有限脈衝響應(FIR)和無限脈衝響應(IIR)濾波器都是常用的數位訊號處理算法---尤其適用於音頻處理應用。因此，在典型的音頻系統中，處理器內核的很大一部分時間用於FIR和IIR濾波。數位訊號處理器上的片內FIR和IIR硬體加速器也分別稱為FIRA和IIRA，我們可以利用這些硬體加速器來分擔FIR和IIR處理任務，讓內核去執行其他處理任務。在本文中，我們將藉助不同的使用模型以及實時測試示例來探討如何在實踐中利用這些加速器。
簡介
圖1.FIRA和IIRA系統方框圖
圖1顯示了FIRA和IIRA的簡化方框圖，以及它們與其餘處理器系統和資源的交互方式。
FIRA和IIRA模塊均主要包含一個計算引擎（乘累加(MAC)單元）以及一個小的本地數據和係數RAM。
為開始進行FIRA/IIRA處理，內核使用通道特定信息初始化處理器存儲器中的DMA傳輸控制塊(TCB)鏈。然後將該TCB鏈的起始地址寫入FIRA/IIRA鏈指針寄存器，隨後配置FIRA/IIRA控制寄存器以啟動加速器處理。一旦所有通道的配置完成，就會向內核發送一個中斷，以便內核將處理後的輸出用於後續操作。
從理論上講，最好的方法是將所有FIR和/或IIR任務從內核轉移給加速器，並允許內核同時執行其他操作。但在實踐中，這並非始終可行，特別是當內核需要使用加速器輸出進一步處理，並且沒有其他獨立的任務需要同時完成時。在這種情況下，我們需要選擇合適的加速器使用模型來達到最佳效果。.
在本文中，我們將討論針對不同應用場景充分利用這些加速器的各種模型。
實時使用FIRA和IIRA
圖2.典型實時音頻數據流
圖2顯示了典型實時PCM音頻數據流圖。一幀數字化PCM音頻數據通過同步串行埠(SPORT)接收，並通過直接存儲器訪問(DMA)發送至存儲器。在繼續接收幀N+1時，幀N由內核和/或加速器處理，之前處理的幀(N-1)的輸出通過SPORT發送至DAC進行數模轉換。
加速器使用模型
如前所述，根據應用的不同，可能需要以不同的方式使用加速器，以最大限度分擔FIR和/或IIR處理任務，並儘可能節省內核周期以用於其他操作。從高層次角度來看，加速器使用模型可分為三類：直接替代、拆分任務和數據流水線。
直接替代
內核FIR和/或IIR處理直接被加速器替代，內核只需等待加速器完成此任務。
此模型僅在加速器的處理速度比內核快時才有效；即，使用FIRA模塊。
拆分任務
FIR和/或IIR處理任務在內核和加速器之間分配。
當多個通道可並行處理時，此模型特別有用。
根據粗略的時序估算，在內核和加速器之間分配通道總數，使二者大致能夠同時完成任務。
如圖3所示，與直接替代模型相比，此使用模型可節省更多的內核周期。
數據流水線
內核和加速器之間的數據流可進行流水線處理，使二者能夠在不同數據幀上並行處理。
如圖3所示，內核處理第N個幀，然後啟動加速器對該幀進行處理。內核隨後繼續進一步並行處理加速器在上一疊代中產生的第N-1幀的輸出。該序列允許將FIR和/或IIR處理任務完全轉移給加速器，但輸出會有一些延遲。
流水線級以及輸出延遲都可能會增加，具體取決於完整處理鏈中此類FIR和/或IIR處理級的數量。
圖3說明了音頻數據幀如何在不同加速器使用模型的三個階段之間傳輸---DMA IN、內核/加速器處理和DMA OUT。它還顯示了通過採用不同的加速器使用模型將FIR/IIR全部或部分處理轉移到加速器上，與僅使用內核模型相比，內核空閒周期如何增加。
圖3.加速器使用模型比較
SHARC處理器上的FIRA和IIRA
以下ADI SHARC®處理器系列支持片內FIRA和IIRA（從舊到新）。
ADSP-214xx (例如， ADSP-21489)
ADSP-SC58x
ADSP-SC57x/ADSP-2157x
ADSP-2156x
這些處理器系列：
計算速度不同
基本編程模型保持不變，ADSP-2156x處理器上的自動配置模式(ACM)除外。
FIRA有四個MAC單元，而IIRA只有一個MAC單元。
ADSP-2156x處理器上的FIRA/IIRA改進
ADSP-2156x是SHARC處理器系列中的最新的產品。它是第一款單核1 GHz SHARC處理器，其FIRA和IIRA也可在1 GHz下運行。ADSP-2156x處理器上的FIRA和IIRA與其前代ADSP-SC58x/ADSP-SC57x處理器相比，具有多項改進。
性能改進
計算速度提高了8倍（從SCLK-125 MHz至CCLK-1 GHz）。
由於內核和加速器藉助專用內核結構實現了更緊密的集成，因此減少了內核和加速器之間的數據和MMR訪問延遲。
功能改進
添加了ACM支持，以儘量減少進行加速器處理所需的內核干預。此模式主要具有以下新特性：
允許加速器暫停以進行動態任務排隊。
無通道數限制。
支持觸發生成（主器件）和觸發等待（從器件）。
為每個通道生成選擇性中斷。
實驗結果
在本節中，我們將討論在ADSP-2156x評估板上，藉助不同的加速器使用模型實施兩個實時多通道FIR/IIR用例的結果
用例1
圖4顯示用例1的方框圖。採樣率為48 kHz，模塊大小為256個採樣點，拆分任務模型中使用的內核與加速器通道比為5:7。
表1顯示測得的內核和FIRA MIPS數量，以及與僅使用內核模型相比獲得的節約內核MIPS結果。表中還顯示了相應使用模型增加的額外輸出延遲。正如我們所看到的，使用加速器配合數據流水線使用模型，可節約高達335內核MIPS，但導致1塊(5.33 ms)的輸出延遲。直接替代和拆分任務使用模型也分別可節約98 MIPS和189 MIPS，而且未導致任何額外的輸出延遲。
圖4.用例1方框圖
用例2
圖5顯示用例2的方框圖。採樣率為48 kHz，模塊大小為128個採樣點，拆分任務模型中使用的內核與加速器通道比為1:1。
與表1一樣，表2也顯示了此用例的結果。正如我們所看到的，使用加速器配合數據流水線使用模型，可節約高達490內核MIPS，但導致1模塊(2.67 ms)的輸出延遲。拆分任務使用模型可節約234內核MIPS，而沒有導致任何額外輸出延遲。請注意，與用例1中不同，在用例2中內核使用頻域（快速卷積）處理，而非時域處理。這就是為何處理一個通道所需的內核MIPS比FIRA MIPS少的原因，這可導致直接替代使用模型實現負的內核MIPS節約。
圖5.用例2方框圖
結論
在本文中，我們看到如何利用不同的加速器使用模型實現所需的MIPS和處理目標，從而將大量內核MIPS轉移到ADSP-2156x處理器上的FIRA和IIRA加速器。
作者
Mitesh Moonat
Mitesh Moonat目前在印度班加羅爾(ADBL)處理器應用團隊擔任應用工程師。他從事前/後晶片驗證、外設驅動器開發和SHARC處理器支持工作。在ADI就職期間，他還從事Blackfin和21xx處理器工作。他的工作領域包括處理器架構、數位訊號處理算法優化、模塊以及嵌入式系統的系統級調試。Mitesh於2006年加入ADI公司。他畢業於印度瓦朗加爾國家技術學院，獲得電子和通信工程學士學位。
Sanket Nayak
Sanket Nayak是印度班加羅爾(ADBL)處理器應用團隊的產品應用工程師。他於2016年加入ADI公司，一直從事汽車DSP的前/後晶片驗證、驅動器/FuSa ROM設計、開發和測試工作。他獲得班加羅爾PES技術學院電子和通信工程學士學位。