本帖最后由 xu@xupt 于 2024-4-9 14:32 编辑
DSP(数字信号处理器)和专门加速器IP(Intellectual Property)核在功能和性能上各有优劣，适用于不同的应用场景。下面是我对这个问题的一些分析和见解:
首先，DSP的确具有较强的通用计算能力，能够高效执行诸如FFT、FIR、IIR等数字信号处理算法，以及一些基本的图像处理、编解码等算法。DSP采用哈佛存储器架构、指令级并行、专门的指令集等设计，使其在处理数字信号时比通用CPU有更出色的性能。
但是，随着AI、多媒体、通信等领域算法的不断发展和复杂化，出现了一些新兴的、极为专门化的计算需求，这使得DSP的通用计算能力开始面临挑战。比如卷积神经网络、矩阵乘法等AI算子，以及5G新空口的极复杂信道编解码算法等，DSP在处理这些任务时就显得力不从心。
于是，专门加速器IP应运而生。这些IP核心通过定制化的硬件架构、内存组织方式、指令集等，针对性地加速某一类特定算法的执行，性能甚至可以比通用DSP高出数个数量级。比如谷歌的TPU、Nvidia的Tensor Core、CPU厂商的AI指令加速器等，在AI推理加速领域都展现出了非常强劲的实力。再如通信领域，一些专用的LDPC、Turbo、DFE等IP加速器，也能比软件方式在DSP上运行具有数倍的性能提升。
当然，专门加速器IP并非在各个领域都占绝对优势，在某些传统DSP擅长的场合，它们未必就能取代DSP。此外，专门加速器IP需要更长的开发周期，灵活性也不如软件架构的通用处理器。举例来说，某一种新兴的机器学习算法若需要频繁调优，那么采用可编程DSP的方式或许就更加合适。
因此，在现有的芯片和系统架构中，DSP和专门加速器IP通常是共存的，分别承担不同工作负载。一个更加合理的方案是，DSP与专门加速器协同工作构成异构计算平台。在这种架构下，DSP作为主控核心，负责系统调度、通用计算、数据传输等职责;而专门加速器侧重于底层算法的高效加速，分担 DSP一部分计算压力。二者互补共存、各尽其用，并通过智能调度实现任务分流，从而达到总体最优的性能和能效比。
总的来说，DSP作为通用数字信号处理器的确能"什么都能做"，但在某些极端复杂的专门计算场景下，采用专门加速器IP就能获得更加卓越的性能。未来的发展趋势是异构计算架构的普及，DSP和专门加速器会在这种体系中分工合作、互帮互济，共同提供强大的计算能力。同时，DSP也将朝着更高效、更智能的方向发展，譬如引入AI加速指令集、结合可重构矩阵运算单元等，以应对新兴算法挑战。所以，虽然专门加速器给DSP带来一定冲击，但它并非就此被取代，而是在异构芯片生态中占据重要的一席之地。
特性
| DSP
| 专门加速器IP
| 架构
| 哈佛存储器架构、指令级并行
| 定制化硬件架构, 针对特定算法
| 指令集
| 专门指令集, 擅长DSP算法
| 固化的特定指令集或无指令集
| 通用性
| 较强的通用计算能力
| 专一性强, 针对特定算法/应用
| 灵活性
| 较高, 可编程、可升级
| 相对较低, 硬件固化
| 开发周期
| 较短
| 较长
| 主要算法
| FFT、FIR、IIR等DSP算法; 基本图像处理、编解码
| 卷积神经网络; 矩阵乘法; LDPC/Turbo码; DFE等
| 性能
| 中等, 根据算法不同性能存在差异
| 极高, 在目标算法上远超DSP
| 能效比
| 一般
| 在目标算法上较高
| 典型应用
| 数字通信; 语音/音频处理; 图像处理
| AI推理加速; 通信信令编解码; 视频编解码; 雷达信号处理等
|
- DSP具备较强的通用性和灵活性,可编程指令集使其能高效处理诸多DSP算法,但在某些复杂的专门算法场景下性能并不突出。
- 专门加速器IP则针对特定算法进行了硬件定制化优化,在目标算法上能提供数量级的性能提升,但通用能力和灵活性则相对较弱。
两者在现有系统中通常采用异构计算架构方式共同工作,互为补充,各自发挥所长。
| 
楼主
标题置顶
标题高亮
