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DSP为何在AI时代突然无处不在?

DSP过去通常是处理器的外围,是必要的,但仅限于RF及音频专家使用。但AI应用,特别是边缘应用,大大提高了DSP作为嵌入式处理器件的吸引力。数据流处理、高性能及极低功耗,三者结合非常适合边缘神经网络应用。

ednchina.com, Nov. 04, 2019 – 

当Arm CPU内核首次被包括苹果在内的计算机计算领域领导者采用,使用量激增,尤其在移动应用领域。回顾过去,它的优势显而易见──嵌入式处理器不但使任何设备变得更加灵活且多功能,同时可以通过软件升级该功能,亦即单一硬件平台只要通过软件升级即可驱动多个产品版本。

这些计算引擎既灵活又非常适合智能手机所需的各种管理和一般计算任务,但这种通用性存在一个缺点:某些操作在一般的计算机上速度太慢,并且功耗太大、不实用。你的智能手机无线通信功能中的调制解调器就是一个早期的例子。调制解调器必须实时处理无线信号,在每一种情况下,处理的并非是手机内部计算部分中所熟悉的数字字符和位,而是无线电传输和接收中使用的持续变化的数字化模拟信号。

数字信号处理器(DSP)是针对这种分析的设计,除了内置信号数字化所需的浮点表示,和信号处理所需如多次累加(MAC)的数学功能具有强大支持,DSP还针对流式数据处理进行优化,而非传统计算常见的批次型处理,此功能在这些情况下,是处理连续无线电传输与接收的基本功能。

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