托卡马克超高速视觉控制方案，借助 Euresys Coaxlink Octo采集卡CustomLogic实现超低延迟

一组来自哥伦比亚大学、德雷塞尔大学、费米实验室和理海大学的研究人员，借助Euresys Coaxlink Octo采集卡及其CustomLogic功能，在基于相机的高速托卡马克等离子体控制回路中实现了信号采集与控制指令之间的超低延迟，开发出聚变能源的新功能。

在另外一个“视觉闭环”例子中，该等离子体控制系统在此等复杂控制逻辑下达到了前所未有的速度水平。

在论文中，该研究团队描述了他们如何在哥伦比亚大学HBT-EP聚变实验装置上，利用原位现场可编程门阵列（FPGA）硬件处理帧率超过100,000帧/秒的高速相机数据，以实现等离子体控制。其目的是追踪磁流体动力学（MHD）不稳定性演化，并实时生成控制请求。为了实现这一目标，该团队在采集卡的内置FPGA上采用了卷积神经网络（CNN）模型，从而实现了17.6微秒的触发到输出延迟和高达120,000帧/秒的吞吐量。

图 3 – 不同处理流程的数据速率与计算时间对比 – 科学领域的快速机器学习 – © N. Tran

实验中的硬件平台配置：

• AMETEK Phantom S710™ 相机（支持高达 7 Gpx/秒（87.5 Gbps）的流式传输能力，例如在 1280×800 分辨率下可达到 7,275 fps），
• Euresys Coaxlink Octo采集卡适配该相机的输出。

在这种情况下，如果将数据传输至 CPU 乃至 GPU 进行集中处理，将无法满足该项应用要求达到的 10 µs 级响应要求。
借助 Euresys CustomLogic，研究人员得以在 Coaxlink Octo采集卡中直接编程实现等离子控制算法（CNN 推理），来获得与等离子动力学相匹配的延迟性能。

利用 AMD Vivado™ 开发工具可以对 Coaxlink CustomLogic进行编程。FPGA 资源被分配给三大功能模块：

• CoaXPress 协议，
• 板卡内部管理，
• 用户自定义的 CustomLogic（本例中为控制算法的神经网络模型和控制输出请求的计算）。

该方案最终实现了：

CNN模型推理7.7 µs的延迟，从采集触发到输出控制请求的总延迟为 17.6 µs，并且能以高达 120 kfps 的帧率运行流程，满足托卡马克装置中磁流体动力学 (MHD) 不稳定性的实时控制要求。

其他Euresys工具

除 AMD Vivado™ 工具外，开发人员还广泛运用了 Euresys 的其它工具：

• 通用 I/O 接口：通过 10MHz RS422 差分 I/O（如上所示）实现固件模型延迟与吞吐量的便捷基准测试。
• Memento 事件记录工具：提供带时间戳事件的精确时间线，同时呈现上下文信息与逻辑分析视图。该工具在应用开发和调试过程中极具价值。
• 控制/状态接口，有助于用户通过 Coaxlink Driver API 读写用户逻辑中的寄存器。
• Coaxlink CustomLogic SDK 随附的参考设计，可作为模板使用。参考设计公开提供了用户可用的所有接口。