WikiDer > Цифровой сигнальный процессор

Digital signal processor
А TMS320 микросхема процессора цифровых сигналов, найденная в блок гитарных эффектов. А кварцевый генератор можно увидеть выше.

А цифровой сигнальный процессор (DSP) является специализированным микропроцессор чип, архитектура которого оптимизирована для оперативных нужд цифровая обработка сигналов.[1][2] DSP сфабрикованный на MOS интегральная схема чипсы.[3][4] Они широко используются в обработка аудиосигнала, телекоммуникации, цифровая обработка изображений, радар, сонар и распознавание речи системы, а в общем бытовая электроника такие устройства как мобильные телефоны, Дисковый привод и телевидение высокой четкости (HDTV) продукты.[3]

Целью DSP обычно является измерение, фильтрация или сжатие непрерывных реальных сигналов. аналоговые сигналы. Большинство микропроцессоров общего назначения также могут успешно выполнять алгоритмы обработки цифровых сигналов, но могут быть не в состоянии поддерживать такую ​​обработку непрерывно в реальном времени. Кроме того, выделенные DSP обычно имеют лучшую энергоэффективность, поэтому они больше подходят для портативных устройств, таких как мобильные телефоны из-за ограничений энергопотребления.[5] DSP часто используют специальные архитектуры памяти которые могут одновременно получать несколько данных или инструкций. DSP часто также реализуют Сжатие данных технологии, с дискретное косинусное преобразование (DCT), в частности, является широко используемой технологией сжатия в DSP.

Обзор

Типичная система цифровой обработки

Цифровая обработка сигналов алгоритмы обычно требует быстрого и многократного выполнения большого количества математических операций над сериями выборок данных. Сигналы (возможно, от аудио- или видеодатчиков) постоянно преобразуются из аналоговых в цифровые, обрабатываются в цифровом виде, а затем преобразуются обратно в аналоговую форму. Многие приложения DSP имеют ограничения на задержка; то есть, чтобы система работала, операция DSP должна быть завершена в течение некоторого фиксированного времени, а отложенная (или пакетная) обработка нецелесообразна.

Большинство универсальных микропроцессоров и операционных систем могут успешно выполнять алгоритмы DSP, но не подходят для использования в портативных устройствах, таких как мобильные телефоны и КПК, из-за ограничений по энергоэффективности.[5] Однако специализированный DSP будет предлагать более дешевое решение с лучшей производительностью, меньшей задержкой и отсутствием требований к специализированному охлаждению или большим батареям.[нужна цитата]

Такие улучшения производительности привели к внедрению цифровой обработки сигналов в коммерческих спутники связи где сотни или даже тысячи аналоговых фильтров, переключателей, преобразователей частоты и т. д. требуются для приема и обработки связанный сигналы и подготовить их к нисходящий, и может быть заменен специализированными DSP со значительными преимуществами в отношении веса спутников, потребляемой мощности, сложности / стоимости конструкции, надежности и гибкости работы. Например, спутники СЭС-12 и СЭС-14 от оператора SES запущен в 2018 году, оба были построены Airbus Defense and Space с 25% емкости с использованием DSP.[6]

Архитектура DSP оптимизирована специально для обработки цифрового сигнала. Большинство из них также поддерживают некоторые функции в качестве прикладного процессора или микроконтроллера, поскольку обработка сигналов редко является единственной задачей системы. Некоторые полезные функции для оптимизации алгоритмов DSP описаны ниже.

Архитектура

Архитектура программного обеспечения

По стандартам универсальных процессоров наборы команд DSP часто очень нерегулярны; в то время как традиционные наборы команд состоят из более общих инструкций, которые позволяют им выполнять более широкий спектр операций, наборы инструкций, оптимизированные для обработки цифровых сигналов, содержат инструкции для общих математических операций, которые часто встречаются в вычислениях DSP. Как традиционные, так и оптимизированные для DSP наборы инструкций могут вычислять любую произвольную операцию, но операция, которая может потребовать для вычисления нескольких инструкций ARM или x86, может потребовать только одну инструкцию в оптимизированном для DSP наборе инструкций.

Одним из следствий для архитектуры программного обеспечения является оптимизация вручную код сборки распорядки (программы сборки) обычно упаковываются в библиотеки для повторного использования, вместо того, чтобы полагаться на передовые технологии компилятора для обработки основных алгоритмов. Даже при современной оптимизации компилятора оптимизированный вручную ассемблерный код более эффективен, и многие распространенные алгоритмы, используемые в вычислениях DSP, написаны вручную, чтобы в полной мере использовать преимущества архитектурных оптимизаций.

Наборы инструкций

Инструкции к данным

  • Арифметика насыщенности, в которых операции, вызывающие переполнение, будут накапливаться в максимальных (или минимальных) значениях, которые может содержать регистр, а не обертываться (максимум + 1 не переполняется до минимума, как во многих универсальных ЦП, вместо этого он остается на максимуме) . Иногда доступны различные режимы работы липких битов.
  • Арифметика с фиксированной точкой часто используется для ускорения арифметической обработки
  • Одноцикловые операции для увеличения преимуществ конвейерная обработка

Ход программы

Аппаратная архитектура

В инженерии под архитектурой оборудования понимается идентификация физических компонентов системы и их взаимосвязей. Это описание, часто называемое моделью проектирования оборудования, позволяет разработчикам оборудования понять, как их компоненты вписываются в архитектуру системы, и предоставляет разработчикам компонентов программного обеспечения важную информацию, необходимую для разработки и интеграции программного обеспечения. Четкое определение архитектуры аппаратного обеспечения позволяет различным традиционным инженерным дисциплинам (например, электротехнике и машиностроению) более эффективно работать вместе для разработки и производства новых машин, устройств и компонентов.

Аппаратное обеспечение также является выражением, используемым в компьютерной индустрии для явного различия аппаратного обеспечения (электронного компьютера) от программного обеспечения, которое на нем работает. Но аппаратное обеспечение в рамках дисциплин автоматизации и разработки программного обеспечения не должно быть просто каким-то компьютером. Современный автомобиль использует гораздо больше программного обеспечения, чем космический корабль «Аполлон». Кроме того, современные летательные аппараты не могут функционировать без выполнения десятков миллионов компьютерных инструкций, встроенных и распределенных по всему самолету и находящихся как в стандартном компьютерном оборудовании, так и в специализированных аппаратных компонентах, таких как проводные логические вентили IC, аналоговые и гибридные устройства и другие цифровые компоненты. Потребность в эффективном моделировании того, как отдельные физические компоненты объединяются в сложные системы, важна для широкого круга приложений, включая компьютеры, карманные персональные компьютеры (КПК), сотовые телефоны, хирургические инструменты, спутники и подводные лодки.

Архитектура памяти

DSP обычно оптимизированы для потоковой передачи данных и используют специальные архитектуры памяти, которые могут одновременно извлекать несколько данных или инструкций, например Гарвардская архитектура или модифицированный фон Неймана архитектура, которые используют отдельную память программ и данных (иногда даже одновременный доступ к нескольким шинам данных).

DSP иногда могут полагаться на вспомогательный код, чтобы знать об иерархиях кешей и связанных с ними задержках. Это компромисс, позволяющий повысить производительность[требуется разъяснение]. Кроме того, широкое использование DMA Используется.

Адресация и виртуальная память

DSP часто используют многозадачные операционные системы, но не поддерживают виртуальная память или защита памяти. Операционным системам, использующим виртуальную память, требуется больше времени для переключение контекста среди процессы, что увеличивает задержку.

История

Задний план

До появления автономного процессора цифровых сигналов (DSP) чипсы, рано цифровая обработка сигналов приложения обычно реализовывались с использованием бит-ломтик чипсы. В 2901 драм Бит-срез чип с его семейством компонентов был очень популярным выбором. Были эталонные проекты от AMD, но очень часто особенности конкретного дизайна зависели от конкретного приложения. Эти архитектуры битовых слоев иногда включают в себя микросхему периферийного умножителя. Примеры этих множителей представляют собой серию из TRW включая TDC1008 и TDC1010, некоторые из которых имеют аккумулятор, обеспечивающий необходимые умножать – накапливать (MAC) функция.

Электронный обработка сигнала была революционизирована в 1970-х годах благодаря широкому принятию МОП-транзистор (полевой транзистор металл-оксид-полупроводник, или МОП-транзистор),[15] MOS интегральная схема технология легла в основу первых однокристальных микропроцессоры и микроконтроллеры в начале 1970-х,[16] а затем - первые однокристальные DSP в конце 1970-х годов.[3][4]

Еще одним важным достижением в цифровой обработке сигналов было Сжатие данных. Кодирование с линейным прогнозированием (LPC) был впервые разработан Фумитада Итакура из Нагойский университет и Сюдзо Сайто из Nippon Telegraph and Telephone (NTT) в 1966 году, а затем развил Бишну С. Атал и Манфред Р. Шредер в Bell Labs в начале-середине 1970-х годов, став основой для первых синтезатор речи Микросхемы DSP в конце 1970-х.[17] В дискретное косинусное преобразование (DCT) был впервые предложен Насир Ахмед в начале 1970-х годов и с тех пор широко применяется в микросхемах DSP, причем многие компании разрабатывают микросхемы DSP на основе технологии DCT. DCT широко используются для кодирование, декодирование, кодирование видео, кодирование звука, мультиплексирование, управляющие сигналы, сигнализация, аналого-цифровое преобразование, форматирование яркость и цветовые различия, и цветовые форматы, такие как YUV444 и YUV411. DCT также используются для операций кодирования, таких как оценка движения, компенсация движения, межкадровый предсказание квантование, перцептивное взвешивание, энтропийное кодирование, переменная кодировка и векторы движения, а также операции декодирования, такие как обратная операция между разными цветовыми форматами (YIQ, YUV и RGB) для отображения. DCT также обычно используются для телевидение высокой четкости (HDTV) чипы кодировщика / декодера.[18]

Развитие

В 1976 году Ричард Виггинс предложил Говори и произноси концепцию Пола Бридлава, Ларри Брантингема и Джина Франца в Инструменты Техаса- Исследовательский центр в Далласе. Двумя годами позже, в 1978 году, они выпустили первый Speak & Spell, в основе которого лежала технология Speak & Spell. TMS5100,[19] первый в отрасли цифровой сигнальный процессор. Он также установил другие вехи, будучи первым чипом, использующим кодирование с линейным прогнозированием для выполнения синтез речи.[20] Чип стал возможным благодаря 7 мкм PMOS процесс изготовления.[21]

В 1978 г. Американские микросистемы (AMI) выпустила S2811.[3][4] «Периферийное устройство обработки сигналов» AMI S2811, как и многие более поздние DSP, имеет аппаратный умножитель, который позволяет ему выполнять операция умножения-накопления в одной инструкции.[22] S2281 был первым Интегральная схема чип, специально разработанный как DSP и изготовленный с использованием VMOS (MOS с V-образной канавкой), технология, которая ранее не производилась серийно.[4] Он был разработан как периферийный микропроцессор для Motorola 6800,[3] и он должен был быть инициализирован хостом. S2811 не имел успеха на рынке.

В 1979 г. Intel выпустила 2920 как «процессор аналоговых сигналов».[23] У него был встроенный АЦП / ЦАП с внутренним сигнальным процессором, но он не имел аппаратного умножителя и не имел успеха на рынке.

В 1980 году появились первые автономные полные DSP - Nippon Electric Corporationс NEC µPD7720 и AT&Tс DSP1 - были представлены на Международная конференция по твердотельным схемам '80. Оба процессора были вдохновлены исследованиями телефонная сеть общего пользования (PSTN) телекоммуникации. ΜPD7720, представленный для голосовой диапазон приложений, был одним из самых коммерчески успешных ранних DSP.[3]

Altamira DX-1 был еще одним ранним DSP, использующим четверные целочисленные конвейеры с отложенными переходами и предсказанием переходов.[нужна цитата]

Другой DSP производства Texas Instruments (TI), TMS32010 представленный в 1983 году, имел еще больший успех. Он был основан на архитектуре Гарварда и поэтому имел отдельную память для инструкций и данных. У него уже был специальный набор инструкций с такими инструкциями, как загрузка и накопление или умножение и накопление. Он мог работать с 16-битными числами и требовал 390 нс для операции умножения-сложения. В настоящее время TI является лидером рынка DSP общего назначения.

Примерно пять лет спустя начало распространяться второе поколение DSP. У них было 3 памяти для одновременного хранения двух операндов и было включено оборудование для ускорения тугие петли; у них также было устройство адресации, способное к петлевой адресации. Некоторые из них работали с 24-битными переменными, и типичная модель требовала всего около 21 нс для MAC. Членами этого поколения были, например, AT&T DSP16A или Motorola 56000.

Основным улучшением в третьем поколении было появление специфичных для приложения модулей и инструкций в пути данных, а иногда и сопроцессоров. Эти устройства позволяли прямое аппаратное ускорение очень конкретных, но сложных математических задач, таких как преобразование Фурье или матричные операции. Некоторые микросхемы, например Motorola MC68356, даже включают более одного процессорного ядра для параллельной работы. Другие DSP 1995 года - TI TMS320C541 или TMS 320C80.

Четвертое поколение лучше всего характеризуется изменениями в наборе команд и кодированием / декодированием команд. Были добавлены расширения SIMD, появились VLIW и суперскалярная архитектура. Как всегда, тактовые частоты увеличились; Теперь стало возможным использование MAC длительностью 3 нс.

Современные DSP

Современные сигнальные процессоры обеспечивают более высокую производительность; отчасти это связано как с технологическими, так и с архитектурными достижениями, такими как более низкие правила проектирования, двухуровневый кеш с быстрым доступом (E)DMA схемотехника и более широкая шинная система. Не все DSP обеспечивают одинаковую скорость, и существует много видов сигнальных процессоров, каждый из которых лучше подходит для конкретной задачи, и их цена варьируется от 1,50 до 300 долларов США.

Инструменты Техаса производит C6000 серии DSP, которые имеют тактовую частоту 1,2 ГГц и реализуют отдельные кеши инструкций и данных. У них также есть кэш 2-го уровня объемом 8 МБ и 64 канала EDMA. Топовые модели способны производить до 8000 MIPS (миллионы инструкций в секунду), используйте VLIW (очень длинное командное слово), выполняют восемь операций за такт и совместимы с широким спектром внешних периферийных устройств и различных шин (PCI / последовательные / и т. д.). Каждый чип TMS320C6474 имеет по три таких DSP, а чипы C6000 последнего поколения поддерживают обработку с плавающей запятой, а также обработку с фиксированной запятой.

Freescale производит семейство многоядерных процессоров DSP, MSC81xx. MSC81xx основан на процессорах StarCore Architecture, а новейший DSP MSC8144 объединяет четыре программируемых ядра SC3400 StarCore DSP. Каждое ядро ​​SC3400 StarCore DSP имеет тактовую частоту 1 ГГц.

XMOS производит линейку многоядерных многопоточных процессоров, хорошо подходящих для операций DSP. Они бывают с различной скоростью от 400 до 1600 MIPS. Процессоры имеют многопоточную архитектуру, которая позволяет использовать до 8 потоков реального времени на одно ядро, а это означает, что 4-ядерное устройство будет поддерживать до 32 потоков реального времени. Потоки обмениваются данными друг с другом с помощью буферизованных каналов со скоростью до 80 Мбит / с. Устройства легко программируются на C и направлены на устранение разрыва между обычными микроконтроллерами и ПЛИС.

CEVA, Inc. производит и лицензирует три различных семейства DSP. Возможно, наиболее известным и наиболее широко используемым является семейство ЦОС CEVA-TeakLite, классическая архитектура на основе памяти, с 16-битной или 32-битной шириной слова и одинарной или двойной MAC. Семейство CEVA-X DSP предлагает комбинацию архитектур VLIW и SIMD, при этом различные члены семейства предлагают двойные или четырехканальные 16-битные MAC. Семейство CEVA-XC DSP нацелено на Программно-определяемое радио (SDR) модем разрабатывает и использует уникальную комбинацию архитектур VLIW и Vector с 32 16-битными MAC.

Аналоговые устройства производить SHARCна основе DSP и диапазон производительности от 66 МГц / 198 MFLOPS (миллионов операций с плавающей запятой в секунду) до 400 МГц / 2400 MFLOPS. Некоторые модели поддерживают несколько множители и ALU, SIMD инструкции и компоненты и периферийные устройства для обработки звука. В Blackfin Семейство встраиваемых цифровых сигнальных процессоров сочетает в себе функции DSP с функциями процессора общего назначения. В результате эти процессоры могут работать просто. операционные системы любить μCLinux, скорость и Nucleus RTOS при работе с данными в реальном времени.

Полупроводники NXP производить DSP на основе TriMedia VLIW технология, оптимизированная для обработки аудио и видео. В некоторых продуктах ядро ​​DSP скрыто как блок с фиксированной функцией в SoC, но NXP также предлагает ряд гибких одноядерных медиапроцессоров. Медиа-процессоры TriMedia поддерживают оба арифметика с фиксированной точкой а также арифметика с плавающей запятойи есть конкретные инструкции по работе со сложными фильтрами и энтропийным кодированием.

CSR производит семейство Quatro SoC, которые содержат один или несколько пользовательских DSP обработки изображений, оптимизированных для обработки данных изображения документа для приложений сканера и копира.

Технология микрочипов производит линейку DSP на базе PIC24. Представленный в 2004 году, dsPIC предназначен для приложений, требующих настоящего DSP, а также настоящего микроконтроллер, например, управление двигателем и в источниках питания. DsPIC работает со скоростью до 40MIPS и поддерживает 16-битный MAC с фиксированной точкой, обратную битовую адресацию и адресацию по модулю, а также DMA.

Большинство DSP используют арифметику с фиксированной запятой, потому что при обработке сигналов в реальном мире дополнительный диапазон, обеспечиваемый плавающей запятой, не требуется, и есть большой выигрыш в скорости и стоимости из-за меньшей сложности оборудования. ЦСП с плавающей запятой могут быть неоценимыми в приложениях, где требуется широкий динамический диапазон. Разработчики продуктов также могут использовать DSP с плавающей запятой, чтобы снизить стоимость и сложность разработки программного обеспечения в обмен на более дорогое оборудование, поскольку обычно проще реализовать алгоритмы с плавающей запятой.

Как правило, DSP - это специализированные интегральные схемы; однако функциональность DSP также может быть реализована с помощью программируемая вентильная матрица микросхемы (ПЛИС).

Встроенные универсальные RISC-процессоры становятся все более функциональными, как DSP. Например, OMAP3 процессоры включают ARM Cortex-A8 и C6000 DSP.

В коммуникациях новое поколение DSP, предлагающее сочетание функций DSP и функции аппаратного ускорения, становится широко распространенным. К таким модемным процессорам относятся: АСОКС ModemX и CEVA XC4000.

В мае 2018 года Huarui-2 спроектирован Нанкинским научно-исследовательским институтом электронных технологий. Китайская группа электронных технологий прошел приемку. Со скоростью обработки 0,4 терафлопс чип может обеспечить лучшую производительность, чем современные чипы DSP.[24] Команда разработчиков приступила к созданию Huarui-3, который имеет скорость обработки на уровне TFLOPS и поддерживает искусственный интеллект.[25]

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Дайер, С. А .; Хармс, Б. К. (1993). «Цифровая обработка сигналов». В Йовиц, М. С. (ред.). Достижения в области компьютеров. 37. Академическая пресса. С. 104–107. Дои:10.1016 / S0065-2458 (08) 60403-9. ISBN 9780120121373.
  2. ^ Липтак, Б. Г. (2006). Контроль и оптимизация процессов. Справочник приборостроителя. 2 (4-е изд.). CRC Press. С. 11–12. ISBN 9780849310812.
  3. ^ а б c d е ж «1979: Представлен однокристальный цифровой сигнальный процессор». Кремниевый двигатель. Музей истории компьютеров. Получено 14 октября 2019.
  4. ^ а б c d Таранович, Стив (27 августа 2012 г.). «30 лет DSP: от детской игрушки до 4G и выше». EDN. Получено 14 октября 2019.
  5. ^ а б Ингрид Вербауведе; Патрик Шаумон; Кристиан Пиге; Барт Кинхейс (24 декабря 2005 г.). «Архитектура и методы проектирования для энергоэффективного встроенного DSP и обработки мультимедиа» (PDF). rijndael.ece.vt.edu. Получено 2017-06-13.
  6. ^ За пределами границ Broadgate Publications (сентябрь 2016 г.), стр. 22
  7. ^ «Память и процессоры DSP».
  8. ^ «Процессоры DSP: архитектуры памяти»
  9. ^ «Архитектура цифрового сигнального процессора»
  10. ^ «Опция памяти DSP ARC XY».
  11. ^ "Zero Overhead Loops".
  12. ^ «Справочник по аппаратному обеспечению процессора ADSP-BF533 Blackfin».п. 4-15.
  13. ^ «Понимание расширенных функций процессора способствует эффективному программированию».
  14. ^ «Методы эффективного использования буфера с нулевым объемом служебной информации».
  15. ^ Грант, Дункан Эндрю; Говар, Джон (1989). Силовые МОП-транзисторы: теория и приложения. Wiley. п. 1. ISBN 9780471828679. Полевой транзистор металл-оксид-полупроводник (MOSFET) является наиболее часто используемым активным устройством в очень крупномасштабной интеграции цифровых интегральных схем (VLSI). В течение 1970-х годов эти компоненты произвели революцию в электронной обработке сигналов, системах управления и компьютерах.
  16. ^ Ширрифф, Кен (30 августа 2016 г.). «Удивительная история первых микропроцессоров». IEEE Spectrum. Институт инженеров по электротехнике и электронике. 53 (9): 48–54. Дои:10.1109 / MSPEC.2016.7551353. S2CID 32003640. Получено 13 октября 2019.
  17. ^ Грей, Роберт М. (2010). «История цифровой речи в режиме реального времени в пакетных сетях: часть II линейного предсказательного кодирования и Интернет-протокола» (PDF). Найденный. Тенденции сигнального процесса. 3 (4): 203–303. Дои:10.1561/2000000036. ISSN 1932-8346.
  18. ^ Станкович, Радомир С .; Астола, Яакко Т. (2012). «Воспоминания о ранних работах в DCT: интервью с К.Р. Рао» (PDF). Отпечатки с первых дней информационных наук. 60. Получено 13 октября 2019.
  19. ^ "Speak & Spell, первое использование ИС цифровой обработки сигналов для генерации речи, 1978". Вехи IEEE. IEEE. Получено 2012-03-02.
  20. ^ Богданович, А. (2009-10-06). "Вехи IEEE Honor Three". Институт. IEEE. Архивировано из оригинал на 2016-03-04. Получено 2012-03-02.
  21. ^ Хан, Гюль Н .; Иневский, Кшиштоф (2017). Встроенные и сетевые системы: проектирование, программное обеспечение и реализация. CRC Press. п. 2. ISBN 9781351831567.
  22. ^ Альберто Луис Андрес. «Цифровой графический эквалайзер звука». п. 48.
  23. ^ https://www.intel.com/Assets/PDF/General/35yrs.pdf#page=17
  24. ^ "国产 新型 雷达 芯片 华 睿 2 号 与 组网 中心 同时 亮相 - 科技 新闻 - 中国 科技 网 首页". 科技 日报. Получено 2 июля 2018.
  25. ^ 王 珏 玢. "全国 产 芯片 华 睿 ２ 号 通过" 核 高 基 "验收 - 新华网". Информационное агентство Синьхуа.南京. Получено 2 июля 2018.

внешние ссылки