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假设您是一位系统架构师，需要决定下一个片上系统 (SoC) 或下一个 SoC 系列需要哪种类型的数字信号处理器 (DSP)。一种方法是使用一个大型高性能 DSP，并在这个 DSP 上的软件中运行大部分信号处理算法。其优势显而易见，即 SoC 可以更快地完成设计、流片和投产，并且可在流片之后创建、调试和更改软件定义的功能，从而降低风险。

但是，如果以小面积和低功耗作为 SoC 的关键要求，那么这种类型的解决方案可能无法实现。另外，DSP 可能无法高效处理较高的计算和数据吞吐量。更好的选择可能是使用硬件或高度专用的可编程引擎执行计算密集型任务。将 DSP 的计算负载分流到硬件块或特定计算引擎后，可以使用较小的 DSP，从而能够使用以较低时钟频率运行的小型硬件块。这可减少面积并降低功耗，但在 SoC 设计和实现方面更复杂，延长了流片期限，也增加了设计风险。图 1 显示了依据所选处理器的类型作出的权衡。

图 1. DSP 选择

回到这个需要制定决策的系统架构师。有时，这些要求的定义如此明确，所以很容易制定决策。然而，大部分时候都不容易，反而像是要击中一个移动的目标一样困难。此外，决定使用哪种类型的 DSP 通常不只是针对一个 SoC，而是针对覆盖一系列应用类型的 SoC 产物系列，既要适用于低成本设备，也得适合具有高性能要求的设备。

在选择 DSP 时，还需要考虑另一个维度，即针对人工智能 (AI) 算法应用的神经网络 (NN) 计算水平。下一代算法很可能会将 AI 算法用作部分数据计算，因此处理器的选择将需要考虑所需的 AI 计算水平，它是可以在 DSP 的软件中运行，还是需要对 NN 计算进行硬件加速。

因此，系统架构师可能会以为自己要找的是一个单机 DSP，但最终却是在寻求能够满足他们对于一系列 SoC 需求的处理器产物系列。虽然许多 SoC 在实现时都采用了满足初始要求的大型向量 DSP，但随着 SoC 设计的发展，大多数 DSP 功能都分流到了硬件块上，只留下一个大型向量 DSP 在 SoC 中运行非向量控制代码，而这项工作本来可以由较小的标量核完成。如果只剩下软件代码遗留和设计迁移，那就意味着使用的向量 DSP 过大了。

对于可编程 DSP 处理器的决策

要让系统架构师能够作出决策，就需要一个丰富而统一的处理器产物系列。丰富指的是能够提供从小型标量/DSP 内核（用于大量的计算被分流到硬件块的情况），到中型 DSP，直至具有神经网络计算选项的大型 DSP。这样能够遵循初始要求，然后随着 SoC 设计的不断变化而发展。统一指的是只用一个软件代码库，可在处理器之间进行移植。统一还涉及同一个开发平台或工具包。

草榴社区 DesignWare? ARC? 处理器 IP 产物组合凭借其为 SoC 系统架构师提供的丰富而统一的软件开发平台成为行业翘楚。ARC 处理器产物组合拥有合适的处理器，可满足 SoC 系统架构要求的所有计算需求。图 2 显示了 ARC 处理器组合中可用的处理器。

图 2：ARC 处理器产物组合

在跨处理器软件兼容性上，ARC DSP 处理器独树一帜。所有 ARC DSP 处理器都支持单个 ARCv2DSP ISA，从而使优化的代码可在内核产物系列中进行移植。例如，如果需要更小巧、功耗更低的 SoC，则可以将使用 DSP 增强型 HS 处理器 (HS4xD) 的 SoC 移至 DSP 增强型 EM 处理器中。另一方面，这样还可以从 HS 处理器升级到 ARC VPX 向量 DSP，因为 VPX DSP 中的标量单元基于 HS 处理器，使得代码库可以在 VPX 标量单元上运行。上文所述是在主要计算被分流到硬件之后，大型向量 DSP 仅用作非向量控制代码的情况，是将代码移动到不同处理器（例如，从 ARC VPX DSP 移动到 ARC HS 处理器）的完美示例。这可让系统架构师选择满足设计性能、功耗和面积要求的处理器，而不会增加额外的风险和重新开发软件的开销。

假如 SoC 系统架构师需要考虑用向量 DSP 处理器在 DSP 上运行大部分向量计算，ARC VPX DSP 处理器会是一个不错的入手之处。由于所有 ARC 处理器均可配置和扩展，架构师可以配置 ARC VPX 处理器以满足其计算需求，同时尽量减少面积和降低功耗。例如，VPX 可以配置为向量 DSP，利用其双向量单元和三个 ALU 引擎来计算整数和定点向量数据，支持适用 NN 算法的各种数据类型以及传统通信和音频/语音应用。在倒装领域，VPX 可配置为超高性能向量浮点 DSP 处理器，带有三个并行执行向量浮点/数学单元。或者，可对其进行配置以支持所有计算单元，实现灵活的整数、固定点和浮点向量计算。

图 3. ARC 处理器迁移路径