數(shù)字信號處理（Digital Signal Processing，簡稱DSP）是門涉及許多學(xué)科而又廣泛應(yīng)用于許多領(lǐng)域的新興學(xué)科。20世紀(jì)60年代以來，隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)字信號處理技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并得到迅速的發(fā)展。在過去的二十多年時(shí)間里，數(shù)字信號處理已經(jīng)在通信等領(lǐng)域得到極為廣泛DSP技術(shù)圖解的應(yīng)用。數(shù)字信號處理是利用計(jì)算機(jī)或?qū)Ｓ锰幚碓O(shè)備，以數(shù)字形式對信號進(jìn)行采集、變換、濾波、估值、增強(qiáng)、壓縮、識別等處理，以得到符合人們需要的信號形式。
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DSP的特點(diǎn)
1.對密集的乘法運(yùn)算的支持
GPP不是設(shè)計(jì)來做密集乘法任務(wù)的，即使是些現(xiàn)代的GPP，也要求多個(gè)指令周期來做次乘法。而DSP處理器使用專門的硬件來實(shí)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(gè)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(shí)，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。
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2.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，只有個(gè)存儲器空間通過組總線（個(gè)地址總線和個(gè)數(shù)據(jù)總線）連接到處理器核。通常，做次乘法會發(fā)生4次存儲器訪問，用掉至少四個(gè)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(gè)，分別存儲程序和數(shù)據(jù)。它們有兩組總線連接到處理器核，允許同時(shí)對它們進(jìn)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(shí)為處理器核提供數(shù)據(jù)與指令。在這種布局下，DSP得以實(shí)現(xiàn)單周期的MAC指令。
還有個(gè)問題，即現(xiàn)在典型的高性能GPP實(shí)際上已包含兩個(gè)片內(nèi)高速緩存，個(gè)是數(shù)據(jù)，個(gè)是指令，它們直接連接到處理器核，以加快運(yùn)行時(shí)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(gè)片內(nèi)存儲器和多組總線來保證每個(gè)指令周期內(nèi)存儲器的多次訪問。在使用DSP時(shí)，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(shí)，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?yàn)镈SP的典型數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)流。也就是說，DSP處理器對每個(gè)數(shù)據(jù)樣本做計(jì)算后，就丟棄了，幾乎不再重復(fù)使用。
3.零開銷循環(huán)
如果了解到DSP算法的個(gè)共同的特點(diǎn)，即大多數(shù)的處理時(shí)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(shí)，不用花時(shí)間去檢查循環(huán)計(jì)數(shù)器的值、條件轉(zhuǎn)移到循環(huán)的頂部、將循環(huán)計(jì)數(shù)器減1。
與此相反，GPP的循環(huán)使用軟件來實(shí)現(xiàn)。某些高性能的GPP使用轉(zhuǎn)移預(yù)報(bào)硬件，幾乎達(dá)到與硬件支持的零開銷循環(huán)同樣的效果。
4.定點(diǎn)計(jì)算
大多數(shù)DSP使用定點(diǎn)計(jì)算，而不是使用浮點(diǎn)。雖然DSP的應(yīng)用必須十分注意數(shù)字的精確，用浮點(diǎn)來做應(yīng)該容易的多，但是對DSP來說，廉價(jià)也是非常重要的。定點(diǎn)機(jī)器比起相應(yīng)的浮點(diǎn)機(jī)器來要便宜（而且更快）。為了不使用浮點(diǎn)機(jī)器而又保證數(shù)字的準(zhǔn)確，DSP處理器在指令集和硬件方面都支持飽和計(jì)算、舍入和移位。
5.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(shí)現(xiàn)數(shù)字濾波器延時(shí)線很有用）、位倒序?qū)ぶ罚▽FT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(shí)現(xiàn)。
6.執(zhí)行時(shí)間的預(yù)測
大多數(shù)的DSP應(yīng)用（如蜂窩電話和調(diào)制解調(diào)器）都是嚴(yán)格的實(shí)時(shí)應(yīng)用，所有的處理必須在指定的時(shí)間內(nèi)完成。這就要求程序員準(zhǔn)確地確定每個(gè)樣本需要多少處理時(shí)間，或者，至少要知道，在不良情況下，需要多少時(shí)間。
如果打算用低成本的GPP去完成實(shí)時(shí)信號處理的任務(wù)，執(zhí)行時(shí)間的預(yù)測大概不會成為什么問題，因?yàn)榈统杀綠PP具有相對直接的結(jié)構(gòu)，比較容易預(yù)測執(zhí)行時(shí)間。然而，大多數(shù)實(shí)時(shí)DSP應(yīng)用所要求的處理能力是低成本GPP所不能提供的。
這時(shí)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(jìn)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般不使用動態(tài)特性，如轉(zhuǎn)移預(yù)測和推理執(zhí)行等。因此，由段給定的代碼來預(yù)測所要求的執(zhí)行時(shí)間是完全直截了當(dāng)?shù)?。從而使程序員得以確定芯片的性能限制。
7.定點(diǎn)DSP指令集
定點(diǎn)DSP指令集是按兩個(gè)目標(biāo)來設(shè)計(jì)的：
- 使處理器能夠在每個(gè)指令周期內(nèi)完成多個(gè)操作，從而提高每個(gè)指令周期的計(jì)算效率。
- 將存貯DSP程序的存儲器空間減到盡可能?。ㄓ捎诖鎯ζ鲗φ麄€(gè)系統(tǒng)的成本影響甚大，該問題在對成本敏感的DSP應(yīng)用中尤為重要）。
為了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，DSP處理器的指令集通常都允許程序員在個(gè)指令內(nèi)說明若干個(gè)并行的操作。例如，在條指令包含了MAC操作，即同時(shí)的個(gè)或兩個(gè)數(shù)據(jù)移動。在典型的例子里，條指令就包含了計(jì)算FIR濾波器的節(jié)所需要的所有操作。這種高效率付出的代價(jià)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?yàn)樗麄儼闶褂孟馛或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(yīng)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(gè)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(fù)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(wù)仍然很重。典型的DSP應(yīng)用都具有大量計(jì)算的要求，并有嚴(yán)格的開銷限制，使得程序的優(yōu)化必不可少（至少是對程序的關(guān)鍵部分）。因此，考慮選用DSP的個(gè)關(guān)鍵因素是，是否存在足夠的能夠較好地適應(yīng)DSP處理器指令集的程序員。
8.開發(fā)工具的要求
因?yàn)镈SP應(yīng)用要求高度優(yōu)化的代碼，大多數(shù)DSP廠商都提供些開發(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(zhǔn)確地仿真每個(gè)指令周期內(nèi)處理器的活動。無論對于確保實(shí)時(shí)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?yàn)镚PP程序員通常并不需要詳細(xì)到這層的信息。GPP缺乏精確到指令周期的仿真工具，是DSP應(yīng)用開發(fā)者所面臨的的大問題：由于幾乎不可能預(yù)測高性能GPP對于給定任務(wù)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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