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1、摘要让你说出知道的芯片的名称，你可能会一时想不起，也不能一一罗列DSP 芯片都有哪些。或许是对DSP芯片深刻的了解才了然于心，由于种种原因的忘 却；或许是因为大家在说DSP芯片好，既然大家都说好，那才是真的好，至于 怎样好，可能是似懂非懂。那好吧，不管是懂还是不懂，现在让我们从新的视角 来读懂这个芯片的世界，让你发现不曾明白的细节让你说出知道的芯片的名称，你可能会一时想不起，也不能一一罗列DSP芯 片都有哪些。或许是对DSP芯片深刻的了解才了然于心，由于种种原因的忘却； 或许是因为大家在说DSP芯片好，既然大家都说好，那才是真的好，至于怎样 好，可能是似懂非懂。那好吧，不管是懂还是不懂，现在让
2、我们从新的视角来读 懂这个芯片的世界，让你发现不曾明白的细节。DSP芯片，也称数字信号处理器，采用特殊的软硬件结构，是一种专注于进 行数字信号处理运算的微处理器，其主要应用是实时快速地实现各种数字信号处 理，是数字信号处理理论实用化过程的重要技术工具。在语音处理、图像处 理等技术领域得到了广泛的应用。那根据对 DSP芯片的理解来对比与其他 芯片的最要的区别是什么？杭州海康威视数字技术股份有限公司的高级嵌入式 开发经理黄田认为，DSP芯片与其它芯片的最大区别在于它拥有针对各种算法 设计的大量专用指令，比如各种向量运算。另外DSP芯片在设计时更多地考虑 到数据总线的带宽以及吞吐量，避免数据访问成为
3、影响算法性能的瓶颈。芯片的基本结构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。 下面简单介绍DSP芯片的基本结构。(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
4、阶段。下面所列是一个三级流水线操作的例子：CLL0UT1取指 N N-1 N-2；译码 N-1 N N-2；执行 N-2 N-1 N,(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。DSP系统的特点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
5、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：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。近年出现的一些DSP如ADSP2106X、DS
6、P96000 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。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，极大地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。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
7、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）。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，以提高程序和数据访问存储器的速度。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
8、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。DSP与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。DSP芯片的优点DSP的运算速度比其它处理器要高得多，以FFT为例，高性能DSP不仅处 理速度是MPU的410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FI
9、R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34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 的运算速度可以超过MPU运算速度的4倍以上。DSP芯片的浮点与定点之分在选择DSP器件的时候，是采用浮点还是采用定点，如果用定点是16位还 是32位？其实这个问题和你的算法所要求的信号的动态范围有关。浮点运算DSP比定点运算DSP的动态范围（动态范围：如音响系统重放时 最大不失真输出功率与静态时系统噪声输出功率之比的对
10、数值，又如一个多媒体 硬盘播放器输出图像的最亮和最暗部分之间的相对比值）要大很多。定点DSP 的字长每增加1bit，动态范围扩大6dB, 16bit字长的动态范围为96dB。程序员 必须时刻关注溢出的发生。例如：在做图像处理时，图像做旋转、移动等，就很 容易产生溢出。这时，要么不断地移位定标，要么作截尾。前者要耗费大量的程 序空间和执行时间，后者则很快带来图像质量的劣化。总之，是使整个系统的性 能下降。在处理低信噪比信号的场合，例如进行语音识别、雷达和声纳信号处理 时，也会发生类似的问题。而32bit浮点运算DSP的动态范围可以作到1536dB， 这不仅大大扩大了动态范围，提高了运算精度，还大
11、大节省了运算时间和存储空 间，因为大大减少了定标，移位和溢出检查。由于浮点DSP的浮点运算用硬件来实现，可以在单周期内完成，因而其处 理速度大大高于定点DSP，这一优点在实现高精度复杂算法时尤为突出。定点的计算不过是把一个数据当作整数来处理，通常AD采样来的都是整数， 这个数相对于真实的模拟信号有一个刻度因子，大家都知道用一个16位的AD 去采样一个0到5V的信号，那么AD输出的整数除以2T6再乘以5V就是对应 的电压。在定点DSP中是直接对这个16位的采样进行处理，并不将它转换成 以小数表示的电压，因为定点DSP无法以足够的精度表示一个小数，它只能对 整数进行计算。而浮点DSP的优势在于它可
12、以把这个采样得到的整数转换成小 数表示的电压，并不损失精度（这个小数用科学记数法来表示），原因在于科学 记数法可以表示很大的动态范围的一个信号，以IEEE754浮点数为例，单精度 浮点格式：31 1位符号30-238位指数22-0023位小数。这样的能表示的最 小的数是+-2心149,最大的数是+-（2-2A23）*2A127,动态范围为20*log（最大的数 /最小的数）=1667.6dB这样大的动态范围使得在编程的时候几乎不必考虑乘法 和累加的溢出，而如果使用定点处理器编程，对计算结果进行舍入和移位则是家 常便饭，这在一定程度上会损失精度。原因在于定点处理的信号的动态范围有限， 比如16位
13、定点DSP，可以表示整数范围为1-65536，其动态范围为 20*log（65536/1）=96dB对于 32 定点 DSP，动态范围为 20*log（2A32/1）=192dB, 远小于32位ieee浮点数的1667.6dB，但是实际上192dB对绝大多数应用所处 理的信号已经足够了。由于AD转换器的位数限制，一般输入信号的动态范围都 比较小，但在DSP的信号处理中，由于点积运算会使中间节点信号的动态范围 增加，所以主要考虑信号处理流程中中间结果的动态范围，以及算法对中间结果 的精度要求，来选择相应的DSP。另外就是浮点的DSP更易于编程，定点DSP 编程中程序员要不断调整中间结果的PQ值，
14、实际就是不断对中间结果进行移位 调整和舍入。实数运算可直接透过代码加入硬件运算中，而定点元件必须透过软件才能间 接执行实数运算，这就增加了运算法指令并延长了开发时间。整体上说，定点DSP在成本上具有优势而浮点DSP在易用上较优。DSP芯片的发展现状与应用自从DSP芯片诞生以来，DSP芯片得到了飞速的发展。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、通信等许多领域得到了广泛的应用。对于DSP芯片的发展现状和DSP如何与其他产品搭配应用解决方案海康威 视的黄田作出了如下这样的看法：DSP芯片已经在向专业化、多元化方向发展, 各厂家的市场
15、划分越来越细，差异性也越来越大。另外，单纯的DSP芯片已经 不多见，更多的是DSP芯片与其它处理核心集成在一起，形成一个集成度高、 针对性强的SOC，不仅极大地降低了板级空间，也带来了功耗、成本以及开发 周期的全面优势，从而推动了行业的发展和产品性能的提高。DSP的优势在于灵活的算法集成，可以给产品提供强大的性能以及灵活的定 制，同一产品针对各类客户不同的需求实现不同的解决方案。为了提高产品的竞 争力，厂商都会在算法上做足文章，算法变得越来越复杂，但是算法的稳定性、 产品的功耗、开发周期等都会成为难以驾驭的风险。DSP算法不是一大堆理论 公式的堆砌，而是与所使用DSP芯片的具体特点紧密结合的精
16、致软件。这些因 素在产品设计时就需要予以充分考虑，不要为了一些噱头功能而盲目采用所谓的 先进算法和高性能DSP，而是要从用户需求出发，寻找算法与DSP的最佳组合。 在产品方案中，算法和DSP是核心，这个组合确定了，再去搭配其它的处理芯 片和外围设备，才能形成一套高效的产品解决方案。目前DSP技术应用从军用到民用，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、IP电话(voice over IP)、ADSL和HFC的信号传输; 在控制方面，主要用于电机控制、光驱和硬盘驱动器；在测试/测量方面，主要 用于虚拟仪器、自动测试系统、医疗诊断等；在电子娱乐方面，主要用于高清 晰度电视(HDTV)、机顶盒(STB)、AC-3、家庭影院、DVD等应用；在图像/图形 上，主要用于二维和三维图形处理、图像压缩与传
