Параллельная обработка (реализация DSP)

В цифровой обработке сигналов (DSP) параллельная обработка — это метод дублирования функциональных блоков для одновременного выполнения различных задач (сигналов). Соответственно, мы можем выполнять одну и ту же обработку для разных сигналов на соответствующих дублированных функциональных блоках. Кроме того, из-за особенностей параллельной обработки параллельная конструкция DSP часто содержит несколько выходов, что приводит к более высокой пропускной способности, чем при непараллельной обработке.

Концептуальный пример

Рассмотрим функциональную единицу ( $F_{0}$) и три задачи ( $T_{0}$, $T_{1}$, и $T_{2}$). Требуемое время для функционального блока $F_{0}$ обрабатывать эти задачи $t_{0}$, $t_{1}$, и $t_{2}$, соответственно. Тогда, если мы будем выполнять эти три задачи последовательно, необходимое время для их выполнения составит $t_{0}+t_{1}+t_{2}$.

Однако если мы продублируем функциональный блок еще на две копии ( $F$), общее время сокращается до $max(t_{0},t_{1},t_{2})$, что меньше, чем в последовательном порядке.

По сравнению с конвейерной обработкой

Механизм:

• Параллельно: дублированные функциональные блоки работают параллельно.
  • Каждая задача полностью обрабатывается отдельным функциональным блоком.
• Конвейерная обработка : различные функциональные блоки работают параллельно.
  • Каждая задача разделена на последовательность подзадач, которые выполняются специализированными и различными функциональными блоками.

Цель:

• Конвейерная обработка приводит к сокращению критического пути, что может увеличить скорость выборки или снизить энергопотребление при той же скорости, обеспечивая более высокую производительность на ватт .
• Методы параллельной обработки требуют нескольких выходных данных, которые вычисляются параллельно в течение такта . Таким образом, эффективная скорость выборки увеличивается за счет уровня параллелизма.

Рассмотрим условие, при котором мы можем применять методы параллельной обработки и конвейерной обработки. Лучше выбрать методы параллельной обработки по следующим причинам.

• Конвейерная обработка обычно приводит к узким местам ввода-вывода.
• Параллельная обработка также используется для снижения энергопотребления при использовании медленных тактовых частот.
• Гибридный метод конвейерной обработки и параллельной обработки еще больше увеличивает скорость архитектуры.

Параллельные КИХ-фильтры

Рассмотрим КИХ-фильтр с тремя отводами:

$y(n)=ax(n)+bx(n-1)+cx(n-2)$

что показано на следующем рисунке.

Предположим, что время расчета для единиц умножения равно T _m и T _a для единиц сложения. Период выборки определяется выражением

$T_{\text{sample}}\geq T_{m}+2T_{a}$

В результате распараллеливания результирующая архитектура выглядит следующим образом. Частота дискретизации теперь становится

$T_{\text{sample}}\geq {\frac {T_{\text{clock}}}{N}}={\frac {T_{m}+2T_{a}}{3}}$

где N представляет количество копий.

Обратите внимание, что в параллельной системе $T_{\text{sample}}\neq T_{\text{clock}}$ пока $T_{\text{sample}}=T_{\text{clock}}$ хранится в трубопроводной системе.

фильтры 1-го

Рассмотрим передаточную функцию БИХ-фильтра 1-го порядка, сформулированную как

$H(z)={\frac {z^{-1}}{1-az^{-1}}}$

где | а | ≤ 1 для устойчивости, и такой фильтр имеет только один полюс, расположенный в точке z = a ;

Соответствующее рекурсивное представление

$y(n+1)=ay(n)+u(n)$

Рассмотрим проект 4-параллельной архитектуры ( N = 4). В такой параллельной системе каждый элемент задержки означает блочную задержку, а период тактового сигнала в четыре раза превышает период выборки.

Следовательно, повторяя рекурсию с n = 4 k , мы имеем

$y(n+4)=a^{4}y(n)+a^{3}u(n)+a^{2}u(n+1)+au(n+2)+u(n+3)$

$\rightarrow y(4k+4)=a^{4}y(4k)+a^{3}u(4k)+a^{2}u(4k+1)+au(4k+2)+u(4k+3)$

Соответствующая архитектура показана следующим образом.

Полученный параллельный проект имеет следующие свойства.

• Полюс исходного фильтра находится в точке z = a, а полюс параллельной системы — в точке z = a. ⁴ что ближе к истоку.
• Перемещение полюса повышает устойчивость системы к шуму округления.
• Аппаратная сложность этой архитектуры: N × N операций умножения-сложения.

Квадратное увеличение сложности оборудования можно уменьшить, используя параллелизм и дополнительные вычисления, чтобы избежать повторных вычислений.

обработка для

Еще одним преимуществом методов параллельной обработки является то, что они позволяют снизить энергопотребление системы за счет снижения напряжения питания.

Рассмотрим следующее энергопотребление в обычной схеме КМОП.

$P_{\text{seq}}=C_{\text{total}}\cdot V_{0}^{2}\cdot f$

где C _total представляет собой общую емкость схемы КМОП.

Для параллельного варианта зарядная емкость остается прежней, но общая емкость увеличивается в N раз.

Чтобы поддерживать ту же частоту дискретизации, период тактовой частоты N -параллельной схемы увеличивается в N раз по сравнению с задержкой распространения исходной схемы.

Это приводит к увеличению времени зарядки в N раз. Напряжение питания можно снизить до βV ₀ .

Следовательно, потребляемую мощность N-параллельной системы можно сформулировать как

$P_{\text{para}}=(NC_{\text{total}})\cdot (\beta V_{0}^{2})\cdot {\frac {f}{N}}=\beta ^{2}P_{\text{seq}}$

где β можно вычислить по формуле

$N(\beta V_{0}-V_{t})^{2}=\beta (V_{0}-V_{t})^{2}.\,$