DSP有相关的专业芯片,能够专门实现计算功能,相比于通用处理器,DSP芯片专门用于计算,可以在一个周期内执行多条计算。随着单片机对计算功能的需求越来越多,如果用传统的通用处理器去执行大数据的计算,将会消耗许多的机器周期,导致系统的实时性变低。于是,一些通用芯片上也开始集成DSP扩展,比如常见的ARM Cortex-R
和ARM Cortex-M
内核。
有了这些DSP扩展支持,其功能更加强大,使用上,许多的办法都可以进行。比如常用的CMSIS-DSP
。就是arm提供的DSP的编程库。
https://arm-software.github.io/CMSIS_5/DSP/html/deprecated.html
使用上可以只需要将lib库和头文件包含到项目中即可。这样就可以使用CMSIS里面的函数功能,比如求正余弦函数。
arm_cos_f32(radians);
如果用标准的数学库中的cos函数,同样也能够达到目的,标准库函数则需要消耗更多的机器周期,而使用了DSP库,则更加方便高效的进行计算。
上述是ARM对DSP支持的使用,RISCV也支持DSP扩展,在RISCV的架构手册上,就对DSP扩展有着一些描述。
https://github.com/riscv/riscv-p-spec
目前的支持riscv dsp的riscv core已经有了,但是实际的硬件芯片,市面上还没有见到。目前riscv 的 p扩展还是处于没有稳定的阶段,通过文档的阅读,也能够大致的描述最终的模型。
首先其特点如下:
RISCV DSP扩展是采用的通用寄存器进行数据的存储,这意味着SIMD的寄存器的单位是以通用寄存器的宽度作为标准,如果是RV32,寄存器的长度是32,如果是RV64,则寄存器的长度为64。
相比于RISCV 的RVV,DSP扩展其寄存器的长度有限,但是对于并不复杂的计算来说,已经足够,特别是简单的音频,图形编解码,电机控制等等,都是非常好用的。
下面来描述一下具体如何在RISCV上进行DSP的编程。
riscv-p-spec规定了P扩展的一些常用的函数功能。
Type: SIMD
Format:
31 25 | 24 20 | 19 15 | 14 12 | 11 7 | 6 0 |
---|---|---|---|---|---|
ADD16 0100000 | Rs2 | Rs1 | 000 | Rd | OP-P 1110111 |
Syntax:
ADD16 Rd, Rs1, Rs2
Purpose: Perform 16-bit integer element additions in parallel.
Description: This instruction adds the 16-bit integer elements in Rs1 with the 16-bit integer elements in Rs2, and then writes the 16-bit element results to Rd.
Operations:
Rd.H[x] = Rs1.H[x] + Rs2.H[x];
for RV32: x=1..0,
for RV64: x=3..0
Exceptions: None
Privilege level: All
Note: This instruction can be used for either signed or unsigned addition.
Intrinsic functions:
Required:
uintXLEN_t __rv__add16(uintXLEN_t a, uintXLEN_t b);
Optional (e.g., GCC vector extensions):
RV32:
uint16x2_t __rv__v_uadd16(uint16x2_t a, uint16x2_t b);
int16x2_t __rv__v_sadd16(int16x2_t a, int16x2_t b);
RV64:
uint16x4_t __rv__v_uadd16(uint16x4_t a, uint16x4_t b);
int16x4_t __rv__v_sadd16(int16x4_t a, int16x4_t b);
在上述的指令中,规定了add16的编码规则,对于RV32来说,一个寄存器的位宽是16,那么可以将一个寄存器拆分成两个单元,一个机器周期,同时执行两条加法。同样的指令,在RV64上,则可以拆分成四个单元,一个机器周期,可以执行四条加法。
通过对编译出来的程序进行反汇编,可以得到对应的汇编代码。
当然,如果要实现dsp指令的扩展,目前官方的编译器还没有完全支持riscv的dsp扩展。如果要完成带有dsp指令的支持的gcc编译器,需要对编译器进行一定的定制。因为目前riscv的p扩展,并未完全定稿,如果完善后,应该会被合并到主线主线。
其中编程的方式采用gcc内部的内联函数的方式进行,在《P-ext-proposal.adoc》中,规定了Intrinsic functions
的形式,比如add16
。
uintXLEN_t __rv__add16(uintXLEN_t a, uintXLEN_t b);
RV32:
uint16x2_t __rv__v_uadd16(uint16x2_t a, uint16x2_t b);
int16x2_t __rv__v_sadd16(int16x2_t a, int16x2_t b);
RV64:
uint16x4_t __rv__v_uadd16(uint16x4_t a, uint16x4_t b);
int16x4_t __rv__v_sadd16(int16x4_t a, int16x4_t b);
那么有上述函数可以供调用,不需要任何的库文件的支持,因为在gcc编译器中,内部自己可以根据这些内联函数进行汇编实现。
使用时,只需要包含gcc自带的dsp相关的头文件即可。
#include <riscv_dsp.h>
static __attribute__ ((noinline))
unsigned long add16 (unsigned long ra, unsigned long rb)
{
return __rv__add16 (ra, rb);
}
使用技巧上并未特殊方法,但是目前,这基本上是比直接写汇编更加高效的dsp编程方式了。
在很多情况下,底层的DSP指令虽然可以完成很多功能,不同的组合方式将能够带来不同效果,但是这些基础库的使用,在很多方面也需要编程人员有很强的数学基础,并不能提供通用的math计算方法,这时使用库函数将能够在很大程度上解决这个问题。类似ARM的CMSIS-DSP
。RISCV生态上也有一个NMSIS
。
https://github.com/Nuclei-Software/NMSIS
可以将riscv的标准的dsp指令通过组合,形成更加通用的数学库,比如sin
或者cos
,fft
,matrix
等等,一些常用的标准库函数,都可以在里面找到。对于做嵌入式AI来说,已经十分完善。
使用方法上,首先需要添加NMSIS
的的lib文件,然后包含头文件。
#include "riscv_math.h"
直接调用NMSIS库中暴露出来的函数即可。
float32_t xx = riscv_cos_f32(float32_t cos);
这种方式更加直接,也能减少编程人员对DSP函数的使用不熟悉,带来的一些人为的错误,所以NMSIS可以说是DSP指令的上层软件。使用该库可以很容易的进行高效的数据运算。
在riscv的芯片中,如果要使用DSP,首先需要该芯片的硬件设计实现了riscv的p扩展,硬件支持的情况下,再适配编译器,编译器也将DSP的支持添加进去。这样可以直接使用DSP扩展的指令了。然而直接使用DSP提供的指令进行计算,工作量还是很大,同时优化也不一定非常的好,此时使用NMSIS库提供的函数,直接利用优化好的数学函数进行数据计算,这样才是高效最简单的方式。