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處理器/DSP  

TI科學家談浮點DSP未來發展

上網時間: 2004年06月21日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:浮點DSP  數位訊號處理器  DSP  定點DSP  數位化語音與電信整合卡 

自十多年前浮點數位訊號處理器(DSP)誕生以來,便為即時訊號處理提供了運算上更為先進的備選方案。不過,定點元件至今仍是業界的主流,當然低成本是主要原因。定點DSP每個元件產品的價格很低,這對大眾市場之大量應用而言是相當重要的優勢。相較之下,浮點DSP能夠達成更快速而簡便的開發,因此對開發成本比單位製造成本重要的小規模應用而言,更是絕佳的選擇。

最近幾年,高密度整合與支援改善使兩種DSP在使用方便性與成本上都較為接近。目前,元件類型的選擇越來越取決於應用資料集是否要求浮點格式的更多運算功能。因此,設計大規模量產訊號處理應用的開發人員現在開始發現浮點格式更多的內在價值。他們將目光轉向傳統定點DSP開發模式之外的領域,並探索浮點DSP所帶來的設計商機。

不同的數位格式

定點與浮點DSP的基本差異在於它們各自對資料的數字表示法不同。定點硬體嚴格執行整數運算,而浮點DSP既支援整數運算又支援實數運算,後者以科學計算法進行了標準化。字長為16位元的定點DSP實現(rovide)64K的精密度,帶符號整數值範圍為-215至215-1。

與此相較,浮點DSP將資料路徑分為兩部份:一是可作為整數值或實數基數的尾數,二是指數。在支援業界標準單一精確運算的32位元浮點DSP中,尾數為24位元,指數為8位元。由於其較長的字長與取冪範圍,該元件支援16M的精密度範圍,這樣的動態範圍大幅高於定點格式可提供的精確度。實施業界標準雙精密度(64位元,包括一個53位元的尾數與11位元的指數)的元件還可實現更高的精確度。

成本與方便易用性

浮點DSP提供的運算能力更高,這也是其區別於定點DSP功能的最大差異所在。但在浮點DSP剛剛出現的90年代初期,其它因素往往掩蓋了基本的數學運算問題。浮點功能需要的內部電路多,而32位元資料路徑比當時可用的定點元件要寬一倍。晶片面積越大,接腳數量就越多,封裝也越大,這大幅提高了新款浮點元件的成本,因此數位化語音與電信整合卡(concentrationcard)等高產量應用仍更傾向於採用較低成本的定點元件。

當時,方便易用性抵銷了成本問題帶來的不利影響。浮點元件是最早支援C語言的DSP之一,而定點DSP則仍須在組合語言代碼上進行編程。此外,對浮點格式而言,實數運算可直接透過代碼加入硬體運算中,而定點元件則必須透過軟體才能間接執行實數運算,這就增加了運算法指令並延長了開發時間。由於浮點DSP易於編程,因此其最初主要用於開發工作強度較大的情況,如研究、原型開發、影像識別、工作站的三維圖像加速器以及雷達等軍用系統。

定點與浮點日漸趨同

目前,先前的成本與易用性間的差異已經不那麼明顯了。整體說來,定點DSP仍然在成本上具有優勢,而浮點DSP則仍然在易用性上較優,但差別已經縮小很多,因此上述因素已經不再具有決定性的作用了。

成本日益成為單晶片系統(SoC)整合與量產的問題,而不是DSP核心本身大小的問題。在十年前還只能放置單個電晶體的空間,目前可放置數十個電晶體。現在,占據晶片面積最多的是記憶體,而不是邏輯,而且許多採用DSP的產品都充分利用再擴充(rescaling)的優勢,針對實際市場的需求整合了不只一個核心。定點DSP的成本仍然較低,因為其針對大眾市場應用的產量很高;但是,如果大規模量產的需求出現,那麼浮點元件也將受益於規模經濟效益所帶來之成本降低的好處。

早期在易用性方面的差異也已經減少。高效的C編譯程式與工具早已能支援定點DSP,為代碼執行帶來了可視性。直接採用浮點硬體實施實數運算仍有優勢;但目前先進的建模工具、完整的數學函數庫以及現成的演算法降低了為定點元件開發複雜應用的難度。

浮點的精確度

目前,選用定點DSP還是浮點DSP歸根究底在於應用資料集是否需要浮點運算功能。整體說來,設計人員應解決兩個問題:資料集要求多高的精確度?資料集的可預見度有多大?

而三個因素影響著浮點格式的內在高精密度。首先,浮點DSP的24位元I/O字長在整數與實數值方面可實現比定點元件中常用的16位元字長更高的精確度。第二,取冪大幅提高了應用可用的動態範圍,較大的動態範圍對處理極大資料集以及難以方便預計資料集範圍的情況相當重要。第三,浮點硬體內部的資料表示法比定點元件更為精確,這就確保了最終結果的精確度更高。

最後一點應稍做解釋。在DSP的內部架構中,三種資料字長相當重要,應當考慮。第一是I/O訊號字長,正如我們已經說過的那樣,其就浮點而言為24位元,就定點DSP而言通常為16位元。第二就是用於乘法的係數位長。定點係數為16位元,與訊號資料相同;但浮點係數則可能為24位元或53位元,這取決於所用的是單寬度精密度還是雙寬度精密度。如果指數表示有意義的零,則精確度實際上會超過上述位數。

最後,就是保存乘法與累加(MAC)運算中間結果的字長,通常稱作暫存器檔案。對單一16位元乘以16位元的乘法而言,將需要32位元的乘積;而就單一24位元乘以24位元的尾數乘法而言,則需48位元的乘積(指數有不同的資料路徑)。但是,MAC需要額外的位元用於溢出空間(overflowheadroom)。在16位元定點元件中,溢出空間通常為8位元,這就使中間結果的總字長為40位元(16個訊號+16個係數+8個溢出)。

將相同大小的溢出空間整合在浮點DSP中將需要60個中間結果位元(24個訊號+24個係數+12個溢出),這將超過大多數應用對精密度的要求。但就取冪而言,我們將結果標準化,這樣所有24位元或53位元都有效,溢出位就不必要了。TI的TMS320C67x系列等浮點DSP允許開發人員在雙精密度內部運算與單精密度I/O結合的模式下最佳化精確度與性能。其結果是得到的精確度比定點或單精密度浮點運算提供的精確度高得多,但又不會產生完全雙精密度I/O帶來的周期問題。

視訊與音訊資料集要求

將視訊與音訊應用的資料集要求加以對比,就很容易看出使用浮點格式的優勢。視訊的採樣率很高,其畫素資料採樣率相當於每秒數十乃至數百個MB(Mbps),實際值取決於應用。畫素資料通常以8至12位元的短字表示,每一位元代表影像的紅、綠、藍(RGB)。業界標準的MPEG視訊壓縮演算法的關鍵數學運算包括離散餘弦變換(DCT)與量化,且過濾有限。DCT與量化採用整數運算就能有效處理,它與短資料字相結合使得視訊成為定點DSP很自然的應用,特別對那些有大量平行資料路徑與片上視訊介面的設計更是如此。

另一方面,音訊的資料流更為有限,對24位元採樣且每秒48千個採樣(ksps)的速度而言,約為1Mbps的速度。新興的採樣率為192ksps,為該資料傳輸速率的四倍,但其資料流仍然大幅低於視訊流。不過音訊資料的處理必須比視訊精確得多。眼睛很容易就被欺騙,特別當影像運動時更是如此;但耳朵就很難被騙了,因此音訊需要浮點硬體提供更大的字長。

使用完全24位元浮點I/O精密度來進行聲音採樣,這就得到144dB的動態範圍,大幅超出了聲音複製所需的全振幅範圍。此外,音訊還要求寬係數與中間結果提供的精確度,其原因有二。首先,音訊應用通常使用串聯無限脈衝響應濾波器(IIR)以實現最低時延與最高性能。但串聯過濾每一級都會傳播上一級的錯誤。訊號與係數位元長越長,精確度越高,上述傳播錯誤的影響就越小。

第二,在接近於零時必須保持訊號精確度,以避免人們的耳朵可以分辨的諧波失真。浮點格式從本質上來看與耳朵的感應度配合得很好,因為它在分數趨近於零時會變得更精確。相反地,定點系統在分數極小的情況下會取近似值等於零,這就降低了精確度。所有上述浮點實數運算法方面都對真實複製音訊訊號相當重要。

盡管過去常用定點元件實現高傳真音訊,但目前則轉向採用精確度更高的浮點格式。某些浮點DSP整合了多通道音訊串列埠(McASP),因而簡化了音訊系統的設計,這就為上述發展趨勢提供了支援。隨著最新型音訊創新在消費性電子產品中的日益普及,對浮點DSP的需求也將提升,這也有助於讓其成本更接近於定點DSP

其他資料集

其它類型應用的資料集也可受益於浮點的精確度。在醫療影像識別中,更高的精確度能夠支援許多層次的訊號輸入,包括光、X射線、超音波與其它來源的輸入等,它們都必須進行定義與處理,以產生可供有用診斷資訊的輸出影像。動態範圍較大對雷達相當重要,這種情況下,系統能夠在從零到無窮大的範圍內進行追蹤,而只用整個範圍的一個較小的子集進行目標擷取與識別。動態範圍較大也有助於讓機器人處理不可預見的情況,如在機器人正常有限的運動範圍中遇到的障礙等。與上述應用形成對比的是,定點元件為相當大的通訊市場提供更好的服務,因為大多數通訊資料都是以8位元組串列傳輸,隨後進行內部擴充以根據整數運算進行16位元處理。

近年來,隨著數位訊號處理領域不斷發展,DSP也由應用推動發展。SoC整合意味著更多的記憶體和不同的核心與專用週邊設備一起整合在同一元件上,這使DSP產品能夠按特定市場的需求進行定制。在此環境中,浮點功能已成為整體DSP產品組合中的另一要素。

定點DSP與浮點DSP之間在成本與易用性方面仍有某些差異,但隨著時間的演化,上述差異已經不大。對設計人員而言,最具重要性的特色在於浮點格式具有更高的運算靈活性與精確度。對高傳真音訊以及需要實數運算、更高精確度與較大動態範圍的其它資料集應用而言,浮點DSP是最佳的解決方案。

作者:GeneFrantz(方進)


德州儀器(TI)科學家兼TI負責數位訊號處理的業務開發經理


RaySimar


TI科學家兼TI負責數位訊號處理的高級架構開發經理





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