Dijital Signal Processors (DSP) evrimi, modern elektroniklerdeki en dönüştürücü yaylardan birini temsil eder.Bugünün çok sayıda cep telefonu konuşmasını işleten özel donanımın, gerçek zamanlı olarak yapay zeka algoritmaları çalıştıran çok çekirdekli güç evlerinden biridir, DSP teknolojisi, ses, video, iletişim ve kontrol sistemlerinde mümkün olan şeyi yeniden tanımlamıştır.

Erken DSP Süreçleri: 1980'ler Kısıtıyor

Gerçek zamanlı sinyal işleme ihtiyacı ilk ticari DSP çipleri. Mühendisler analog devreler ve büyük ayrık-olojik sistemler filtre, modüllate ve demodulate sinyalleri için çok yavaşladılar, ancak bu çözümler, tekrarlayıcıya uygun bir şekilde uygulandı ve esnek bir şekilde. 1970'lerde mikroişlemcinin gelişimi, henüz genel amaçlı CPU işlemeye hükmedilmiş bir alternatif sundular.

1979 yılında, Intel 2920'yi tanıttı, genellikle ilk dijital sinyal işlemcisini kurdu. İlk dijital bir dönüştürücü, dijital bir işlemci ve tek bir 200'lü bir eğitim döngüsünde dijital bir dönüştürücüyü, ancak tam olarak DSP algoritmaları için 1982'de bir atılım yaptı.

Diğer erken oyuncular hızla pazara girdi. AT&T's DSP1 (1983), NEC'in μPD7720'si (1915'te tanıtıldıktan sonra, 24 bit veri yolu ve özel bir Harvard mimarisini, bu çipler montaj dilinde programlanmış ve alt donanımın derin bir anlayışa ihtiyaç duyuyordu.

Onların ilerlemelerine rağmen, DSP'lerin erken saatlerinde ciddi kısıtlamalar vardı. Saat hızları nadiren 20 MHz'i aştı, birkaç kilobaytla sınırlıydı ve güç tüketimi hala modern standartları tanımlamak için yüksekti.Onlar, aynı anda veri erişimi için birden fazla hafıza otobüsü uygulamak için geliştiricilere zorladılar, sıfır noktalı bir şekilde sabitleniyor ve veri tamponları için uzmanlaşmış bir adresleme modları belirlediler.

DSP Teknolojisinde İlerlemeler: 1990 - 2000s

1990'lar performans ve programlanabilirlik konusunda dramatik bir artış getirdi. Kumaşlama işlemi ( 1μm'den 0,5μm'ye kadar) daha yüksek saat hızlarına ve daha büyük transistör sayılarına izin verdi.

Harvard ve SuperHarvard Mimarlıkları

DSP'lerin başlarında Harvard mimarisi (parate kodu ve veri otobüsleri) kullandı, konsept 1990'larda uzatıldı. Super-Harvard mimarisi, Analog Cihazların SHARC (Super Harvard Architecture Computer) 1991 yılında, doğrudan hafıza erişimi ve önbellekli program için ekstra otobüsler ekledi, çift-data hareket etti ve DMA transferleri oldu.

Çok Uzun Öğretim Sözleri (VLIW) ve SIMD

Texas Instruments' TMS320C6x serisi 1997 yılında başlatılan, bir VLIW mimarisini benimsemiştir. Kompleks donanım zamanlaması yerine VLIW, tek bir geniş talimat kelimesine birden çok operasyon yerleştirdi; derleyicinin işi paralellik bulmaktı - 300 MHz'de sekiz işlem için ideal, aynı anda binlerce MIPS (İkincisi başına binlerce talimatları)

DSPs DSPs

1980'lerde sabit DSP'ler hakimdi, çünkü daha az silikon kullandı ve daha az güç tükettiler. Ancak, 1990'lar uygun fiyatlı DSP'lerin yükselişini gördü. Motorola 96002 (1990) ve Texas Instruments TMS320C30 (1990), 32-bit'in daha az sayıda sabit noktası, kritik operasyonlar için uçan donanıma sahip oldu.

Bütünleşme ve Sistemon-Chip (SoC) Başlangıçlar

Süreç geometrileri shrank olarak, üreticiler DSP'ye periferikları entegre etmeye başladı.2000'lerin ilk kez DSP çekirdeği ile analog-to-diji dönüştürücüler, dijital-to-analog dönüştürücüler, seri arayüzler, zamanlayıcılar ve bellek kontrolörleri ile bir araya geldi. Bu sistem-kahraman alanındaki yaklaşımı azalttı, maliyet ve güç - tüketici elektronikleri için önemli bir adım.For example, Texas Instruments' OMAP (Open Store Applications Platform) bir araya geldi.

Bu dönemde, piyasa aynı zamanda DSP ve genel amaçlı hesaplamanın yakınına şahit oldu. Intel'in Pentium MMX (Multimedia Extensions) DSP mimarlıklarından ilham alan SIMD talimatları ekledi, CPU ve DSP arasındaki hattı bulanıklaştırmaya devam etti.

Modern kesimEdge DSP Süreçleri: 2010- Present

Bugünün DSP işlemcileri 1980'li atalarına çok az benzerlik gösteriyorlar. ultra hızlı, çok entegre ve sık heterojen - birden çok temel tipi, donanım hızlandırıcıları ve AI motorlarını tek bir ölü Saat hızlarında bir araya getiriyorlar.

Multi-Core Processing

Paralel işleme ihtiyacı, çok çekirdekli DSP'lerin benimsenmesini sağladı. Texas Instruments' TMS320C6678 (eight C66x çekirdeği) ve Analog Cihazların ADSP-SC589 (dual-core ARM + çift çekirdekli SHARC) geliştiricilerinin farklı çekirdeklerdeki sinyal işleme iş yüklerini dağıtmalarına izin verdi, büyük bir işlem yapan. Gerçek zamanlı işletim sistemleri (RTOS) ve çokcore senkronizasyon kütüphaneleri radarı gibi görevlerin üstesinden gelmek, ses karıştırması ve video kodlaması gibi görevlerin üstesinden gelmek mümkün hale getiriyor.

AI ve Machine Learning Integration

Belki son DSP evriminin en önemli değişimi yapay zeka yeteneklerinin bir parçasıdır. Modern DSPs, görüntü tanıma, doğal dil işleme, havuzlama ve aktivasyon işlevlerini uygulayabilecek özel vektör işleme birimleri ve sinir ağ hızlandırıcıları içerir. Örneğin, Qualcomm'un Hexagon DSP, geleneksel sinyal işleme makinesinin bir parçası, görüntü tanıma, doğal dil işleme, ve gerçek zamanlı konuşma geliştirme gibi bir algoritmayı tanımlar.

Ultra-Low Power Design

Portatif ve bataryalı cihazlar son derece verimli bir işleme talep ediyor. Modern DSPs, dinamik gerilim ve frekans ölçeklendirme (DVFS), güç gating ve düşük maliyetli transistörler üzerinde çalıştırılabilir, bazıları ise temel ses işleme yaparken 1 mW altında çalışabilir - işitme cihazı için kritik bir gereklilik, kablosuz kulakbuds ve giyilebilir sağlık monitörleri gibi gelişmiş bir sistem.

Yüksek Hızlı Data işleme ve Interfaces

Veri oranları yükseldikçe, DSP'ler şimdi PCIe, Seri HızlıIO ve Ethernet gibi yüksek hızlı seri arayüzler içerir ve 10-Gb /s hızlarına bile ulaşabilirsiniz. Bu arayüzler yüksek çözünürlüklü sensörlere doğrudan bağlantı sağlar (DDR) SDRAM ve yüksek bant genişliğine (H)

Modern DSP'lerin Anahtar Özellikleri

Mevcut DSP teknolojisinin yeteneklerini anlamak, bir uygulama için doğru işlemciyi seçmeye yardımcı olur. Aşağıdakiler modern DSP'lerin sunduğu en önemli özelliklerdir:

  • [FONT:0)Multi-core işleme:[Dönetici:[Dönetici:0) İki ila sekiz (veya daha fazla) bağımsız DSP çekirdeği tek bir çip üzerinde, her bir eşzamanlı yürütme yeteneğine sahiptir. Bu, birden fazla kanal, algoritmaların paralel işlemesine veya gerçek zamanlı performansın korunmasına izin verir.
  • [FONT=0)AI entegrasyonu:[Dönetici ağ için özel donanım - onor işlemciler, vektör SIMD motorları ve makine öğrenimi için özel talimat setleri, ilkeller için enables on-device istihbaratı bulut latency olmadan.
  • [Düzücü güç tüketimi: [Düzdüşük güç yönetimi ve alt-10-nm üretim süreçleri, DSP'lerin birçok uygulama için 1-2 watt altındayken yüksek performans elde etmelerine izin verir ve ultra güç görevleri için 1 miliwatt altında.
  • [FONT:0) Yüksek hızlı veri işleme: Multi-gigabit seri bağlantıları, çok yüksek performanslı dış bellek arabirimleri, işlemcinin 4K video veya yüksek çözünürlüklü radarını yaparken bile hiçbir zaman veri yıldızı olmadığından emin olur.
  • [FONT:0)Real-time determinism:) Donanım desteği sıfır döngüler, dairesel tamponlama ve ön boşluklar için öngörülebilir gecikme ve jitter garantiler - ses, kontrol sistemleri ve telekomünikasyon için temel.
  • [FONT:0) Integrated analog periferiler: Birçok modern DSPs, çip ADCs ve DACs'e dahil olmak üzere, birçok uygulamadaki dış dönüştürücülere ihtiyaç ortadan kaldırmak ve fatura-malzeme maliyetini azaltmak.

Modern DSP Süreçors'un Uygulamaları

Modern DSP teknolojisinin yanlışlığı, analog sinyalleri dijital olarak ele alan neredeyse her elektronik cihaza dokunmaktır. İşte en belirgin uygulama alanlarının bazıları:

Ses ve Ses İşleme

Stüdyograd konsolları gürültüye karıştırıyor - kulaklıklar, DSP'ler filtreleme, eşitleştirme, sıkıştırma ve uzaysal ses çıkarma. Amazon Alexa ve Google Asistanı gibi ses yardımcıları DSP tabanlı bir kirişleme ve yankı gürültüden çıkarma konusunda iptal eder.

İletişim Sistemleri

Base istasyonları, yazılım tanımlı radyolar (SDRs), ve uydu modemleri, DSP'ler modulation/demodulation için, doğru hata düzeltmesi (FEC), ve kanal eşitleştirme. 5G'ye geçiş büyük MIMO ve milimetre dalga-yoğuk sinyal işleme ile başa çıkabilen yüksek performanslı DSP'lere yol açtı.

Otomotiv ve Özerk Araba

Modern araçlar onlarca DSP'ler. Motor kontrol ünitesi onları gerçek zamanlı sensör füzyon ve algılama için kullanır. En-car infotainment sistemleri, DSP'leri ses işleme ve ses tanıma için DSP'lere güvenir.En kritik, gelişmiş sürücü-assistance sistemleri (ADAS) ve otonom sürüş platformları radar, LiDAR ve kamera akışları işlemek için güçlü DSP tabanlı hızlandırıcılar kullanır.

Tıbbi Görüntüleme ve Biyomedikal

Ultrasound, manyetik rezonans görüntüleme (MRI), akıllıwatchler ve sürekli glukoz monitörleri gibi işlemli sağlık monitörleri, cihazın kendisi üzerinde işlem gören büyük sinyal verilerini ve anomalilerini kullanarak. DSPs performans, dalgalama dönüşümleri, filtreleme ve görüntü yeniden yapılandırması.

Endüstriyel Kontrol ve IoT

Fabrika otomasyonu, motor kontrolü ve enerji yönetimi sistemleri, DSP'leri sensör veri alımı, hızlı kontrol döngüleri (örneğin, PID kontrolörleri), ve vibrasyon analizleri aracılığıyla tahmin edilebilir bakım.In Internet of Things (IoT), DSPs, ses, vibrasyon ve mevcut sinyallerin kenar işlemesini sağlar, buluta ham verilere aktarmanız gerekir.

Hesaplama talepleri büyümeye devam ettikçe, DSP mimarlıkları birkaç umut verici yönde gelişiyor:

Heterojen Eş ve Chiplets

Monolithic cips inşa etmek yerine, tasarımcılar uzman bir ölürler - bir DSP çiplet, bir AI hızlandırıcı çiplet, bir hafıza çipi - gelişmiş interconnects (e.g., UCIe). Bu yaklaşım, farklı süreç teknolojilerini ve ölçeklendirme performansını tüm bir çipi yeniden tasarlamadan karıştırmaya olanak sağlar.

KuantumInspired ve Nöromorphic Processing

Optimizasyon ve model tanıma gibi sorunlar için, araştırmacılar on yıl sonunda belirli nişlerde analog ve sinirsel hesaplama elemanları keşfederler.

Edge AI ve Federated Learning

Uzakta daha fazla AI inference çalıştırmak için zorlama, sadece önceden eğitilmiş modeller yürütemez DSP'leri talep edecek, ancak yerel olarak güncellemek (öğrenme öğrenme) Bu, DSP ve sinir ağ hızlandırıcısının yerel eğitim kapasitesi ile sıkı bir şekilde bir araya getirilmesini gerektirir, Qualcomm ve diğerlerinden gelen son çiplerin sağlanması için başlangıçtır.

Yazılımla Her Şey

Geleneksel sabit işlev donanımları, sürüş koşullarına bağlı olarak farklı sinyal işleme zincirleri arasında geçiş yapmanın bir yolunu veriyor.Bu zaten yazılım tanımlı radyoda yaygındır ve aynı donanımın farklı sinyal işleme zincirleri arasında geçiş yapabilecektir.

DSP'nin bir niş telecom bileşeninden bir ubiquitous, akıllı işleme motoru, dijital dünyamızı şekillendiren, ve yazılım inovasyonu.Gücretsiz bir şekilde çalışma arasındaki yolculuk, makine öğrenimi ve genel amaçlı hesaplamalar her zamankinden daha verimli kalacaktır.