DSP+FPU给MCU架构设计带来的新思路

　　自从MCU（微控制器）导入了DSP（数字信号处理器）与FPU（Floating Point Unit；浮点运算单元）功能后，MCU可以拓展的应用范围便大幅增加，这几年来，诸多MCU大厂都纷纷导入，使得MCU市场战局变得更加诡谲多变。各家大厂就MCU的产品策略也不尽相同。

　　然而，尽管应用面大幅增加，但DSP与FPU在功能上要如何区分？彼此的关系是什么？这在ARM推出了Cortex-M4后，这类的议题才开始渐渐被市场所重视。

　　DSP、FPU不再高不可攀

　　瑞萨电子营业行销事业部第一营业行销部副理黎柏均表示，其实FPU的导入，还是要考量成本的问题，若不需要，其实采用定点运算的MCU来因应系统需求即可。一般来说，SOC（系统单芯片）才会有所谓的DSP与FPU这类硬体加速器，其主要的功能大多负责影像或是音讯处理的工作，但随着制程的进步，MCU在32位元架构也日趋成熟，所以MCU就开始能沿用SOC的部份功能，并进一步拓展MCU的应用范围。黎柏均更直言，在早期，SOC与MCU之间有不小的价格差距。

　　

　　图1 ： SOC本身就具备一定的DSP与FPU的功能，价格上也比MCU来得昂贵。（摄影：姚嘉洋）

　　不过，黎柏均认为，在现有市场所存在的MCU产品，即便主要供应商都能提供FPU的功能，但事实上，各家大厂的产品之间并没有什么距离，关键最多就是在程式的执行效率上，能否形成差异。在过去，若要由定点运算架构的MCU来处理FPU的工作，会多出不少时间出来，而且也需要大量的记忆体资源，但有了FPU的导入后，其目标程式码就能够缩小，记忆体容量也能减少10%。换言之，若没有时间上的考量，MCU是否要导入FPU，严格来看，并没有太大的差别存在。TI（德州仪器）亚洲区市场开发经理陈俊宏也同意，利用定点运算的MCU来处理FPU要处理的工作，也并非不行，但就是需要耗费大量的记忆体资源与长时间的等待，来取得所要的运算结果，FPU的存在，就是要避免这样的情况出现。

　　不论是从ARM或是TI，这些大厂对于DSP与FPU的看法，

　　仍然有一些差异存在，但也因此，让MCU市场形成了多元并陈的景象。

　　在过去，传统的8位元架构，在资料处理上仍然有其极限存在，陈俊宏指出，传统的定点运算MCU在进行所谓的分数或是小数点计算，因为MCU本身的位元数有限，在面临无法除尽而形成无穷数值（如1/3或是3/7等）的计算上，就必须有所取舍，在位元数有限而采取的有限数值，势必与现实计算上而形成的数值产生一定的误差，这种情形我们称为：截断误差。在这种情况下，若要利用传统MCU的处理器核心来处理分数运算，只会造成截断误差的不断扩大。为了有效处理截断误差不断扩大的问题，便有了FPU的出现。

　　回顾MCU的发展历程，从传统的8位元架构一路发展至今，已经进入到可以采用FPU与DSP等功能。之所以会有如此的进化，主因来自于从类比端撷取资料后，转换成数字化，将「连续型」资料转为「离散型」资料」以利于处理器进行运算。

　　

　　图2 ： MCU的世界中，截断误差一直存在着，若要考量到高精度，如何减少截断误差的现象，就成了大家努力的方向之一。（Source：www.youtube.com）

　　陈俊宏谈到，FPU并不能完全解决截断误差不断扩大的现象，精确地说，只能将该现象尽可能地减少。陈俊宏进一步指出，从TI的角度来看，DSP要处理运算种类相当多种，所以需要更多的工具来处理不同需求。

　　延续陈俊宏的论述，Imagination MIPS业务开发资深经理Ian Anderton也指出，DSP可利用乘法/累加（MAC）指令、饱和、舍入和位元操作来执行多种数学运算─ 这些都是快速傅立叶转换（FFT）和有限脉冲响应（FIR）等高效过滤器开发所需的基本功能。DSP同时也能支援并执行多种应用中所使用的8、16和32位元整数与分数资料长度。透过单周期MAC指令、SIMD（单一指令多重资料）和特殊的位元操作，DSP效能还可获得进一步的增强。

　　FPU与DSP的相辅相成

　　ST（意法半导体）资深产品行销经理杨正廉则是谈到，针对讯号处理、数值运算与对应到各种应用的演算法，DSP与FPU某程度上，是相辅相成的角色，很难被加以拆分。当然，他也表示，ARM所推出的Cortex-M4核心，也有仅搭载DSP而没有FPU的版本，但若要让客户能发挥更多的创意，那么就架构上就一次到位，也能省去不少不必要的麻烦。

　　

　　图3 ： 某程度上，一次提供到位的硬体资源，工程师可以发挥更多的创意与想法。（Source：www.access2knowledge.org）

　　呼应杨正廉的说法，ARM***应用工程经理徐达勇指出，从应用面来说，杨正廉的看法并没有问题。当然，FPU与DSP各自也有其定位。徐达勇举例：0.8+0.5=1.3，这种运算工作就是由FPU来负责，但是如果要同时计算：「0.8+0.5=？与1.3+0.9=？」的话，就必须借重DSP的运算功能，所以FPU与DSP的密不可分，的确有其道理。杨正廉表示，广义来看，让MCU具备DSP与FPU功能，主要的目的在于能让MCU的客户群能够享受到DSP与FPU带来的功能与便利性，而过往采用DSP架构的客户群，也能有机会转移到MCU平台。

　　Ian Anderton也从应用面出发，并以感测器融合（Sensor Fusion）为例，感测器融合是指把多个感测器结合在单一系统中共同运作。它需要高阶的讯号处理功能，才能把讯号从嘈杂的环境中区隔出来。感测器融合可提供即时校正与调整控制，这是一种有限时间（time-limited）的应用，仅能透过利用DSP和FPU的协同处理功能来实现高效、高精密度的计算。此外，包括加速器、陀螺仪、压力/温度/触控等各种感测器，以及其他拥有个别控制/管理演算法的感测器也增加了更多的挑战，必须采用DSP/FPU才能设计出高效的系统。

　　

　　图4 ： DSP加上FPU，对于近年来相当火热的感测器融合技术有相当大的发挥空间。（Source：意法半导体）

　　黎柏均指出，导入FPU的另一个好处在于，可以利用FPU的运算能力，以数字方式进行滤波，以进一步提升SNR值，所以像是工业电表、量测与生理讯号等，都是十分适合的终端应用。黎柏均强调，过去的确在讯号链上，的确有用放大器与滤波器等类比元件来处理杂讯的问题，但这种作法，多少还是会有失真的问题存在，因此采用数字滤波的方式，亦不失为一种作法，此外还有可能可以省去一些不必要的系统成本。

　　然而，黎柏均也透露，让MCU搭载FPU之后，系统业者为了能提升整体系统的效能或是解析度，在ADC的采用上，可能就会更加大胆，一口气进入16位元甚至是24位元的规格，原因在于这类ADC所面临的杂讯现象会更加严重，透过FPU来处理，不失为一种作法。

　　FPU仍有局限？TI提供其他硬体加速单元

　　不过，如同陈俊宏所提到的，如果DSP要处理的工作十分多元，意味着需要更多元的工具来加以因应，单靠FPU这样的硬体加速单元仍有不足之处。

　　陈俊宏透露，延续TI的C2000架构，TI进一步推出了如TMU与VMU硬体加速单元，前者专职于三角函数运算（偏重马达应用），后者则负责复数运算（对应通讯与软体定义无线电），既有的FPU就负责分数与小数点的运算工作，透过分工合作的方式，来因应客户不同的运算工作需求。他更举例，就算是马达所需要的运算工作，因应不同的马达类型，TI也能给予不同的DSP架构来对应。