DSP芯片的基本结构
DSP芯片的基本结构包括：
1.哈佛结构；2.流水线操作；3.专用的硬件乘法器；4.特殊的DSP指令；5.快速的指令周期。 哈佛结构
哈佛结构的主要特点是将程序和数据存储在不同的存储空间中，即程序存储器和数据存储器是两个相互独立的存储器，每个存储器独立编址，独立访问。与两个存储器相对应的是系统中设置了程序总线和数据总线，从而使数据的吞吐率提高了一倍。由于程序和存储器在两个分开的空间中，因此取指和执行能完全重叠。
流水线与哈佛结构相关，DSP芯片广泛采用流水线以减少指令执行的时间，从而增强了处理器的处理能力。处理器可以并行处理二到四条指令，每条指令处于流水线的不同阶段。 CLLOUT1，取指 N N-1 N-2，译码 N-1 N N-2，执行 N-2 N-1 N，专用的硬件乘法器，乘法速度越快，DSP处理器的性能越高。由于具有专用的应用乘法器，乘法可在一个指令周期内完成。
特殊的DSP指令DSP芯片是采用特殊的指令。快速的指令周期哈佛结构、流水线操作、专用的硬件乘法器、特殊的DSP指令再加上集成电路的优化设计可使DSP芯片的指令周期在200ns以下。 DSP芯片的选择方法
一般而言，定点DSP芯片的价格较便宜，功耗较低，但运算精度稍低。而浮点DSP芯片的优点是运算精度高，且C语言编程调试方便，但价格稍贵，功耗也较大。例如TI的TMS320C2XX/C54X系列属于定点DSP芯片，低功耗和低成本是其主要的特点。而TMS320C3X/C4X/C67X属于浮点DSP芯片，运算精度高，用C语言编程方便，开发周期短，但同时其价格和功耗也相对较高。
DSP应用系统的运算量是确定选用处理能力为多大的DSP芯片的基础。运算量小则可以选用处理能力不是很强的DSP芯片，从而可以降低系统成本。相反，运算量大的DSP系统则必须选用处理能力强的DSP芯片，如果DSP芯片的处理能力达不到系统要求，则必须用多个DSP芯片并行处理。那么如何确定DSP系统的运算量以选择DSP芯片呢？下面我们来考虑两种情况。 1．按样点处理
所谓按样点处理就是DSP算法对每一个输入样点循环一次。数字滤波就是这种情况。在数字滤波器中，通常需要对每一个输入样点计算一次。例如，一个采用LMS算法的256 抽头的自适应FIR滤波器，假定每个抽头的计算需要3个MAC周期，则256抽头计算需要256×3＝768个MAC周期。如果采样频率为8kHz，即样点之间的间隔为125ms，DSP芯片的MAC周期为200ns，则768个MAC周期需要153.6ms的时间，显然无法实时处理，需要选用速度更高的DSP芯片。表1.3示出了两种信号带宽对三种 DSP 芯片的处理要求，三种DSP芯片的MAC周期分别为200ns、50ns和25ns。从表中可以看出，对话带的
应用，后两种DSP芯片可以实时实现，对声频应用，只有第三种DSP芯片能够实时处理。当然，在这个例子中，没有考虑其他的运算量。 2．按帧处理
有些数字信号处理算法不是每个输入样点循环一次，而是每隔一定的时间间隔（通常称为帧）循环一次。例如，中低速语音编码算法通常以10ms或20ms为一帧，每隔10ms或20ms语音编码算法循环一次。所以，选择DSP芯片时应该比较一帧内DSP芯片的处理能力和DSP算法的运算量。假设DSP芯片的指令周期为 p（ns），一帧的时间为Dt （ns），则该DSP芯片在一帧内所能提供的最大运算量为 Dt/p条指令。例如TMS320LC549-80的指令周期为12.5ns，设帧长为20ms，则一帧内TMS320LC549-80所能提供的最大运算量为160万条指令。因此，只要语音编码算法的运算量不超过160万条指令，就可以在TMS320LC549-80上实时运行。 DSP系统的特点
自第一个微处理器问世以来，微处理器技术水平得到了十分迅速的提高，而快速傅立叶交换等实用算法的提出促进了专门实现数字信号处理的一类微处理器的分化和发展。数字信号处理有别于普通的科学计算与分析，它强调运算处理的实时性，因此DSP除了具备普通微处理器所强调的高速运算和控制功能外，针对实时数字信号处理，在处理器结构、指令系统、指令流程上具有许多新的特征，其特点如下： （1） 算术单元
具有硬件乘法器和多功能运算单元，硬件乘法器可以在单个指令周期内完成乘法操作，这是DSP区别于通用的微处理器的一个重要标志。多功能运算单元可以完成加减、逻辑、移位、数据传送等操作。新一代的DSP内部甚至还包含多个并行的运算单元。以提高其处理能力。 针对滤波、相关、矩阵运算等需要大量乘和累加运算的特点，DSP的算术单元的乘法器和加法器，可以在一个时钟周期内完成相乘、累加两个运算。近年出现的某些DSP如ADSP2106X、DSP96000系列DSP可以同时进行乘、加、减运算，大大加快了FFT的蝶形运算速度。 （2） 总线结构
传统的通用处理器采用统一的程序和数据空间、共享的程序和数据总线结构，即所谓的冯?诺依曼结构。DSP普遍采用了数据总线和程序总线分离的哈佛结构或者改进的哈佛结构，极大的提高了指令执行速度。片内的多套总线可以同时进行取指令和多个数据存取操作，许多DSP片内嵌有DMA控制器，配合片内多总线结构，使数据块传送速度大大提高。
如TI公司的C6000系列的DSP采用改进的哈佛结构，内部有一套256位宽度的程序总线、两套32位的数据总线和一套32位的DMA总线。ADI公司的SHARC系列DSP采用超级哈佛结构（Super Harvared Architecture Computer）,内部集成了三套总线，即程序存储器总线、数据存储器总线和输入输出总线。 （3） 专用寻址单元
DSP面向数据密集型应用，伴随着频繁的数据访问，数据地址的计算也需要大量时间。DSP内部配置了专用的寻址单元，用于地址的修改和更新，它们可以在寻址访问前或访问后自动修
改内容，以指向下一个要访问的地址。地址的修改和更新与算术单元并行工作，不需要额外的时间。
DSP的地址产生器支持直接寻址、间接寻址操作，大部分DSP还支持位反转寻址（用于FFT算法）和循环寻址（用于数字滤波算法）。 （4） 片内存储器
针对数字信号处理的数据密集运算的需要，DSP对程序和数据访问的时间要求很高，为了减小指令和数据的传送时间，许多DSP内部集成了高速程序存储器和数据存储器，以提高程序和数据的访问存储器的速度。
如TI公司的C6000系列的DSP内部集成有1M～7M位的程序和数据RAM；ADI公司的SHARC系列DSP内部集成有0.5M～2M位的程序和数据RAM，Tiger SHARC系列DSP内部集成有6M位的程序和数据RAM。 （5） 流水处理技术
DSP大多采用流水技术，即将一条指令的执行过程分解成取指、译码、取数、执行等若干个阶段，每个阶段称为一级流水。每条指令都由片内多个功能单元分别完成取指、译码、取数、执行等操作，从而在不提高时钟频率的条件下减少了每条指令的执行时间。 （6） DSP与其它处理器的差别
数字信号处理器（DSP）、通用微处理器（MPU）、微控制器（MCU）三者的区别在于：DSP面向高性能、 重复性、数值运算密集型的实时处理；MPU大量应用于计算机；MCU则适用于以控制为主的处理过程。 DSP芯片的优点
DSP的运算速度比其它处理器要高得多，以FFT、相关为例，高性能DSP不仅处理速度是MPU的 4～10倍，而且可以连续不断地完成数据的实时输入／输出。DSP结构相对单一，普遍采用汇编语言编程，其任务完成时间的可预测性相对于结构和指令复杂（超标量指令）、严重依赖于编译系统的MPU强得多。以一个FIR滤波器实现为例，每输入一个数据，对应每阶滤波器系数需要一次乘、一次加、一次取指、二次取数，还需要专门的数据移动操作，DSP可以单周期完成乘加并行操作以及3～4次数据存取操作，而普通MPU完成同样的操作至少需要4个指令周期。因此，在相同的指令周期和片内指令缓存条件下，DSP的运算送到可以超过MPU运算速度的4倍以上。
正是基于 DSP的这些优势，在新推出的高性能通用微处理器（如Pentium、Power PC 604e等）片内已经融入了 DSP的功能，而以这种通用微处理器构成的计算机在网络通信、语音图像处理、实时数据分析等方面的效率大大提高。 DSP芯片的应用
自从DSP芯片诞生以来，DSP芯片得到了飞速的发展。DSP芯片高速发展，一方面得益于集成电路的发展，另一方面也得益于巨大的市场。在短短的十多年时间，DSP芯片已经在信号处理、通信、雷达等许多领域得到广泛的应用。目前，DSP芯片的价格也越来越低，性能价格比日益提高，具有巨大的应用潜力。DSP芯片的应用主要有：