并行處理單元（PPU）是集成在英飛凌AURIX TC4x微控制器系列中的協處理器。PPU旨在卸載主CPU的信號處理、濾波和其他數學運算，從而為要求嚴格的應用程序（例如實時控制、傳感器信號處理和軌跡規劃等）提供高計算能力和縮短執行時間，并且能支持實現簡單的神經網絡算法。

本文將簡要介紹PPU的內部結構、功能和應用領域。

1. PPU內部結構

圖1. TC4x微控制器示意框圖

圖1是TC4x 微控制器示意框圖，圖中右上角是PPU的簡化結構，由標量核（scalar core），向量核（vector core/SIMD core），一級緩存，及其它系統資源組成。

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標量核（Scalar Core）：標量核用于執行大量的標量運算，以及任務調度。標量核支持多種算術運算和邏輯運算，還支持硬件浮點運算，從而實現更高的計算效率。另外，標量核提供豐富的硬件功能安全機制，可以輔助實現高功能安全等級的任務。

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向量核（Vector core/SIMD Core）：向量核是 PPU 的另一個重要功能模塊，專門用于執行向量運算。向量核支持多種向量算術運算、邏輯運算和專用信號處理，支持整型數和浮點運算，從而實現更高的計算效率。向量核還支持多級流水線和 SIMD（single instruction multiple data，單指令多數據）指令，對不同數據同時執行同樣的操作，通過并行執行多個向量運算來提高效率。

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一級緩存：一級緩存是PPU用于保存計算輸入和輸出數據的存儲空間。由于結構上和運算核緊密耦合，該緩存可以在PPU 的執行過程中對狀態進行快速讀寫，并且有EDC/ECC保護，從而實現更高的執行效率和更高的可靠性。

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其它系統資源：包括用于快速數據搬運的DMA，共享內存區等等。

2. SIMD 和VLIW指令

2.1SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令

SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令是一種并行指令，可以同時對多個不同數據進行相同的操作。這種指令可以大幅提高計算效率，特別是在執行向量運算時效果更為明顯。

PPU 的 SIMD 指令集包括多種運算指令，如數學運算、邏輯運算等。這些指令都是并行指令，可以同時對多個數據進行操作，從而大幅提高計算效率。例如，PPU 的 SIMD 加法指令可以一次性對多個數據進行加法運算，從而實現更高的計算速度。

下面是一個示例，假設有兩個向量 A 和 B，每個向量包含 16 個 16 位整數 ，要計算 A 和 B 的和。如果使用不支持SIMD指令的標量核，代碼示例如下，需要進行16次循環運算，將不同的A[i]、B[i] 數據依次順序進行加法操作，相當費時。

而如果使用支持SIMD指令的 PPU進行運算，則可以一次完成，假設PPU位寬是256bit（=16*16bit）:

由此可見，支持SIMD指令的PPU在進行向量運算時，通過降低同樣運算的處理次數，從而有效節省運算時間，提高處理效率。

2.2VLIW（Very Long Instruction Word）指令

VLIW（Very Long Instruction Word）是一種處理器的并行架構，允許在單個時鐘周期內，由處理器的不同部件同時執行多個操作。

例如，如果要執行兩個復向量A和B的乘法 ，結果存儲在向量C中。

C語言實現如下：

如果在標量核上運算，會順序執行下列代碼，并循環多次：

PPU內的向量核有三個處理單元，包括兩個浮點運算器，和一個讀取/存儲部件用于將RAM中的數據搬運到核內寄存器。這三個部件可以同時運行，形成指令層面的并行機制，從而實現VLIW指令。

上列代碼由PPU處理，可以將第4和第5行的乘法運算分別分配給兩個浮點運算器同時處理，如下紅框所示。而在下個指令周期內，第7，8，9行的指令可以分配給三個部件同時處理，如下藍框所示。從而將原先需要12條指令周期運行的代碼縮短到9條（12-1-2=9）指令周期，提高執行效率。

3. 應用場景

PPU適用于不同應用場景，圖2 列出了三種較常見的算法。第一種是將時域信號轉變為頻域信號，以提取頻率信息的快速傅里葉變換（FFT）。FFT 在數字信號處理中得到了廣泛的應用，如音頻信號處理、毫米波雷達信號處理等。

圖2. PPU實現的算法

第二種是多層感知算法，它是一種基于人工神經網絡的機器學習算法，可以用于分類、回歸和模式識別等應用。MLP 由多個神經元組成，每個神經元都包含多個輸入和一個輸出。MLP 通過學習輸入和輸出之間的映射關系，從而實現對新數據的預測和分類。MLP 在機器學習和數據挖掘中得到了廣泛的應用。除此之外，MLP 還可以用于控制和優化問題。例如，MLP 可以用于控制系統和過程控制，如傳感器信號處理分類、輔助駕駛、自動駕駛等。

第三種是卡爾曼濾波，該算法是一種基于狀態空間模型的濾波器，可以用于估計未知變量的狀態和參數。卡爾曼濾波通過利用系統的動態模型和傳感器的觀測值，遞歸地對狀態進行估計和預測，從而實現對系統的狀態進行優化和控制。卡爾曼濾波在自動控制和信號處理中得到了廣泛的應用，例如，卡爾曼濾波可以用于目標跟蹤、路徑規劃算法等。

4. 開發工具

新思科技（Synopsys）為PPU提供了豐富的開發工具資源【1】，包括Metaware編譯器及軟件組件，下列表格列出了相關工具組件：

表1. 新思科技提供的PPU工具組件

上述PPU開發工具鏈，除了新思科技可提供外，Hightec 在提供TC4x TriCore CPU編譯器的同時，也集成了Metaware編譯工具，及相關軟件組件【2】，形成完整的TC4x開發環境工具鏈。該工具鏈符合ISO26262 ASIL D，能幫助客戶實現快速、可靠、高功能安全等級的基于TC4x微處理器的汽車軟件開發。

此外，Tasking也開發了PPU的編譯器，并集成在新的SmartCode開發環境中。

5. 總結

總的來說，PPU是一個性能強大的處理器，內部包含標量核、向量核、一級緩存和其它系統資源 等，可以實現高速數字濾波、向量矩陣運算、浮點運算、簡單的神經網絡等，為要求嚴格的實時計算應用提供了顯著的性能優勢。PPU為Tricore 主核卸載了復雜的信號處理和數學運算，使得執行時間更快，而其高可配置性和專用硬件資源使其非常適用于各種應用程序。使用戶有更多選擇余地，使用不同核構架實施不同性質的運算。