自從MCU（微控制器）導入了DSP（數(shù)字信號處理器）與FPU（Floating Point Unit；浮點運算單元）功能后，MCU可以拓展的應用范圍便大幅增加，這幾年來，諸多MCU大廠都紛紛導入，使得MCU市場戰(zhàn)局變得更加詭譎多變。各家大廠就MCU的產(chǎn)品策略也不盡相同。

　　然而，盡管應用面大幅增加，但DSP與FPU在功能上要如何區(qū)分？彼此的關系是什么？這在ARM推出了Cortex-M4后，這類的議題才開始漸漸被市場所重視。

　　DSP、FPU不再高不可攀

　　瑞薩電子營業(yè)行銷事業(yè)部第一營業(yè)行銷部副理黎柏均表示，其實FPU的導入，還是要考量成本的問題，若不需要，其實采用定點運算的MCU來因應系統(tǒng)需求即可。一般來說，SOC（系統(tǒng)單芯片）才會有所謂的DSP與FPU這類硬體加速器，其主要的功能大多負責影像或是音訊處理的工作，但隨著制程的進步，MCU在32位元架構也日趨成熟，所以MCU就開始能沿用SOC的部份功能，并進一步拓展MCU的應用范圍。黎柏均更直言，在早期，SOC與MCU之間有不小的價格差距。

　　圖1 ： SOC本身就具備一定的DSP與FPU的功能，價格上也比MCU來得昂貴。（攝影：姚嘉洋）

　　不過，黎柏均認為，在現(xiàn)有市場所存在的MCU產(chǎn)品，即便主要供應商都能提供FPU的功能，但事實上，各家大廠的產(chǎn)品之間并沒有什么距離，關鍵最多就是在程式的執(zhí)行效率上，能否形成差異。在過去，若要由定點運算架構的MCU來處理FPU的工作，會多出不少時間出來，而且也需要大量的記憶體資源，但有了FPU的導入后，其目標程式碼就能夠縮小，記憶體容量也能減少10%。換言之，若沒有時間上的考量，MCU是否要導入FPU，嚴格來看，并沒有太大的差別存在。TI（德州儀器）亞洲區(qū)市場開發(fā)經(jīng)理陳俊宏也同意，利用定點運算的MCU來處理FPU要處理的工作，也并非不行，但就是需要耗費大量的記憶體資源與長時間的等待，來取得所要的運算結果，F(xiàn)PU的存在，就是要避免這樣的情況出現(xiàn)。

　　不論是從ARM或是TI，這些大廠對于DSP與FPU的看法，

　　仍然有一些差異存在，但也因此，讓MCU市場形成了多元并陳的景象。

　　在過去，傳統(tǒng)的8位元架構，在資料處理上仍然有其極限存在，陳俊宏指出，傳統(tǒng)的定點運算MCU在進行所謂的分數(shù)或是小數(shù)點計算，因為MCU本身的位元數(shù)有限，在面臨無法除盡而形成無窮數(shù)值（如1/3或是3/7等）的計算上，就必須有所取舍，在位元數(shù)有限而采取的有限數(shù)值，勢必與現(xiàn)實計算上而形成的數(shù)值產(chǎn)生一定的誤差，這種情形我們稱為：截斷誤差。在這種情況下，若要利用傳統(tǒng)MCU的處理器核心來處理分數(shù)運算，只會造成截斷誤差的不斷擴大。為了有效處理截斷誤差不斷擴大的問題，便有了FPU的出現(xiàn)。

　　回顧MCU的發(fā)展歷程，從傳統(tǒng)的8位元架構一路發(fā)展至今，已經(jīng)進入到可以采用FPU與DSP等功能。之所以會有如此的進化，主因來自于從類比端擷取資料后，轉換成數(shù)字化，將「連續(xù)型」資料轉為「離散型」資料」以利于處理器進行運算。

　　圖2 ： MCU的世界中，截斷誤差一直存在著，若要考量到高精度，如何減少截斷誤差的現(xiàn)象，就成了大家努力的方向之一。（Source：www.youtube.com）

　　陳俊宏談到，F(xiàn)PU并不能完全解決截斷誤差不斷擴大的現(xiàn)象，精確地說，只能將該現(xiàn)象盡可能地減少。陳俊宏進一步指出，從TI的角度來看，DSP要處理運算種類相當多種，所以需要更多的工具來處理不同需求。

　　延續(xù)陳俊宏的論述，Imagination MIPS業(yè)務開發(fā)資深經(jīng)理Ian Anderton也指出，DSP可利用乘法/累加（MAC）指令、飽和、舍入和位元操作來執(zhí)行多種數(shù)學運算─ 這些都是快速傅立葉轉換（FFT）和有限脈沖響應（FIR）等高效過濾器開發(fā)所需的基本功能。DSP同時也能支援并執(zhí)行多種應用中所使用的8、16和32位元整數(shù)與分數(shù)資料長度。透過單周期MAC指令、SIMD（單一指令多重資料）和特殊的位元操作，DSP效能還可獲得進一步的增強。

　　FPU與DSP的相輔相成

　　ST（意法半導體）資深產(chǎn)品行銷經(jīng)理楊正廉則是談到，針對訊號處理、數(shù)值運算與對應到各種應用的演算法，DSP與FPU某程度上，是相輔相成的角色，很難被加以拆分。當然，他也表示，ARM所推出的Cortex-M4核心，也有僅搭載DSP而沒有FPU的版本，但若要讓客戶能發(fā)揮更多的創(chuàng)意，那么就架構上就一次到位，也能省去不少不必要的麻煩。

　　圖3 ： 某程度上，一次提供到位的硬體資源，工程師可以發(fā)揮更多的創(chuàng)意與想法。（Source：www.access2knowledge.org）

　　呼應楊正廉的說法，ARM***應用工程經(jīng)理徐達勇指出，從應用面來說，楊正廉的看法并沒有問題。當然，F(xiàn)PU與DSP各自也有其定位。徐達勇舉例：0.8+0.5=1.3，這種運算工作就是由FPU來負責，但是如果要同時計算：「0.8+0.5=？與1.3+0.9=？」的話，就必須借重DSP的運算功能，所以FPU與DSP的密不可分，的確有其道理。楊正廉表示，廣義來看，讓MCU具備DSP與FPU功能，主要的目的在于能讓MCU的客戶群能夠享受到DSP與FPU帶來的功能與便利性，而過往采用DSP架構的客戶群，也能有機會轉移到MCU平臺。

　　Ian Anderton也從應用面出發(fā)，并以感測器融合（Sensor Fusion）為例，感測器融合是指把多個感測器結合在單一系統(tǒng)中共同運作。它需要高階的訊號處理功能，才能把訊號從嘈雜的環(huán)境中區(qū)隔出來。感測器融合可提供即時校正與調整控制，這是一種有限時間（time-limited）的應用，僅能透過利用DSP和FPU的協(xié)同處理功能來實現(xiàn)高效、高精密度的計算。此外，包括加速器、陀螺儀、壓力/溫度/觸控等各種感測器，以及其他擁有個別控制/管理演算法的感測器也增加了更多的挑戰(zhàn)，必須采用DSP/FPU才能設計出高效的系統(tǒng)。

　　圖4 ： DSP加上FPU，對于近年來相當火熱的感測器融合技術有相當大的發(fā)揮空間。（Source：意法半導體）

　　黎柏均指出，導入FPU的另一個好處在于，可以利用FPU的運算能力，以數(shù)字方式進行濾波，以進一步提升SNR值，所以像是工業(yè)電表、量測與生理訊號等，都是十分適合的終端應用。黎柏均強調，過去的確在訊號鏈上，的確有用放大器與濾波器等類比元件來處理雜訊的問題，但這種作法，多少還是會有失真的問題存在，因此采用數(shù)字濾波的方式，亦不失為一種作法，此外還有可能可以省去一些不必要的系統(tǒng)成本。

　　然而，黎柏均也透露，讓MCU搭載FPU之后，系統(tǒng)業(yè)者為了能提升整體系統(tǒng)的效能或是解析度，在ADC的采用上，可能就會更加大膽，一口氣進入16位元甚至是24位元的規(guī)格，原因在于這類ADC所面臨的雜訊現(xiàn)象會更加嚴重，透過FPU來處理，不失為一種作法。

　　FPU仍有局限？TI提供其他硬體加速單元

　　不過，如同陳俊宏所提到的，如果DSP要處理的工作十分多元，意味著需要更多元的工具來加以因應，單靠FPU這樣的硬體加速單元仍有不足之處。

　　陳俊宏透露，延續(xù)TI的C2000架構，TI進一步推出了如TMU與VMU硬體加速單元，前者專職于三角函數(shù)運算（偏重馬達應用），后者則負責復數(shù)運算（對應通訊與軟體定義無線電），既有的FPU就負責分數(shù)與小數(shù)點的運算工作，透過分工合作的方式，來因應客戶不同的運算工作需求。他更舉例，就算是馬達所需要的運算工作，因應不同的馬達類型，TI也能給予不同的DSP架構來對應。