【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(shí)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(shí)時(shí)測試示例來探討如何在實(shí)踐中利用這些加速器。
簡介
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(gè)計(jì)算引擎（乘累加(MAC)單元）以及一個(gè)小的本地?cái)?shù)據(jù)和系數(shù)RAM。
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● 為開始進(jìn)行FIRA/IIRA處理，內(nèi)核使用通道特定信息初始化處理器存儲(chǔ)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(dòng)加速器處理。一旦所有通道的配置完成，就會(huì)向內(nèi)核發(fā)送一個(gè)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(shí)執(zhí)行其他操作。但在實(shí)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(jìn)一步處理，并且沒有其他獨(dú)立的任務(wù)需要同時(shí)完成時(shí)。在這種情況下，我們需要選擇合適的加速器使用模型來達(dá)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(shí)時(shí)使用FIRA和IIRA
圖2.典型實(shí)時(shí)音頻數(shù)據(jù)流
圖2顯示了典型實(shí)時(shí)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(chǔ)器訪問(DMA)發(fā)送至存儲(chǔ)器。在繼續(xù)接收幀N+1時(shí)，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(jìn)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(shí)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(gè)通道可并行處理時(shí)，此模型特別有用。
?● 根據(jù)粗略的時(shí)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(shí)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(jìn)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(gè)幀，然后啟動(dòng)加速器對該幀進(jìn)行處理。內(nèi)核隨后繼續(xù)進(jìn)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(huì)有一些延遲。
● 流水線級以及輸出延遲都可能會(huì)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(gè)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(jì)算速度不同
● 基本編程模型保持不變，ADSP-2156x處理器上的自動(dòng)配置模式(ACM)除外。
● FIRA有四個(gè)MAC單元，而IIRA只有一個(gè)MAC單元。
ADSP-2156x處理器上的FIRA/IIRA改進(jìn)
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(yùn)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(xiàng)改進(jìn)。
性能改進(jìn)
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● 計(jì)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(shí)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(jìn)
添加了ACM支持，以盡量減少進(jìn)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(jìn)行動(dòng)態(tài)任務(wù)排隊(duì)。
● 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(gè)通道生成選擇性中斷。
實(shí)驗(yàn)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(shí)施兩個(gè)實(shí)時(shí)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(gè)采樣點(diǎn)，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(dá)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(gè)采樣點(diǎn)，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(dá)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(shí)域處理。這就是為何處理一個(gè)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(shí)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(shí)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(jìn)一步閱讀
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(tuán)隊(duì)擔(dān)任應(yīng)用工程師。他從事前/后晶片驗(yàn)證、外設(shè)驅(qū)動(dòng)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(tuán)隊(duì)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(yàn)證、驅(qū)動(dòng)器/FuSa ROM設(shè)計(jì)、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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