FFTW vs Ne10 на ARM Cortex-A9: кому отдать БПФ в embedded?

Недавно в одном проекте по спектральному анализу ЛЧМ-сигналов на моей AD/DA плате я столкнулся с тем, что FFTW на Cortex-A9 в Zynq рисует задержку в сотни микросекунд — критично для реального времени. Решил проверить лёгкую библиотеку Ne10: оказалось, что на средних размерах БПФ (128–512) Ne10 даёт до +10% производительности (905 MFLOPS против 817 MFLOPS у FFTW) благодаря оптимизациям под NEON.

Однако Ne10 выигрывает не во всём: для очень малых (≤ 64) и произвольных больших размеров FFTW остаётся лидером за счёт агрессивного планирования, double-точности и возможности сохранять «wisdom»-планы. Выбор между ними зависит от сценария: если нужна быстрая интеграция и фиксированные степени двойки — Ne10, а для универсального решения с поддержкой любых N и многопоточности — FFTW.

Более подробное описание соберу в статью. А какой библиотекой пользуетесь вы и какие удивительные кейсы встречали? Делитесь в комментариях, а в моём Telegram-канале DSP_labs вас ждут полные бенчмарки, скрипты и ещё больше примеров оптимизации DSP на embedded.

DIY-плата AD/DA для DSP-задач на ARM+FPGA: зачем я её собрал

В мире встроенных систем и цифровой обработки сигналов (DSP) ключ к быстрому прототипированию и надёжной отладке лежит через собственный инструмент — аппаратную платформу, точно отвечающую вашим задачам. Моя цель — отработать цепочку «аналог ↔ цифра ↔ FPGA ↔ ARM» в реальном времени, без лишних звеньев и оговорок. Именно поэтому я спроектировал собственную отладочную DIY-плату AD/DA с программируемым генератором тактовой частоты.

Если вы сталкивались с ограничениям доступных на рынке отладочных плат или ищете универсальный стенд для экспериментов с цифровой обработкой сигналов, этот опыт будет вам полезен.

Плата выполнена в формате "Arduino" (?) и служит модулем для быстрой интеграции в платформы ARM+FPGA (Zynq-7000 или аналогичные) через стандартный 40-контактный разъём KLS.

В основу конструкции легла классическая SDR-структура: трансформаторы, АЦП, программируемый тактовый генератор, буфер тактового сигнала, ЦАП и интерфейсные сигналы на разъём KLS.

1. Аналого-цифровой преобразователь: AD9283

• 8-битный одноканальный АЦП с параллельным CMOS-интерфейсом.

• Частота преобразования до 100 MSPS.

• Сигнал PWRDWN и шина данных подаются с разъёма KLS.

• Вход с внешнего SMA через трансформатор дает дифференциальный сигнал для высокого SNR.

2. Тактовый генератор и буфер: Si514 & Si53306

• Программируемый кварцевый генератор Si514 формирует опорную частоту.

• Тактовый буфер Si53306 распределяет сигнал на АЦП, ЦАП и FPGA.

3. Цифро-аналоговый преобразователь: AD9744

• 14-битный одноканальный ЦАП с параллельным CMOS-интерфейсом.

• Частота преобразования до 210 MSPS.

• Сигнал SLEEP и шина данных подаются с разъёма KLS.

• Выход через трансформатор возвращает аналоговый сигнал на внешний SMA-коннектор.

Зачем и для чего: практические сценарии использования этой отладочной платы

1. Формирование и анализ сигналов

• Создания многокомпонентных тестовых сигналов (модуляции AM/FM, chirp-сигналов) для оценки пропускной способности и реактивности FPGA-ядра.

• Тестирования и калибровки входных трактов при различных уровнях амплитуды и частоты.

• Генерации шумовых или псевдослучайных сигналов для проверки устойчивости DSP-алгоритмов.

2. Отладка алгоритмов цифровой обработки в реальном времени

• Нужно прототипировать алгоритмы цифровой обработки данных непосредственно на связке ARM+FPGA и видеть результат «на лету».

• Использование платы в образовательных целях: для обучения студентов или коллег практикам embedded-разработки и современной цифровой обработки сигналов.

• Реализация и проверка в HDL алгоритмов, например, вейвлет-преобразования для анализа сигнала и выделения его локальных особенностей.

3. Сравнительное исследование реальной производительности ARM и FPGA-ядер

• FPGA-ядро: пропускная способность HDL-модулей FIR/IIR, вейвлет-анализ, дизайн HLS-функций.

• Сбор и визуализация метрик (latency, throughput, resource utilization) через ARM-API и JTAG-интерфейс FPGA.

• ARM-ядро: замеры FFT-блока, фильтров в Linux-окружении.

Заключение

Эта AD/DA-плата для ARM+FPGA обеспечивает точность, скорость и гибкость, необходимые как для исследований DSP-алгоритмов, так и для промышленных встраиваемых и исследовательских проектов.

Присоединяйтесь к https://t.me/dsp_labs — там выходят реальные бенчмарки, исходники и советы по оптимизации DSP-алгоритмов на ARM/FPGA платформах!