大多数的DSP应用(如蜂窝电话和调制解调器)都是严格的实时应用,所有的处理必须在的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间,或者,至少要知道,在坏的情况下,需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务,执行时间的预测大概不会成为什么问题,应为低成本GPP具有相对直接的结构,比较容易预测执行时间。然而,大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。 这时候,DSP对高性能GPP的优势在于,即便是使用了高速缓存的DSP,哪些指令会放进去也是由程序员(而不是处理器)来决定的,因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性,如转移预测和推理执行等。因此,由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制
如果了解到DSP算法的一个共同的特点,即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上,也就容易理解,为什么大多数的DSP都有的硬件,用于 零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时,不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的**部、将循环计数器减1。
与此相反,GPP的循环使用软件来实现。某些高性能的GPP使用转移预报硬件,几乎达到与硬件支持的零开销循环同样的效果。
大多数DSP使用**计算,而不是使用浮点。虽然DSP的应用必须十分注意数字的,用浮点来做应该容易的多,但是对DSP来说,廉价也是非 常重要的。**机器比起相应的浮点机器来要便宜(而且更快)。为了不使用浮点机器而又保证数字的准确,DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍 入和移位。
按用途分类:
通用型:将可开发的资源(ROM、RAM、I/O、 EPROM)等全部提供给用户。
型:其硬件及指令是按照某种特定用途而设计,例如录音机机芯控制器、打印机控制器、电机控制器等。
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