1.概述

　　DSP有相关的专业芯片，能够专门实现计算功能，相比于通用处理器，DSP芯片专门用于计算，可以在一个周期内执行多条计算。随着单片机对计算功能的需求越来越多，如果用传统的通用处理器去执行大数据的计算，将会消耗许多的机器周期，导致系统的实时性变低。于是，一些通用芯片上也开始集成DSP扩展，比如常见的ARM Cortex-R和ARM Cortex-M内核。

　　有了这些DSP扩展支持，其功能更加强大，使用上，许多的办法都可以进行。比如常用的CMSIS-DSP。就是arm提供的DSP的编程库。

　　https://arm-software.github.io/CMSIS_5/DSP/html/deprecated.html

　　使用上可以只需要将lib库和头文件包含到项目中即可。这样就可以使用CMSIS里面的函数功能，比如求正余弦函数。

arm_cos_f32(radians);

　　如果用标准的数学库中的cos函数，同样也能够达到目的，标准库函数则需要消耗更多的机器周期，而使用了DSP库，则更加方便高效的进行计算。

　　上述是ARM对DSP支持的使用，RISCV也支持DSP扩展，在RISCV的架构手册上，就对DSP扩展有着一些描述。

https://github.com/riscv/riscv-p-spec

　　目前的支持riscv dsp的riscv core已经有了，但是实际的硬件芯片，市面上还没有见到。目前riscv 的 p扩展还是处于没有稳定的阶段，通过文档的阅读，也能够大致的描述最终的模型。

　　首先其特点如下：

　　RISCV DSP扩展是采用的通用寄存器进行数据的存储，这意味着SIMD的寄存器的单位是以通用寄存器的宽度作为标准，如果是RV32，寄存器的长度是32，如果是RV64，则寄存器的长度为64。

　　相比于RISCV 的RVV，DSP扩展其寄存器的长度有限，但是对于并不复杂的计算来说，已经足够，特别是简单的音频，图形编解码，电机控制等等，都是非常好用的。

　　下面来描述一下具体如何在RISCV上进行DSP的编程。

　　2.RISCV P扩展编程实践（内联汇编）

　　riscv-p-spec规定了P扩展的一些常用的函数功能。

　　ADD16 （SIMD 16-bit Addition）

　　Type： SIMD

　　Format：

　　31 2524 2019 1514 1211 76 0

　　ADD16 0100000Rs2Rs1000RdOP-P 1110111

　　Syntax：

　　ADD16 Rd， Rs1， Rs2

　　Purpose： Perform 16-bit integer element additions in parallel.

　　Description： This instruction adds the 16-bit integer elements in Rs1 with the 16-bit integer elements in Rs2， and then writes the 16-bit element results to Rd.

　　Operations：

Rd.H[x] = Rs1.H[x] + Rs2.H[x];
for RV32: x=1..0,
for RV64: x=3..0

Exceptions: None

Privilege level: All

Note: This instruction can be used for either signed or unsigned addition.

Intrinsic functions:

• Required:

  uintXLEN_t __rv__add16(uintXLEN_t a, uintXLEN_t b);
  

• Optional (e.g., GCC vector extensions):

  RV32:
   uint16x2_t __rv__v_uadd16(uint16x2_t a, uint16x2_t b);
   int16x2_t __rv__v_sadd16(int16x2_t a, int16x2_t b);
  RV64:
   uint16x4_t __rv__v_uadd16(uint16x4_t a, uint16x4_t b);
   int16x4_t __rv__v_sadd16(int16x4_t a, int16x4_t b);
  

　　在上述的指令中，规定了add16的编码规则，对于RV32来说，一个寄存器的位宽是16，那么可以将一个寄存器拆分成两个单元，一个机器周期，同时执行两条加法。同样的指令，在RV64上，则可以拆分成四个单元，一个机器周期，可以执行四条加法。

　　通过对编译出来的程序进行反汇编，可以得到对应的汇编代码。

　　当然，如果要实现dsp指令的扩展，目前官方的编译器还没有完全支持riscv的dsp扩展。如果要完成带有dsp指令的支持的gcc编译器，需要对编译器进行一定的定制。因为目前riscv的p扩展，并未完全定稿，如果完善后，应该会被合并到主线主线。

　　其中编程的方式采用gcc内部的内联函数的方式进行，在《P-ext-proposal.adoc》中，规定了Intrinsic functions的形式，比如add16。

uintXLEN_t __rv__add16(uintXLEN_t a, uintXLEN_t b);

RV32:
 uint16x2_t __rv__v_uadd16(uint16x2_t a, uint16x2_t b);
 int16x2_t __rv__v_sadd16(int16x2_t a, int16x2_t b);
RV64:
 uint16x4_t __rv__v_uadd16(uint16x4_t a, uint16x4_t b);
 int16x4_t __rv__v_sadd16(int16x4_t a, int16x4_t b);

　　那么有上述函数可以供调用，不需要任何的库文件的支持，因为在gcc编译器中，内部自己可以根据这些内联函数进行汇编实现。

　　使用时，只需要包含gcc自带的dsp相关的头文件即可。

#include 

static __attribute__ ((noinline))
unsigned long add16 (unsigned long ra, unsigned long rb)
{
  return __rv__add16 (ra, rb);
}

　　使用技巧上并未特殊方法，但是目前，这基本上是比直接写汇编更加高效的dsp编程方式了。

　　3.RISCV P扩展编程实践（库函数）

　　在很多情况下，底层的DSP指令虽然可以完成很多功能，不同的组合方式将能够带来不同效果，但是这些基础库的使用，在很多方面也需要编程人员有很强的数学基础，并不能提供通用的math计算方法，这时使用库函数将能够在很大程度上解决这个问题。类似ARM的CMSIS-DSP。RISCV生态上也有一个NMSIS。

https://github.com/Nuclei-Software/NMSIS 

　　可以将riscv的标准的dsp指令通过组合，形成更加通用的数学库，比如sin或者cos，fft，matrix等等，一些常用的标准库函数，都可以在里面找到。对于做嵌入式AI来说，已经十分完善。

　　使用方法上，首先需要添加NMSIS的的lib文件，然后包含头文件。

#include "riscv_math.h"

直接调用NMSIS库中暴露出来的函数即可。

float32_t xx = riscv_cos_f32(float32_t cos);

　　这种方式更加直接，也能减少编程人员对DSP函数的使用不熟悉，带来的一些人为的错误，所以NMSIS可以说是DSP指令的上层软件。使用该库可以很容易的进行高效的数据运算。

　　4.总结

　　在riscv的芯片中，如果要使用DSP，首先需要该芯片的硬件设计实现了riscv的p扩展，硬件支持的情况下，再适配编译器，编译器也将DSP的支持添加进去。这样可以直接使用DSP扩展的指令了。然而直接使用DSP提供的指令进行计算，工作量还是很大，同时优化也不一定非常的好，此时使用NMSIS库提供的函数，直接利用优化好的数学函数进行数据计算，这样才是高效最简单的方式。

　　编辑：jq