Stafræn merki vinnsla
Við skulum íhuga algengustu aðgerðina í stafræna léninu sem sínarannsókn: síun. Einfaldlega sagt, síun er að vinna úr merkinu til að bæta eiginleika þess. Til dæmis getur síun fjarlægt hávaða eða rafstöðueiginleikar truflana frá merkinu og þar með bætt hlutfall merkis og hávaða. Af hverju að nota örgjörva í staðinn fyrir hliðrænt tæki til að sía merkið? Lítum á kosti þess: árangur hliðrænna sía (eða almennt, hliðstæðar hringrásir) fer eftir umhverfisþáttum eins og hitastigi. Stafræna sían hefur í grundvallaratriðum ekki áhrif á umhverfið.
Auðvelt er að endurtaka stafræna síun innan mjög lítils þols, vegna þess að afköst hennar eru ekki háð samsetningu tækja þar sem afköst hafa vikið frá venjulegu gildi. Þegar hliðræn sía er framleidd er ekki auðvelt að breyta eiginleikum hennar (svo sem tíðnisvið tíðnisviðs). Með því að nota örgjörva til að innleiða stafræna síu geturðu breytt eiginleikum síunnar með því að forrita hana aftur.
Samanburður á DSP örgjörvum og almennum örgjörvum
Lítum á dæmi um stafræna vinnslu merkja, svo sem endanleg höggviðbragðssía (FIR). Í stærðfræðimáli er FIR sían röð punktaafurða. Taktu inntak og venjulegan vigur, margfaldaðu á milli stuðulsins og renniglugga inntakssýnisins og bættu síðan öllum vörunum saman til að mynda framleiðslusýni. Svipaðar aðgerðir eru endurteknar í stórum tölum í vinnslu stafrænnar merkjavinnslu, þannig að tækin sem hönnuð eru fyrir þetta verða að veita sérstakan stuðning, sem hefur stuðlað að því að DSP tæki og almennir örgjörvar (GPP) hafi verið stuðlaðir við:
1 Stuðningur við mikla margföldunaraðgerðir
GPP er ekki hannað til að sinna miklum margföldunarverkefnum. Jafnvel sumir nútíma GPP þurfa margar kennsluhringir til að gera margföldun. DSP örgjörvinn notar sérhæfðan vélbúnað til að innleiða eins hringrás margföldun. DSP örgjörvinn bætir einnig við safnaskrá til að takast á við samtölu margra vara. Söfnunargagnaskráin er venjulega breiðari en aðrar skrár og aukabitum sem kallast útkomubitar er bætt við til að koma í veg fyrir flæði. Á sama tíma, í því skyni að endurspegla ávinninginn af sérhæfðum margfalda-safna vélbúnaði, innihalda næstum öll DSP kennslusettin skýr MAC leiðbeiningar.
2 minni uppbygging
Hefð er fyrir því að GPP noti von Neumann minni uppbyggingu. Í þessari uppbyggingu er aðeins eitt minnisrými tengt við örgjörvakjarnann í gegnum hóp strætisvagna (heimilisfang strætó og gagnabifreið). Venjulega munu 4 minniaðgangur eiga sér stað fyrir eina margföldun sem eyðir að minnsta kosti fjórum leiðbeiningalotum. Flestir DSP-tölvur nota Harvard uppbygginguna sem deilir minnisrýminu í tvö til að geyma forrit og gögn í sömu röð. Þeir eru með tvö sett af strætisvögnum tengdum örgjörvakjarnanum og leyfa samtímis aðgang að þeim. Þetta fyrirkomulag tvöfaldar bandbreidd örgjörvaminnisins, og það sem meira er, veitir örgjörva kjarna gögn og leiðbeiningar á sama tíma. Undir þessu skipulagi getur DSP gert sér grein fyrir eins hringrás MAC
kennsla. Það er annað vandamál, það er að dæmigerður afkastamikill GPP inniheldur í raun tvo flögu skyndiminni, einn fyrir gögn og einn fyrir leiðbeiningar, sem eru tengdir beint við örgjörva algerlega til að flýta fyrir aðgangshraða á keyrslutíma. Líkamlega séð er uppbygging þessa tvöfalda minni og rútu á flís næstum sú sama og Harvard. Hins vegar, rökrétt séð, er ennþá mikilvægur munur á þessu tvennu.
GPP notar stjórntækni til að ákvarða hvaða gögn og leiðbeiningarorð eru geymd í skyndiminni á flís, sem forritarinn tilgreinir ekki (eða kann ekki einu sinni að vita). Hins vegar notar DSP margar minningar á flís og mörg sett af strætisvögnum til að tryggja margvíslegan aðgang að minni í hverri leiðbeiningarferli. Þegar DSP er notað verður forritarinn að stjórna skýrt hvaða gögn og leiðbeiningar eru geymdar
Í minni flísar. Þegar forritari skrifar forrit verður hann að sjá til þess að örgjörvinn geti á áhrifaríkan hátt notað tvöfalda strætó. Að auki hafa DSP örgjörvar varla gagna skyndiminni. Þetta er vegna þess að dæmigerð gögn DSP eru gagnastraumur. Með öðrum orðum, eftir að DSP örgjörvinn hefur reiknað út hvert gagnasýni er því hent og er næstum aldrei endurnýtt.
3 Núll loftlykkja
Ef þú skilur sameiginlegan eiginleika DSP reiknirita, það er að mestu vinnslutíminn fer í að framkvæma smærri lykkjur, þá er auðvelt að skilja hvers vegna flestir DSP hafa sérhæfðan vélbúnað fyrir lykkjur með núll-kostnað. Svokölluð núll-kostnaður lykkja þýðir að þegar örgjörvinn framkvæmir lykkjuna þarf hann ekki að eyða tíma í að kanna gildi lykkjuteljarans, ástandið er flutt efst í lykkjuna og
Lækkaðu lykkjuteljarann um 1. Hins vegar er GPP hringrásin framkvæmd með hugbúnaði. Sumir afköst GPP nota vélbúnað sem spáir umbreytingum sem næst næst sömu áhrif og núll-kostnaðarlykkjan sem studd er af vélbúnaði.
4 Útreikningur fastra punkta
Flestir DSP nota fasta punkta útreikninga í stað flotpunkta. Þrátt fyrir að beiting DSP verði að fylgjast vel með nákvæmni talna ætti það að vera miklu auðveldara að gera það með flotpunkti, en fyrir DSP er lág kostnaður einnig mjög mikilvægur. Fastpunktsvélar eru ódýrari (og hraðari) en samsvarandi flotpunktsvélar. Til þess að nota ekki flotpunktsvél og til að tryggja nákvæmni tölurnar styður DSP örgjörvi mettunarútreikning, ávöl og færslu bæði í leiðbeiningasettinu og vélbúnaðinum.
5 Sérstakur heimilisfang heimilisfang
DSP örgjörvar styðja oft sérhæfða heimilisfangsstillingu, sem eru mjög gagnlegir fyrir algengar vinnslur merki og reiknirit. Til dæmis, mát (hringrás) heimilisfang (gagnlegt til að innleiða stafrænar síuleiðir), bit-snúið heimilisfang (gagnlegt fyrir FFT). Þessir mjög sérhæfðu heimilisfangar eru ekki oft notaðir í GPP og er aðeins hægt að útfæra þá með hugbúnaði.
6 Spá um framkvæmdartíma
Flest DSP forrit (svo sem farsímar og mótald) eru stranglega forrit í rauntíma og þarf að ljúka allri vinnslu innan tiltekins tíma. Þetta krefst þess að forritarinn ákvarði nákvæmlega hversu mikinn vinnslutíma þarf fyrir hvert sýnishorn, eða að minnsta kosti hversu langan tíma þarf í versta falli. Ef þú ætlar að nota ódýran GPP til að klára verkið í rauntímamerkjavinnslu mun spá um framkvæmdartímann líklega ekki vera vandamál. Það ætti að vera að GPP með litlum tilkostnaði hafi tiltölulega einfalda uppbyggingu og sé auðveldara að spá fyrir um framkvæmdartímann. Hins vegar er ekki hægt að veita vinnslukraftinn sem þarf í flestum rauntíma DSP forritum með ódýrum GPP. Á þessum tíma er kosturinn við DSP umfram afkastamikinn GPP að jafnvel þó DSP í skyndiminni sé notað, ákveður forritarinn (ekki örgjörvinn) hvaða leiðbeiningar verða settar í, svo það er auðvelt að ákvarða hvort leiðbeiningin er frá skyndiminni eða Lestu úr minni. DSP notar almennt ekki kraftmikla eiginleika, svo sem spá greinar og framkvæmd ályktana. Þess vegna er það alveg einfalt að spá fyrir um nauðsynlegan framkvæmdartíma frá tilteknum kóða. Þetta gerir forritaranum kleift að ákvarða afkastamörk flísarinnar.
7 Fastur punktur DSP kennslusett
DSP kennslusettið með fasta punkta er hannað í samræmi við tvö markmið:
Gerðu örgjörvanum kleift að ljúka mörgum aðgerðum í hverri kennsluhring, og bæta þar með útreikningsnýtni hverrar kennslulotu. Lágmarkaðu minni pláss til að geyma DSP forrit (vegna þess að minnið hefur mikil áhrif á kostnað alls kerfisins er þetta vandamál sérstaklega mikilvægt í kostnaðarnæmum DSP forritum). Til þess að ná þessum markmiðum leyfir leiðbeiningasett DSP örgjörvans venjulega forritaranum að tilgreina nokkrar samhliða aðgerðir innan einnar leiðbeiningar. Til dæmis er MAC aðgerð innifalin í leiðbeiningum, það er að segja að eitt eða tvö gögn hreyfist samtímis. Í dæmigerðu dæmi, ein leiðbeining inniheldur allar aðgerðir sem þarf í hlutanum til að reikna út FIR síuna. Svona skilvirk greiðsla
Verðið er að leiðbeiningarsett þess er hvorki innsæi né auðvelt í notkun (miðað við leiðbeiningarsett GPP).
GPP forritum er yfirleitt ekki sama hvort leiðbeiningarsett örgjörva er auðvelt í notkun, því þau nota yfirleitt tungumál á háu stigi eins og C eða C ++. Fyrir DSP forritara eru því miður helstu DSP forrit skrifuð á samkomumáli (að minnsta kosti að hluta bjartsýni á samkomumáli). Það eru tvær ástæður fyrir þessu: Í fyrsta lagi eru flest hátungumálin sem eru mikið notuð, svo sem
Eins og C er það ekki hentugt til að lýsa dæmigerðum DSP reikniritum. Í öðru lagi gerir flókið DSP uppbygging, svo sem mörg minni rými, margar rútur, óreglulegar leiðbeiningasett og mjög sérhæfðan vélbúnað, erfitt að skrifa skilvirka þýðendur fyrir það. Jafnvel þótt C frumkóðinn sé settur saman í DSP samsetningarkóða með þýðanda er hagræðingarverkefnið ennþá mjög þungt. Dæmigert DSP forrit hafa miklar reikniskröfur og ströng kostnaðarmörk sem gera hagræðingu forrita ómissandi (að minnsta kosti fyrir mikilvægasta hluta forritsins). Þess vegna er lykilatriði í því að íhuga val á DSP hvort þeir séu nógu margir forritarar sem geta betur aðlagast leiðbeiningasetti DSP örgjörvans.
8 Kröfur um þróunartæki
Vegna þess að DSP forrit krefjast mjög bjartsýns kóða, bjóða flestir DSP framleiðendur nokkur þróunarverkfæri til að hjálpa forriturum að ljúka hagræðingarvinnunni. Til dæmis bjóða flestir framleiðendur uppgerðartól til örgjörva til að líkja nákvæmlega eftir virkni örgjörva í hverri kennsluhring. Hvort sem er til að tryggja rauntímastarfsemi eða hagræðingu kóða eru þetta mjög gagnleg verkfæri. GPP söluaðilar bjóða venjulega ekki upp á slík verkfæri, aðallega vegna þess að GPP forritarar þurfa yfirleitt ekki nákvæmar upplýsingar á þessu stigi. Skortur á eftirlíkingarverkfærum sem eru nákvæmar í leiðbeiningarferli GPP er stórt vandamál sem DSP forritunarhönnuðir standa frammi fyrir: það er næstum ómögulegt að spá fyrir um fjölda hringrása sem hágæða GPP krefst fyrir tiltekið verkefni, svo það er ómögulegt að útskýra hvernig til að bæta frammistöðu kóðans.
önnur varan okkar:
