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算法格式DSP的算法有多種。絕大多數的DSP處理器使用定點算法，數字表示為整數或-1.0到+1.0之間的小數形式。有些處理器采用浮點算法，數據表示成尾數加指數的形式：尾數×2指數。浮點算法是一種較復雜的常規算法，利用浮點數據可以實現大的數據動態范圍(這個動態范圍可以用最大和最小數的比值來表示)。浮點DSP在應用中，設計工程師不用關心動態范圍和精度一類的問題。浮點DSP比定點DSP更容易編程，但是成本和功耗高。由于成本和功耗的原因，一般批量產品選用定點DSP。編程和算法設計人員通過分析或仿真來確定所需要的動態范圍和精度。如果要求易于開發，而且動態范圍很寬、精度很高，可以考慮采用浮點DSP。也可以在采用定點DSP的條件下由軟件實現浮點計算，但是這樣的軟件程序會占用大量處理器時間，因而很少使用。有效的辦法是“塊浮點”，利用該方法將具有相同指數，而尾數不同的一組數據作為數據塊進行處理。“塊浮點”處理通常用軟件來實現。

數據寬度所有浮點DSP的字寬為32位，而定點DSP的字寬一般為16位，也有24位和20位的DSP，如摩托羅拉的DSP563XX系列和Zoran公司的ZR3800X系列。由于字寬與DSP的外部尺寸、管腳數量以及需要的存儲器的大小等有很大的關系，所以字寬的長短直接影響到器件的成本。字寬越寬則尺寸越大，管腳越多，存儲器要求也越大，成本相應地增大。在滿足設計要求的條件下，要盡量選用小字寬的DSP以減小成本。在關于定點和浮點的選擇時，可以權衡字寬和開發復雜度之間的關系。例如，通過將指令組合連用，一個16位字寬的DSP器件也可以實現32位字寬雙精度算法(當然雙精度算法比單精度算法慢得多)。如果單精度能滿足絕大多數的計算要求，而僅少量代碼需要雙精度，這種方法也可行，但如果大多數的計算要求精度很高，則需要選用較大字寬的處理器。請注意，絕大多數DSP器件的指令字和數據字的寬度一樣，也有一些不一樣，如ADI(模擬器件公司)的ADSP-21XX系列的數據字為16位而指令字為24位。

處理速度處理器是否符合設計要求，關鍵在于是否滿足速度要求。測試處理器的速度有很多方法，最基本的是測量處理器的指令周期，即處理器執行最快指令所需要的時間。指令周期的倒數除以一百萬，再乘以每個周期執行的指令數，結果即為處理器的最高速率，單位為每秒百萬條指令MIPS。但是指令執行時間并不能表明處理器的真正性能，不同的處理器在單個指令完成的任務量不一樣，單純地比較指令執行時間并不能公正地區別性能的差異。一些新的DSP采用超長指令字(VLIW)架構，在這種架構中，單個周期時間內可以實現多條指令，而每個指令所實現的任務比傳統DSP少，因此相對VLIW和通用DSP器件而言，比較MIPS的大小時會產生誤導作用。即使在傳統DSP之間比較MIPS大小也具有一定的片面性。例如，某些處理器允許在單個指令中同時對幾位一起進行移位，而有些DSP的一個指令只能對單個數據位移位;有些DSP可以進行與正在執行的ALU指令無關的數據的并行處理(在執行指令的同時加載操作數)，而另外有些DSP只能支持與正在執行的ALU指令有關的數據并行處理;有些新的DSP允許在單個指令內定義兩個MAC。因此僅僅進行MIPS比較并不能準確得出處理器的性能。解決上述問題的方法之一是采用一個基本的操作(而不是指令)作為標準來比較處理器的性能。

常用到的是MAC操作，但是MAC操作時間不能提供比較DSP性能差異的足夠信息，在絕大多數DSP中，MAC操作僅在單個指令周期內實現，其MAC時間等于指令周期時間，如上所述，某些DSP在單個MAC周期內處理的任務比其它DSP多。MAC時間并不能反映諸如循環操作等的性能，而這種操作在所有的應用中都會用到。最通用的辦法是定義一套標準例程，比較在不同DSP上的執行速度。這種例程可能是一個算法的“核心”功能，如FIR或IIR濾波器等，也可以是整個或部分應用程序(如語音編碼器)。圖1為使用BDTI公司的工具測試的幾款DSP器件性能。在比較DSP處理器的速度時要注意其所標榜的MOPS(百萬次操作每秒)和MFLOPS(百萬次浮點操作每秒)參數，因為不同的廠商對“操作”的理解不一樣，指標的意義也不一樣。例如，某些處理器能同時進行浮點乘法操作和浮點加法操作，因而標榜其產品的MFLOPS為MIPS的兩倍。其次，在比較處理器時鐘速率時，DSP的輸入時鐘可能與其指令速率一樣，也可能是指令速率的兩倍到四倍，不同的處理器可能不一樣。另外，許多DSP具有時鐘倍頻器或鎖相環，可以使用外部低頻時鐘產生片上所需的高頻時鐘信號。