CPU(Central Processing Unit,中央处理器)发展出来三个分枝,一个是DSP(Digital Signal Processing/Processor,数字信号处理),另外两个是MCU(Micro Control Unit,微控制器单元)和MPU(Micro Processor Unit,微处理器单元)。
MCU集成了片上器件;MPU不带器件(例如存储器阵列),是高度集成的通用结构的处理器,是去除了集成外设的MCU;DSP运算能力强,擅长很多的重复数据运算,而MCU则适合不同信息源的多种数据的处理诊断和运算,侧重于控制,速度并不如DSP。MCU区别于DSP的特点在于它的通用性,反应在指令集和寻址模式中。DSP与MCU的结合是DSC,它终将取代这两种芯片。
大多数的DSP应用(如蜂窝电话和调制解调器)都是严格的实时应用,所有的处理必须在的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间,或者,至少要知道,在坏的情况下,需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务,执行时间的预测大概不会成为什么问题,应为低成本GPP具有相对直接的结构,比较容易预测执行时间。然而,大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。 这时候,DSP对高性能GPP的优势在于,即便是使用了高速缓存的DSP,哪些指令会放进去也是由程序员(而不是处理器)来决定的,因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性,如转移预测和推理执行等。因此,由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制
因为DSP应用要求高度优化的代码,大多数DSP厂商都提供一些开发工具,以帮助程序员完成其优化工作。例如,大多数厂商都提供处理器的仿真工具,以准确地仿真每个指令周期内处理器的活动。无论对于确保实时操作还是代码的优化,这些都是很有用的工具。 GPP厂商通常并不提供这样的工具,主要是因为GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。GPP缺乏到指令周期的仿真工具,是DSP应用开发者所面临的的大问题:由于几乎不可能预测高性能GPP对于给定任务所需要的周期数,从而无法说明如何去改善代码的性能。 [2]
DSP处理器往往都支持的寻址模式,它们对通常的信号处理操作和算法是很有用的。例如,模块(循环)寻址(对实现数字滤波器延时线很有用)、位倒序寻址(对FFT很有用)。这些非常的寻址模式在GPP中是不常使用的,只有用软件来实现。
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