Quando um DSP bate um acelerador de hardware

As CPUs embarcadas decolaram em quase todos os lugares porque oferecem flexibilidade junto com um desempenho muito bom e baixo consumo de energia e, normalmente, um custo muito mais baixo. Quando comparado com uma solução que requer um microprocessador separado ou microcontrolador acoplado ao seu hardware personalizado, mudar para designs baseados em CPUs embutidas foi uma tarefa óbvia. Mas CPUs de qualquer tipo têm limites. Mesmo que possamos mover nossos algoritmos para software, a complexidade potencial dos algoritmos é ilimitada. Podemos escrever os programas e eles serão executados, mas não necessariamente em um tempo aceitável ou dentro de um orçamento de energia razoável.

Fonte:CEVA

É por isso que os fabricantes de microprocessadores rapidamente criaram o conceito de aceleradores de hardware - funções de hardware que podem realizar tarefas comumente necessárias, por exemplo aritmética de ponto flutuante, muito mais rápido do que seria possível se executado em software na CPU. Essa ideia pegou rapidamente e outros aceleradores começaram a aparecer, para criptografia, manipulação de expressões regulares e funções gráficas como apenas alguns exemplos.

Tudo isso funciona muito bem, mas sacrifica uma vantagem importante das soluções baseadas em software:como a implementação é principalmente codificada, é difícil de modificar. Os aceleradores podem permitir algum nível limitado de ajuste por meio de controles de registro, mas caso contrário, se você precisar consertar um bug ou alterar o algoritmo, terá que reprojetar o hardware. Responder às falhas de campo e às crescentes demandas do mercado torna-se muito mais caro.

O que você realmente quer é o melhor dos dois mundos - uma maneira de acelerar algoritmos enquanto ainda é capaz de definir esses algoritmos no software. É claro que o intervalo de todos os algoritmos possíveis é infinito, portanto, é improvável que haja uma solução para todos os casos. Mas, para um conjunto substancial de funções muito comumente usadas, os DSPs podem fornecer exatamente esta solução.

Considere quase qualquer operação que deve funcionar em streaming de dados. Exemplos óbvios podem ser encontrados no processamento de áudio, desde a filtragem até a conversão PDM-PCM para o cancelamento de eco acústico. Ou pense em cifras baseadas em fluxo, como SNOW e ZUC (usado em LTE). Em um contexto de processamento de sinal, pense sobre a estimativa de canal entre estações base e telefones celulares. Isso visa otimizar as transmissões para as condições atuais para máxima confiabilidade e requer computação de matriz complexa nos sinais recebidos. Ainda mais genericamente, pense em qualquer aplicativo que pode se beneficiar de um paralelismo muito amplo, como a criptografia AES.

Computação de streaming, matemática complexa (matriz, ponto flutuante) e / ou altos níveis de paralelismo são áreas onde um DSP se destaca e deve ser considerado seriamente como uma alternativa para um acelerador de hardware. Uma implementação também será menor do que o acelerador embutido em muitos casos, reduzindo o custo unitário do seu produto. Quanto à potência, talvez o acelerador seja um pouco menor do que a implementação do DSP, mas a potência do DSP ainda será muito menor do que um equivalente baseado em CPU. Melhor ainda, você pode ser capaz de consolidar várias funções de aceleração em um DSP, eliminando a necessidade de vários aceleradores, se essas acelerações não precisarem ser executadas ao mesmo tempo. Para obter ainda mais potência de processamento, você pode usar um DSP de vários núcleos, assim como você pode usar CPUs de vários núcleos.

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Mais importante, uma implementação DSP é programável, em C, assim como o núcleo da sua CPU. Você precisará fazer algumas coisas de forma um pouco diferente - para otimizar para paralelismo, por exemplo - mas um bom compilador e simulador de modelagem para o DSP deve tornar isso relativamente fácil. Assim, você obtém todas as vantagens da correção de bugs e capacidade de atualização do produto sem a necessidade de alterar o hardware subjacente. Maior satisfação do cliente e melhores fontes de receita. Nada mal.

Há outra vantagem:como processador, ele pode suportar várias funções. Considere o GNSS, o padrão de localização global e uma função que se beneficia significativamente da computação baseada em DSP. Este é um bom recurso para ter em dispositivos móveis, certamente, mas agora também há um boom no GNSS para dispositivos fixos para simplificar o provisionamento, as atualizações e a manutenção. Se o seu dispositivo já estiver habilitado para DSP, o GNSS pode ser um complemento de software com alguns fornecedores e pode ser executado em períodos de silêncio quando outras funções estão inativas. Se você já tinha um GNSS baseado em hardware ou estava planejando adicionar um, pode economizar área e energia.

Não estou sugerindo que as implementações de DSP podem necessariamente substituir todos os seus aceleradores de hardware. Algumas funções do acelerador podem não ser adequadas aos pontos fortes de um DSP. E alguns podem se enquadrar em alguma faixa, mas não fora dessa faixa; por exemplo, sua única opção para um filtro muito grande ainda pode ser uma implementação com fio. Mas isso deixa muitas funções onde um DSP chega perto de um acelerador de hardware equivalente em desempenho e potência, pode realmente ser melhor em custo e tem infinitamente mais flexibilidade do que a versão de hardware. Vale a pena considerar.

Este blog é o segundo de uma série que começou com “ Por que os DSPs estão repentinamente em toda parte ”E conclui com o terceiro blog:“ Decisões, decisões:acelerador de hardware ou DSP? ”.