基于多核處理器的雷達多通道處理與優化

文/竇澤華 黎賀

隨著作戰場景的日益復雜，以及雷達技術的不斷發展，雷達處理通道數越來越多,帶寬(采樣率)越來越高。以泰勒斯公司的GM200雷達為例，處理通道數大于20個，采樣率5MHz，總數據率大于6.4Gbps；另一方面現代信號處理技術快速發展，運算量較傳統雷達信號處理技術大幅增加。高數據率、大運算量，對后端處理的需求越來越高。

幸運的是處理器的能力也在不斷進步，多核CPU，眾核GPU的出現，使得高數據率、大運算量的處理成為可能。以目前市場上的商用服務為例，四顆CPU（E5或E7）架構的服務器，最大有60個計算核。如此多的計算核（并且按照發展趨勢CPU核的數量會越來越多），雷達信息處理軟件該如何設計，以便充分發揮其計算性能。

本文以實際工程中的某產品為例，探討多核CPU下的使用方案，并在實施過程中對不必要的多余內存操作進行優化，進一步提高處理通過率。為后續雷達高數據率、大運算量處理提供工程參考。

1 需求分析

1.1 產品介紹

某雷達通道數24個，采樣率5MHz，分6根光纖，每個光纖傳輸4個通道數據，總數據量6.7Gbps。如圖1所示。

雷達陣面下行的每個光纖內4個通道的數據打包格式如圖2所示。

對信息處理而言，第一級處理的任務是將6根光纖數據接收緩存，并完成光纖之間的數據同步、通道數據拆分（將屬于同一個通道的數據整理在一起），以方便后續處理。其對內存數據的頻繁操作，使其成為整個信息處理的瓶頸。本文就以通道拆分為例，研究多核CPU的高數據率、大運算量的應用。

圖2：光纖內多通道數據格式

圖3：方法（1）處理器執行示意圖

圖4：方法（2）處理器執行示意圖

1.2 處理平臺介紹

本文使用基于2顆Intel志強E5處理器的刀片服務器作為處理平臺，其關鍵參數如下：

（1）計算資源：雙路Intel Xeon E5-2648L v3（12核，1.8GHz）

（2）內存資源：板載DDR4 2133MT/s 64GB

該處理平臺除去操作系統、中間件驅動使用的4個核，總計有20個核用于計算。

2 方案設計

2.1 方案比較

根據上述需求，通道拆分需要完成6根光纖數據的拆分重組，基于多核處理器有多種并行處理方法：

方法（1）按光纖數量并行，6根光纖并行處理，按照此方法，只有6個核在運行，有14個核處于空閑狀態，處理時間T1；

方法（2）按24個通道并行，由于處理平臺只有20個計算核，一次并行20個通道，剩下的4個通道還得處理一遍，此時會有16個核處于空閑狀態，處理時間2T2；

方法（3）按數據點數并行，一次并行20個點，依次執行，最后一次執行可能不足20個點，處理時間

三種方法的并行示意圖如圖3、圖4、圖5所示。

方案（1）和方案（2）并行顆粒度較粗，均會出現多個核的空閑，且每次執行時間較長，沒有充分發揮多核的性能。只有在光纖數量、通道數量是核的整數倍時，效率最高，但實際工程中該情況較少；方案（3）并行顆粒度最細，雖然在最后一次執行也存在部分核的空閑，但每次執行只處理1個數據點，執行時間短，整體效率最高。在工程中，也可以考慮舍棄最后小于20（即核的數量）個點的數據，對雷達系統影響甚微。

根據上述分析，多核并行處理，要求并行的顆粒度越細，執行效率越高。

2.2 方案實施

根據上述分析，設計多通道收數預處理的處理流程如下（圖6）：

（1）6個核并行接收6根光纖的數據；

（2）通道拆分前，完成6根光纖數據的合并；

（3）通道拆分：6根光纖24個通道的數據整理；

（4）通道整理，按需求完成有效通道的整理。

2.3 方案優化

對初步方案的處理性能進行測試，整體數據通過率7.05Gbps。相比輸入數據率6.7Gbps，系統余量只有5%，處理能力臨界，存在系統飽和的風險，需要對方案進行優化。

對照流程圖，步驟（3）的通道拆分經過方案的比較，提升空間不大。初步方案為考慮軟件的通用性，在通道拆分前后對數據整理以滿足步驟（3）通道拆分接口的簡化統一，但其對內存訪問頻繁，占據一半的處理時間。

按照盡量減少對內存的訪問原則，對初步方案作以下優化：2.3.1 多核光纖收數

步驟（1）設計6個核并行接收6根光纖的數據，同樣存在并行顆粒度過粗，處理核空閑，效率不高。改進為6根光纖串行收數，每根光纖20個核并行訪問內存。

2.3.2 舍棄多光纖數據合并，

步驟（2）的數據合并是為了方便步驟（3）通道拆分的執行。舍棄該步驟后，步驟（3）的通道拆分采用6根光纖串行，依次調用通道拆分函數完成6根光纖的數據拆分。因為通道拆分是按數據點并行，所以6根光纖串行處理，并不會降低效率改造后的流程圖

2.3.3 舍棄拆分后的通道整理

通道拆分后，在某些應用模式下，24個通道中的部分數據并不完全需要，或者需要調整數據順序，方便后續的處理，因此需要對拆分后的24個通道再進行一次整理。

舍棄該步驟后，結合第2.3.2條優化，在每根光纖數據拆分的同時，根據應用模式需求，完成拆分后的數據存放。

最終優化后的處理流程如圖7所示。

優化后的整體數據通過率大于14Gbps，比初始方案提高1倍，系統余量50%，大大滿足系統需求。可見內存作為處理器的外設存儲設備，是多核/眾核高性能處理器的性能瓶頸，對處理能力的影響巨大。工程使用過程中，應盡量減少對內存的頻繁訪問操作。

3 結束語

本文基于24核雙CPU處理平臺，探討了雷達多通道的處理方式。

（1）多核并行顆粒度越細，對多核的利用效率越高。對于后續的脈沖壓縮、CFAR等需要訪問相鄰數據的算法，可考慮將數據劃分成若干片段進行并行，最大程度接近最優的方案；

（2）內存作為處理器的外設，已成為高性能處理的瓶頸，處理過程中應盡量較少對內存的讀寫操作，以此提高整體通過率。

基于上述多核多通道并行處理的方法，已經在某軟件化雷達項目中成功應用。

圖5：方法（3）處理器執行示意圖

圖6：多通道預處理流程圖

圖7：多通道預處理流程圖