本文由 Spacechips 首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人 Rajan Bedi 博士撰寫(xiě)。

隨著衛(wèi)星運(yùn)營(yíng)商在軌獲取的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，他們更愿意在載荷上處理這些數(shù)據(jù)并提取有價(jià)值的信息，而不是將大量數(shù)據(jù)下行傳送到地面的云上進(jìn)行后處理。現(xiàn)有宇航級(jí)半導(dǎo)體技術(shù)和/或射頻帶寬限制了可實(shí)時(shí)處理的數(shù)據(jù)量。我知道一些客戶(hù)由于下行鏈路的需求違反了ITU的規(guī)定，而不得不降低他們的項(xiàng)目預(yù)期。

另一方面，盡可能接近原始數(shù)據(jù)源（即邊緣）的局部處理基于對(duì)來(lái)自多個(gè)傳感器的大量信息的實(shí)時(shí)計(jì)算，可通過(guò)使用低延遲的確定性接口和滿(mǎn)足特定散熱和可靠性要求的小型低功耗形狀因數(shù)實(shí)現(xiàn)。在軌提取分析顯著減少了延遲和RF下行帶寬 – 我們正有效地將數(shù)據(jù)中心移動(dòng)到原始數(shù)據(jù)的源頭！

在這篇文章中，我想探討和比較用于邊緣密集型星載處理的微處理器和FPGA。一些應(yīng)用需要從不同帶寬的多個(gè)傳感器（如RF、LIDAR、成像和GNSS）獲取大量數(shù)據(jù)，同時(shí)需要實(shí)時(shí)做出關(guān)鍵決策，如用于航天器態(tài)勢(shì)感知的物體識(shí)別和分類(lèi)（即敵我識(shí)別）、避免空間碎片碰撞、高清視頻地球觀測(cè)、空間原位探測(cè)和資源利用等。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在軌提取分析的自主星載處理的應(yīng)用也呈上升趨勢(shì)。

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關(guān)鍵詞： 微處理器 大量數(shù)據(jù) 局部處理 形狀因數(shù) 原始數(shù)據(jù)