C30+ i80486 и на i80486 почти одинаково, поскольку производительность этих двух процессоров для вычислений с плавающей точкой сравнима.


CPU ЦОС




Рис. 2. Блок-схема параллельного алгоритма ввода и текущей оценки спектра


Таблица 1. Время вычисления автоспектра


i80386 (40)

i80386 (40)+TMS320С30

i80486 (50)

i80486 (50)+TMS320С30

24.8 сек

17.8 сек

14.1 сек

13.2 сек


Тесты, проведенные для различной длины выборки, коэффициентов перекрытия, числа спектральных отсчетов, показали, что приведенные в таблице пропорции для времени выполнения программ при использовании TMS320C30 и без него практически сохраняются. На рис.3 приведен результат оценки спектра сложного сигнала.




Рис.3. Результаты оценки спектра сложного сигнала: гармоника с частотой 40 Гц, сигнал с линейной частотной модуляцией (начальная частота 200 Гц, девиация 50 Гц), белым шум (амплитудное отношение сигнал/шум равно трем)

5.Фильтрация сигнала на двухпроцессорной платформе


Для программы фильтрации использован алгоритм секционированной свертки с перекрытием [4]. Подготовка данных для обработки и отображения результатов фильтрации производится основным процессором. Собственно фильтрацию (БПФ, перемножения, обратное БПФ и сложение остатков) выполняет процессор ЦОС. Для обеспечения максимального распараллеливания процедур обработки необходимо чтобы подготовка данных, сохранение и отображение результатов выполнялись во время работы процессора ЦОС.

Тестирование программы проводилось с учетом и без учета временных затрат на отображение результатов на компьютерах с процессорами i80486(50) и i80486DX4(100), таблица 2.


Таблица 2. Время выполнения фильтрации сигнала




i80486 (50)

i80486(100)

i80486(50)+TMS

i80486(100)+TMS

Без отображения

12.4 с

4.9 с

6.3 с

4.7 с

С отображением

32.5 с

10 с

25 с

6.2 с


Время приводится в секундах для 100 Котсчетов. Данные по 1Котсчету считываются с жесткого диска, обрабатываются на основном или ЦОС-процессоре и затем записываются на жесткий диск. Из таблицы видно, что выполнение фильтрации с использованием двух процессоров (i80486(50)+TMS) требует в два раза меньше времени, когда результаты фильтрации не отображаются на мониторе. Отображение результатов является длительной процедурой для компьютеров без графических ускорителей. Необходимо отметить, что из 6.3 с CPU “простаивает” около 3.3 с. Это время может быть использовано для отображения текущих результатов фильтрации. Но на ПК с процессором i80486(50) без графического ускорителя для графического отображения в среде Windows 100х1024 отсчетов требуется 18.7 сек. Эффективность фильтрации на паре процессоров i80486(100) и TMS320C30 существенно выше, поскольку удается согласовать время выполнения процедур обработки и отображения результатов.


На рис. 4 приведен спектр сигнала после низкочастотной фильтрации, амплитудная и фазовая характеристики фильтра приведены на рис. 5. Спектр исходного сигнала до фильтрации изображен на рис. 3.




Рис.4. Спектр сложного сигнала после низкочастотной фильтрации





Рис. 5. Частотная характеристика фильтра нижних частот с частотой среза 300 Гц


6. Заключение


Процесс разработки алгоритмов и программ цифровой обработки сигналов и графического сопровождения измерений для двухпроцессорных вычислительных платформ имеет ряд особенностей. Во-первых, обработка должна осуществляться в темпе времени, с которым изменяются входные данные. Поэтому многие алгоритмы желательно распараллеливать для совместного использования вычислительных ресурсов основного процессора ПК и процессора ЦОС. Во-вторых, возникает проблема разделения общих ресурсов (общая память, системная шина, устройства ввода/вывода и т.д.). Проблема с низкой пропускной способностью системной шины ISA может быть решена путем использования специализированных локальных шин.

Повышение эффективности (речь идет о времени выполнения программ) каждого программного модуля в системе с последовательным выполнением команд всегда приводит к повышению общей эффективности программного обеспечения (ПО). Поэтому повышение эффективности ПО может производиться на стадии отладки и тестирования. Но когда речь идет о параллельной вычислительной системе, справедлив тезис: «Система плоха настолько насколько плохо самое слабое ее звено». Это означает, что необходимо определять самый длительный процесс, что не всегда легко сделать. Кроме того, самый быстрый процесс на одной вычислительной системе не обязательно окажется таким же на другой. Например, процесс отображения результатов обработки на мониторе ПК может быть очень длительным на компьютере без графического ускорителя и не критичным по времени на компьютере с ускорителем. Конечно, повышение эффективности отдельных программных модулей тоже имеет смысл, но разумнее сосредоточить внимание на самом критичном процессе.


В разработанном программном комплексе у каждого процесса была организована своя область сообщений. Для обеспечения параллельной работы используется механизм передачи и обработки сообщений. Чтобы повысить эффективность ПО следует организовать очередь сообщений, когда оба процесса посылают в очередь свое сообщение и продолжают работу, не ожидая пока другой процессор возьмет из очереди предыдущее сообщение.

Для организации работы программ так, чтобы ни один процессор из пары CPU+TMS не простаивал, необходимо учитывать: производительность процессоров, решаемую вычислительную задачу и то, как программа разделяет ресурсы. Для этого можно определить те программные модули, которые будут выполняться только на одном процессоре, например, БПФ на процессоре ЦОС, вывод на экран на CPU и т.д. Затем выделить программные модули, которые могли бы выполняться на обоих процессорах, например, преобразование форматов, накопление результатов и, в зависимости от вычислительной задачи и производительности процессоров, активизировать их на том процессоре, который менее загружен.

Библиография


1.Модуль аналогового ввода-вывода ADC12/200. - Руководство пользователя// М.: «Инструментальные системы»,1993, 55 С.

2.Операционная система Deasy для процессорных модулей ЦОС на базе TMS320C3x // М.: «Инструментальные системы», 1994, 140 С.

3.С.Л. Марпл-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир, 1990, 584 С.

4.Л. Рабинер, Б. Голд. Теория и применение цифровой обработки сигналов. - М.: Мир, 1978, 783 С.