[发明专利]一种异构融合的嵌入式智能计算实现方法

说明书

本发明属于嵌入式智能计算领域，提出了一种异构融合的嵌入式智能计算实现方法。该方法包括：通过对装备嵌入式系统OODA全任务链中智能任务的任务特性分析，确定所需核心智能算法的算法特性；根据所需算法特性，确定并选择相应类别的核心智能算法；所述核心智能算法分为知识驱动、智能优化和深度学习三类算法；通过应用服务管理进行调度，将选择的核心智能算法映射至系统平台服务层中对应的软件运行框架；所有软件运行框架在系统启动时已加载至适配的硬件模块中；通过资源服务管理选定硬件模块加载核心智能算法。本发明能够为装备OODA自主任务提供高效、灵活、通用的智能计算支撑服务，加速装备自主任务执行。

技术领域

本发明属于嵌入式智能计算领域，提出了一种嵌入式智能计算实现方法。

背景技术

近年来，随着大数据、云计算和深度学习等新技术和新概念的出现，人工智能在感知智能领域和认知智能领域取得了重大进展，从而引发了军事领域的智能化革命。装备的自主任务能力，将成为装备的制胜关键。在未来强实时、高动态、复杂的任务环境下，需要装备嵌入式系统在任务执行过程中具备实时感知、认知、决策与控制的能力，面对时刻变化的态势，装备嵌入式系统不断优化自身的行为，以高度适应的、灵活自主的方式，执行环境感知、目标意图、任务规划、行为决策等OODA全任务链中的所有智能应用，提高任务的成功率。这将导致装备在自主任务过程中面临极高的任务复杂性和应用多样性，而不同智能作战应用在计算类型、计算复杂度等方面存在很大的差异，这就要求装备嵌入式系统提供更高性能、更高灵活性、更高通用性的嵌入式智能计算平台。

而传统的装备嵌入式计算平台由于硬件平台的自身局限性和任务目标的限制，一方面多面向通用任务管理设计，面向智能任务支撑能力较弱，现有的面向智能作战的装备嵌入式智能计算架构仅能支撑某一个或某几个特定智能应用；另一方面在架构设计、处理速度、功耗、体积等方面存在较大限制，导致智能应用运行的时效性无法满足高动态、强对抗、强电磁干扰情况下装备嵌入式系统及时反应与快速决策的要求。

发明内容

本发明的目的是为装备OODA自主任务提供高效、灵活、通用的智能计算支撑服务，加速装备自主任务执行。

为此，本发明提供了一种异构融合的嵌入式智能计算实现方法，其设计思路如下：

面向装备嵌入式系统OODA全任务链中目标感知与环境理解(感知O)、态势分析与威胁评估(认知O)、任务规划与攻防决策(决策D)、火力打击与支援保障(控制A)等多样化智能应用的计算需求，将智能算法归约为3类：即以专家系统、模糊推理为代表的知识驱动的智能算法，以群体优化、进化优化为代表的智能优化算法，以卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)为代表的深度学习算法。

在硬件层面设计高性能多核并行智能计算模块、灵活可配置智能计算模块、深度学习专用定制智能计算模块等3类异构模块，充分利用异构处理器的处理特性，辅之以处理器间的高速互联网络，为智能作战应用提供高效、灵活、通用的计算能力支撑；在软件层设计统一的平台服务，采用面向服务的思想，降低系统设计的耦合度，并设计标准、开放、可组合的框架，合理分配系统共性能力，同时利用资源虚拟化技术，提升资源的利用效率。

结合三类智能算法的计算特性和对计算能力、计算方式的差异性需求，设计异构融合的嵌入式智能计算架构，在硬件层设计多类异构智能计算模块，充分利用异构处理器的处理特性，辅之以处理器间的高速互联网络，为智能作战应用提供高效、灵活、通用的计算能力支撑；在软件层设计统一的平台服务，采用面向服务的思想，降低系统设计的耦合度，并设计标准、开放、可组合的框架，合理分配系统共性能力，同时利用资源虚拟化技术，提升资源的利用效率。

基于此，该异构融合的嵌入式智能计算实现方法按照以下步骤运行：

a)通过对装备嵌入式系统OODA全任务链中智能任务的任务特性分析，确定所需核心智能算法的算法特性；