DSP+CPU的結(jié)合：物聯(lián)網(wǎng)處理的最佳選擇

一般認(rèn)為，在需要數(shù)字信號(hào)處理時(shí)（在調(diào)制解調(diào)器的物理層、智能揚(yáng)聲器的麥克風(fēng)波束形成或跟蹤設(shè)備的地理定位時(shí)）要使用DSP。如果需要數(shù)字控制（運(yùn)行協(xié)議?；蚬芾?a target="_blank">音頻編解碼器或GNSS的控制方面），則要使用MCU。由于典型的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備需要這兩種功能，因此必須使用兩個(gè)或更多內(nèi)核。對(duì)于對(duì)續(xù)航時(shí)間要求不高的高利潤設(shè)備，這也許不是什么大問題，但對(duì)許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用而言這可能是一個(gè)嚴(yán)重缺點(diǎn)。對(duì)于這類應(yīng)用，經(jīng)優(yōu)化的復(fù)合處理器可以更經(jīng)濟(jì)高效地滿足這兩種需求，并延長設(shè)備續(xù)航時(shí)間。我們對(duì)此進(jìn)行了非常詳細(xì)的分析；我們認(rèn)為這樣的解決方案不僅可行，而且在各種物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中具有很強(qiáng)的競爭力。

想想共享單車或共享踏板車。這些設(shè)備顯然需要跟蹤，因此嵌入式設(shè)備必須能夠確定位置，針對(duì)這個(gè)問題的現(xiàn)代解決方案是使用GNSS（全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)）。它還必須能夠進(jìn)行通信，由于通常遠(yuǎn)離藍(lán)牙網(wǎng)或Wi-Fi接入點(diǎn)，因此蜂窩接入是理想平臺(tái)。由于不需要傳遞大量數(shù)據(jù)，NB-IoT是最理想的協(xié)議。考慮到用戶對(duì)安全性和隱私性的需求增加，還需要一定程度（可能遠(yuǎn)多于預(yù)期）的本地計(jì)算。

這樣一來，你的簡單設(shè)備必須支持4G（可能是5G）、GNSS、應(yīng)用程序和加密，也許還需要安全區(qū)/安全啟動(dòng)。但是，你計(jì)劃將數(shù)以千計(jì)的這類設(shè)備投放到許多城市的許多地點(diǎn)，能否提供最佳可用性和具競爭力的價(jià)格將決定企業(yè)的存亡。因此，盡可能降低成本和能耗（減少維護(hù)）成為決定企業(yè)存亡的關(guān)鍵。

我們認(rèn)為應(yīng)該特別關(guān)注這些應(yīng)用中的計(jì)算需求，特別是數(shù)字信號(hào)處理和數(shù)字控制的平衡。我們首先研究了NB-IoT連接、GNSS和安全標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)算法。我們將以約100MHz運(yùn)行的資產(chǎn)跟蹤器應(yīng)用程序的活動(dòng)分解為DSP功能（基帶調(diào)制解調(diào)器和物理層控制的某些部分）和控制功能（協(xié)議棧、安全性和一般系統(tǒng)管理）。對(duì)于NB-IoT不經(jīng)常通信的輕量級(jí)應(yīng)用程序，我們發(fā)現(xiàn)時(shí)鐘周期的消耗構(gòu)成如下：

調(diào)制解調(diào)器PHY（主要是DSP）- 約35％

L1控制（DSP和控制）- 約25％

協(xié)議棧（主要是控制）- 約40％

在此，信號(hào)處理和控制的時(shí)鐘周期分布非常均勻，說明合并處理器是合理之舉。如果不能同時(shí)運(yùn)行這兩種功能，是否會(huì)影響性能？其實(shí)不會(huì)。這些都不是高性能應(yīng)用程序。在需要處理速度的情況下（比如最新eNB-IoT版本），通?？赏ㄟ^將功能排序降低凈能耗。讓每個(gè)功能依次快速運(yùn)行和停止，這是能源管理的常見做法。

為擴(kuò)展我們的分析范圍，我們研究另一種熱門應(yīng)用——聲音處理和語音控制。想想智能揚(yáng)聲器、無線耳塞、可穿戴設(shè)備、聲控設(shè)備以及由特殊噪音（如玻璃破碎）激活的安全設(shè)備。這些應(yīng)用具有不同的需求組合：音頻編解碼器（如杜比音樂播放）、語音/聲音拾取降噪、以及用于識(shí)別觸發(fā)短語甚至有限詞匯以便進(jìn)行設(shè)備控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理。

在此，我們使用杜比全景聲（Dolby Atmos）以及內(nèi)部降噪和語音識(shí)別基準(zhǔn)來按時(shí)鐘周期分析活動(dòng)，并發(fā)現(xiàn)以下大致分布：

音頻編解碼器- 控制占70％ ，DSP占30%

降噪–DSP（許多濾波器）占90%，控制占10%

RNN / LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)- DSP占60％，控制占40％

這些用例更多地偏向DSP活動(dòng)，但控制活動(dòng)仍占一定比例，因此采用組合核心是合理做法。

在一個(gè)處理器中組合兩個(gè)功能的理由看起來非常充足，但這不僅僅是將一些MAC納入控制器。DSP必須達(dá)到嚴(yán)格的DSP應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)，比如最新通信標(biāo)準(zhǔn)。因此，它需要16x16和32x32 MAC、SIMD以及對(duì)GNSS需要的浮點(diǎn)和雙精度浮點(diǎn)的本地支持。隨著NB-IoT和不同GNSS標(biāo)準(zhǔn)的不斷發(fā)展，該架構(gòu)必須特別靈活，以便在軟件層面進(jìn)行調(diào)整。同時(shí)，這樣的解決方案必須作為控制器高效運(yùn)行、代碼尺寸非常緊湊（很多數(shù)字處理DSP在這方面效率不高）和高效的開箱即用C語音開發(fā)支持，以便連接既有代碼或者開放生態(tài)系統(tǒng)代碼。

我們基于這一理念開發(fā)出CEVA-BX1和CEVA-BX2內(nèi)核。最近的Linley Group報(bào)告中對(duì)它們進(jìn)行了審核。該報(bào)告提供了詳細(xì)技術(shù)細(xì)節(jié)，并說明平臺(tái)可獨(dú)自執(zhí)行（對(duì)另一種解決方案）需要DSP IP和MCU IP一起才能完成的任務(wù)。這值得任何關(guān)注能耗和成本的人深思。