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        充分利用數字信號處理器上的片內FIR和IIR硬件加速器

        作者:ADI 應用工程師 Mitesh Moonat 和 Sanket Nayak 時間:2020-06-22 來源:電子產品世界 收藏

        數據流水線

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202006/414545.htm

        ●   內核和加速器之間的數據流可進行流水線處理,使二者能夠在不同數據幀上并行處理。

        ●   u 如圖3所示,內核處理第N個幀,然后啟動加速器對該幀進行處理。內核隨后繼續進一步并行處理加速器在上一迭代中產生的第N-1幀的輸出。該序列允許將和/或IIR處理任務完全轉移給加速器,但輸出會有一些延遲。

        ●    u 流水線級以及輸出延遲都可能會增加,具體取決于完整處理鏈中此類和/或IIR處理級的數量。

        圖3說明了音頻數據幀如何在不同加速器使用模型的三個階段之間傳輸---DMA IN、內核/加速器處理和DMA OUT。它還顯示了通過采用不同的加速器使用模型將/IIR全部或部分處理轉移到加速器上,與僅使用內核模型相比,內核空閑周期如何增加。

        圖3-充分利用數字信號處理器上的片內FIR和IIR硬件加速器.jpg

        圖3.加速器使用模型比較

        SHARC處理器上的FIRA和IIRA

        以下ADI SHARC?處理器系列支持片內FIRA和IIRA(從舊到新)。

        ●    ADSP-214xx  (例如, ADSP-21489  )

        ●    ADSP-SC58x

        ●    ADSP-SC57x/ADSP-2157x

        ●    ADSP-2156x

        這些處理器系列:

        ●   計算速度不同

        ●   基本編程模型保持不變,ADSP-2156x處理器上的自動配置模式(ACM)除外。

        ●   FIRA有四個MAC單元,而IIRA只有一個MAC單元。

        ADSP-2156x處理器上的FIRA/IIRA改進

        ADSP-2156x是SHARC處理器系列中的最新的產品。它是第一款單核1 GHz SHARC處理器,其FIRA和IIRA也可在1 GHz下運行。ADSP-2156x處理器上的FIRA和IIRA與其前代ADSP-SC58x/ADSP-SC57x處理器相比,具有多項改進。

        性能改進

        ●   計算速度提高了8倍(從SCLK-125 MHz至CCLK-1 GHz)。

        ●   由于內核和加速器借助專用內核結構實現了更緊密的集成,因此減少了內核和加速器之間的數據和MMR訪問延遲。

        功能改進

        添加了ACM支持,以盡量減少進行加速器處理所需的內核干預。此模式主要具有以下新特性:

        ●   允許加速器暫停以進行動態任務排隊。

        ●   無通道數限制。

        ●   支持觸發生成(主器件)和觸發等待(從器件)。

        ●   為每個通道生成選擇性中斷。

        實驗結果

        在本節中,我們將討論在ADSP-2156x評估板上,借助不同的加速器使用模型實施兩個實時多通道FIR/IIR用例的結果。

        圖4-充分利用數字信號處理器上的片內FIR和IIR硬件加速器.jpg

        圖4.用例1方框圖

        用例1

        圖4顯示用例1的方框圖。采樣率為48 kHz,模塊大小為256個采樣點,拆分任務模型中使用的內核與加速器通道比為5:7。

        表1顯示測得的內核和FIRA MIPS數量,以及與僅使用內核模型相比獲得的節約內核MIPS結果。表中還顯示了相應使用模型增加的額外輸出延遲。正如我們所看到的,使用加速器配合數據流水線使用模型,可節約高達335內核MIPS,但導致1塊(5.33 ms)的輸出延遲。直接替代和拆分任務使用模型也分別可節約98 MIPS和189 MIPS,而且未導致任何額外的輸出延遲。

        表1.用例1的內核和FIR/IIRA MIPS總結

        使用

        模型

        內核

        MIPS

        FIRA

        MIPS

        IIRA

        MIPS

        節約內核

        MIPS

        使用模型

        延遲(ms)

        僅使用

        內核

        337




        0

        直接

        替代

        239

        162

        75

        98

        0

        拆分

        任務

        148

        96

        44

        189

        0

        數據

        流水線

        2

        161

        75

        335

        5.33

         (1幀)

        用例2

        圖5顯示用例2的方框圖。采樣率為48 kHz,模塊大小為128個采樣點,拆分任務模型中使用的內核與加速器通道比為1:1。

        與表1一樣,表2也顯示了此用例的結果。正如我們所看到的,使用加速器配合數據流水線使用模型,可節約高達490內核MIPS,但導致1模塊(2.67 ms)的輸出延遲。拆分任務使用模型可節約234內核MIPS,而沒有導致任何額外輸出延遲。請注意,與用例1中不同,在用例2中內核使用頻域(快速卷積)處理,而非時域處理。這就是為何處理一個通道所需的內核MIPS比FIRA MIPS少的原因,這可導致直接替代使用模型實現負的內核MIPS節約。

        表2.用例2的內核和FIR/IIRA MIPS總結

        使用模型

        內核

        MIPS

        FIRA

        MIPS

        節約內核

        MIPS

        使用模型延遲

        (ms)

        僅使用內核

        493

        --

        0

        直接替代

        515

        511

        –22

        0

        拆分任務

        259

        257

        234

        0

        數據

        流水線

        3

        511

        490

        2.67

         (1幀)

        結論

        在本文中,我們看到如何利用不同的加速器使用模型實現所需的MIPS和處理目標,從而將大量內核MIPS轉移到ADSP-2156x處理器上的FIRA和IIRA加速器。

        圖5-充分利用數字信號處理器上的片內FIR和IIR硬件加速器.jpg

        圖5.用例2方框圖

        進一步閱讀

        “ ADSP-2156x FIR/IIR加速器性能和實時使用情況圖形演示 。” ADI公司

        Nayak, Sanket和Mitesh Moonat。 “ 工程師對話筆記EE-408:使用ADSP-2156x高性能FIR/IIR加速器 。”ADI公司,2019年8月。

        作者

        image.png

        Mitesh Moonat

        Mitesh Moonat目前在印度班加羅爾(ADBL)處理器應用團隊擔任應用工程師。他從事前/后晶片驗證、外設驅動器開發和SHARC處理器支持工作。在ADI就職期間,他還從事Blackfin和21xx處理器工作。他的工作領域包括處理器架構、數字信號處理算法優化、模塊以及嵌入式系統的系統級調試。Mitesh于2006年加入ADI公司。他畢業于印度瓦朗加爾國家技術學院,獲得電子和通信工程學士學位。

        image.png

        Sanket Nayak

        Sanket Nayak是印度班加羅爾(ADBL)處理器應用團隊的產品應用工程師。他于2016年加入ADI公司,一直從事汽車DSP的前/后晶片驗證、驅動器/FuSa ROM設計、開發和測試工作。他獲得班加羅爾PES技術學院電子和通信工程學士學位。



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        關鍵詞: RAM TCB FIR

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