站長統(tǒng)計

【導(dǎo)讀】有限脈沖響應(yīng)(FIR)和無限脈沖響應(yīng)(IIR)濾波器都是常用的數(shù)字信號處理算法---尤其適用于音頻處理應(yīng)用。因此，在典型的音頻系統(tǒng)中，處理器內(nèi)核的很大一部分時間用于FIR和IIR濾波。數(shù)字信號處理器上的片內(nèi)FIR和IIR硬件加速器也分別稱為FIRA和IIRA，我們可以利用這些硬件加速器來分擔(dān)FIR和IIR處理任務(wù)，讓內(nèi)核去執(zhí)行其他處理任務(wù)。在本文中，我們將借助不同的使用模型以及實時測試示例來探討如何在實踐中利用這些加速器。

簡介

數(shù)字信號處理器上的片內(nèi)FIR和IIR硬件加速器" height="402" width="680"/>

圖1.FIRA和IIRA系統(tǒng)方框圖

圖1顯示了FIRA和IIRA的簡化方框圖，以及它們與其余處理器系統(tǒng)和資源的交互方式。

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●  FIRA和IIRA模塊均主要包含一個計算引擎（乘累加(MAC)單元）以及一個小的本地數(shù)據(jù)和系數(shù)RAM。

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●  為開始進行FIRA/IIRA處理，內(nèi)核使用通道特定信息初始化處理器存儲器中的DMA傳輸控制塊(TCB)鏈。然后將該TCB鏈的起始地址寫入FIRA/IIRA鏈指針寄存器，隨后配置FIRA/IIRA控制寄存器以啟動加速器處理。一旦所有通道的配置完成，就會向內(nèi)核發(fā)送一個中斷，以便內(nèi)核將處理后的輸出用于后續(xù)操作。

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●  從理論上講，最好的方法是將所有FIR和/或IIR任務(wù)從內(nèi)核轉(zhuǎn)移給加速器，并允許內(nèi)核同時執(zhí)行其他操作。但在實踐中，這并非始終可行，特別是當(dāng)內(nèi)核需要使用加速器輸出進一步處理，并且沒有其他獨立的任務(wù)需要同時完成時。在這種情況下，我們需要選擇合適的加速器使用模型來達到最佳效果。

在本文中，我們將討論針對不同應(yīng)用場景充分利用這些加速器的各種模型。

實時使用FIRA和IIRA

圖2.典型實時音頻數(shù)據(jù)流

圖2顯示了典型實時PCM音頻數(shù)據(jù)流圖。一幀數(shù)字化PCM音頻數(shù)據(jù)通過同步串行端口(SPORT)接收，并通過直接存儲器訪問(DMA)發(fā)送至存儲器。在繼續(xù)接收幀N+1時，幀N由內(nèi)核和/或加速器處理，之前處理的幀(N-1)的輸出通過SPORT發(fā)送至DAC進行數(shù)模轉(zhuǎn)換。

加速器使用模型

如前所述，根據(jù)應(yīng)用的不同，可能需要以不同的方式使用加速器，以最大限度分擔(dān)FIR和/或IIR處理任務(wù)，并盡可能節(jié)省內(nèi)核周期以用于其他操作。從高層次角度來看，加速器使用模型可分為三類：直接替代、拆分任務(wù)和數(shù)據(jù)流水線。

直接替代

●  內(nèi)核FIR和/或IIR處理直接被加速器替代，內(nèi)核只需等待加速器完成此任務(wù)。

●  此模型僅在加速器的處理速度比內(nèi)核快時才有效；即，使用FIRA模塊。

拆分任務(wù)

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●  FIR和/或IIR處理任務(wù)在內(nèi)核和加速器之間分配。

?●  當(dāng)多個通道可并行處理時，此模型特別有用。

?●  根據(jù)粗略的時序估算，在內(nèi)核和加速器之間分配通道總數(shù)，使二者大致能夠同時完成任務(wù)。

?●  如圖3所示，與直接替代模型相比，此使用模型可節(jié)省更多的內(nèi)核周期。

數(shù)據(jù)流水線

●  內(nèi)核和加速器之間的數(shù)據(jù)流可進行流水線處理，使二者能夠在不同數(shù)據(jù)幀上并行處理。

●  如圖3所示，內(nèi)核處理第N個幀，然后啟動加速器對該幀進行處理。內(nèi)核隨后繼續(xù)進一步并行處理加速器在上一迭代中產(chǎn)生的第N-1幀的輸出。該序列允許將FIR和/或IIR處理任務(wù)完全轉(zhuǎn)移給加速器，但輸出會有一些延遲。

●  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FIR和/或IIR處理級的數(shù)量。

圖3說明了音頻數(shù)據(jù)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(nèi)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FIR/IIR全部或部分處理轉(zhuǎn)移到加速器上，與僅使用內(nèi)核模型相比，內(nèi)核空閑周期如何增加。

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(nèi)FIRA和IIRA（從舊到新）。

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●  ADSP-214xx (例如， ADSP-21489)

●  ADSP-SC58x

●  ADSP-SC57x/ADSP-2157x

●  ADSP-2156x

這些處理器系列：

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●  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(chǎn)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

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

●  由于內(nèi)核和加速器借助專用內(nèi)核結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了更緊密的集成，因此減少了內(nèi)核和加速器之間的數(shù)據(jù)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(nèi)核干預(yù)。此模式主要具有以下新特性：

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●  允許加速器暫停以進行動態(tài)任務(wù)排隊。

●  無通道數(shù)限制。

●  支持觸發(fā)生成（主器件）和觸發(fā)等待（從器件）。

●  為每個通道生成選擇性中斷。

實驗結(jié)果

在本節(jié)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(jié)果

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(wù)模型中使用的內(nèi)核與加速器通道比為5:7。

表1顯示測得的內(nèi)核和FIRA MIPS數(shù)量，以及與僅使用內(nèi)核模型相比獲得的節(jié)約內(nèi)核MIPS結(jié)果。表中還顯示了相應(yīng)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(shù)據(jù)流水線使用模型，可節(jié)約高達335內(nèi)核MIPS，但導(dǎo)致1塊(5.33 ms)的輸出延遲。直接替代和拆分任務(wù)使用模型也分別可節(jié)約98 MIPS和189 MIPS，而且未導(dǎo)致任何額外的輸出延遲。

圖4.用例1方框圖

表1.用例1的內(nèi)核和FIR/IIRA MIPS總結(jié)

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(wù)模型中使用的內(nèi)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(jié)果。正如我們所看到的，使用加速器配合數(shù)據(jù)流水線使用模型，可節(jié)約高達490內(nèi)核MIPS，但導(dǎo)致1模塊(2.67 ms)的輸出延遲。拆分任務(wù)使用模型可節(jié)約234內(nèi)核MIPS，而沒有導(dǎo)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(nèi)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(nèi)核MIPS比FIRA MIPS少的原因，這可導(dǎo)致直接替代使用模型實現(xiàn)負(fù)的內(nèi)核MIPS節(jié)約。

圖5.用例2方框圖

表2.用例2的內(nèi)核和FIR/IIRA MIPS總結(jié)

結(jié)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(xiàn)所需的MIPS和處理目標(biāo)，從而將大量內(nèi)核MIPS轉(zhuǎn)移到ADSP-2156x處理器上的FIRA和IIRA加速器。

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

Mitesh Moonat

Mitesh Moonat目前在印度班加羅爾(ADBL)處理器應(yīng)用團隊擔(dān)任應(yīng)用工程師。他從事前/后晶片驗證、外設(shè)驅(qū)動器開發(fā)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(lǐng)域包括處理器架構(gòu)、數(shù)字信號處理算法優(yōu)化、模塊以及嵌入式系統(tǒng)的系統(tǒng)級調(diào)試。Mitesh于2006年加入ADI公司。他畢業(yè)于印度瓦朗加爾國家技術(shù)學(xué)院，獲得電子和通信工程學(xué)士學(xué)位。

Sanket Nayak

Sanket Nayak是印度班加羅爾(ADBL)處理器應(yīng)用團隊的產(chǎn)品應(yīng)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(qū)動器/FuSa ROM設(shè)計、開發(fā)和測試工作。他獲得班加羅爾PES技術(shù)學(xué)院電子和通信工程學(xué)士學(xué)位。

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