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DSP结构特点和运算性能

时间:2021-11-17    来源:ror体育app下载    人气:

本文摘要:考虑到一个数字信号处理的实例,比如受限冲击号召滤波器(FIR)。用数学语言来说,FIR滤波器是做到一系列的点积。所取一个输入量和一个序数向量,在系数和输出样本的滑动窗口间作乘法,然后将所有的乘积特一起,构成一个输入样本。

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考虑到一个数字信号处理的实例,比如受限冲击号召滤波器(FIR)。用数学语言来说,FIR滤波器是做到一系列的点积。所取一个输入量和一个序数向量,在系数和输出样本的滑动窗口间作乘法,然后将所有的乘积特一起,构成一个输入样本。

  类似于的运算在数字信号处理过程中大量地反复再次发生,使得为此设计的器件必需获取专门的反对,促使早先DSP器件与标准化处理器(GPP)的分流:  1对密集的乘法运算的反对  GPP不是设计来做到密集乘法任务的,即使是一些现代的GPP,也拒绝多个指令周期来做到一次乘法。而DSP处理器用于专门的硬件来构建单周期乘法。DSP处理器还减少了累加器寄存器来处置多个乘积的和。

累加器寄存器一般来说比其他寄存器长,减少称作结果bits的额外bits来防止阻塞。同时,为了体现专门的乘法-相加硬件的益处,完全所有的DSP的指令集都包括有显式的MAC指令。

  2存储器结构  传统上,GPP用于冯.诺依曼存储器结构。这种结构中,只有一个存储器空间通过一组总线(一个地址总线和一个数据总线)相连到处理器核。

一般来说,做到一次乘法不会再次发生4次存储器采访,用掉最少四个指令周期。  大多数DSP使用了哈佛结构,将存储器空间区分成两个,分别存储程序和数据。它们有两组总线相连到处理器核,容许同时对它们展开采访。这种决定将处理器存贮器的比特率加倍,更加最重要的是同时为处理器核提供数据与指令。

在这种布局下,DSP以求构建单周期的MAC指令。  还有一个问题,即现在典型的高性能GPP实质上已包括两个片内高速缓存,一个是数据,一个是指令,它们必要相连到处理器核,以减缓运营时的访问速度。从物理上说道,这种片内的双存储器和总线的结构完全与哈佛结构的一样了。然而从逻辑上说道,两者还是有最重要的区别。

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  GPP用于掌控逻辑来要求哪些数据和指令字存储在片内的高速缓存里,其程序员并不加以登录(也有可能显然不告诉)。与此相反,DSP用于多个片内存储器和多组总线来确保每个指令周期内存储器的多次采访。

在用于DSP时,程序员要具体地掌控哪些数据和指令要存储在片内存储器中。程序员在写出程序时,必需确保处理器需要有效地用于其双总线。

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  此外,DSP处理器完全都不具备数据高速缓存。这是因为DSP的典型数据是数据流。

也就是说,DSP处理器对每个数据样本做到计算出来后,就弃置了,完全仍然重复使用。  3零支出循环  如果了解到DSP算法的一个联合的特点,即大多数的处置时间是花上在继续执行较小的循环上,也就更容易解读,为什么大多数的DSP都有专门的硬件,用作零支出循环。所谓零支出循环是指处理器在继续执行循环时,不必花上时间去检查循环计数器的值、条件移往到循环的顶部、将循环计数器减半1。  与此相反,GPP的循环用于软件来构建。

某些高性能的GPP用于移往预报硬件,完全超过与硬件反对的零支出循环某种程度的效果。  4定点计算出来  大多数DSP用于定点计算出来,而不是用于浮点。虽然DSP的应用于必需十分注意数字的准确,用浮点来做到应当更容易的多,但是对DSP来说,廉价也是十分最重要的。定点机器相比适当的浮点机器来要低廉(而且更加慢)。

为了不用于浮点机器而又确保数字的精确,DSP处理器在指令集和硬件方面都反对饱和状态计算出来、近似值和移位。


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