數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)作為實(shí)時(shí)信號(hào)處理的核心器件，其架構(gòu)設(shè)計(jì)直接決定了運(yùn)算效率與功耗表現(xiàn)。自20世紀(jì)70年代DSP理論誕生以來，其硬件架構(gòu)經(jīng)歷了從馮·諾依曼結(jié)構(gòu)到哈佛結(jié)構(gòu)的演進(jìn)，這一過程體現(xiàn)了對(duì)實(shí)時(shí)性、并行性與存儲(chǔ)帶寬的持續(xù)追求。

馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的早期局限

馮·諾依曼結(jié)構(gòu)(又稱普林斯頓結(jié)構(gòu))誕生于1945年，其核心特征是程序指令與數(shù)據(jù)共享同一存儲(chǔ)空間及總線。這種設(shè)計(jì)在通用計(jì)算領(lǐng)域具有成本低、實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，但在DSP場(chǎng)景下暴露出顯著瓶頸。

在數(shù)字信號(hào)處理中，算法通常涉及大量重復(fù)的乘累加操作(如FFT、卷積)，且對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高。馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的單總線架構(gòu)導(dǎo)致指令讀取與數(shù)據(jù)訪問必須串行進(jìn)行，例如，執(zhí)行一條指令需經(jīng)歷“取指-譯碼-取數(shù)-執(zhí)行”四個(gè)階段，而取指與取數(shù)階段若需訪問同一存儲(chǔ)器，則必然產(chǎn)生總線沖突。以語音編碼為例，若采用馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的DSP處理每秒8000個(gè)采樣點(diǎn)，僅存儲(chǔ)器訪問延遲就可能使系統(tǒng)無法滿足實(shí)時(shí)性需求。

此外，馮·諾依曼結(jié)構(gòu)的指令與數(shù)據(jù)寬度一致，限制了數(shù)據(jù)吞吐量。例如，早期8位微處理器中，指令與數(shù)據(jù)均為8位寬度，而DSP算法常需處理16位甚至32位數(shù)據(jù)，導(dǎo)致單次總線傳輸效率低下。這種局限性促使工程師探索更高效的架構(gòu)。

哈佛結(jié)構(gòu)的突破：指令與數(shù)據(jù)的物理隔離

哈佛結(jié)構(gòu)的核心創(chuàng)新在于將程序存儲(chǔ)器與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器分離，并配備獨(dú)立的指令總線和數(shù)據(jù)總線。這一設(shè)計(jì)使CPU能夠同時(shí)執(zhí)行取指與取數(shù)操作，理論上可將指令執(zhí)行效率提升一倍。

在DSP中，哈佛結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在多個(gè)層面：

并行處理能力：例如，TI TMS320C54x系列DSP采用改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)，其內(nèi)部包含三條獨(dú)立總線(程序總線、數(shù)據(jù)總線、DMA總線)，允許指令預(yù)取、數(shù)據(jù)讀寫與DMA傳輸并行進(jìn)行。在執(zhí)行FFT算法時(shí)，CPU可同時(shí)從指令存儲(chǔ)器讀取下一階段指令，并從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器獲取輸入樣本，避免總線爭(zhēng)用。

存儲(chǔ)帶寬優(yōu)化：哈佛結(jié)構(gòu)允許指令與數(shù)據(jù)采用不同位寬。例如，Microchip PIC16芯片的指令寬度為14位，數(shù)據(jù)寬度為8位，這種非對(duì)稱設(shè)計(jì)可減少存儲(chǔ)器開銷。在圖像處理中，若需同時(shí)加載16位像素?cái)?shù)據(jù)與32位濾波系數(shù)，哈佛結(jié)構(gòu)可通過獨(dú)立總線實(shí)現(xiàn)高效傳輸。

流水線效率提升：哈佛結(jié)構(gòu)為流水線技術(shù)提供了硬件基礎(chǔ)。例如，C54x DSP的六級(jí)流水線(預(yù)取指-取指-譯碼-尋址-讀數(shù)-執(zhí)行)依賴獨(dú)立總線實(shí)現(xiàn)各階段重疊執(zhí)行。在執(zhí)行1024點(diǎn)FFT時(shí)，流水線可將單次運(yùn)算時(shí)間壓縮至1微秒以內(nèi)，而馮·諾依曼結(jié)構(gòu)因總線沖突可能需數(shù)倍時(shí)間。

然而，哈佛結(jié)構(gòu)也面臨挑戰(zhàn)：其雙存儲(chǔ)器與雙總線設(shè)計(jì)增加了硬件復(fù)雜度與成本，且指令與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器的物理隔離可能導(dǎo)致代碼空間受限。為此，改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)應(yīng)運(yùn)而生。

改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)：靈活性與性能的平衡

改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)在保留指令與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器分離的基礎(chǔ)上，引入了更靈活的訪問機(jī)制。典型特征包括：

存儲(chǔ)器部分重疊：例如，TI C6000系列DSP允許程序存儲(chǔ)器與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器共享部分地址空間，通過緩存機(jī)制實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)復(fù)用。在雷達(dá)信號(hào)處理中，若需頻繁訪問同一組濾波系數(shù)，改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)可通過緩存減少存儲(chǔ)器訪問次數(shù)。

總線分時(shí)復(fù)用：51單片機(jī)采用改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)，其程序存儲(chǔ)器與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器雖物理分離，但通過分時(shí)復(fù)用總線降低硬件成本。在低功耗物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中，這種設(shè)計(jì)可在滿足實(shí)時(shí)性需求的同時(shí)，將芯片面積縮小30%以上。

多級(jí)緩存集成：現(xiàn)代DSP芯片(如ADI SHARC系列)在哈佛結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上集成L1指令緩存與L1數(shù)據(jù)緩存，并通過交叉開關(guān)(Crossbar)實(shí)現(xiàn)多核間的高速數(shù)據(jù)共享。在多通道音頻處理中，各核可獨(dú)立訪問緩存，減少全局總線壓力。

改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)的代表案例是ARM Cortex-M系列微控制器。其內(nèi)核采用哈佛結(jié)構(gòu)，但通過AXI總線協(xié)議實(shí)現(xiàn)指令與數(shù)據(jù)總線的動(dòng)態(tài)配置，既保持了并行處理能力，又支持與馮·諾依曼結(jié)構(gòu)外設(shè)的兼容。

架構(gòu)演進(jìn)對(duì)DSP性能的影響

架構(gòu)優(yōu)化直接推動(dòng)了DSP性能的飛躍。以FFT算法為例：

馮·諾依曼結(jié)構(gòu)：在8086處理器上，1024點(diǎn)FFT需約10毫秒，無法滿足語音通信需求。

經(jīng)典哈佛結(jié)構(gòu)：TI TMS320C25 DSP將時(shí)間縮短至100微秒，但受限于單數(shù)據(jù)總線，仍無法處理多通道信號(hào)。

改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)：ADI TigerSHARC DSP通過多核并行與分布式存儲(chǔ)，將1024點(diǎn)FFT時(shí)間壓縮至0.5微秒，支持16通道實(shí)時(shí)處理。

此外，架構(gòu)演進(jìn)還促進(jìn)了低功耗設(shè)計(jì)。例如，改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)通過減少存儲(chǔ)器訪問次數(shù)，降低了動(dòng)態(tài)功耗。在可穿戴設(shè)備中，基于該架構(gòu)的DSP芯片在0.5V電壓下仍可實(shí)現(xiàn)1GHz主頻，而功耗僅相當(dāng)于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)芯片的1/5。

未來展望：異構(gòu)計(jì)算與架構(gòu)融合

隨著AIoT(人工智能物聯(lián)網(wǎng))的興起，DSP架構(gòu)正朝異構(gòu)計(jì)算方向發(fā)展。例如，TI C7x系列DSP集成ARM Cortex-M55核與C7x DSP核，通過改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)控制邏輯與信號(hào)處理的分離。在智能攝像頭中，M55核負(fù)責(zé)目標(biāo)檢測(cè)，C7x核執(zhí)行圖像增強(qiáng)，二者通過AXI-Stream接口實(shí)現(xiàn)零拷貝數(shù)據(jù)傳輸。

同時(shí)，近存儲(chǔ)計(jì)算(Near-Memory Computing)與存算一體(Computing-in-Memory)技術(shù)開始融入DSP架構(gòu)。例如，三星的HBM2-PIM技術(shù)將乘法器集成至DRAM芯片，結(jié)合改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)的DMA控制器，使矩陣運(yùn)算能效比提升10倍以上。

DSP架構(gòu)的演進(jìn)史是一部為突破存儲(chǔ)墻與功耗墻而持續(xù)創(chuàng)新的歷史。從馮·諾依曼結(jié)構(gòu)到哈佛結(jié)構(gòu)，再到改進(jìn)型哈佛結(jié)構(gòu)與異構(gòu)計(jì)算，每一次架構(gòu)變革都深刻影響了數(shù)字信號(hào)處理的邊界。未來，隨著3D封裝、光互連等技術(shù)的成熟，DSP架構(gòu)或?qū)⑦M(jìn)一步融合馮·諾依曼與哈佛結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢(shì)，在通用性與專用性之間找到新的平衡點(diǎn)。