DSP软件架构

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一数字信号处理基本运算

二 DSP软件架构

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

三 DSP与微处理器对比

一数字信号处理基本运算

在数字信号处理的运算中，常见的相关函数计算、卷积运算、信号滤波和各种变换算法大多归结为

$y=\sum a_xx_i$

的乘加运算，因此

y = x + a x b

的形式出现最为频繁，所以DSP内部结构设计都是以优化上述乘加运算为主要目的。为了快速地实现数字信号处理运算，DSP芯片一般都采用特殊的软硬件结构。DSP芯片的基本硬件结构包括：哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令以及快速地指令周期。

二 DSP软件架构

1 哈佛结构

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。由于程序和数据在两个分开的空间，因此取指和执行能完全重叠。

2 流水线操作

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。下面所列是一个三级流水线操作的例子：

CLLOUT1

取指NN-1N-2；

译码N-1NN-2；

执行N-2N-1N，

3 专用的硬件乘法器

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。

4 特殊的DSP指令

DSP是采用特殊的指令。

5 快速的指令周期

集成电路的优化设计可使DSP芯片的指令周期在200ns以下。TMS320系列处理器的指令周期以及从第一代的200ns降低至现在的10ns以下。快速地指令周期使得许多应用系统能够在DSP芯片上得到实时实现。

三 DSP与微处理器对比

从表面上来看，DSP与标准微处理器有许多共同的地方：一个以ALU为核心的处理器、地址和数据总线、RAM、ROM以及I/O端口，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。但DSP和一般的CPU又不同：

首先是体系结构：CPU是冯.诺伊曼结构的，而DSP有分开的代码和数据总线即“哈佛结构”，这样在同一个时钟周期内可以进行多次存储器访问——这是因为数据总线也往往有好几组。有了这种体系结构，DSP就可以在单个时钟周期内取出一条指令和一个或者两个（或者更多）的操作数。

从表面上来看，DSP与标准微处理器有许多共同的地方：一个以ALU为核心的处理器、地址和数据总线、RAM、ROM以及I/O端口，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。

标准化和通用性：CPU的标准化和通用性做得很好，支持操作系统，所以以CPU为核心的系统方便人机交互以及和标准接口设备通信，非常方便而且不需要硬件开发了；但这也使得CPU外设接口电路比较复杂，DSP主要还是用来开发嵌入式的信号处理系统了，不强调人机交互，一般不需要很多通信接口，因此结构也较为简单，便于开发。如果只是着眼于嵌入式应用的话，嵌入式CPU和DSP的区别应该只在于一个偏重控制一个偏重运算了。

流水线结构：大多数DSP都拥有流水结构，即每条指令都由片内多个功能单元分别完成取指、译码、取数、执行等步骤，这样可以大大提高系统的执行效率。但流水线的采用也增加了软件设计的难度，要求设计者在程序设计中考虑流水的需要。

快速乘法器：信号处理算法往往大量用到乘加（multiply-accumulate，MAC）运算。DSP有专用的硬件乘法器，它可以在一个时钟周期内完成MAC运算。硬件乘法器占用了DSP芯片面积的很大一部分。（与之相反，通用CPU采用一种较慢的、迭代的乘法技术，它可以在多个时钟周期内完成一次乘法运算，但是占用了较少了硅片资源）。

地址发生器：DSP有专用的硬件地址发生单元，这样它可以支持许多信号处理算法所要求的特定数据地址模式。这包括前（后）增（减）、环状数据缓冲的模地址以及FFT的比特倒置地址。地址发生器单元与主ALU和乘法器并行工作，这就进一步增加了DSP可以在一个时钟周期内可以完成的工作量。

硬件辅助循环：信号处理算法常常需要执行紧密的指令循环。对硬件辅助循环的支持，可以让DSP高效的循环执行代码块而无需让流水线停转或者让软件来测试循环终止条件。

低功耗：DSP的功耗较小，通常在0.5W到4W，采用低功耗的DSP甚至只有0.05W，可用电池供电，很适合嵌入式系统；而CPU的功耗通常在20W以上。