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Los desafíos de la innovación elegante

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La tecnología industrial es necesaria conducir las innovaciones elegantes que mejoran la interacción entre los seres humanos y la tecnología con el proceso elegante, dinámico a los medios estáticos

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Desafortunadamente, estas innovaciones elegantes vienen con un número de desafíos que deban ser tratados antes de productizing la innovación.

Uno es el desafío de balancear funcionamiento máximo y el consumo de energía. Los reveladores industriales necesitan los dispositivos que son capaces de funcionamiento máximo en la energía ultrabaja. Otro es el desafío de alcanzar de portabilidad en un sistema con pilas.

¿Semejantemente, la tecnología comercial está revolucionando portabilidad a través de los dispositivos usables que mejoran a consumidores? interacción con el mundo alrededor de ellos. Estos dispositivos tienden a procesar, analizan y después resumen los datos recogidos alrededor del consumidor. Apenas como con tecnología industrial, el objetivo común llega a ser de extracción de la mayoría del funcionamiento mientras que usa la menos cantidad de energía de permitir el funcionamiento por batería.

Mientras que muchas arquitecturas del procesador existen para que los reveladores elijan de, la opción se depende altamente del uso. Mientras que las tecnologías industriales y del consumidor llegan a ser más elegantes, se centran cada vez más en analytics para entregar resultados. Analytics tiende a ser los cálculos y análisis de datos altamente paralelos, matemáticos que son más adecuados para la arquitectura DSP-basada. ¿Debido a la arquitectura de DSP? capacidad de s de centrarse en el paralelismo de la manipulación de datos y de las unidades centrales aritméticas de alto rendimiento, es el mejor acercamiento para reducir el consumo de energía activa y para mejorar vida de batería.

Arquitectura interior de DSP

La arquitectura de DSP permite el análisis elegante de los datos que son fundamentales a los mercados industriales y usables permitiendo algoritmos diversos con rápidamente el proceso y el estado latente fiable. ¿Estos requisitos son conducidos por el operador? expectativa de s para obtener la información útil del dispositivo en tiempo real. Para hacerle tiempo real mientras que la batería conservadora, la arquitectura usable debe acomodar el estado latente bajo, fiable que garantizará la entrega oportuna de la información.

Los corazones de DSP solucionan el requisito del estado latente utilizando las trayectorias de datos fiables y renunciando a los encargados de la memoria virtual que son de uso general en sistemas no deterministas. La trayectoria de datos entera se diseña para fluir datos con el estado latente posible más bajo. Conduciendo el estado latente abajo, el DSP puede entonces pasar menos tiempo que maneja activamente flujo de datos y reducir así la energía consumida de la batería. De la tierra para arriba, los corazones de DSP se han desarrollado y se han refinado para apoyar el proceso en tiempo real sin interrupciones no deterministas. Los consumidores esperan que la información no sólo sea en tiempo real, pero también contienen un resumen útil de los datos.

Además de estado latente, otro aspecto del analytics es el análisis real de los datos. Para reducir el consumo de energía, el dispositivo debe poder procesar los datos rápidamente. Desde el proceso de los datos implica generalmente el cómputo matemático, arquitectura ideal debe ser diseñado permitir instrucciones paralelas rápidas con alta eficacia de cómputo.

La arquitectura de DSP logra ambos con el uso de la solo-instrucción, operaciones de los múltiple-datos (SIMD) y de gran eficacia multiplicar-acumule las operaciones. Las operaciones de SIMD permiten alto paralelismo porque pueden aplicar el mismo algoritmo a los puntos de referencias múltiples al mismo tiempo y reducir la época de funcionamiento del algoritmo. Alternadamente, esto reducirá el consumo de energía activa y ahorrará vida de batería.

Muchos algoritmos para analizar datos del mundo real dependen pesadamente de transformar los datos a través de los filtros y transforman, tal ABETO, FFT y DCT. Filtra y transforma la ebullición abajo matemáticamente a las adiciones de las multiplicaciones, que se aceleran grandemente cerca multiplicar-acumulan operaciones. Los corazones de DSP se diseñan específicamente para múltiple-acumulan y proporcionan el funcionamiento principal. Similar a SIMD, de gran eficacia múltiple-acumule las operaciones reducen el tiempo de transformación y ahorran el consumo de energía activa.

Arquitectura exterior de DSP

La base de DSP hace la elevación de cómputo pesada, y puede ser realzada grandemente con la arquitectura del SoC alrededor de la base. La eficacia de cómputo requiere conectividad confiable en el dispositivo y la gestión de datos rápida dentro del dispositivo. Un DSP bien diseñado SoC puede mejorar más lejos la vida de batería aerodinamizando el flujo de la conectividad y de datos.

La conectividad es extremadamente importante para el analytics en industrial y los usos usables del consumidor como los algoritmos dependen de los datos externos que se deben instalar tubos en el dispositivo. El DSP SoC tiende a incluir interfaces de los bajo-gastos indirectos y del bajo-estado latente para conseguir a los datos en rápidamente, por ejemplo SPI, I2C y SRIO. Esto permite a la transmisión rápida mejorar vida de batería, mientras que reduce cuenta de perno y tamaño con los protocolos seriales.

Otra manera un DSP SoC puede acelerar el funcionamiento y reducir el consumo de energía de batería está con el uso de los aceleradores de la en-viruta. Los aceleradores se optimizan para realizar una tarea común rápidamente mientras que la base de DSP está desocupada o calcula paralelamente. En A.C. 5517 DSP de Texas Instruments, por ejemplo, Fourier rápido transforma (FFT) es una parte crítica del algoritmo usado para extraer la información útil en usos como el audio que procesa o reconocimiento vocal. Para mejorar el consumo de energía, el C5517 proporciona un acelerador de la en-viruta FFT que pueda mejorar eficacia varias veces sobre otras arquitecturas tales como Cortex-M4.

Conclusión

Entre las arquitecturas disponibles, la base de DSP y los SoC proporcionan el mejor equilibrio entre el funcionamiento y el consumo de energía de cómputo. Para los usos usables industriales y del consumidor que dependen el vida de batería, DSPs permite para que el proceso muy eficiente permita innovaciones elegantes. Los dispositivos de DSP pueden ayudar a los reveladores a crear tecnología revolucionaria optimizando las capacidades de proceso y preservar vida de batería.

Estas optimizaciones se alcanzan con paralelismo elegante dentro del motor, de la arquitectura del flujo de datos internos y de la conectividad de cómputo del external. Al seleccionar una plataforma diferenciadora para desarrollar usos con pilas elegantes, DSP es la opción correcta.