Digitaler Signalprozessor

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Der Motorola XSP56001 ist ein DSP aus der 56K-Familie.

Ein digitaler Signalprozessor (engl. digital signal processor, DSP) dient der kontinuierlichen Bearbeitung von digitalen Signalen (z. B. Audio- oder Videosignale) durch die digitale Signalverarbeitung. Zur Verarbeitung von analogen Signalen wird der DSP in Verbindung mit Analog-Digital-Umsetzern und Digital-Analog-Umsetzern eingesetzt.

Funktion[Bearbeiten]

DSPs dienen nicht nur als Ersatz für aufwändige analoge Filtertechnik, sondern können darüber hinaus Aufgaben ausführen, die analog nur schwer oder überhaupt nicht lösbar wären:

DSPs enthalten im Vergleich zu Standard-Prozessoren einen auf häufig benötigte mathematische Operationen hin geschwindigkeitsoptimierten Prozessor. Einige DSPs enthalten darüber hinaus am Ein- und Ausgang bereits die erforderlichen A/D- und D/A-Wandler.

Echtzeitfähigkeit[Bearbeiten]

Ein DSP muss eine bestimmte Datenmenge pro Zeiteinheit sicher verarbeiten können. Dies ergibt sich aus der Forderung einer meist fixen und von außen vorgegebenen Datenrate, mit der die Eingangsdaten in den DSP gelangen bzw. die verarbeiteten Daten wieder geschrieben werden müssen. Eine Art Handshake oder zeitliches Anhalten bei der Datenverarbeitung ist bei dieser echtzeitfähigen Verarbeitung meistens nicht möglich.

Folgende Maßnahmen dienen der Erhöhung der Verarbeitungsgeschwindigkeit:

  • Spezielle synchrone, serielle Schnittstellen für die Ein- und Ausgabe der digitalen Signale.
  • Sogenannte MAC-Befehle für die gleichzeitige Multiplikation und Addition in einem Maschinenzyklus.
  • Adressgeneratoren für die Implementierung von Schleifen und Ringpufferstrukturen ohne softwareseitigen Overhead.
  • Implementierung des Prozessors in Harvard-Architektur.
  • Existenz eines dedizierten Hardware-Stacks.
  • Mehrmaliger Zugriff auf den Speicher in einem Zyklus.
  • Very-Long-Instruction-Word-Anweisungen.

Befehlssatz[Bearbeiten]

Zahlenformate[Bearbeiten]

Unterteilt werden Signalprozessoren und deren Befehlssatz nach der Fähigkeit, Rechenoperationen entweder mittels

oder mittels

ausführen zu können.

Signalprozessoren mit Festkommaarithmetik sind im Aufbau meist einfacher und haben einen geringeren Stromverbrauch. Dafür ist die Implementierung von bestimmten Algorithmen komplizierter, da bei jeder Berechnung vom Programmierer bedacht werden muss, ob es möglicherweise zu Überläufen in der Zahlendarstellung kommen kann und auf welcher Stelle sich das Binärkomma befindet. Ein typisches Anwendungsfeld von Festkomma-DSPs ist beispielsweise die Verarbeitung von Audiosignalen. Typische Vertreter von Signalprozessoren mit Festkommaarithmetik ist die DSP-Serie ADSP218x und Blackfin BF53x von Analog Devices sowie die TMS320VC5x von Texas Instruments.

Signalprozessoren mit Gleitkommaarithmetik sind komplexer im Aufbau, da ihre Rechenwerke die kompliziertere Darstellung der Gleitkommazahlen verarbeiten können. Damit ist bei gleicher Rechenleistung meist ein höherer Stromverbrauch verbunden. Der Vorteil liegt in der meist einfachen Implementierung von komplizierten Algorithmen. Ein typisches Anwendungsfeld von Gleitkomma-DSPs ist beispielsweise die Verarbeitung von Videosignalen. Typische Vertreter von Signalprozessoren mit Gleitkommaarithmetik sind die als SHARC bezeichneten Bausteine von Analog Devices und die TMS320VC67x von Texas Instruments.

Operationen[Bearbeiten]

  • Es existieren mehrere Rechenwerke (ALUs), darunter ein Multiply-Accumulate-Rechenwerk (MAC). Dieses Rechenwerk ermöglicht die Operation A* = A + B · C in einem einzigen Prozessorzyklus und dient vornehmlich der Geschwindigkeitserhöhung der für spektrale Operationen, etwa der für die schnelle Fourier-Transformation oder der Faltung erforderlichen Berechnungen.
  • Auf Boolesche Operationen beschränkte Rechenwerke werden in einigen DSPs (z. B. TI TMS320Cxx) zur unabhängigen Datenmanipulation eingesetzt (PLU = Parallel Logic Unit).
  • Es werden auch Address Generation Units (AGU) eingesetzt. Die AGU besteht aus programmierbaren Zählern (Counters), Shiftern und anderen logischen Elementen. Dadurch können die Adressberechnungen zum Beispiel für die Operanden parallel zu arithmetischen Operationen ausgeführt werden, um die Speichertransferrate nicht zu verkleinern. Einige AGU unterstützen die Register-indirekte Adressierung mit nachträglicher Inkrementierung. Anwendung finden sie bei Berechnungen, wo Daten wiederholt berechnet werden, die sequentiell im Speicher angeordnet sind. Für den Algorithmus zur schnellen Fourier-Transformation (FFT) wird auch eine Bitreversed-Adressierung eingesetzt.
  • Die Execution Unit (EXU) hat die Aufgabe der Datenmanipulation. Jeder Cluster darf die Register des Nachbarclusters auslesen. Beispiel: TI TMS320C6201

Programmablauf[Bearbeiten]

  • Verschachteltes No-overhead-Hardware-Looping mittels eines dedizierten Loop-Stacks.
  • Die heutigen DSP sind darüber hinaus oft massiv-parallel programmierbar, das heißt in einem einzigen Prozessorzyklus können mehrere Rechen- und/oder Speichertransferoperationen gleichzeitig durchgeführt werden.
  • Prefetch und Predecoding der Instruktionen (Pipelining) für eine sehr hohe Ausführungsgeschwindigkeit der Befehle.
  • Schleifenbefehle beschleunigen die Ausführung von Schleifen. Diese werden hardwarekontrolliert ausgeführt. Einige DSPs verwenden Pipelines (Pipelining) und Instruction Caches, um die Ausführung von Schleifen zu beschleunigen. Man unterscheidet zwei Arten von Schleifenbefehlen:
    • Single Instruction Hardware Loop – Wiederholung einer Operation
    • Multi Instruction Loop – Wiederholung eines ganzen Anweisungsblockes

Beispiel[Bearbeiten]

Der SHARC ADSP-21065L von Analog Devices erlaubt etwa folgenden einzyklischen Assemblersprachen-Befehl:

F0=F3*F7, F1=F11+F15, F2=F11–F15, DM(I0,M1)=F2, F3=PM(I8,M9);

in dem quasi-gleichzeitig eine Gleitpunktmultiplikation, eine Gleitpunktaddition, eine Gleitpunktsubtraktion, ein Schreibzugriff auf den Speicher mit modulo-zyklischem Postincrement/-decrement sowie ein Lesezugriff auf den Speicher mit modulo-zyklischem Postincrement/-decrement stattfindet.

Kommunikation[Bearbeiten]

Geschichte[Bearbeiten]

In den frühen 1970ern entstand in den Lincoln Laboratories der Lincoln FDP (Fast Digital Processor) mit von Neumann Struktur als der erste dedizierte digitale Signalprozessor. Anschließend wurde mit der besser geeigneten Harvard-Architektur der LSP/2 gefertigt. Allerdings bestanden dieser Rechner noch aus mehreren 1000 diskreten ICs. Die ersten Einzelchip-DSPs kamen in den frühen 1980ern auf den Markt. Typische Vertreter waren der Intel 2920, TMS32010 von Texas Instrument oder der NEC µPD7720.

Gegenwart[Bearbeiten]

Elemente von DSPs finden sich auch zunehmend in Desktop-CPUs wieder, wie zum Beispiel in den AltiVec-Erweiterungen des PowerPC oder (abgeschwächt) in den SIMD-Erweiterungen von Intel und AMD. Dies liegt an der zunehmenden Verbreitung von Multimedia-Inhalten; Datenformate wie das JPEG-Format, MP3 oder MPEG2 erfordern eine DCT-Kodierung beziehungsweise -Dekodierung, deren Berechnung eigentlich eine klassische DSP-Aufgabe ist. Auch die Berechnung der immer weiter verbreiteten Verschlüsselung profitiert von diesen Befehlssatz-Erweiterungen. Auch im Bereich der Embedded Systeme werden die Microcontroller durch DSP-Funktionalitäten ergänzt wodurch die Performance gesteigert und der Stromverbrauch gesenkt werden kann. Typische Beispiele sind der ARM Cortex M4, die Erweiterung NEON bei den großen ARM-Cortex-Cores oder der dsPIC von Microchip, sowie die XS1-Serie von XMOS.

Zukunft[Bearbeiten]

Der generische DSP bekommt zusehends Konkurrenz durch RISC/CISC-CPUs, die mit speziellen Erweiterungen komplexe Rechenaufgaben wie RSA/AES/3DES hoch optimiert abarbeiten können. Darüber hinaus werden Aufgaben zur schnellen Signalverarbeitung vermehrt in flexible parallele digitale Strukturen verlagert, wie sie z.B. in immer leistungsfähigeren Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) zunehmend und kostengünstig zur Verfügung stehen.

Anwendungsgebiete[Bearbeiten]

Digitale Signalprozessoren finden heute unter anderem in den folgenden Bereichen bzw. Geräten Anwendung:

Literatur[Bearbeiten]

Weblinks[Bearbeiten]

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Modem Data Pump DSP Software. AlgoTron, abgerufen am 8. Mai 2013 (englisch).