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DSP芯片

發布時間:2011/5/20 9:16:01 訪問次數:2126

特點:
(1) 在一個指令周期內可完成一次乘法和一次加法。
(2) 程序和數據空間分開,可以同時訪問指令和數據。
(3) 片內具有快速RAM,通常可通過獨立的數據總線在兩塊中同時訪問。
(4) 具有低開銷或無開銷循環及跳轉的硬件支持。
(5) 快速的中斷處理和硬件I/O支持。
(6) 具有在單周期內操作的多個硬件地址產生器。
(7) 可以并行執行多個操作。
(8) 支持流水線操作,使取指、譯碼和執行等操作可以重疊執行。
與通用微處理器相比,DSP芯片的其他通用功能相對較弱些。
4.2 DSP芯片的發展
世界上第一個單片DSP芯片是1978年AMI公司宣布的S2811,1979年美國Iintel公司發布的商用可編程期間2920是DSP芯片的一個主要里程碑。這兩種芯片內部都沒有現代DSP芯片所必須的單周期芯片。 1980年。日本NEC公司推出的μPD7720是第一個具有乘法器的商用DSP 芯片。第一個采用CMOS工藝生產浮點DSP芯片的是日本的Hitachi 公司,它于1982年推出了浮點DSP芯片。1983年,日本的Fujitsu公司推出的MB8764,其指令周期為120ns ,且具有雙內部總線,從而處理的吞吐量發生了一個大的飛躍。而第一個高性能的浮點DSP芯片應是AT&T公司于1984年推出的DSP32。
在這么多的DSP芯片種類中,最成功的是美國德克薩斯儀器公司(Texas Instruments,
簡稱TI)的一系列產品。TI公司災982年成功推出啟迪一代DSP芯片TMS32010及其系列產品TMS32011、TMS32C10/C14/C15/C16/C17等,之后相繼推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28,第三代DSP芯片TMS32C30/C31/C32,第四代DSP芯片TMS32C40/C44,第五代DSP芯片TMS32C50/C51/C52/C53以及集多個DSP于一體的高性能DSP芯片TMS32C80/C82等。
自1980年以來,DSP芯片得到了突飛猛進的發展,DSP芯片的應用越來越廣泛。從運算速度來看,MAC(一次乘法和一次加法)時間已經從80年代初的400ns(如TMS32010)降低到40ns(如TMS32C40),處理能力提高了10多倍。DSP芯片內部關鍵的乘法器部件從1980年的占模區的40左右下降到5以下,片內RAM增加一個數量級以上。從制造工藝來看,1980年采用4μ的N溝道MOS工藝,而現在則普遍采用亞微米CMOS工藝。DSP芯片的引腳數量從1980年的最多64個增加到現在的200個以上,引腳數量的增加,意味著結構靈活性的增加。此外,DSP芯片的發展,是DSP系統的成本、體積、重量和功耗都有很大程度的下降。
4.3 DSP芯片的分類
DSP的芯片可以按照以下的三種方式進行分類。
1. 按基礎特性分
這是根據DSP芯片的工作時鐘和指令類型來分類的。如果DSP芯片在某時鐘頻率范圍內的任何頻率上能正常工作,除計算速度有變化外,沒有性能的下降,這類DSP芯片一般稱之為靜態DSP芯片。
如果有兩種或兩種以上的DSP芯片,它們的指令集和相應的機器代碼機管腳結構相互兼容,則這類DSP芯片稱之為一致性的DSP芯片。
2. 按數據格式分
這是根據DSP芯片工作的數據格式來分類的。數據以定點格式工作的DSP芯片稱之為定點DSP芯片。以浮點格式工作的稱為DSP芯片。不同的浮點DSP芯片所采用的浮點格式不完全一樣,有的DSP芯片采用自定義的浮點格式,有的DSP芯片則采用IEEE的標準浮點格式。

3. 按用途分
按照DSP芯片的用途來分,可分為通用型DSP芯片和專用型的DSP芯片。通用型DSP芯片適合普通的DSP應用,如TI公司的一系列DSP芯片。專用型DSP芯片市為特定的DSP運算而設計,更適合特殊的運算,如數字濾波,卷積和FFT等。
4.4 DSP芯片的選擇
設計DSP應用系統,選擇DSP芯片時非常重要的一個環節。只有選定了DSP芯片才能進一步設計外圍電路集系統的其它電路。總的來說,DSP芯片的選擇應根據實際的應用系統需要而確定。一般來說,選擇DSP芯片時考慮如下諸多因素。
1. DSP芯片的運算速度。運算速度是DSP芯片的一個最重要的性能指標,也是選擇DSP芯片時所需要考慮的一個主要因素。DSP芯片的運算速度可以用以下幾種性能指標來衡量:

(1) 指令周期。就是執行一條指令所需要的時間,通常以ns為單位。
(2) MAC時間。即一次乘法加上一次加法的時間。
(3) FFT執行時間。即運行一個N點FFT程序所需的時間。
(4) MIPS。即每秒執行百萬條指令。
(5) MOPS。即每秒執行百萬次操作。
(6) MFLOPS。即每秒執行百萬次浮點操作。
(7) BOPS。即每秒執行十億次操作。
2. DSP芯片的價格。根據一個價格實際的應用情況,確定一個價格適中的DSP芯片。
3. DSP芯片的硬件資源。
4. DSP芯片的運算速度。
5. DSP芯片的開發工具。
6. DSP 芯片的功耗。
7. 其它的因素,如封裝的形式、質量標準、生命周期等。
DSP應用系統的運算量是確定選用處理能力多大的DSP芯片的基礎。那么如何確定DSP系統的運算量以選擇DSP芯片呢?
1. 按樣點處理
按樣點處理就是DSP算法對每一個輸入樣點循環一次。例如;一個采用LMS算法的256抽頭德的自適應FIR濾波器,假定每個抽頭的計算需要3個MAC周期,則256抽頭計算需要256*3=768個MAC周期。如果采樣頻率為8KHz,即樣點之間的間隔為125μs的時間,DSP芯片的MAC周期為200μs,則768個周期需要153.6μs的時間,顯然無法實時處理,需要選用速度更快的芯片。
2. 按幀處理
有些數字信號處理算法不是每個輸入樣點循環一次,而是每隔一定的時間間隔(通常稱為幀)循環一次。所以選擇DSP芯片應該比較一幀內DSP芯片的處理能力和DSP算法的運算量。假設DSP芯片的指令周期為P(ns),一幀的時間為⊿τ(ns),則該DSP芯片在一幀內所提供的最大運算量為⊿τ/ P 條指令。
4.5 DSP芯片的基本結構
DSP芯片的基本結構包括:
(1)哈佛結構;
(2)流水線操作;
(3)專用的硬件乘法器;
(4)特殊的DSP指令;
(5)快速的指令周期。
哈佛結構
哈佛結構的主要特點是將程序和數據存儲在不同的存儲空間中,即程序存儲器和數據存儲器是兩個相互獨立的存儲器,每個存儲器獨立編址,獨立訪問。與兩個存儲器相對應的是系統中設置了程序總線和數據總線,從而使數據的吞吐率提高了一倍。由于程序和存儲器在兩個分開的空間中,因此取指和執行能完全重疊。
流水線與哈佛結構相關,DSP芯片廣泛采用流水線以減少指令執行的時間,從而增強了處理器的處理能力。處理器可以并行處理二到四條指令,每條指令處于流水線的不同階段。入圖示出一個三級流水線操作的例子。
CLLOUT1
取指 N N-1 N-2
譯碼 N-1 N N-2
執行 N-2 N-1 N
圖4-1 三級流水線操作
專用的硬件乘法器
乘法速度越快,DSP處理器的性能越高。由于具有專用的應用乘法器,乘法可在一個指令周期內完成。
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結構、流水線操作、專用的硬件乘法器、特殊的DSP指令再加上集成電路的優化設計可使DSP芯片的指令周期在200ns以下。
4.6 DSP系統的特點
數字信號處理系統是以數字信號處理為基礎,因此具有數字處理的全部特點:
(1) 接口方便。DSP系統與其它以現代數字技術為基礎的系統或設備都是相互兼容,這樣的系統接口以實現某種功能要比模擬系統與這些系統接口要容易的多。
(2) 編程方便。DSP系統種的可編程DSP芯片可使設計人員在開發過程中靈活方便地對軟件進行修改和升級。
(3) 穩定性好。DSP系統以數字處理為基礎,受環境溫度以及噪聲的影響較小,可靠性高。
(4) 精度高。16位數字系統可以達到的精度。
(5) 可重復性好。模擬系統的性能受元器件參數性能變化比較大,而數字系統基本上不受影響,因此數字系統便于測試,調試和大規模生產。
(6) 集成方便。DSP系統中的數字部件有高度的規范性,便于大規模集成。
4.7 DSP芯片的應用自從DSP芯片誕生以來,DSP芯片得到了飛速的發展。DSP芯片高速發展,一方面得益于集成電路的發展,另一方面也得益于巨大的市場。在短短的十多年時間,DSP芯片已經在信號處理、通信、雷達等許多領域得到廣泛的應用。目前,DSP芯片的價格也越來越低,性能價格比日益提高,具有巨大的應用潛力。DSP芯片的應用主要有:
(1) 信號處理--如,數字濾波、自適應濾波、快速傅里葉變換、相關運算、頻譜分析、卷積等。
(2) 通信--如,調制解調器、自適應均衡、數據加密、數據壓縮、回坡抵消、多路復用、傳真、擴頻通信、糾錯編碼、波形產生等。
(3) 語音--如語音編碼、語音合成、語音識別、語音增強、說話人辨認、說話人確認、語音郵件、語音儲存等。
(4) 圖像/圖形--如二維和三維圖形處理、圖像壓縮與傳輸、圖像增強、動畫、機器人視覺等。
(5) 軍事--如保密通信、雷達處理、聲納處理、導航等。
(6) 儀器儀表--如頻譜分析、函數發生、鎖相環、地震處理等。
(7) 自動控制--如引擎控制、深空、自動駕駛、機器人控制、磁盤控制。
(8) 醫療--如助聽、超聲設備、診斷工具、病人監護等。
(9) 家用電器--如高保真音響、音樂合成、音調控制、玩具與游戲、數字電話/電視等DSP芯片,也稱數字信號處理器,是一種具有特殊結構的微處理器。DSP芯片的內部采用程序和數據分開的哈佛結構,具有專門的硬件乘法器,廣泛采用流水線操作,提供特殊的DSP 指令,可以用來快速地實現各種數字信號處理算法。
特點:
(1) 在一個指令周期內可完成一次乘法和一次加法。
(2) 程序和數據空間分開,可以同時訪問指令和數據。
(3) 片內具有快速RAM,通常可通過獨立的數據總線在兩塊中同時訪問。
(4) 具有低開銷或無開銷循環及跳轉的硬件支持。
(5) 快速的中斷處理和硬件I/O支持。
(6) 具有在單周期內操作的多個硬件地址產生器。
(7) 可以并行執行多個操作。
(8) 支持流水線操作,使取指、譯碼和執行等操作可以重疊執行。
與通用微處理器相比,DSP芯片的其他通用功能相對較弱些。
4.2 DSP芯片的發展
世界上第一個單片DSP芯片是1978年AMI公司宣布的S2811,1979年美國Iintel公司發布的商用可編程期間2920是DSP芯片的一個主要里程碑。這兩種芯片內部都沒有現代DSP芯片所必須的單周期芯片。 1980年。日本NEC公司推出的μPD7720是第一個具有乘法器的商用DSP 芯片。第一個采用CMOS工藝生產浮點DSP芯片的是日本的Hitachi 公司,它于1982年推出了浮點DSP芯片。1983年,日本的Fujitsu公司推出的MB8764,其指令周期為120ns ,且具有雙內部總線,從而處理的吞吐量發生了一個大的飛躍。而第一個高性能的浮點DSP芯片應是AT&T公司于1984年推出的DSP32。
在這么多的DSP芯片種類中,最成功的是美國德克薩斯儀器公司(Texas Instruments,
簡稱TI)的一系列產品。TI公司災982年成功推出啟迪一代DSP芯片TMS32010及其系列產品TMS32011、TMS32C10/C14/C15/C16/C17等,之后相繼推出了第二代DSP芯片TMS32020、TMS320C25/C26/C28,第三代DSP芯片TMS32C30/C31/C32,第四代DSP芯片TMS32C40/C44,第五代DSP芯片TMS32C50/C51/C52/C53以及集多個DSP于一體的高性能DSP芯片TMS32C80/C82等。
自1980年以來,DSP芯片得到了突飛猛進的發展,DSP芯片的應用越來越廣泛。從運算速度來看,MAC(一次乘法和一次加法)時間已經從80年代初的400ns(如TMS32010)降低到40ns(如TMS32C40),處理能力提高了10多倍。DSP芯片內部關鍵的乘法器部件從1980年的占模區的40左右下降到5以下,片內RAM增加一個數量級以上。從制造工藝來看,1980年采用4μ的N溝道MOS工藝,而現在則普遍采用亞微米CMOS工藝。DSP芯片的引腳數量從1980年的最多64個增加到現在的200個以上,引腳數量的增加,意味著結構靈活性的增加。此外,DSP芯片的發展,是DSP系統的成本、體積、重量和功耗都有很大程度的下降。
4.3 DSP芯片的分類
DSP的芯片可以按照以下的三種方式進行分類。
1. 按基礎特性分
這是根據DSP芯片的工作時鐘和指令類型來分類的。如果DSP芯片在某時鐘頻率范圍內的任何頻率上能正常工作,除計算速度有變化外,沒有性能的下降,這類DSP芯片一般稱之為靜態DSP芯片。
如果有兩種或兩種以上的DSP芯片,它們的指令集和相應的機器代碼機管腳結構相互兼容,則這類DSP芯片稱之為一致性的DSP芯片。
2. 按數據格式分
這是根據DSP芯片工作的數據格式來分類的。數據以定點格式工作的DSP芯片稱之為定點DSP芯片。以浮點格式工作的稱為DSP芯片。不同的浮點DSP芯片所采用的浮點格式不完全一樣,有的DSP芯片采用自定義的浮點格式,有的DSP芯片則采用IEEE的標準浮點格式。

3. 按用途分
按照DSP芯片的用途來分,可分為通用型DSP芯片和專用型的DSP芯片。通用型DSP芯片適合普通的DSP應用,如TI公司的一系列DSP芯片。專用型DSP芯片市為特定的DSP運算而設計,更適合特殊的運算,如數字濾波,卷積和FFT等。
4.4 DSP芯片的選擇
設計DSP應用系統,選擇DSP芯片時非常重要的一個環節。只有選定了DSP芯片才能進一步設計外圍電路集系統的其它電路。總的來說,DSP芯片的選擇應根據實際的應用系統需要而確定。一般來說,選擇DSP芯片時考慮如下諸多因素。
1. DSP芯片的運算速度。運算速度是DSP芯片的一個最重要的性能指標,也是選擇DSP芯片時所需要考慮的一個主要因素。DSP芯片的運算速度可以用以下幾種性能指標來衡量:

(1) 指令周期。就是執行一條指令所需要的時間,通常以ns為單位。
(2) MAC時間。即一次乘法加上一次加法的時間。
(3) FFT執行時間。即運行一個N點FFT程序所需的時間。
(4) MIPS。即每秒執行百萬條指令。
(5) MOPS。即每秒執行百萬次操作。
(6) MFLOPS。即每秒執行百萬次浮點操作。
(7) BOPS。即每秒執行十億次操作。
2. DSP芯片的價格。根據一個價格實際的應用情況,確定一個價格適中的DSP芯片。
3. DSP芯片的硬件資源。
4. DSP芯片的運算速度。
5. DSP芯片的開發工具。
6. DSP 芯片的功耗。
7. 其它的因素,如封裝的形式、質量標準、生命周期等。
DSP應用系統的運算量是確定選用處理能力多大的DSP芯片的基礎。那么如何確定DSP系統的運算量以選擇DSP芯片呢?
1. 按樣點處理
按樣點處理就是DSP算法對每一個輸入樣點循環一次。例如;一個采用LMS算法的256抽頭德的自適應FIR濾波器,假定每個抽頭的計算需要3個MAC周期,則256抽頭計算需要256*3=768個MAC周期。如果采樣頻率為8KHz,即樣點之間的間隔為125μs的時間,DSP芯片的MAC周期為200μs,則768個周期需要153.6μs的時間,顯然無法實時處理,需要選用速度更快的芯片。
2. 按幀處理
有些數字信號處理算法不是每個輸入樣點循環一次,而是每隔一定的時間間隔(通常稱為幀)循環一次。所以選擇DSP芯片應該比較一幀內DSP芯片的處理能力和DSP算法的運算量。假設DSP芯片的指令周期為P(ns),一幀的時間為⊿τ(ns),則該DSP芯片在一幀內所提供的最大運算量為⊿τ/ P 條指令。
4.5 DSP芯片的基本結構
DSP芯片的基本結構包括:
(1)哈佛結構;
(2)流水線操作;
(3)專用的硬件乘法器;
(4)特殊的DSP指令;
(5)快速的指令周期。
哈佛結構
哈佛結構的主要特點是將程序和數據存儲在不同的存儲空間中,即程序存儲器和數據存儲器是兩個相互獨立的存儲器,每個存儲器獨立編址,獨立訪問。與兩個存儲器相對應的是系統中設置了程序總線和數據總線,從而使數據的吞吐率提高了一倍。由于程序和存儲器在兩個分開的空間中,因此取指和執行能完全重疊。
流水線與哈佛結構相關,DSP芯片廣泛采用流水線以減少指令執行的時間,從而增強了處理器的處理能力。處理器可以并行處理二到四條指令,每條指令處于流水線的不同階段。入圖示出一個三級流水線操作的例子。
CLLOUT1
取指 N N-1 N-2
譯碼 N-1 N N-2
執行 N-2 N-1 N
圖4-1 三級流水線操作
專用的硬件乘法器
乘法速度越快,DSP處理器的性能越高。由于具有專用的應用乘法器,乘法可在一個指令周期內完成。
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結構、流水線操作、專用的硬件乘法器、特殊的DSP指令再加上集成電路的優化設計可使DSP芯片的指令周期在200ns以下。
4.6 DSP系統的特點
數字信號處理系統是以數字信號處理為基礎,因此具有數字處理的全部特點:
(1) 接口方便。DSP系統與其它以現代數字技術為基礎的系統或設備都是相互兼容,這樣的系統接口以實現某種功能要比模擬系統與這些系統接口要容易的多。
(2) 編程方便。DSP系統種的可編程DSP芯片可使設計人員在開發過程中靈活方便地對軟件進行修改和升級。
(3) 穩定性好。DSP系統以數字處理為基礎,受環境溫度以及噪聲的影響較小,可靠性高。
(4) 精度高。16位數字系統可以達到的精度。
(5) 可重復性好。模擬系統的性能受元器件參數性能變化比較大,而數字系統基本上不受影響,因此數字系統便于測試,調試和大規模生產。
(6) 集成方便。DSP系統中的數字部件有高度的規范性,便于大規模集成。
4.7 DSP芯片的應用自從DSP芯片誕生以來,DSP芯片得到了飛速的發展。DSP芯片高速發展,一方面得益于集成電路的發展,另一方面也得益于巨大的市場。在短短的十多年時間,DSP芯片已經在信號處理、通信、雷達等許多領域得到廣泛的應用。目前,DSP芯片的價格也越來越低,性能價格比日益提高,具有巨大的應用潛力。DSP芯片的應用主要有:
(1) 信號處理--如,數字濾波、自適應濾波、快速傅里葉變換、相關運算、頻譜分析、卷積等。
(2) 通信--如,調制解調器、自適應均衡、數據加密、數據壓縮、回坡抵消、多路復用、傳真、擴頻通信、糾錯編碼、波形產生等。
(3) 語音--如語音編碼、語音合成、語音識別、語音增強、說話人辨認、說話人確認、語音郵件、語音儲存等。
(4) 圖像/圖形--如二維和三維圖形處理、圖像壓縮與傳輸、圖像增強、動畫、機器人視覺等。
(5) 軍事--如保密通信、雷達處理、聲納處理、導航等。
(6) 儀器儀表--如頻譜分析、函數發生、鎖相環、地震處理等。
(7) 自動控制--如引擎控制、深空、自動駕駛、機器人控制、磁盤控制。
(8) 醫療--如助聽、超聲設備、診斷工具、病人監護等。
(9) 家用電器--如高保真音響、音樂合成、音調控制、玩具與游戲、數字電話/電視等DSP芯片,也稱數字信號處理器,是一種具有特殊結構的微處理器。DSP芯片的內部采用程序和數據分開的哈佛結構,具有專門的硬件乘法器,廣泛采用流水線操作,提供特殊的DSP 指令,可以用來快速地實現各種數字信號處理算法。

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