一种新型DSP指令结构及数据通道

姜小波，陈　杰，仇玉林

（中科院微电子中心，北京100029）

　　摘　要：针对可以处理不同位宽数据的DSP结构，本文提出了一种提高指令编码密度的方法，使设计的DSP指令减少了32条。另外提出了两种能同时实现16位乘法累加运算和32位乘法累加运算的数据通道结构。对这两种数据通道都用Verilog语言进行了模拟仿真。
　　关键词：数字信号处理器、指令集、数据通道、指令编码

 A New Architecture lf DSP Instruction Set and Datapath

JIANG Xiao-bo,CHEN Jie,QIU Yu-lin

(Institute of Microelectronics of Chinese Academy lf Sciences,Beijing100029,China)

　　Abstract: The method of improving the coding density of instruction sets has been proposed for the DSP that can implement 16-bit MAC and 32-bit MAC. The proposed method can decrease 32 instructions. Two data_paths has been proposed for the DSP that can implement 16-bit MAC and 32-bit MAC. The two data_paths has been simulated with verilog HDL.
　　Keyword: DSP, Instruction set, data-path,

一、介绍
    DSP处理器对存储器非常敏感，希望片上存储器越小越好^[1]。增加指令集的密度，减少程序存储空间。在DSP设计的过程中，引入模式控制的方法，控制处理器运行在16位和32位模式，增加了指令集的密度。同时，设计了两种可以运行在16位和32位模式下的运算单元。一种是可分割的乘法累加单元（该单元通过改进32位乘法累加单元，实现两种模式的运算）、一种是可重构的乘法累加单元（该单元采用两个16位的乘法累加单元重构32位运算单元，也可以同时实现两种模式的运算）。
    目前的数字信号处理要求处理多媒体数据，多媒体数据处理要求提高16位和8位的数据的吞吐量及位宽的灵活性。例如MPEG-4中，运算要求位宽从8位到64位的灵活性^[1]。我们设计的uDSP为了满足这些要求，可以完成16位和32位的运算功能。
　　DSP设计中，芯片面积是主要的限制条件。影响芯片面积的一个主要因素是片上存储器，它经常占据芯片的大部分面积。指令长度会影响程序存储器的面积。因此，在DSP体系结构设计时，减少指令字长是一个主要的考虑方面。我们采用模式控制的方式，增加指令编码密度。
　　具体方法是在模式控制寄存器中，增加模式控制位。由模式控制位控制指令进行16位运算还是32位运算。而不是16位运算一套指令，32位运算一套指令。这样就减少了指令的总数，提高了指令编码的密度。在我们设计的DSP中，减少了32条指令。

二、DSP结构
　　目前的数字信号处理要求处理多媒体数据，多媒体数据处理要求提高16位和8位的数据的吞吐量及位宽的灵活性。例如MPEG-4中，运算要求位宽从8位到64位的灵^[1]活性^[2]。我们设计的uDSP为了满足这些要求，可以完成16位和32位的运算功能。

DSP的体系结构将在以后的文章中作介绍，本文主要介绍该DSP的运算指令设计及特有的模式控制结构。本DSP运算指令包括MAC运算、ALU运算和SHIFTER运算等32条运算指令。如果采用其它处理器的做法，16位运算和32位运算采用不同的指令，则运算指令就有64条。为了减少指令编码长度，该DSP采用了模式控制的方式。即针对某一种运算（例如乘加），16位运算和32位运算采用同一条指令；它们的区分采用模式控制的方式，在16位运算模式下，运算指令进行的是16位运算；在32位运算指令下，运算指令进行的是32位运算。采用这种方式的基础是，在实际应用中，一般不会出现同时进行16位运算和32位运算的情形。
　　图1是DSP的结构图。控制单元和模式控制器控制数据通道和存储器的动作。当模式控制单元控制DSP运行在16位模式下时，数据通道进行16位的运算，存储器读出或存取16位的数据；当模式控制单元控制DSP运行在32位模式下时，数据通道进行32位的运算，存储器读出或存取32位的数据。
　　采用模式控制的方法，DSP的运算指令从64条减少到32条。从而减少了指令的编码长度，提高了编码密度。从而减少DSP的片上存储器。

三、运算单元
　　DSP处理器中的关键路径是乘法累加单元，实现我们提出的DSP处理器结构的关键也是实现乘法累加运算。本文提出了乘法器单元，可以满足该指令集的要求。既能进行16位运算，又能进行32位乘法累加运算。一种乘法累加单元是采用重构的方法，利用两个16位的乘法器重构一个32位的乘法单元。一种是用分割的方法，采用一个32位的乘法器，通过适当的设计，可以实现两个16位的乘法运算。这两种乘法器均可以工作在16位模式，32位模式和单指令、多数据模式。
3.1 可重构乘法累加运算单元

图2是可重构乘法累加单元的结构图。该乘法累加单元由两个16位的乘法器、三个加法器、一个流水线寄存器构成。可以在一个周期内完成一次32位乘法，或一次16位乘法，或两次16位乘法运算。具体进行哪种运算，由模式控制单元产生的控制信号控制数据流实现。多选器1在模式控制信号作用下，把寄存器A和B中的操作数送到相应的乘法器。加法器1的作用是，在32位模式下时，把A1,B0和A0,B1的乘法结果相加。中间寄存器（partial register）的作用是存储加法器1的结果。加法器2也是在32位模式下起作用，它把中间寄存器的数和A0,B0及A1,B1的相加。加法器3是乘法累加单元的重要组成部分，是一个80位加法器，它把乘法结果和加法操作数相加。为了满足三种工作模式的需求，它由两个40位的加法器重构而成。图3是乘法累加单元的时序图。
　　工作在16位模式时，乘法乘法操作数经多选器1进入乘法器A，乘法结果经多选器3后进入加法器3，和加法操作数进行加法运算后输出结果。
　　工作在32位模式下时，假设A1A0是一个32位乘数，B1B0是一个32位乘数，其中A1,B1是高16位数，A0,B0是低16位数。在时钟的上升延，A1,B0被送入乘法器A，A0,B1被送入乘法器B。乘法结果在加法器1中相加，结果送入寄存器（partial register）中。在时钟下降延，A0,B0和A1,B1被分别送入乘法器A和乘法器B。运算结果送到加法器2，和寄存器中的数据相加后经过多选器3进入加法器3，和加法操作数进行加法运算后输出结果。

工作在单指令多数据模式下时，A1,B1作为一对乘法操作数，A0,B0作为一对乘法操作数。在时钟上升延，A1,B1被送入乘法器A，A0,B0被送入乘法器B，运算结果经多选器3后被送入加法器3，和加法操作数进行加法运算后输出结果。
　　可重构的乘法累加单元用Verilog HDL语言进行了模拟仿真，功能满足预计的要求。
　　这种结构的MAC单元优点是结构简单，面积小（用两个16位乘法器实现32位乘法），可以调用现成的加法器和乘法器，只占用流水线的一级，简化了DSP的结构。缺点是在高性能DSP的应用上有缺陷，因为它的关键路径是32位乘法（包括两次16位乘法及一些加法），这样进行16位运算时性能就上不去。
3.2 可分割乘法累加单元
　　采用分割32位乘法器的方法是另一种能实现我们提出的DSP功能的数据通道。一般来说，32位的乘法器都能实现16位的运算。不过用32位的乘法器做16位乘法就有些浪费。我们提出的乘法累加单元和普通的乘法累加单元类似，也包括一个部分积生成单元，一个部分积累加阵列，一个累加单元，如图4所示。其中部分积生成单元和累加单元进行了特殊的设计，从而使32位乘法累加单元不但可以实现32位乘法累加运算和16位乘法累加运算，还可以工作在单指令多数据模式下，同时完成两次16位乘法累加运算。

工作在32位或16位模式下，所有的部分积是根据输入32位数译码出来的值。工作在单指令多数据模式下，部分积生成单元把示意图中未填充部分置零，填充部分生成两个16×16的部分积。这样，通过对部分积生成单元进行简单的改进，就可以在一个时钟周期内实现两次16位的乘法累加运算，增加了数据吞吐量。这在目前的DSP应用中是非常重要的。

四、结论
　　本文提出了一种增加DSP指令编码密度的方法，采用模式控制的方法实现不同位宽的运算指令，从而把我们设计的DSP的64条运算指令减少到32条。另外，本文提出了能实现不同位宽运算的数据通道，一种是可重构的乘法累加单元，一种是可分割的 乘法累加单元。均对其进行了模拟仿真。这两种数据通道对增加DSP的数据吞吐量（这是把DSP应用到多媒体中所必需的），提高DSP的运算性能有很好的作用。

参考文献

[1] Piia Simonen, Ilkka Saastamoinen etc, “Advanced instruction Set Architectures for Reducing Program Memory Usage in a DSP Processor”, Proceedings of the first IEEE international Workshop on Electronic Design, Test and Applications. 2002. pp865-867.
[2] Danny Crookes, “Architectures for high performance image processing: The future ”. Journal of Systems Architecture, 45 (1999) 739±748.

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