Chiplet技术通过模块化设计将复杂芯片拆分为多个独立小芯片,利用先进封装技术实现高密度互连,成为突破传统单片集成性能瓶颈的关键路径。其核心挑战在于构建标准化、低延迟、高带宽的互连接口协议,并解决3D堆叠封装带来的信号完整性难题。UCIe作为行业主导的开放标准,与3D堆叠封装技术共同推动Chiplet生态发展,但也面临多维度技术挑战。
在太空中有24颗卫星组成一个分布网络,分别分布在6条离地面2万公里、倾斜角为55°的地球准同步轨道上,每条轨道上有4颗卫星。
医疗设备智能化进程,数字信号处理器(DSP)作为核心计算单元,承担着实时处理生物电信号、医学影像等敏感数据的重任。然而,随着医疗设备与网络互联的深化,数据泄露风险显著增加。美国《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)明确要求医疗机构及其合作伙伴对电子受保护健康信息(ePHI)实施严格保护,这为医疗设备中的DSP安全设计提出了硬性合规要求。本文将从HIPAA合规框架出发,探讨医疗设备DSP安全设计的关键路径。
数字信号处理器(DSP)作为实时信号处理的核心器件,其架构设计直接决定了运算效率与功耗表现。自20世纪70年代DSP理论诞生以来,其硬件架构经历了从冯·诺依曼结构到哈佛结构的演进,这一过程体现了对实时性、并行性与存储带宽的持续追求。
随着嵌入式系统对实时性、多任务处理能力的需求日益增长,实时操作系统(RTOS)在数字信号处理器(DSP)中的移植与性能优化成为关键技术课题。DSP以其高效的数值计算能力和并行处理特性,广泛应用于通信、图像处理、工业控制等领域,而RTOS的引入则进一步提升了系统开发的灵活性与可靠性。本文将探讨RTOS在DSP中的移植流程、关键技术点及性能调优策略。
数字信号处理(DSP)技术持续演进,开源指令集架构RISC-V的崛起为传统DSP领域注入了新的活力。凭借其开放、灵活、可定制的特性,RISC-V不仅打破了传统DSP架构的知识产权壁垒,更通过与专用指令集的结合,推动DSP在通信、工业控制、人工智能等领域的创新应用。随着国产DSP生态的逐步完善,RISC-V架构在信号处理领域展现出广阔的应用前景。
随着卷积神经网络(CNN)在计算机视觉、语音识别等领域的广泛应用,其计算密集型特性对硬件性能提出严峻挑战。通用处理器受限于指令集与架构设计,难以高效处理CNN中高重复性的矩阵乘积累加(MAC)操作。数字信号处理器(DSP)凭借其并行计算能力、低功耗特性及可编程性,成为加速CNN推理的理想平台。通过设计专用指令扩展,DSP可针对CNN计算模式进行深度优化,实现性能与能效的双重提升。
随着物联网、可穿戴设备与边缘计算的普及,低功耗DSP芯片需求激增。传统静态功耗管理技术(如时钟门控)难以应对动态负载场景,而动态电压频率调节(DVFS)技术通过实时调整电压与频率,成为突破能效瓶颈的关键。本文从技术原理、硬件实现、算法优化及应用挑战等维度,解析DVFS在低功耗DSP芯片设计中的核心价值。
数字信号处理(DSP)芯片广泛应用于工业控制、通信、汽车电子等领域,其硬件安全性成为制约系统可靠性的核心问题。攻击者可通过侧信道攻击窃取敏感数据或破坏芯片功能,而可信执行环境(TEE)则为代码与数据提供了隔离的运行空间。本文结合侧信道攻击原理与TEE技术,探讨DSP芯片的硬件安全防护机制。
在嵌入式开发领域,工具链的生态竞争直接影响开发效率与产品竞争力。德州仪器(TI)的Code Composer Studio(CCS)与赛灵思(Xilinx)的Vitis作为两大主流平台,分别在DSP与FPGA/SoC开发中占据核心地位。前者凭借与TI DSP芯片的深度绑定,在工业控制、通信等领域形成稳固壁垒;后者通过统一软件平台策略,试图打破硬件加速领域的生态割裂。本文从技术架构、生态支持、用户体验等维度对比两者,揭示DSP开发工具链的竞争本质。
数字信号处理(DSP)系统开发,仿真调试是确保算法正确性与硬件可靠性的关键环节。随着DSP芯片功能复杂度的提升,传统调试手段已难以满足需求,而JTAG接口与逻辑分析仪的协同使用,通过硬件级调试与信号级分析的结合,为开发者提供了高效、精准的调试解决方案。
在嵌入式系统、网络通信等对数据传输效率要求极高的场景中,零拷贝技术能够显著减少数据在内存中的拷贝次数,降低CPU负载,提高系统性能。DMA(直接内存访问)环形缓冲区与内存池相结合的双重优化策略,为实现高效的零拷贝数据传输提供了有力支持。
随着物联网(IoT)设备的广泛应用,在端侧设备上运行机器学习(ML)模型的需求日益增长。TinyML作为专注于在资源受限的微控制器上部署ML模型的技术,为物联网设备赋予智能能力提供了可能。TensorFlow Lite Micro是TensorFlow Lite针对微控制器优化的版本,ESP32-S3是一款性能出色且资源相对丰富的微控制器,将TensorFlow Lite Micro部署到ESP32-S3上并进行模型量化与加速,是实现端侧智能的有效途径。
在嵌入式语音交互设备中,如智能音箱、语音遥控器等,语音前端处理至关重要。它直接影响语音识别的准确性和用户体验。噪声抑制用于降低环境噪声对语音信号的干扰,而语音活动检测(VAD)则用于判断语音信号中是否存在有效语音,避免将噪声误判为语音进行处理,从而节省计算资源。CMSIS-DSP(Cortex Microcontroller Software Interface Standard - Digital Signal Processing)库为嵌入式设备上的数字信号处理提供了高效的函数实现,基于它优化噪声抑制与VAD算法,能有效提升嵌入式设备的语音处理性能。
在人工智能蓬勃发展的当下,边缘端AI计算需求日益增长。嘉楠K230芯片凭借其创新的RISC-V+NPU异构架构,为边缘端AI图像识别等应用提供了强大的计算能力。RISC-V架构具有开源、灵活的特点,NPU(神经网络处理器)则专门针对神经网络计算进行优化,两者结合能有效提升AI图像识别的效率与性能。