五、DSP优化
其实到这一步，你已经完全可以使用DSP了，接下来，你需要加深熟悉DSP的整个内部结构，主要包含有几个多少位的MAC，有几个多少位的ALU，有几个多少位的数据寄存器等等，还有外部数据总线上连接了哪些外设，内部数据总线是怎么连接的，并且这些数据总线是多少位，这些在Datasheet会有一张很清楚的DSP结构图，还有DSP的整个Memory Map是怎样的，片上有多少Data Memory，有多少Program Memory等等，了解这些其实就是让你知道DSP的运算性能到底可以达到多少，哪些外设会通过外部数据总线传输数据，DSP内部的寄存器是怎么传输数据的，通过这些可以帮助你解决你在开发中遇到的问题，不过最主要的是帮助你对已经编写完成的代码进行优化，我个人认为的优化方法有以下几种：
1、一般编写代码首先是用C，基于C层面优化的方法，我如下举例说几种：
（1）优化循环
for(i = 0;i < max;i ++)
{
for(j = 0; j < max; j ++)
{
float sum = 0.0;
for(k = 0; k < max; k ++)
{
sum += input[i * max + k] * input[j * max + k];
}
cover[i * max + j] = sum / max;
}
}
实例，如input[16] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16}，得出的cover如下：
7 17 27 37
17 43 69 95
27 69 111 153
37 95 153 211
原理：只需要得到左上角或右上角即可，然后半个矩阵赋值给另半个矩阵即可得到整个矩阵。
算法优化后：
for(i = 0; i < max; i ++)
{
for(j = i; j < max; j ++) // 减少一半循环
{
float sum = 0.0;
for(k = 0; k < max; k ++)
{
sum += input[i * max + k] * input[j * max + k];
}
cover[i * max + j] = sum / max;
if(i != j) // 可加可不加，消除中线上的重复赋值
{
cover[j *max + i] = sum / max; // 赋值给另半个矩阵
}
}
}
（2）条件跳转（使用条件跳转会在流水线中浪费更多的周期）
k = k -1;
if(k < -1)
{
k = -1;
}
原理：C语言中的max函数在编译的过程中实际上实现的是DSP中的MAX指令。
优化后：
k = max(k-1, -1);
转换成汇编后：
R0 += -1; // R0 == k;
R1 = -1;
R0 = MAX(R0, R1);
（3）for循环中的条件跳转
for
{
if{...}else{...}
}
原理：减少频繁的条件跳转，当然并不是所有的情况都可以这样做。
优化后：
if
{
for{...}
}
else
{
for{...}
}
（4）使用断言指令来避免条件跳转
if(A)
{
X = exp1;
}
else
{
X = exp2;
}
原理：使用断言指令IF(CC) REG = REG，只会消耗一个周期。
优化后：
X = exp1;
if(!A)
{
X = exp2;
}
（5）除法（取模）操作
一般DSP中不支持除法，除法操作是通过仿真的方式来进行实现，有两种，分为低精度和高精度，但都需要相大多的周期。
除数为2的N次方时可采用右移法。
如为提高性能，可采取查表的方式，这样会损失精度。
隐藏的除法：
for(i = start; i < finish; i += step)
此时编译器会looper = (finish - start) / step 得到次数。
巧妙利用不等式法测：（不过可能会产生溢出，要小心使用）
if(x / y > a / b)
可转换为:
if(x * b > a * y)
（6）数据类型
对于定点DSP而言，对于浮点的操作是用仿真的方式实现的，会消耗很多周期，所以在定点DSP上对于浮点数一般是做定点化的处理，常用的方法我举一个例子：2.5 * a，其实可以转换成80 * a >> 5，不过在定点化时需要注意防溢出。
对于64位数据，也是用仿真的方式实现的，会消耗很多周期。（一般最大仅支持32位数据）
做数字信号处理操作时，如FFT，16bit的操作是比较合适的。
要做控制类，条件跳转时，32bit的操作是比较合适的。
如你的DSP的MAC是16位的，做乘法时，尽量定义成16bit数据。
（7）Memory分配
将运算比较频繁的数据和程序段放入片内Memory，开启cache。
如DSP能对SDRAM的不同4个bank可以同时访问，此时你可以将需要同时运算的数据放入不同的bank
（8）开启仿真软件的编译优化选项
在菜单相应的地方勾上即可，但值得注意时，开启自动编译优化选项后，可能会使执行的结果发生变化，所以需要测试对比一下未开编译优化选项之前的执行结果，一般来说，这个很方便，比较常用。
以上8种是我常用到的优化方法，当然基于C层面算法类的优化还有很多种，这个需要慢慢积累，总结一下，一般来说先对C层面进行结构上的优化（上面的1-6均属于），然后进行Memory分配，开启仿真软件的编译优化选项，将运算频繁的程序段用汇编实现，当然如果性能满足要求，就没必要利用汇编了。
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