DSP對電子系統(tǒng)設計來說非常重要，因為它能夠迅速地測量、過濾或壓縮即時的模擬信號。這樣有助于實現(xiàn)數(shù)字世界和真實（模擬）世界的通信。但隨著電子系統(tǒng)進一步精細化，需要處理多種模擬信號源，迫使工程師不得不做出艱難的決策。是使用多個DSP并將其功能與系統(tǒng)的其余部分同步更具優(yōu)勢？還是采用一個能夠處理多功能的具有精細軟件的高性能DSP更具優(yōu)勢？
由于當今的系統(tǒng)非常復雜，在許多情況下，單DSP的實現(xiàn)方案根本沒有足夠的處理能力。同時，系統(tǒng)架構(gòu)也不能滿足多芯片系統(tǒng)帶來的成本、復雜性和功耗要求。
FPGA已成為需要高性能DSP功能的系統(tǒng)的理想選擇。事實上，與單獨的數(shù)字信號處理器相比，F(xiàn)PGA技術常常能夠為高難度的DSP挑戰(zhàn)提供大為簡化的解決方案。要明白其中的緣由，需要回顧一下DSP的起源以及發(fā)展。
圖1：傳統(tǒng)的DSP架構(gòu)。
專用微處理器
在過去二十年里，傳統(tǒng)的DSP架構(gòu)一直在竭盡全力地跟上不斷提高的性能需求的步伐。但隨著視頻系統(tǒng)大踏步地邁進高清和3D時代，并且通信系統(tǒng)為實現(xiàn)更高帶寬已將現(xiàn)有技術發(fā)揮到極致，設計人員需要替代性的實現(xiàn)策略。常用于實現(xiàn)數(shù)字信號處理算法的硬件不外乎如下三種基本器件之一：微處理器、邏輯電路和存儲器。部分設計還需要額外的硬件來實現(xiàn)模數(shù)（A/D）和數(shù)模（D/A）轉(zhuǎn)換以及高速數(shù)字接口。
傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器是設計用于實現(xiàn)專門目的的微處理器。這類處理器非常適合算法密集的任務，但是性能卻受時鐘速率和其內(nèi)部設計順序性的限制。這限制了它們對輸入數(shù)據(jù)采樣每秒最多執(zhí)行的運算次數(shù)。一般來說，每執(zhí)行一次算術邏輯單元（ALU）運算需要三或四個時鐘周期。多核架構(gòu)可以提升性能，但是提升幅度仍然有限。因此，采用傳統(tǒng)的信號處理器設計必須將架構(gòu)單元重復用于算法實現(xiàn)。對每次執(zhí)行的加、減、乘或其它任何基本運算，不論是內(nèi)部還是外部反饋，每次執(zhí)行都必須循環(huán)通過ALU.
不幸的是，在處理當今眾多的高性能應用時，這種傳統(tǒng)的DSP難以滿足系統(tǒng)的要求。在過去為此提出過多種解決方案，包括在一個器件中使用多個ALU，或在一塊板上布置多個DSP器件。然而，這些方案往往會造成成本的大幅上升，并且只是把問題推向另一個領域。例如：用多個器件提高性能遵循指數(shù)曲線。要讓性能提高一倍，需要兩個器件。再提高一倍，則需要四個器件，依此類推。另外，編程人員往往從注重信號處理功能轉(zhuǎn)為注重多個處理器與內(nèi)核之間的任務調(diào)度。這樣會產(chǎn)生大量的附加代碼，而且這些代碼會成為系統(tǒng)開銷，而不是用于解決眼前的數(shù)字信號處理問題。
FPGA技術的引入為解決DSP實現(xiàn)方案日益增長的復雜性帶來了福音。FPGA最初開發(fā)用于整合和集中分立的存儲器和邏輯電路，以實現(xiàn)更高的集成度、更出色的性能以及更高的靈活性。FPGA技術已成為當今使用的幾乎每一款高性能系統(tǒng)的重要組成部分。與傳統(tǒng)的DSP相比，F(xiàn)PGA是由可配置邏輯塊（CLB）、存儲器、DSP邏輯片（Slice）及一些其它元件組成的統(tǒng)一陣列構(gòu)成的巨大并行結(jié)構(gòu)。它們既可以使用VHDL和Verilog等高級描述語言進行編程，也可以在方框圖中用系統(tǒng)生成器（System Generator）編程。FPGA還提供眾多的專用功能和IP核，用于以高度優(yōu)化的方式直接完成實現(xiàn)方案。
在FPGA中完成數(shù)字信號處理的主要優(yōu)勢在于能夠根據(jù)系統(tǒng)要求定制實現(xiàn)方案。這意味著對于多通道或高速系統(tǒng)，用戶可以充分利用FPGA器件的并行性來實現(xiàn)性能的最佳化，而對低速系統(tǒng)，則可以更多地采用串行方式完成設計。這樣，設計人員就能夠根據(jù)算法和系統(tǒng)的要求來定制實現(xiàn)方案，而不必折衷期望的理想設計來迎合純順序器件的諸多局限。另外，超高速I/O通過最大限度地提高從捕捉經(jīng)處理鏈再到最終輸出的數(shù)據(jù)流，可進一步降低成本并減少瓶頸問題。
下面以一個同時使用傳統(tǒng)DSP架構(gòu)和FPGA架構(gòu)的FIR濾波器實現(xiàn)方案為例，來說明每種解決方案的優(yōu)劣。
數(shù)字FIR濾波器實例
有限脈沖響應（FIR）濾波器是一種使用最廣的數(shù)字信號處理元件。設計人員使用濾波器來改變數(shù)字信號的幅度或頻譜，通常用于隔離或突出樣本數(shù)據(jù)頻譜中的特定區(qū)域。從這個角度說，可以把濾波器視為信號的預處理方式。在典型的濾波器應用中，輸入數(shù)據(jù)樣本通過小心同步的數(shù)學運算與濾波器系數(shù)相結(jié)合（這取決于濾波器的類型和實現(xiàn)策略），隨后數(shù)據(jù)樣本進入下一個處理階段。如果數(shù)據(jù)源和目的地都是模擬信號，則數(shù)據(jù)樣本必須首先通過A/D轉(zhuǎn)換器，而結(jié)果則必須饋送給D/A轉(zhuǎn)換器。
最簡單的FIR濾波器類型采用一系列的延遲元件、乘法器和加法器樹或加法器鏈來實現(xiàn)。
下面的等式是單通道FIR濾波器的數(shù)學表達式：
該等式中的各項分別代表輸入樣本、輸出樣本和系數(shù)。假設S為連續(xù)的輸入樣本流，Y為經(jīng)濾波后產(chǎn)生的輸出樣本流，那么n和k則對應特定的瞬時時間。這樣，若要計算時間n時的輸出樣本Y（n），則需要一組在N個不同時間點的樣本，即：S（n）、S（n-1）、s（n-2）、…s（n-N+1）。將這組N個輸入樣本乘以N個系數(shù)并求和，便可得出最終結(jié)果Y.
圖2是一個簡單的31抽頭FIR濾波器（長度N=31）的方框圖。
圖2：長度為31抽頭的FIR濾波器。
在選擇濾波器的理想長度和系數(shù)值時，有多種設計工具可供使用。其目的是通過選擇適當?shù)膮?shù)來實現(xiàn)所需的濾波器性能。參數(shù)選擇最常用的設計工具是MATLAB.一旦選定了濾波器參數(shù)，就可以用數(shù)學等式實現(xiàn)。
實現(xiàn)FIR濾波器的基本步驟包括：對輸入數(shù)據(jù)流采樣；在緩沖區(qū)組織輸入樣本，以便讓每個捕捉到的樣本與每項濾波器系數(shù)相乘；讓每個數(shù)據(jù)樣本與每項系數(shù)相乘，并累加結(jié)果；輸出濾波結(jié)果。
使用“相乘累加法”在處理器上實現(xiàn)FIR濾波器的典型C語言程序，如下列代碼所示：
/*
*捕捉輸入數(shù)據(jù)樣本
*/
datasample=input（）；
/*
*將新數(shù)據(jù)樣本裝入緩沖器
*/
S［n］=datasample;
/*
*將每個數(shù)據(jù)樣本與每項系數(shù)相乘并累加結(jié)果
*/
y=0;
for（i=0;i{
y+=k［i］*S［（n+i）%N］;
}
n=（n+1）%N;
/*
*輸出濾波結(jié)果
*/
output（y）；
圖3所示的實現(xiàn)方案被稱為相乘累加或MAC型實現(xiàn)方案。這基本上就是用傳統(tǒng)的DSP處理器實現(xiàn)濾波器的方法。采用內(nèi)核時鐘速率為1.2GHz的典型DSP處理器并以這種方式實現(xiàn)的31抽頭FIR濾波器的最高性能約為9.68MHz，或最大的輸入數(shù)據(jù)率為968MS/s.
圖3：用傳統(tǒng)DSP實現(xiàn)的MAC.
而FPGA提供了許多不同的實現(xiàn)和優(yōu)化選擇。如果需要高資源效率的實現(xiàn)，MAC引擎法則相當理想。還是以31抽頭濾波器為例來說明濾波器規(guī)范對所需邏輯資源的影響，這種實現(xiàn)方案的方框圖如圖4所示。
圖4：采用FPGA實現(xiàn)的MAC引擎FIR濾波器。
這種設計需要存儲器存儲數(shù)據(jù)和系數(shù)，可以混合采用FPGA內(nèi)部的RAM和ROM.RAM用于存儲數(shù)據(jù)樣本，故而采用循環(huán)的RAM緩沖器實現(xiàn)。字的數(shù)量與濾波器抽頭數(shù)相等，位寬按樣本大小設置。ROM用于存儲系數(shù)。在最糟糕的情況下，字的數(shù)量與濾波器抽頭的數(shù)量相等，但如果存在對稱，則可以減少字的數(shù)量。位寬必須足以支持最大的系數(shù)。因為數(shù)據(jù)樣本和系數(shù)數(shù)據(jù)都隨每個周期改變，所以需要全乘法器。累加器負責將產(chǎn)生的結(jié)果累加起來。因為隨著濾波器采集數(shù)據(jù)，累加器的輸出會隨每個時鐘周期改變，所以需要捕捉寄存器。當全套N個樣本完成累加后，輸出寄存器負責捕捉最終結(jié)果。
如果采用MAC模式，DSP48則非常適用，因為DSP48 Slice內(nèi)含輸入寄存器、輸出寄存器和加法器單元。實現(xiàn)31抽頭MAC引擎需要的資源包括一個DSP48、一個18kb塊RAM（block RAM）和9個邏輯片。另外，還需要一些邏輯片用于采樣、系數(shù)地址生成和控制。如果FPGA內(nèi)置有600MHz的時鐘，則在一個-3速度等級的Xilinx 7系列器件中，該濾波器能夠以19.35MHz或1，935MS/s的輸入采樣速率運行。
如果系統(tǒng)規(guī)范需要更高性能的FIR濾波器，則可采用并行結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)。圖5顯示了直接I型實現(xiàn)方案的方框圖。
圖5：采用FPGA實現(xiàn)的直接I型FIR濾波器。
直接I型濾波器結(jié)構(gòu)能夠在FPGA中實現(xiàn)最高性能。這種結(jié)構(gòu)（通常也被稱作脈動FIR濾波器）采用流水線和加法器鏈，使DSP48 Slice發(fā)揮出最高性能。輸入饋送到用作數(shù)據(jù)樣本緩沖器的級聯(lián)寄存器；每個寄存器向DSP48提供一個樣本，然后乘以對應的系數(shù)；加法器鏈存儲部分乘積，然后依次相加，從而得到最終結(jié)果。
這種設計無需外部邏輯電路支持濾波器，并且該結(jié)構(gòu)可擴展用于支持任意數(shù)量的系數(shù)。因為沒有高扇出的輸入信號，所以這種結(jié)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)最高性能。實現(xiàn)31抽頭FIR濾波器僅需要31個DSP48邏輯片。如果FPGA內(nèi)置有600MHz的時鐘，則在一個-3速度等級的Xilinx 7系列器件中，該濾波器能夠以600MHz或600MS/s的輸入采樣速率運行。
從這個實例可以清晰地看出，F(xiàn)PGA不僅在性能上顯著超越了傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器，而且要求的時鐘速率也顯著降低（因此，功耗也顯著降低）。
這個實例只反映了采用PFGA實現(xiàn)FIR濾波器的兩種技術。為了充分利用數(shù)據(jù)采樣率規(guī)范，可對該器件進行進一步定制，此時，數(shù)據(jù)采樣率可在連續(xù)MAC運算極值和全并行運算極值之間任取。用戶還可考慮在包括對稱系數(shù)、插值、抽選、多通道或多速率的資源利用和性能方面進行更多的權(quán)衡取舍。Xilinx CORE Generator或System Generator實用工具可以幫助用戶充分發(fā)掘這些設計變量和技術。
在傳統(tǒng)DSP和FPGA之間選擇
傳統(tǒng)的數(shù)字處理器已經(jīng)有多年的應用歷史，當然具有為特定問題提供最佳解決方案的實例。如果系統(tǒng)采樣率低于數(shù)kHz且為單通道實現(xiàn)，DSP可能是不二之選。但是，當采樣率增加到數(shù)MHz以上，或者如果系統(tǒng)要求多通道，F(xiàn)PGA就越來越具優(yōu)勢。在高數(shù)據(jù)率條件下，DSP可能只能勉為其難地在不造成任何損耗的情況下采集、處理和輸出數(shù)據(jù)。這是因為在處理器中存在大量的共享資源、總線乃至內(nèi)核。然而，F(xiàn)PGA卻能夠為每項功能提供專門的資源。
DSP是基于指令而非基于時鐘的器件。一般來說，對單個樣本上的任何數(shù)學運算需要三到四條指令。數(shù)據(jù)必須首先經(jīng)輸入端采集，再發(fā)送到處理內(nèi)核，每完成一次運算后再循環(huán)通過內(nèi)核，然后發(fā)送到輸出端。相比之下，F(xiàn)PGA基于時鐘，故每個時鐘周期都有可能在輸入數(shù)據(jù)流上進行一次數(shù)學運算。
由于DSP的運算以指令或代碼為基礎，編程機制為標準C語言，或者在需要更高性能的情況下，采用低級匯編語言。這種代碼可能包含高級的決策樹或者轉(zhuǎn)移操作，而難以在FPGA中實現(xiàn)。例如：存在大量的用于執(zhí)行如音頻和電話編解碼器之類的預定義功能或標準的遺留代碼。
FPGA廠商和第三方合作伙伴已經(jīng)意識到將FPGA用于高性能DSP系統(tǒng)的優(yōu)勢，并且如今已有許多IP核廣泛應用于視頻、圖像處理、通信、汽車、醫(yī)療和軍用等大部分垂直應用市場。與將高級系統(tǒng)方框圖映射成為C語言代碼的DSP設計相比，將高級系統(tǒng)方框圖分解為FPGA模塊和IP核會更加簡便易行。
從DSP轉(zhuǎn)向FPGA
考查一些主要標準將有利于在傳統(tǒng)DSP和FPGA之間做出決策（表1）。
軟件編程人員的數(shù)量遠遠超過硬件設計人員的數(shù)量，這已是不爭的事實。DSP編程人員的數(shù)量與FPGA設計人員的數(shù)量之間的關系也是如此。不過，讓系統(tǒng)架構(gòu)師或者DSP設計人員轉(zhuǎn)為使用FPGA的難度，并不像讓軟件編程人員轉(zhuǎn)為從事硬件設計那么大。有大量的資源可以顯著減輕對DSP算法開發(fā)和FPGA設計工作的學習過程。
主要的障礙是從基于樣本和事件的方法轉(zhuǎn)向基于時鐘的問題描述和解決方案。如果能夠在設計流程的系統(tǒng)架構(gòu)和定義階段就能夠完成，對這種轉(zhuǎn)換的理解和應用就會簡單得多。由不同的工程師和數(shù)學專家來定義系統(tǒng)架構(gòu)（DSP算法和FPGA設計在某種程度上相互孤立）是很尋常的事情。當然，如果每個成員對其他小組成員面臨的難題有一定程度認識的話，這個過程會順利得多。