原创 我的浮点心 – CLA简介(上)

在TI的产品线中，F2803x Piccolo™系列处理器主打低成本高效控制的路线。在数据计算部分，虽然有IQMath这个伪浮点数计算库，但是在平均最高60MHz的处理速度下，仍然后很多工作无法胜任。为了提高性价比，TI在其中引入了一个新的概念：控制率加速器(Control Law Accelerator, 简称CLA)，主要功能是：在原有的CPU构架外，新增一个支持浮点运算的并行处理核心，实现“双核”控制。

什么时候需要用CLA?
1. 有大量的浮点数学运算，CPU在计算之余，还需要去响应各种外设的请求。
由于CLA是与原有的CPU并行进行计算，因此在原有的CPU中只需要设置好交换的数据并使能对应的CLA任务，CPU就可以去运行其它的任务，CLA运行完毕后会自动将规定好的数据传回。就好象对自己的助手说：“嘿，张三，帮我把这个表格按照公司的格式生成统计结果”，张三做完后会把数据送回来，而这段时间里你可以继续做其它的事情。
2. 采用IQMath库的时候，无法同时满足“精度”和“范围”的需求。
在IQMath库中，CPU将浮点运算转换成定点运算，因此有时无法在精度和范围两方面灵活互补，而CLA采用了浮点数，系统会自动对计算的精度和范围进行调整，达到最优的效果。
3. 程序需要对运行速度进行深度优化。
CLA运行的程序只能使用对应的汇编语言进行编程，用户可以在程序执行的流水线等待阶段插入不影响结果的语句，充分利用强大的计算能力，榨干处理器的每一点计算能力。

什么时候不适合使用CLA?
1. 有大量的判断、跳转语句(if…else… for… while…)需要运行。
由于CLA采用8级流水线结构，数据的计算能力非常强大，但是在判断和跳转语句中会造成后续的流水线失败，因此，大量的判断和跳转操作最好放在CPU中进行。
2. 需要访问复杂的外设。
CLA虽然和CPU共用大多数资源，但是前者只能访问PWM和ADC的有限的寄存器，其它的寄存器访问需要间接的向CPU请求，由此也可以看出来，CLA的存在，主要是为了强化基于PWM控制的运算，而CPU可以更轻松的控制丰富的外设。

CLA的有什么不足?
1. 与CPU共用内存资源
CLA没有自己的内存资源，因此必须从CPU中划分出对应的内存区域供CLA的程序和数据使用。
2. 没有只有乘法器和加法器
CLA只有乘法器和加法器，没有硬件除法器，因此除法运算需要的周期还是远大于乘法。

以上是关于选用CLA使用的一些简介。