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DSP器件与通用处理器(GPP)的定义及其-区别详

  考虑一个数字信号处理的实例,比如有限冲击响应滤波器(FIR)。用数学语言来说,FIR滤波器是做一系列的点积。取一个输入量和一个序数向量,在系数和输入样本的滑动窗口间作乘法,然后将所有的乘积加起来,形成一个输出样本。

  类似的运算在数字信号处理过程中大量地重复发生,使得为此设计的器件必须提供专门的支持,促成了了DSP器件通用处理器(GPP)的分流:

  GPP不是设计来做密集乘法任务的,即使是一些现代的GPP,也要求多个指令周期来做一次乘法。而DSP处理器使用专门的硬件来实现单周期乘法。DSP处理器还增加了累加器寄存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通常比其他寄存器宽,增加称为结果bits的额外bits来避免溢出。同时,为了充分体现专门的乘法-累加硬件的好处,几乎所有的DSP的指令集都包含有显式的MAC指令。

  DSP的EQ调节功能能解决因为车内材料的反射、吸收等等因素引起的频响曲线不平滑的问题,让声音更加接近真实自然的声音。

  传统上,GPP使用冯.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)连接到处理器核。通常,做一次乘法会发生4次存储器访问,用掉至少四个指令周期。

  大多数DSP采用了哈佛结构,将存储器空间划分成两个,分别存储程序和数据。它们有两组总线连接到处理器核,允许同时对它们进行访问。这种安排将处理器存贮器的带宽加倍,更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得以实现单周期的MAC指令。

  还有一个问题,即现在典型的高性能GPP实际上已包含两个片内高速缓存,一个是数据,一个是指令,它们直接连接到处理器核,以加快运行时的访问速度。从物理上说,这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构的一样了。然而从逻辑上说,两者还是有重要的区别。

  GPP使用控制逻辑来决定哪些数据和指令字存储在片内的高速缓存里,其程序员并不加以指定(也可能根本不知道)。与此相反,DSP使用多个片内存储器和多组总线来保证每个指令周期内存储器的多次访问。在使用DSP时,程序员要明确地控制哪些数据和指令要存储在片内存储器中。程序员在写程序时,必须保证处理器能够有效地使用其双总线。

  此外,DSP处理器几乎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计算后,就丢弃了,几乎不再重复使用。

  如果了解到DSP算法的一个共同的特点,即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上,也就容易理解,为什么大多数的DSP都有专门的硬件,用于零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时,不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。

  曾经一句“想要发展化工,就要牺牲青山绿水”不禁让人感慨,化工产业和清水绿水真的不能共存吗?如今“绿色化学”概念的提出打破了这个“定律”,利用化学原理从源头上减少和消除工业生产对环境的污染,使化工产业和青山绿水和谐共存。

  与此相反,GPP的循环使用软件来实现。某些高性能的GPP使用转移预报硬件,几乎达到与硬件支持的零开销循环同样的效果。

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  如德州仪器(TI )公司首席研究员GeneFrantz所言,该公司DSP先驱的顿悟始于上世纪70年代末,恰好在TI公司创造性的Speak Spell学习玩具放上零售货架后不久。Frantz回忆那时有个顾客问:“如果你们可以用DSP给玩具加上语音合成,还能用它做别的什么吗?”

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  2g带来了互联网,作为对带宽要求最低的以文字和图片为内容主体的网站火起来了。3g带来了移动互联网和更高的网速,不仅带火了社交软件,而且让网站、社交软件纷纷移动化了。4g让移动互联网更加深化,提高了移动互联网的网速、普及性,降低了其使用成本,所以,基于更高带宽需求的小视频和直播应运而生。观察2g、3g、4g可以发现,更好的网络通讯技术带来更丰富内容、更方便的体验,从内容到载体,都是质的飞跃,并不是靠普通推理就能想象得到的。就像在2g刚有互联网的时代,我们无论如何都想象不到,用台式电脑拨号上网浏览网页的我们,有一天用手机就能看到各种视频直播、玩各种连线对战游戏。5g的网速峰值要比4g快10倍,4g的网速峰值是1Gb/s,那5g的网速峰值就是10Gb/s,按日常使用,不说峰值数据,怎么样也有1Gb/s。还有网络延迟,4g的网络延迟是10—50ms,而5g的网络延迟是1ms,这基本上等同于无延迟。上面也说到了,一个是网速快,一个是无延迟,如果延伸到应用场景,那就会产生几个关键词:智能硬件、云、无人驾驶。4g可以说是催生了如今的大屏触屏手机,因为4g所带来的内容和应用有了很大的变化,需要一个智能的、触控的大屏作为交互载体。而5g时代,这个载体又会从手机发展到其他的智能硬件上。比如VR。目前的VR形式内容还比较少,但等到5g时代到来后,内容传输的速度会变快,我们对于内容的需求也不再局限于一个2D的平面模式,会追求更具沉浸式、更有互动感的内容形式,VR就是这样一种内容形式。在VR眼镜和5g超快网速的支持下,我们看电影、社交都会过渡到VR载体上,这会让我们体会到什么是真正的“身临其境”。再比如智能家居。在5g带宽的支持下,所有智能电器将会实现互联互通,我们的喜好、个人资料等都会上传到智能数据库中,在家里只需要一声令下,所有家居都会智能化地为我们服务,可以说是一套为我们量身定制的智能化家电系统。在4g时代,云平台、云计算已经发展到一定高度了,但在5g时代,云会彻底颠覆我们的生活。在5g的超高速网速和低延迟性下,以后我们的手机、电脑等智能设备全都会介入云平台,所有的储存空间,全都有目前的有形的“储存卡”变成无形的“云”,并在“云”上利用云算法进行运算。所以,以后的手机、电脑等,都会变成一个显示和操控的设备。我肯只需一个云账号,就可以运载我们的电子设备。刚才说到5g的低延迟性,这点对于无人驾驶来说至关重要。无人驾驶,本质就是大数据的传输和运算。在无人驾驶运行过程中,需要实时根据最新路况,进行云传输和计算。在4g时代,数据的传输速度和延迟性都无法满足一个成熟的无人驾驶条件,而在5g的时代,数据传输几乎0延迟,可以保证汽车在行驶过程中实时与云平台进行数据传输和分析,保证车辆行驶在合理的轨道上,做出合理的避让行为。这三个方面是5g时代最主要的三个应用领域,其他的应用,有些包含在这三个领域中,有些因为我才疏学浅还没能想到,欢迎大家补充!

  大多数DSP使用定点计算,而不是使用浮点。虽然DSP的应用必须十分注意数字的精确,用浮点来做应该容易的多,但是对DSP来说,廉价也是非常重要的。定点机器比起相应的浮点机器来要便宜(而且更快)。为了不使用浮点机器而又保证数字的准确,DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍入和移位。

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  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:

  现在市面上炒作的可弯曲手机实际上便携性还是不理想的,因为受材料的限制,手机的正面屏幕可以用有机可弯曲材料,背面的集成电路板仍然是刚性的,只能做成一块或者一节,然后像链条一样柔性连接起来,这从很大程度上限制了手机屏幕的折叠。而窦卫东在浙江省自然科学基金的资助下探索新型有机石墨烯材料制成的有机光电器件,以取代手机背面的集成电路板。

  a)一个微控制器单元(MCU) - 也称为处理子系统,MCU控制系统内所有构成部分的运行并处理数据。它包括一个处理器、一个内部或外部存储器、以及本地数据处理所需的所有外设和子系统。在典型的基于MCU的架构中,控制器执行所有传感器数据收集、处理和存储。

  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。

  ATE测试机台:vector memory深度≥64M,data rate≥800Mbps, Max digital pin≥1024

  DSP 即数字信号处理技术,DSP 芯片即指能够实现数字信号处理技术的芯片。DSP芯片是一种快速强大的微处理器,独特之处在于它能即时处理资料。

  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。

  -1?(i=new c({o:sso,m:logout},{jsonp:func},!0),s.push(i.get(i.getDomainApi(t)))):r(i=new c({o:sso,m:logout},{jsonp:func}),s.push(i.get(i.getDomainApi(t))))}),u(),a.when.apply(a,s)},fillProfile:function(e,t,n,i,s){return i=in,(new c({o:User,m:perfectInfo,crumb:e,userName:t,captcha:s,password:r(n),rePassword:r(i)},{},!0)).post().done(function(){u()})},perfectMobile:function(e,t,n,i){return(new c({o:user,m:perfectMobile,crumb:e,mobile:t,password:r(n),rePassword:r(n),smscode:i},{})).post()},checkQrCodeSignInStatus:function(){return(new c({o:sso,m:qrLogin},{jsonp:func})).get()},getAuthenticationStatus:function(e){return(new c({o:User,m:getShiMingStatus,crumb:e})).get()},submitAuthenMobile:function(e,t,n){return(new c({o:User,m:verifyShiMingCaptcha,mobile:e,captcha:t,crumb:n},{},!0)).post()},fillAuthenInfo:function(e,t,n){return(new c({o:User,m:verifyShiMingSmsCode,vt:e,vc:t,crumb:n},{},!0)).post()},authSendSmsToken:function(e,t){return(new c({o:User,m:sendShiMingSmsCode,crumb:e,vt:t},{},!0)).post()}};var p={};a.each(e.sync,function(t,n){var r=function(){var r=arguments[0],i=t+(a.isPlainObject(r)?e.utils.JSON.stringify(r):[].join.apply(arguments)),s=p[i];return s?p[i]:(s=p[i]=n.apply(e.sync,arguments),s.always(function(){delete p[i]}),s)};r.funcName=n.funcName=sync.+t,e.sync[t]=r})}(QHPass),function(e){use strict;var t=e.$,n={charset:document.charsetdocument.defaultCharsetdocument.characterSetUTF-8,domainList:[360pay.cn,so.com,haosou.com,360.cn,360.com,qiku.com,360shouji.com],protocol:location.protocol.replace(:,),proxy:location.protocol+//+location.host+/psp_jump.html,ignoreCookie:!1};e.getConfig=function(e,r){r=void 0!==r?r:null;for(var i,s=n,o=e.split(.);o.length0;)if(i=o.shift(),0!=i.length){if(void 0===s[i]o.length>

  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。

  近日,Bosch Sensortec正式宣布加入RT-Thread IoT传感器徽标(LOGO)计划....

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  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)。

  据甲骨文九月发布的2019财年第一财季财报显示,甲骨文云服务和授权支持收入达到66. 1 亿美元,未...

  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。

  这些早期的PLD器件的一个共同特点是可以实现速度特性较好的逻辑功能,但其过于简单的结构也使它们只能实现规模较小的电路。

  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。北京赛车

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