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对于 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN这 样的计算密集型应用，赛灵思的新型向量处理器 AI 引擎由一系列 VLIW SIMD高性能处理器构成，可提供高达 8 倍的芯片计算密度，功耗却比传统可编程逻辑解决方案低 50％。   本白皮书探讨了将赛灵思新 AI 引擎用于计算密集型应用（如 5G 蜂窝和机器学习 DNN/CNN）的架构、应用和优势。   与前几代相比，5G 的计算密度要高 5 到 10倍；AI 引擎已针对 DSP 进行了优化，可满足吞吐量和计算要求，从而提供无线连接所需的高带宽和加

随着半导体技术的发展，DSP性能不断提高，被广泛应用在控制，通信，家电等领域中。 　　DSP内部核心部件ALU具有极高的处理速度，而外部存储器的速度相对较低，存储系统已成为制约DSP发展的一个瓶颈。本文参照计算机存储结构，利用虚拟存储技术，对存储系统的结构进行了改进。在DSP中引入二级Cache存储器结构，在较小的硬件开销下提高了DSP的工作速度。结合高性能低功耗DSP cache设计这个项目，对两级cache的结构和算法做了探讨。 　　2 cache总体设计 　　传统的存储器主要由Dra

DSP应用系统的低功耗探讨 上海交通大学电子信息学院 邓勇 施文康 前言 随着电池供电系统的应用日趋广泛，许多应用系统都涉及低功耗设计的问题。数字信号处理器由于具有强大的数据处理能力，在诸如便携式仪器仪表等方面得到了广泛的应用，以DSP为核心的应用系统中也存在着低功耗设计的问题。有多种办法可以降低功耗，比如常用CMOS器件代替NMOS器件或双极器件等，这已经在许多场合得到应用。本文就TMS320系列定点DSP，介绍一些降低功耗的方法。 DSP应用系统低功耗设计的具体措施 1．DSP器件

摘要：低功耗设计在DSP系统中有着广泛地应用，本文以TI公司的定点DSP器件TMS320C5X和TMS320C2XX为例，从硬件和软件多方面给出了低功耗设计的一些具体措施。   关键词：DSP应用系统低功耗   前言   随着电池供电系统的应用日趋广泛，许多应用系统都涉及低功耗设计的问题。数字信号处理器由于具有强大的数据处理能力，在诸如便携式仪器仪表等方面得到了广泛的应用，以DSP为核心的应用系统中也存在着低功耗设计的问题。有多种办法可以降低功耗，比如常用CMOS器件代替NMOS器件或双极器件等