DSP芯片的基本结构

DSPDSP 芯片的基本结构芯片的基本结构 DSP 芯片的基本结构包括 1 哈佛结构 2 流水线操作 3 专用的硬件乘法器 4 特殊的 DSP 指令 5 快 速的指令周期 哈佛结构 哈佛结构的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中 即程序存储器 和数据存储器是两个相互独立的存储器 每个存储器独立编址 独立访问 与 两个存储器相对应的是系统中设置了程序总线和数据总线 从而使数据的吞吐 率提高了一倍 由于程序和存储器在两个分开的空间中 因此取指和执行能完 全重叠 流水线与哈佛结构相关 DSP 芯片广泛采用流水线以减少指令执行的时间 从 而增强了处理器的处理能力 处理器可以并行处理二到四条指令 每条指令处 于流水线的不同阶段 CLLOUT1 取指 N N 1 N 2 译码 N 1 N N 2 执行 N 2 N 1 N 专用的 硬件乘法器 乘法速度越快 DSP 处理器的性能越高 由于具有专用的应用乘 法器 乘法可在一个指令周期内完成 特殊的 DSP 指令 DSP 芯片是采用特殊的指令 快速的指令周期哈佛结构 流 水线操作 专用的硬件乘法器 特殊的 DSP 指令再加上集成电路的优化设计可 使 DSP 芯片的指令周期在 200ns 以下 DSPDSP 芯片的选择方法芯片的选择方法 一般而言 定点 DSP 芯片的价格较便宜 功耗较低 但运算精度稍低 而浮点 DSP 芯片的优点是运算精度高 且 C 语言编程调试方便 但价格稍贵 功耗也 较大 例如 TI 的 TMS320C2XX C54X 系列系列属于定点 DSP 芯片 低功耗和 低成本是其主要的特点 而 TMS320C3X C4X C67X 属于浮点 DSP 芯片 运算精度高 用 C 语言编程方便 开发周期短 但同时其价格和功耗也相对较 高 DSP 应用系统的运算量是确定选用处理能力为多大的 DSP 芯片的基础 运算 量小则可以选用处理能力不是很强的 DSP 芯片 从而可以降低系统成本 相反 运算量大的 DSP 系统则必须选用处理能力强的 DSP 芯片 如果 DSP 芯片的 处理能力达不到系统要求 则必须用多个 DSP 芯片并行处理 那么如何确定 DSP 系统的运算量以选择 DSP 芯片呢 下面我们来考虑两种情况 1 按样点处理 所谓按样点处理就是 DSP 算法对每一个输入样点循环一次 数字滤波滤波就是这种 情况 在数字滤波器滤波器中 通常需要对每一个输入样点计算一次 例如 一个采 用 LMS 算法的 256 抽头的自适应 FIR 滤波器 假定每个抽头的计算需要 3 个 MAC 周期 则 256 抽头计算需要 256 3 768 个 MAC 周期 如果采样 频率为 8kHz 即样点之间的间隔为 125ms DSP 芯片的 MAC 周期为 200ns 则 768 个 MAC 周期需要 153 6ms 的时间 显然无法实时处理 需 要选用速度更高的 DSP 芯片 表 1 3 示出了两种信号带宽对三种 DSP 芯片 的处理要求 三种 DSP 芯片的 MAC 周期分别为 200ns 50ns 和 25ns 从 表中可以看出 对话带的应用 后两种 DSP 芯片可以实时实现 对声频应用 只有第三种 DSP 芯片能够实时处理 当然 在这个例子中 没有考虑其他的运 算量 2 按帧处理 有些数字信号处理算法不是每个输入样点循环一次 而是每隔一定的时间间隔 通常称为帧 循环一次 例如 中低速语音编码算法通常以 10ms 或 20ms 为一帧 每隔 10ms 或 20ms 语音编码算法循环一次 所以 选择 DSP 芯片 时应该比较一帧内 DSP 芯片的处理能力和 DSP 算法的运算量 假设 DSP 芯 片的指令周期为 p ns 一帧的时间为 Dt ns 则该 DSP 芯片在一帧 内所能提供的最大运算量为 Dt p 条指令 例如 TMS320LC549 80 的指令周 期为 12 5ns 设帧长为 20ms 则一帧内 TMS320LC549 80 所能提供的最 大运算量为 160 万条指令 因此 只要语音编码算法的运算量不超过 160 万 条指令 就可以在 TMS320LC549 80 上实时运行 DSPDSP 系统的特点系统的特点 自第一个微处理器问世以来 微处理器技术水平得到了十分迅速的提高 而快 速傅立叶交换等实用算法的提出促进了专门实现数字信号处理的一类微处理器 的分化和发展 数字信号处理有别于普通的科学计算与分析 它强调运算处理 的实时性 因此 DSP 除了具备普通微处理器所强调的高速运算和控制功能外 针对实时数字信号处理 在处理器结构 指令系统 指令流程上具有许多新的 特征 其特点如下 1 算术单元 具有硬件乘法器和多功能运算单元 硬件乘法器可以在单个指令周期内完成乘 法操作 这是 DSP 区别于通用的微处理器的一个重要标志 多功能运算单元可 以完成加减 逻辑 移位 数据传送等操作 新一代的 DSP 内部甚至还包含多 个并行的运算单元 以提高其处理能力 针对滤波 相关 矩阵运算等需要大量乘和累加运算的特点 DSP 的算术单元 的乘法器和加法器 可以在一个时钟周期内完成相乘 累加两个运算 近年出 现的某些 DSP 如 ADSP2106X DSP96000 系列 DSP 可以同时进行乘 加 减运算 大大加快了 FFT 的蝶形运算速度 2 总线结构 传统的通用处理器采用统一的程序和数据空间 共享的程序和数据总线结构 即所谓的冯 诺依曼结构 DSP 普遍采用了数据总线和程序总线分离的哈佛结 构或者改进的哈佛结构 极大的提高了指令执行速度 片内的多套总线可以同 时进行取指令和多个数据存取操作 许多 DSP 片内嵌有 DMA 控制器 配合 片内多总线结构 使数据块传送速度大大提高 如 TI 公司的 C6000 系列的 DSP 采用改进的哈佛结构 内部有一套 256 位宽 度的程序总线 两套 32 位的数据总线和一套 32 位的 DMA 总线 ADI 公司 的 SHARC 系列 DSP 采用超级哈佛结构 Super Harvared Architecture Computer 内部集成了三套总线 即程序存储器总线 数据存储器总线和输 入输出总线 3 专用寻址单元 DSP 面向数据密集型应用 伴随着频繁的数据访问 数据地址的计算也需要大 量时间 DSP 内部配置了专用的寻址单元 用于地址的修改和更新 它们可以 在寻址访问前或访问后自动修改内容 以指向下一个要访问的地址 地址的修 改和更新与算术单元并行工作 不需要额外的时间 DSP 的地址产生器支持直接寻址 间接寻址操作 大部分 DSP 还支持位反转 寻址 用于 FFT 算法 和循环寻址 用于数字滤波算法 4 片内存储器 针对数字信号处理的数据密集运算的需要 DSP 对程序和数据访问的时间要求 很高 为了减小指令和数据的传送时间 许多 DSP 内部集成了高速程序存储器 和数据存储器 以提高程序和数据的访问存储器的速度 如 TI 公司的 C6000 系列的 DSP 内部集成有 1M 7M 位的程序和数据 RAM ADI 公司的 SHARC 系列 DSP 内部集成有 0 5M 2M 位的程序和数据 RAM Tiger SHARC 系列 DSP 内部集成有 6M 位的程序和数据 RAM 5 流水处理技术 DSP 大多采用流水技术 即将一条指令的执行过程分解成取指 译码 取数 执行等若干个阶段 每个阶段称为一级流水 每条指令都由片内多个功能单元 分别完成取指 译码 取数 执行等操作 从而在不提高时钟频率的条件下减 少了每条指令的执行时间 6 DSP 与其它其它处理器的差别 数字信号处理器 DSP 通用微处理器 MPU 微控制器 MCU 三者 的区别在于 DSP 面向高性能 重复性 数值运算密集型的实时处理 MPU 大量应用于计算机 MCU 则适用于以控制为主的处理过程 DSPDSP 芯片的优点芯片的优点 DSP 的运算速度比其它处理器要高得多 以 FFT 相关为例 高性能 DSP 不 仅处理速度是 MPU 的 4 10 倍 而且可以连续不断地完成数据的实时输入 输出 DSP 结构相对单一 普遍采用汇编语言编程 其任务完成时间的可预测 性相对于结构和指令复杂 超标量指令 严重依赖于编译系统的 MPU 强得 多 以一个 FIR 滤波器实现为例 每输入一个数据 对应每阶滤波器系数需要 一次乘 一次加 一次取指 二次取数 还需要专门的数据移动操作 DSP 可 以单周期完成乘加并行操作以及 3 4 次数据存取操作 而普通 MPU 完成同样 的操作至少需要 4 个指令周期 因此 在相同的指令周期和片内指令缓存条件 下 DSP 的运算送到可以超过 MPU 运算速度的 4 倍以上 正是基于 DSP 的这些优势 在新推出的高性能通用微处理器 如 Pentium Power PC 604e 等 片内已经融入了 DSP 的功能 而以这种通 用微处理器构成的计算机在网络通信 语音图像处理 实时数据分析等方面的 效率大大提高 DSPDSP 芯片的应用芯片的应用 自从 DSP 芯片诞生以来 DSP 芯片得到了飞速的发展 DSP 芯片高速发展 一方面得益于集成电路的发展 另一方面也得益于巨大的市场 在短短的十多 年时间 DSP 芯片已经在信号处理 通信 雷达等许多领域得到广泛的应用 目前 DSP 芯片的价格也越来越低 性能价格比日益提高 具有巨大的应用潜 力 DSP 芯片的应用主要有 1 信号处理 如 数字滤波 自适应滤波 快速傅里叶变换 相关运算 频谱分析 卷积等 2 通信 如 调制解调器 自适应均衡 数据加密 数据压缩 回坡抵消 多路复用 传真 扩频通信 纠错编码 波形产生等 3 语音 如语音编码 语音合成 语音识别 语音增强 说话人辨认 说 话人确认 语音邮件 语音储存等 4 图像 图形 如二维和三维图形处理 图像压缩与传输 图像增强 动画 机器人视觉等 5 军事 如保密通信 雷达处理 声纳处理 导航等 6 仪器仪表 如频谱分析 函数发生 锁相环 地震处理等 7 自动控制 如引擎控制 深空 自动驾驶 机器人控制 磁盘控制 8 医疗 如助听 超声设备 诊断工具 病人监护等 9 家用电器 如高保真音响 音乐合成 音调控制 玩具与游戏 数字电 话 电视等 DSPDSP 芯片的发展芯片的发展 20 世纪 60 年代以来 随着计算机和信息技术的飞速发展 数字信号处理技术 应运而生并得到迅速的发展 在过去的二十多年时间里 数字信号处理已经在 通信等领域得到极为广泛的应用 数字信号处理是利用计算机或专用处理设备 以数字形式对信号进行采集 变 换 滤波 估值 增强 压缩 识别等处理 以得到符合人们需要的信号形式 数字信号处理是围绕着数字信号处理的理论 实现和应用等几个方面发展起来 的 数字信号处理在理论上的发展推动了数字信号处理应用的发展 反过来 数字信号处理的应用又促进了数字信号处理理论的提高 而数字信号处理的实 现则是理论和应用之间的桥梁 数字信号处理是以众多学科为理论基础的 它所涉及的范围极其广泛 例如 在数学领域 微积分 概率统计 随机过程 数值分析等都是数字信号处理的 基本工具 与网络理论 信号与系统 控制论 通信理论 故障诊断等也密切 相关 近来新兴的一些学科 如人工智能 模式识别 神经网络等 都与数字 信号处理密不可分 可以说 数字信号处理是把许多经典的理论体系作为自己 的理论基础 同时又使自己成为一系列新兴学科的理论基础 顾名思义 DSP 主要应用在数字信号处理中 目的是为了能够满足实时信号处 理的要求 因此需要将数字信号处理中的常用运算执行的尽可能快 这就决定 了 DSP 的特点和关键技术 适合数字信号处理的关键技术 DSP 包含乘法器 累加器 特殊地址产生器 领开销循环等 提高处理速度的关键技术 流水线 技术 并行处理技术 超常指令 VLIW 超标量技术 DMA 等 从广义上 讲 DSP 微处理器和微控制器 单片机 等都属于处理器 可以说 DSP 是 一种 CPU DSP 和一般的 CPU 又不同 最大的区别在于 CPU 是冯 诺伊曼 结构的 DSP 是数据和地址空间分开的哈佛结构 世界上第一个单片 DSP 芯片应当是 1978 年 AMI 公司发布的 S2811 1979 年美国 Intel 公司发布的商用可编程器件 2920 是 DSP 芯片的 一个主要里程碑 这两种芯片内部都没有现代 DSP 芯片所必须有的单周期乘法 器 1980 年 日本 NEC 公司推出的 P D7720 是第一个具有乘法器的商 用 DSP 芯片 在这之后 最成功的 DSP 芯片当数美国德州仪器公司 Texas Instruments 简称 TI 的一系列产品 TI 公司在 1982 年成功推出其第一 代 DSP 芯片 TMS32010 及其系列产品 TMS32011 TMS320C10 C14 C15 C16 C17 等 之后相继推出了第二代 DSP 芯片 TMS32020 TMS320C25 C26 C28 第三代 DSP 芯片 TMS320C30 C31 C32 第四代 DSP 芯片 TMS320C40 C44 第五代 DSP 芯片 TMS320C5X C54X 第二代 DSP 芯片的改进型 TMS320C2XX 集多片 DSP 芯片于一体的高性能 DSP 芯片 TMS320C8X 以及目前速度最快 的第六代 DSP 芯片 TMS320C62X C67X 等 TI 将常用的 DSP 芯片归纳为 三大系列 即 TMS320C2000 系列 包括 TMS320C2X C2XX TMS320C5000 系列 包括 TMS320C5X C54X C55X TMS320C6000 系列 TMS320C62X C67X 如今 TI 公司的一系列 DSP 产品已经成为 当今世界上最有影响的 DSP 芯片 TI 公司也成为世界上最大的 DSP 芯片供 应商 其 DSP 市场份额占全世界份额近 50 目前 DSP 处理器仍被 TI AGERE ADI 等占领 产品受外国大企业控制 国内发展 DSP 的厂商并 不多 而主要的应用产品是 DVD 与无线电话等 因此国内 DSP 的产值并不高 而在产品应用上 目前重要的 DSP 应用产品 如移动电话 调制解调器 HDD 等个人计算机与通讯领域应用产品 都是采用国际大厂的 DSP solution DSP 技术应用到我们生活的每一个角落 从军用到民用 从航空航天到生产生 活 都越来越多地使用 DSP DSP 技术在航空航天方面 主要用于雷达和声纳信号处理 在通信方面 主要 用于移动电话