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[導讀]取一個輸入量和一個序數(shù)向量,在系數(shù)和輸入樣本的滑動窗口間作乘法,然后將所有的乘積加起來,形成一個輸出樣本。

考慮一個數(shù)字信號處理的實例,比如有限沖擊響應濾波器(FIR)。用數(shù)學語言來說,F(xiàn)IR濾波器是做一系列的點積。取一個輸入量和一個序數(shù)向量,在系數(shù)和輸入樣本的滑動窗口間作乘法,然后將所有的乘積加起來,形成一個輸出樣本。類似的運算在數(shù)字信號處理過程中大量地重復發(fā)生,使得為此設(shè)計的器件必須提供專門的支持,促成了DSP器件與通用處理器(GPP)的分流:對密集的乘法運算的支持GPP不是設(shè)計來做密集乘法任務的,即使是一些現(xiàn)代的GPP,也要求多個指令周期來做一次乘法。而DSP處理器使用專門的硬件來實現(xiàn)單周期乘法。DSP處理器還增加了累加器寄存器來處理多個乘積的和。累加器寄存器通常比其他寄存器寬,增加稱為結(jié)果bits的額外bits來避免溢出。同時,為了充分體現(xiàn)專門的乘法-累加硬件的好處,幾乎所有的DSP的指令集都包含有顯式的MAC指令。存儲器結(jié)構(gòu)傳統(tǒng)上,GPP使用馮.諾依曼存儲器結(jié)構(gòu)。這種結(jié)構(gòu)中,只有一個存儲器空間通過一組總線(一個地址總線和一個數(shù)據(jù)總線)連接到處理器核。通常,做一次乘法會發(fā)生4次存儲器訪問,用掉至少四個指令周期。大多數(shù)DSP采用了哈佛結(jié)構(gòu),將存儲器空間劃分成兩個,分別存儲程序和數(shù)據(jù)。

DSP技術(shù)的特點

它們有兩組總線連接到處理器核,允許同時對它們進行訪問。這種安排將處理器存貯器的帶寬加倍,更重要的是同時為處理器核提供數(shù)據(jù)與指令。在這種布局下,DSP得以實現(xiàn)單周期的MAC指令。還有一個問題,即現(xiàn)在典型的高性能GPP實際上已包含兩個片內(nèi)高速緩存,一個是數(shù)據(jù),一個是指令,它們直接連接到處理器核,以加快運行時的訪問速度。從物理上說,這種片內(nèi)的雙存儲器和總線的結(jié)構(gòu)幾乎與哈佛結(jié)構(gòu)的一樣了。然而從邏輯上說,兩者還是有重要的區(qū)別。GPP使用控制邏輯來決定哪些數(shù)據(jù)和指令字存儲在片內(nèi)的高速緩存里,其程序員并不加以指定(也可能根本不知道)。與此相反,DSP使用多個片內(nèi)存儲器和多組總線來保證每個指令周期內(nèi)存儲器的多次訪問。在使用DSP時,程序員要明確地控制哪些數(shù)據(jù)和指令要存儲在片內(nèi)存儲器中。程序員在寫程序時,必須保證處理器能夠有效地使用其雙總線。此外,DSP處理器幾乎都不具備數(shù)據(jù)高速緩存。這是因為DSP的典型數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)流。也就是說,DSP處理器對每個數(shù)據(jù)樣本做計算后,就丟棄了,幾乎不再重復使用。零開銷循環(huán)如果了解到DSP算法的一個共同的特點,即大多數(shù)的處理時間是花在執(zhí)行較小的循環(huán)上,也就容易理解,為什么大多數(shù)的DSP都有專門的硬件,用于零開銷循環(huán)。所謂零開銷循環(huán)是指處理器在執(zhí)行循環(huán)時,不用花時間去檢查循環(huán)計數(shù)器的值、條件轉(zhuǎn)移到循環(huán)的頂部、將循環(huán)計數(shù)器減1。與此相反,GPP的循環(huán)使用軟件來實現(xiàn)。某些高性能的GPP使用轉(zhuǎn)移預報硬件,幾乎達到與硬件支持的零開銷循環(huán)同樣的效果。定點計算大多數(shù)DSP使用定點計算,而不是使用浮點。雖然DSP的應用必須十分注意數(shù)字的精確,用浮點來做應該容易的多,但是對DSP來說,廉價也是非常重要的。

定點機器比起相應的浮點機器來要便宜(而且更快)。為了不使用浮點機器而又保證數(shù)字的準確,DSP處理器在指令集和硬件方面都支持飽和計算、舍入和移位。專門的尋址方式DSP處理器往往都支持專門的尋址模式,它們對通常的信號處理操作和算法是很有用的。例如,模塊(循環(huán))尋址(對實現(xiàn)數(shù)字濾波器延時線很有用)、位倒序?qū)ぶ?對FFT很有用)。這些非常專門的尋址模式在GPP中是不常使用的,只有用軟件來實現(xiàn)。執(zhí)行時間的預測大多數(shù)的DSP應用(如蜂窩電話和調(diào)制解調(diào)器)都是嚴格的實時應用,所有的處理必須在指定的時間內(nèi)完成。這就要求程序員準確地確定每個樣本需要多少處理時間,或者,至少要知道,在最壞的情況下,需要多少時間。如果打算用低成本的GPP去完成實時信號處理的任務,執(zhí)行時間的預測大概不會成為什么問題,因為低成本GPP具有相對直接的結(jié)構(gòu),比較容易預測執(zhí)行時間。然而,大多數(shù)實時DSP應用所要求的處理能力是低成本GPP所不能提供的。這時候,DSP對高性能GPP的優(yōu)勢在于,即便是使用了高速緩存的DSP,哪些指令會放進去也是由程序員(而不是處理器)來決定的,因此很容易判斷指令是從高速緩存還是從存儲器中讀取。DSP一般不使用動態(tài)特性,如轉(zhuǎn)移預測和推理執(zhí)行等。因此,由一段給定的代碼來預測所要求的執(zhí)行時間是完全直截了當?shù)摹?

從而使程序員得以確定芯片的性能限制。定點DSP指令集定點DSP指令集是按兩個目標來設(shè)計的:·使處理器能夠在每個指令周期內(nèi)完成多個操作,從而提高每個指令周期的計算效率?!⒋尜ADSP程序的存儲器空間減到最小(由于存儲器對整個系統(tǒng)的成本影響甚大,該問題在對成本敏感的DSP應用中尤為重要)。為了實現(xiàn)這些目標,DSP處理器的指令集通常都允許程序員在一個指令內(nèi)說明若干個并行的操作。例如,在一條指令包含了MAC操作,即同時的一個或兩個數(shù)據(jù)移動。在典型的例子里,一條指令就包含了計算FIR濾波器的一節(jié)所需要的所有操作。這種高效率付出的代價是,其指令集既不直觀,也不容易使用(與GPP的指令集相比)。GPP的程序通常并不在意處理器的指令集是否容易使用,因為他們一般使用像C或C++等高級語言。而對于DSP的程序員來說,不幸的是主要的DSP應用程序都是用匯編語言寫的(至少部分是匯編語言優(yōu)化的)。這里有兩個理由:首先,大多數(shù)廣泛使用的高級語言,例如C,并不適合于描述典型的DSP算法。其次,DSP結(jié)構(gòu)的復雜性,如多存儲器空間、多總線、不規(guī)則的指令集、高度專門化的硬件等,使得難于為其編寫高效率的編譯器。即便用編譯器將C源代碼編譯成為DSP的匯編代碼,優(yōu)化的任務仍然很重。典型的DSP應用都具有大量計算的要求,并有嚴格的開銷限制,使得程序的優(yōu)化必不可少(至少是對程序的最關(guān)鍵部分)。因此,考慮選用DSP的一個關(guān)鍵因素是,是否存在足夠的能夠較好地適應DSP處理器指令集的程序員。開發(fā)工具的要求因為DSP應用要求高度優(yōu)化的代碼,大多數(shù)DSP廠商都提供一些開發(fā)工具,以幫助程序員完成其優(yōu)化工作。例如,大多數(shù)廠商都提供處理器的仿真工具,以準確地仿真每個指令周期內(nèi)處理器的活動。無論對于確保實時操作還是代碼的優(yōu)化,這些都是很有用的工具。GPP廠商通常并不提供這樣的工具,主要是因為GPP程序員通常并不需要詳細到這一層的信息。GPP缺乏精確到指令周期的仿真工具,是DSP應用開發(fā)者所面臨的的大問題:由于幾乎不可能預測高性能GPP對于給定任務所需要的周期數(shù),從而無法說明如何去改善代碼的性能。

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