1. Arquitectura:
* punto fijo vs. punto flotante: Los DSP de punto fijo usan enteros para los cálculos, ofreciendo una mayor velocidad y un consumo de energía más bajo pero una precisión limitada. Los DSP de punto flotante usan números de punto flotante, proporcionando una mayor precisión pero a costa de velocidad y potencia. La elección depende de los requisitos de precisión de la aplicación y el presupuesto de energía. Muchos DSP modernos ofrecen una mezcla de ambos.
* Harvard vs. Von Neumann Architecture: Harvard Architecture utiliza espacios de memoria separados para instrucciones y datos, lo que permite el acceso paralelo y el rendimiento mejorado. Von Neumann Architecture utiliza un solo espacio de memoria para ambos, simplificando el diseño pero potencialmente limitando el rendimiento. Los DSP favorablemente favorecen la arquitectura de Harvard para la velocidad.
* Arquitectura del conjunto de instrucciones (ISA): Diferentes DSP tienen diferentes ISA, impactando la facilidad de la programación, la eficiencia del código y las bibliotecas disponibles. Algunos ISA comunes incluyen TMS320C (Texas Instruments), ShARC (dispositivos analógicos) y BlackFin (ADI). La elección a menudo depende de las bibliotecas de software existentes, la experiencia del desarrollador y el soporte de proveedores.
* Capacidades de procesamiento paralelo: Muchos DSP modernos incorporan características de procesamiento paralelas como múltiples núcleos de procesamiento, instrucciones SIMD (instrucciones individuales, datos múltiples) o aceleradores de hardware especializados (por ejemplo, para FFT). Estos mejoran la velocidad de procesamiento para tareas computacionalmente intensivas.
2. Características de rendimiento:
* Velocidad del reloj: Las velocidades de reloj más altas conducen a un procesamiento más rápido, pero también aumentaron el consumo de energía y la generación de calor.
* Potencia computacional: Medido en operaciones por segundo (OP) o operaciones de punto flotante por segundo (FLOPS), esto refleja la capacidad de procesamiento general.
* Capacidad de memoria: La cantidad de memoria en chip (RAM, ROM) influye en el tamaño y la complejidad de los algoritmos que se pueden implementar.
* Consumo de energía: Crucial en aplicaciones con batería, el bajo consumo de energía es una consideración clave.
3. Periféricos e interfaces:
* Convertidores analógicos a digitales (ADC) y convertidores digitales a analógicos (DAC): Esencial para la interfaz con sensores analógicos y actuadores. El número de canales, resolución y tasa de muestreo varía ampliamente.
* Interfaces de comunicación: Diferentes DSP admiten varios protocolos de comunicación (por ejemplo, SPI, I2C, UART, Ethernet, USB) para conectarse a otros componentes del sistema.
* Tiempos y contadores: Se utiliza para cronometrar operaciones críticas y generar señales de control.
* Entrada/salida de propósito general (GPIO): Proporcionar conectividad flexible a los dispositivos externos.
4. Software y herramientas:
* Entorno de desarrollo: La disponibilidad de compiladores, depuradores y otras herramientas de desarrollo afecta la facilidad de programación y depuración.
* Bibliotecas y soporte: Las bibliotecas previas a la construcción de algoritmos de procesamiento de señales comunes (por ejemplo, FFT, FIR filtros) pueden reducir significativamente el tiempo de desarrollo.
Ejemplos de dispositivos DSP utilizados en sistemas integrados:
* Texas Instruments TMS320C6000/C2000: Ampliamente utilizado en varias aplicaciones, desde control del motor hasta procesamiento de audio.
* Dispositivos analógicos Processors: Conocido por sus capacidades de punto flotante de alto rendimiento, a menudo utilizado en aplicaciones exigentes como el radar y el sonar.
* Serie STMicroelectronics STM32F7 con capacidades DSP: Parte de una familia de microcontroladores más amplia, que integran las características de DSP para soluciones rentables.
En resumen, la elección del dispositivo DSP para un sistema integrado está impulsada por una cuidadosa consideración de los requisitos específicos de la aplicación con respecto a la potencia de procesamiento, precisión, consumo de energía, costo y recursos disponibles. No hay un solo "mejor" DSP; La elección óptima siempre depende del contexto.