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Mar 16, 2024 07:01 AM
DSP技术发展现状 DSP技术新机遇 芯领域DSP技术路线 DSP计算平台
讲者简介：王国澎 芯领域微电子总工程师
DSP（数字信号处理器）
DSP 是专门用于高效率、高速度运算数字信号处理任务的处理器。DSP 优化了针对数字信号处理算法（如快速傅里叶变换（FFT）、滤波器设计等）的运算，通常应用于音频处理、视频压缩、通信系统和图像处理等领域。
DSP的特点：
- 高效的数学运算能力：能够快速执行乘法和加法等运算。
- 并行处理能力：能够执行多个运算任务，如同时处理多路信号。
- 实时处理：适用于对时延要求较高的应用场景。
- 低功耗：相比通用处理器，在处理信号任务时通常具有较低的功耗。
GPU（图形处理器）
GPU 是专门设计来处理大量并行运算的处理器，最初被用于图形渲染。如今，随着通用计算能力(GPGPU，即通用计算图形处理单元)的发展，GPU 在机器学习、深度学习、科学计算等领域得到了广泛应用。
GPU的特点：
- 大规模并行处理能力：拥有成百上千的核心，能同时处理大量数据。
- 高吞吐量：适合执行能够分解为多个并行任务的工作负载。
- 快速图形渲染：专为复杂的图形运算而设计，如3D图形处理。
- 适合数据密集型任务：如机器学习中的矩阵运算。
DSP 与 GPU 的对比
- 应用领域：DSP通常用于音频、传感器信号、图像处理等领域，而GPU在图形渲染和数据密集型任务（如深度学习）中表现得更为出色。
- 并行处理：GPU拥有比DSP更多的核心，适合执行大规模和高度并行的计算任务。
- 功耗：DSP在功率效率上通常优于GPU，尤其在移动设备和嵌入式系统中功耗是重要考量因素。
- 成本：DSP在成本上可能比GPU有优势，特别是在制造专用设备时。
- 编程和开发：GPU通常使用如CUDA或OpenCL等专门的编程框架，而DSP可能需要特定的工具链和优化技术。
📝 主旨内容
DSP技术发展现状
虽然大模型和算力备受关注，但对于民用需求而言，算力过剩
DSP技术新机遇
芯领域DSP技术路线
DSP计算平台
🤗 总结归纳
📎 参考文章
- 作者:ziuch
- 链接:https://ziuch.com/article/DSP
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。
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