用Data Fusion IP Subsystem提高物联网应用的速度

物联网边界设备的迅速推广，越来越需要低功耗、实时响应的功能，例如传感器融合、图像和语音检测、手势识别以及音频回放。要支持数据资源的融合，就要把RISC和DSP处理高效结合起来。
　　本文阐述了如何利用那些针对高效DSP性能和超低功耗特性进行过优化和验证的高度集成化数据融合子系统来帮助客户加速开发性能好、成本优化的物联网系统，并加快其推向市场的速度。
　　传感器融合到数据融合
　　把多个基础传感器原件结合起来以获取更高维度数据的功能，称为传感器融合。例如，把加速计、指南针和陀螺仪的输入结合起来跟踪3D运动，这种功能在现代智能手机中司空见惯。由于半导体供应商推行把传感器接口集成到很多系统级芯片（SoC）里，有传感器融合技术的系统数量持续暴增。
　　除了基础的传感器数据处理外，现今的物联网应用需要集成越来越多的功能，比如需要支持语音和手势识别、音频回放和基本的图像检测。实现这些功能需要较高的DSP处理能力，但是同时又必须尽可能降低功耗。数据融合已经成为对诸如可穿戴个人健康与健身设备、无线耳机与音箱之类的物联网边界设备的标准要求。
　　集成化子系统的优势
　　集成化水平提高的优势在于可以把芯片厂商的产品区分开来。现在典型的“集成化”解决方案涉及到把各种数据资源的接口合并到一个类似微控制器的架构里。如图1所示，该架构一般包括一个CPU，它通过片上总线连接到外设接口（ADC、SPI、I2C）和片上存储器（ROM、RAM、eFlash）。处理器与标准总线（一般是基于AMBA的总线）相连，所有外部设备则连接到总线上。由于总线延迟和总线上要进行数据通信，处理器与外部设备的数据传输要用三至七个或者更多个时钟。从性能和功耗的角度来看，效率就很低。
　　
　　图1：独立实现系统与集成化子系统
　　与基于总线的一般系统相比，配备DesignWare® ARC® EM处理器的集成化IP子系统优势很明显，它既能简化集成，又能减少片上延迟，降低功耗。
　　ARC EM处理器具备业界领先的功耗/性能效率比——延长对物联网边界设备至关重要的电池使用寿命。ARC EM DSP处理器在基础RISC处理器基础上添加了DSP指令和MUL/MAC硬件，使其具备语音或手势识别和音频回放等实时响应功能。此外客户可以选配FPU、MPU、microDMA，做到灵活的产品实现。
　　基于ARC处理器的子系统实现用寄存器传输指令替换了对I/O外设的访存类指令，从而可以不使用片上总线接口。外设寄存器复用ARC处理器辅助寄存器的总线映射，把I/O外部设备接口的功能有效地植入CPU内部，就可以淘汰各种总线和桥接器。指令存储器和数据存储器也都可以通过类似的方式与处理器紧密集成，从而淘汰外部总线，减少访问延迟。
　　ARC处理器和子系统还支持向内核添加任意硬件扩展的组合：CPU扩展寄存器、辅助扩展寄存器或内存映射块。设计人员还可以添加32位自定义指令。
　　终端用户利用这些高级配置和扩展理念可以创造出高度优化的产品实现。
　　紧密集成的DMA改善了功耗和性能
　　诸多子系统可配置选项中有一个紧密集成的mircorDMA引擎。该DMA控制器可以使外设和其它系统资源不经过CPU独立访问内存，甚至在处理器处于休眠模式下。这样可以真正做到节省CPU时钟周期和动态功耗。
　　为了量化它的价值，我们对比了使用ARC EM处理器的两个基础子系统：其中一个有紧密集成的DMA，一个没有。用一个集成在子系统上的SPI外部设备把一条1800字节的信息传送到环回模式（主发射机Tx -》 主接收机Rx）。两个子系统的CPU时钟频率均设为10MHz，指令和数据存储器（ICCM & DCCM）都是32 KB，测量两种情况的有效时钟周期和动态功耗。