Digitālais signālu procesors (DSP): definīcija, arhitektūra un lietojumi

Uzzini visu par digitālo signālu procesoru (DSP): definīciju, mikroarhitektūru, reāllaika aprēķinus un praktiskus lietojumus audio, telekomu un sensoru jomā.

Digitālais signālu procesors (DSP vai DSP micro) ir specializēts mikroprocesors, kas īpaši paredzēts ciparu signālu apstrādei, ko parasti izmanto reāllaika skaitļošanā.

Ciparu signālu apstrādes algoritmiem ir nepieciešams liels skaits matemātisku operāciju, kas ātri jāizdara ar datu kopu. Signāli tiek pārveidoti no analogajiem uz digitālajiem, apstrādāti digitāli un pēc tam atkal pārveidoti no digitālajiem uz analogajiem, kā parādīts diagrammā. Daudzām ciparu signālu apstrādes lietojumprogrammām ir reāllaika ierobežojumi, tas ir, lai sistēma darbotos, DSP operācija jāpabeidz noteiktā laika ierobežojumā.

Ciparu signālu procesora mikroarhitektūra ir optimizēta tieši ciparu signālu apstrādes lietojumiem.

Galvenās īpašības un optimizācijas

• Multiply–accumulate (MAC) vienības — ātras reizināšanas un pievienošanas operācijas, kuras ir pamatā filtriem (FIR/IIR) un Fourier transformācijām (FFT).
• Pipeline un vienas cikla instrukcijas — daudzām DSP instrukcijām ir zems ciklu skaits, kas nodrošina deterministisku izpildi.
• Harvard arhitektūra — atsevišķas atmiņas ceļi instrukcijām un datiem, kas palielina caurlaidspēju un ļauj vienlaicīgu datu piekļuvi un instrukciju ielādi.
• Cirkulārās buferstruktūras un specializētas adresēšanas režīmi — efektīvai signālu rāmju (window) apstrādei un filtru pārvietošanai bez sarežģītām pārrēķināšanām.
• Barrel shifter un bitu manipulācijas — nodrošina ātras skalēšanas un normalizācijas operācijas, svarīgas fiksētā komata DSP dizainā.
• DMA (Direct Memory Access) kontrolieri — pārvieto lielus datu blokus no perifērijas (piem., A/D pārveidotājiem) uz atmiņu bez galvenā procesora iejaukšanās.
• Īpaši instrukciju komplekti un intrinsics — optimizētas FFT, konvolūcijas un matricas operācijām.

Mikroarhitektūras varianti un precizitāte

DSP ķēdes var būt fiksētā komata (fixed-point) vai pārvietojamā komata (floating-point). Fiksētā komata dizaini parasti ir energoefektīvāki un lētāki, tomēr prasa rūpīgāku skalēšanu un kļūdu kontroli. Pārvietojamā komata DSP nodrošina lielāku dinamisko diapazonu un ērtāku programmēšanu kompleksiem algoritmiem — tie bieži tiek izmantoti profesionālajā audio, mērījumos un zinātniskajās lietojumprogrammās.

Bieži izmantotie algoritmi

• FIR un IIR filtri (finītas un infinitas impulsu atbildes)
• FFT un DFT (ātrā Furjē transformācija)
• Konvolūcija un korelācija
• Sensora signālu filtrēšana un fuzijai
• Adaptīvās filtrēšanas metodes (piem., LMS)
• Kodēšana/dekodēšana (MP3, AAC, voce kompresija)
• Modulācijas/demodulācijas un kanālu ekvalaizācija telekomunikācijās

Lietojumi

• Audio apstrāde: digitālie mikseri, trokšņu slāpētāji, ekvalaizeri, balss atpazīšana.
• Telekomunikācijas: modulācija, demodulācija, signālu kodēšana, atjaunošana un kanālu filtrēšana.
• Radars un sonar: impulsa apstrāde, Doplera aprēķini, attēlu veidošana.
• Medicīniskā attēlveidošana: ultrasonogrāfija, MRI signālu apstrāde.
• Industriālā kontrole un motora vadība: reāllaika regulatori un signālu analizators.
• Sensors un IoT ierīces: sensora datu filtrēšana un priekšapstrāde pirms sūtīšanas uz mākoni.
• Viedie sensoru mezgli un edge AI: signālu priekšapstrāde pirms modeļu inferencēm.

Salīdzinājums ar CPU, GPU un FPGA

DSP tiek projektēti ar mērķi maksimāli efektīvi izpildīt matemātiskas operācijas ar zemu latentumu un enerģijas patēriņu. Salīdzinājumā ar vispārējiem CPU, DSP ir ātrāki specifiskās signālu apstrādes operācijās un bieži energoefektīvāki. GPU nodrošina masveida paralēlismu un labi piemēro lielu matricas operāciju apstrādei, taču DSP pārspēj GPU, ja nepieciešama deterministiska, zema latentuma reāllaika apstrāde. FPGA piedāvā visaugstāko pielāgojamību un paralēlismu, taču prasa sarežģītāku izstrādi; ģenerālās sistēmās bieži izmanto kombinācijas — SoC, kur DSP, CPU un FPGA/akceleratori sadarbojas.

Programmēšana un izstrādes rīki

DSP programmēšana var notikt augsta līmeņa valodās (C/C++), kā arī assembly valodā optimizācijām. Ražotāji piedāvā kompilatorus ar intrinsics, bibliotēkas (FFT, filtrēšana), debuggēšanas rīkus un profila rīkus reāllaika pārbaužu veikšanai. Bieži izmanto attīstības platformas ar A/D un D/A front-end, lai ātri prototipētu risinājumus.

Veiktspēja, enerģija un realitātes ierobežojumi

Izvēloties DSP risinājumu, jāņem vērā:

• Reāllaika prasības — cik ātri jāizpilda aprēķini (latence un caurlaidspēja).
• Atmiņas kapacitāte un joslas platums — lieliem datu plūsmām nepieciešama ātra atmiņa un DMA risinājumi.
• Enerģijas patēriņš — kritiski baterijās darbināmām ierīcēm.
• Kustīgā komata nepieciešamība — vai pietiek ar fiksēto komatu vai vajadzīgs floating-point.

Nākotnes virzieni

DSP attīstās kopā ar mākslīgā intelekta akceleratoriem un heterogēnām platformām. Tendences ietver integrētus DSP kā daļu no SoC ar specializētiem akceleratoriem (NN akceleratori), dinamisku resursu dalīšanu starp signālu apstrādi un mašīnmācīšanos, kā arī plašu lietojumu pieaugumu edge skaitļošanā.

Apkopojot — DSP ir efektīvs rīks reāllaika ciparu signālu apstrādē, ar arhitektūras un instrukciju kopumu, kas ir īpaši pielāgots matemātisku operāciju ātrai un deterministiskai izpildei. Pareiza DSP izvēle un optimizēta programmēšana ir izšķiroša, lai sasniegtu vajadzīgo veiktspēju un energoefektivitāti konkrētā lietojumā.

Jautājumi un atbildes

J: Kas ir DSP?

J: Kāds ir DSP mērķis?

J: Kāpēc ciparu signālu apstrādē ir vajadzīgas matemātiskas operācijas?

J: Kādos lietojumos parasti izmanto DSP?

J: Kādam nolūkam ir optimizēta DSP mikroarhitektūra?

J: Kas ir reālā laika ierobežojumi?

J: Kāpēc reāllaika skaitļošana ir svarīga DSP lietojumos?

Meklēt pēc burta