1960년대에 고속 푸리에 변환(FFT)이 도입되고 무한 임펄스 응답(IIR) 및 유한 임펄스 응답(FIR) 필터 설계가 정교해지면서, 디지털 신호 처리 기술에 대한 수요가 급격히 증가하기 시작했다. 이 기간 동안 오디오, 이미징 및 통신 분야에서의 수요가 크게 증가하여 디지털 신호 프로세서(DSP)의 개발과 응용을 촉진하였다.
오디오 분야에서는 오디오 DSP 기술이 급속히 발전했으며, 혁신적인 오디오 알고리즘 설계가 시스템의 음질을 크게 향상시켰습니다. 인공지능 분야의 획기적인 발전과 신경망 처리 장치(NPU)의 부상에 힘입어, 향후 오디오 처리 기술은 DSP와 NPU를 통합한 하이브리드 아키텍처로 진화할 것이다.이는 오디오 처리의 지능화를 위한 새로운 방향성을 열어 주었습니다.
아이웨어 전자에서 선도적으로 개발한 아날로그-디지털 하이브리드 칩을 기반으로 출시된 아이웨어 플라잉 스카이.™DSP는 바로 현대 오디오 처리의 요구를 충족하도록 설계된 고성능 솔루션입니다. ‘페이톈’이라는 용어는 동양의 미학과 상상력을 함축하며, 하늘을 나는 동방 여신의 신화적 이미지에서 영감을 얻었다. “Fei”는 소리의 물리적 한계를 초월하는 음향적 도약을 상징하며, “Tian”은 청정한 음질의 지고한 경지를 구현함을 뜻합니다.“페이톈”이라는 이름은 “불멸의 알고리즘 SKTune”을 환기하며, 전통문화와 동양적 로망, 그리고 기술 혁신의 이미지를 구현하고 있습니다.
본 시리즈에서는 DSP와 아이웨이 페이톈의 기술적 발전 과정을 다음과 같은 측면에서 상세히 설명할 것입니다.™DSP 관련 제품의 발전:
I. DSP 기술의 발전과 설계
최근 몇 년간 디지털 신호 프로세서(DSP)는 아키텍처 설계, 명령어 실행, 제조 공정 및 알고리즘 최적화 분야에서 지속적인 발전을 이뤄 왔다. 기술 혁신과 정교한 설계를 통해 이들은 성능을 대폭 향상시켰을 뿐만 아니라 전력 소비도 효과적으로 줄였습니다.
01 DSP 아키텍처
DSP 아키텍처는 디지털 신호 처리 시스템의 핵심으로, 그 설계는 신호 처리 효율과 시스템의 전반적인 성능에 직접적인 영향을 미친다.
폰 노이만 아키텍처
그림 1 폰 노이만 아키텍처
폰 노이만 아키텍처는 현대 컴퓨터의 근간을 이루고 있다. 현재 대부분의 컴퓨터 CPU 아키텍처는 폰 노이만 아키텍처에서 파생되었다. 폰 노이만 아키텍처는 CPU와 메모리 간의 근본적인 상호 관계를 규정한다. CPU는 명령어와 데이터를 모두 전달할 수 있는 버스를 통해 데이터를 교환한다. 한편, 명령어와 데이터는 동일한 메모리 공간에 저장된다.전송은 단일 버스를 통해 수행된다. 데이터 처리 과정에서 폰 노이만 아키텍처에서는 데이터와 명령어가 단일 버스를 통해 처리되므로, 이들의 전송이 순차적으로 이루어져야 한다. 따라서 명령어 가져오기와 데이터 가져오기라는 CPU의 기본 동작은 동시에 수행될 수 없다. 그림 1은 해당 명령어의 몇 가지 기본 연산을 보여 준다.
하발 아키텍처
그림 2: 하웰 구조
하버드 아키텍처는 데이터와 명령어에 별도의 버스를 사용하여 명령어 가져오기와 해독을 병렬로 처리할 수 있도록 한다. 명령어 1이 디코드되는 동안 명령어 2는 병렬로 가져올 수 있다. 이는 데이터 전송이 서로 다른 두 개의 버스를 통해 이루어지므로 두 작업이 동시에 진행될 수 있게 하여 프로세서 성능을 크게 향상시킨다.DSP는 거의 대부분 하버드 아키텍처 기반의 프로세서를 사용한다.
02 SIMD 개론
기술의 발전과 컴퓨팅 성능에 대한 수요 증가에 따라, DSP 처리는 광대역화와 벡터화 방향으로 진화해야 한다. 명령어 집합 측면에서 아키텍처는 단일 명령어-단일 데이터(SISD) 방식에서 단일 명령어-다중 데이터(SIMD) 처리 방식으로 점진적으로 발전해 왔다. 다음으로, 이 여러 기술들 간의 차이점을 살펴보겠습니다. SIMD(단일 명령어 다중 데이터) 기술은 다양한 DSP와 CPU에서 지속적으로 발전하고 있습니다.
그림 3 SISD(단일 명령 단일 데이터)와 SIMD의 논리적 도식
SIMD 레지스터는 64비트형과 128비트형으로 구분될 수 있다. 64비트 레지스터의 데이터는 하나의 64비트 레지스터 내에서 동시에 연산할 수 있는 두 개의 32비트, 네 개의 16비트, 또는 여덟 개의 8비트 정수 데이터 요소로 분할될 수 있으며; 128비트 레지스터의 데이터는 네 개의 32비트,하나의 128비트 레지스터에서 16비트 정수 데이터 요소 여덟 개 또는 8비트 정수 데이터 요소 열여섯 개를 동시에 처리할 수 있다. 이 SIMD 실행 모델은 DSP와 CPU의 연산 성능을 크게 향상시킨다.
DSP 및 CPU 공급업체들의 이후 기술 발전 과정에서, 일부는 병렬 컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 초장명 명령어 워드(VLW) 기반의 SIMD(단일 명령어 다중 데이터) 아키텍처를 채택해 왔다. 예를 들어 Qualcomm의 DSP HVX (육각 벡터 확장) 지침 및 ARM의 NEON 명령 세트,이러한 지침은 벡터 처리 기능을 확장함으로써 병렬 컴퓨팅의 효율성을 크게 향상시킵니다. 아이 웨이 페이톈™DSP는 벡터 컴퓨팅 분야에서도 심도 있는 연구와 실용적 응용을 수행하여 처리 성능과 효율성을 최적화해 왔습니다.
03 DSP 기술 및 전력 소비
컴퓨팅 성능을 넘어, 제조 공정은 DSP 기술 발전의 또 다른 핵심 분야이다. 1990년대에는 CMOS 기술이 지속적으로 발전함에 따라 DSP 칩의 전력 소비가 크게 감소하였다. CMOS 기술의 저전력 특성은 음성 처리 및 이미지 처리와 같은 분야에서 DSP의 활용 범위를 크게 확대하였다.DSP 산업의 선도 기업인 텍사스 인스트루먼트(TI)는 C5000 시리즈를 0.18마이크론 공정으로 제조하고 있으며, C6000 시리즈는 90나노미터 또는 65나노미터 공정으로 업그레이드되었습니다. C5000과 비교할 때, C6000은 전력 효율과 성능 모두에서 상당한 향상을 제공합니다.
제조 공정의 발전은 칩 면적을 대폭 축소하여 단일 보드 시스템으로의 통합을 촉진했을 뿐만 아니라, 전력 소비를 크게 감축시켰습니다. 예를 들어, 90nm 공정으로 구현된 모바일 HD 비디오 인코더 IP의 소비전력은 약 100mW인 반면, 공정을 65nm로 미세화하면 소비전력이 50mW로 감소하여 약 50%의 전력 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
저전력 설계를 달성하기 위해서는 공정 기술의 발전뿐만 아니라, 다른 기술들의 진화도 그에 못지않게 중요하다. 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS)은 동적으로 작동 전압과 주파수를 실시간으로 조정함으로써 전력 소비를 최적화하는 기술입니다. 경부하 조건에서는 DSP가 전압과 주파수를 동시에 낮춤으로써 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 이 기술은 정확한 부하 예측과 신속한 운전점 전환에 의존한다.명령어 실행은 성능 카운터를 통해 모니터링되며, 이를 통해 동적 조정이 가능합니다.
위에서 보여준 바와 같이, 현재의 DSP 아키텍처는 모두 하버드 아키텍처를 기반으로 하며, 이는 시스템 성능을 효과적으로 향상시킨다. 한편, SIMD(단일 명령어 다중 데이터) 명령 처리 패러다임은 DSP의 연산 성능을 또 다른 차원에서 크게 향상시킨다. 또한 DSP의 발전 과정 전반에 걸쳐, 공정 기술은 그 성능에 지대한 영향을 미친다.보다 고급한 공정 기술은 더 높은 전력 효율성과 면적 축소 효과를 제공합니다.
II. 아이 웨이 페이톈™DSP 제품의 진화
중국의 대표 아날로그 IC 공급업체 아이웨이 전자에서 출시한 아이웨이 페이톈.™제품의 전 주기에 걸쳐 DSP는 최첨단 기술 동향을 적극 수용하는 데 일관되게 헌신해 왔으며, 자사의 요구사항과 제품 특성에 부합하도록 목표 지향적인 최적화와 혁신을 추진함으로써 궁극적으로 고도로 맞춤화된 제품 솔루션을 제공해 왔습니다. 다음에서는 아이웨이 페이톈에 대해 자세히 설명하겠습니다.™DSP의 현재 제품 반복 및 발전 단계.
그중 아래 그림은 1세대 아이웨이 페이톈을 보여준다.™최신 세대에 이르기까지 DSP 제품의 주요 특징과 핵심 파라미터의 변화 사항.
그림 4: 아이 웨이의 하늘로 날아오르기™DSP 제품의 전산 성능 및 알고리즘
그림 4에서 보듯이, 1세대 0.18 µm 공정에서 55nm 공정에 이르기까지 컴퓨팅 성능은 4배로 향상된 반면 전력 소비는 74% 감소했습니다.
01 DSP 처리 기술
아이 웨이 페이톈™1세대 DSP 제품은 0.18 μm 공정 기술을 채택하여 오디오 DSP 기능과 알고리즘을 하나의 칩에 통합할 수 있게 했다. 그러나 0.18 μm 공정의 특성상, 해당 세대 제품의 칩 면적은 상대적으로 크다. 2세대 제품은 보다 진보된 90nm 공정 기술을 채택했으며, 이는 AW88166에 성공적으로 적용되었다.공정 개선을 통해 전력 소비를 대폭 줄였으며, 가상 베이스와 고음량 강화와 같은 새로운 알고리즘 모듈을 추가하여 제품의 기능과 성능을 한층 더 향상시켰습니다.
최신 DSP 제품에서 아이웨이 페이톈은…™DSP는 성능, 전력 소비 및 칩 면적 측면에서 종합적인 개선을 제공하는 55nm 공정 기술로 제조되어 시장 경쟁력을 한층 강화합니다.
02 DSP 컴퓨팅 파워 및 오디오 이펙트
아이 웨이 페이톈™DSP의 연산 성능은 1세대의 40MIPS에서 최신 DSP5.0의 200MIPS로 크게 향상되었으며, 이는 컴퓨팅 파워의 지속적인 최적화와 향상을 보여줍니다. 이러한 개선은 처리 속도의 대폭 향상으로 나타날 뿐만 아니라, 알고리즘적 복잡성과 기능적 확장성에 대한 지원을 한층 강화합니다.
03 차세대 DSP 알고리즘
최신 세대의 DSP 알고리즘에서, 아이웨이 페이톈은…™DSP는 AI 기반 딥러닝 기술을 도입하여 적용 범위와 성능을 한층 더 확장했습니다. AI 알고리즘은 음장 서라운드 사운드 최적화, 저주파 증강, 라우드니스 강화에 적용되어 지능형 음향 처리를 통해 몰입감 넘치는 오디오 체험을 제공합니다.음질을 전문 콘서트홀의 수준에 최대한 근접시키기 위해. 이 기술의 도입은 오디오 처리의 정밀성과 풍부함을 한층 높였을 뿐만 아니라, 사용자에게 보다 높은 품질의 청취 경험을 제공했습니다.
아이웨어 전자에서 선도적으로 개발한 아날로그-디지털 하이브리드 칩을 기반으로 출시된 아이웨어 플라잉 스카이.™지속적인 기술 혁신과 제품 개발을 통해 DSP는 포괄적인 오디오 제품 포트폴리오를 구축했습니다. 신세대 제품에는 AI 기술이 접목되어 몰입감 넘치는 3D 서라운드 사운드를 구현함으로써 사용자 경험을 대폭 향상시켰습니다.
고품질의 DSP 제품은 그 핵심 가치를 진정으로 구현하기 위해 우수한 DSP 알고리즘에 기반해야 합니다. 아이웨이 전자의 아이웨이 페이톈, 아날로그-디지털 하이브리드 칩 분야의 선도 기업.™DSP 전용 알고리즘은 제품 성능을 향상시키고 기능을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 해 왔습니다. 한편, 본 논문은 DSP 기술의 향후 발전 동향을 전망하고 그 잠재적 기술 진화 방향을 탐구한다.
III. 아이 웨이의 하늘로의 도약™DSP 특화 알고리즘 개론
01 저전압 보호 알고리즘
아이웨이는 저전력 모드 보호 기능을 한층 강화하여, 수마이크로초 수준의 응답 시간과 다중 레벨 조정 가능성, 다양한 디버깅 옵션을 갖춘 저전력 보호(LTP) 알고리즘을 개발했습니다. 이는 전력 증폭기가 가청 잡음 없이 더욱 낮은 공급 전압에서도 계속해서 안정적으로 작동하도록 보장합니다.
그림 5 전원 공급 전압 강하 후 출력 신호 비교
위 그림과 같이, 공급 전압이 3.8V에서 2.7V로 하락하더라도 AW88166은 왜곡이나 노이즈 없이 음악 신호를 출력할 수 있습니다(와 함께 저전압 보호 알고리즘이 활성화되면 전체 음량이 약간 감소하며, 2.7V의 저전압 상태에서도 정상적으로 음성을 출력합니다. 저전압 보호 기능이 없는 오디오 증폭기는 2.공급 전압이 7 V일 때, 장치는 비정상 작동 상태로 진입하며 음성 출력을 발생시키지 않습니다.
그림 6: LTP 처리 아키텍처 다이어그램
LTP 알고리즘은 칩의 DSP에 통합되어 있으므로, 응답 시간이 수백 마이크초 수준에 도달할 수 있습니다(반면 DSP를 탑재하지 않은 다른 저전력 보호 솔루션의 경우 증폭기 응답 시간이 일반적으로 10 ms를 초과합니다). 배터리 전압은 내부 V센서를 통해 측정되며, 칩 온도는 내부 온도 센서로 측정됩니다.외부 온도는 I²C를 통해 측정됩니다. 이와 같은 방식으로 LTP 알고리즘 모듈은 배터리 전압, 외부 온도 및 칩 온도를 동시에 모니터링할 수 있다. 이러한 온도 및 전압 측정값을 바탕으로, 저온 및 낮은 충전 상태 조건에서 배터리 전압이 과도하게 하락하는 것을 방지하기 위해 칩의 최대 방전 전류 Ipeak를 동적으로 조정할 수 있습니다.이는 칩의 UVLO를 트리거하여 비정상적인 동작을 유발하거나, 모바일 기기의 강제 종료로 이어질 수 있습니다. 동시에, Ipeak가 감소하여 칩의 최대 출력 능력이 저하될 경우, LTP 모듈은 칩의 볼륨 및 Vmax 설정을 조정하여 피크 출력 파형이 왜곡되지 않고 노이즈 없이 유지되도록 보장할 수 있습니다.
LTP 알고리즘은 AW88166에만 적용된 것이 아니라, AW88394, AW88399, AW85180S와 같은 이후의 새로운 아이웨이 페이톈 제품들에도 동일하게 채택되어 있습니다.™DSP 제품들은 모두 사용 중입니다.
02 피아노 소음 억제 알고리즘
기존의 피아노 소음 억제 기법은 이퀄라이제이션과 다이내믹 레인지 컴프레션을 통해 불필요한 잡음을 감쇄하지만, 이러한 방식은 애초에 잡음이 없던 신호 성분까지 저하시키는 문제가 있다. 아날로그-디지털 하이브리드 IC 분야의 선도 기업인 아이웨이 전자에서 개발한 피아노 소음 억제 알고리즘은 머신러닝을 활용해 외부 잡음을 식별하고 제거할 수 있습니다.
억제 이득과 잡음 파형은 다음과 같이 표현될 수 있다:
그림 7 피아노 소음 억제 이득의 개략도
기계학습이 억제가 필요한 피아노 노이즈를 감지하면, 신호의 진폭을 분석하여 적절한 게인 리덕션량을 결정합니다. 잡음 신호가 클 때에는 억제 수준이 더 높고, 잡음 신호가 작을 때에는 억제 수준도 그에 따라 낮아진다.
다음 도표들은 다양한 잡음 제거 기법의 효과를 보여 준다. 그중 왼쪽 그림은 억제의 효과를 보여준다:
그림 8 잡음 억제 처리(왼쪽)와 잡음 없는 억제 처리(오른쪽)
기존 방법의 성능은 기본적으로 AW의 소음 제거 방식과 거의 동등하다. 그림 8은 억제가 없는 경우 기존 방법들이 신호를 과도하게 감쇠시키는 경향이 있는 반면, Aiwei의 접근법은 비잡음 성분에 대해 최소한의 처리만을 적용한다는 점을 보여줍니다.
AW85815/AW85180 및 기타 아이웨이 페이톈 시리즈™모든 DSP 제품은 피아노 노이즈 억제 알고리즘을 지원합니다.
03 AI 음향 필드 서라운드 알고리즘
개인용 엔터테인먼트 환경이 점차 다변화되고 스마트 기기 생태계가 통합됨에 따라, 전통적인 2채널 오디오 시스템은 공간적 몰입감, 음원 위치 파악의 정확성, 그리고 다이내믹 레인지 성능 측면에서 그 한계가 더욱 두드러지고 있습니다. 가상 서라운드 사운드는 오디오를 2차원 평면에서 3차원 공간으로 확장하여, 빗방울이 머리 위로 떨어지고 총탄이 옆과 뒤쪽을 스쳐 지나가는 듯한 몰입감 넘치는 청각 경험을 선사합니다.AI 기술의 획기적인 발전은 개인용 엔터테인먼트 환경의 진화를 직접적으로 촉진해 왔다.
AI 기반 인식 기술을 활용하여 좌우 채널의 보컬, 악기 및 환경음 신호를 분리하고, 보컬, 반주 및 환경음을 각각 독립적으로 게인 조정함으로써 보컬 강화와 같은 효과를 구현합니다.
헤드 관련 전달 함수를 활용하여 다양한 가상 음원 위치에 대한 바이노럴 렌더링을 수행한다.
전통적인 스피커 배치로 인해 제약을 받던 음향 한계를 뛰어넘어, 몰입감 넘치는 5.1채널 서라운드 사운드를 제공합니다.
그림 9 서라운드 사운드 시스템의 개략도
음장이 확장됨에 따라, 그림 10과 같이 측면과 후방에서 방출되는 가상 서라운드 사운드를 뛰어난 선명도로 청취할 수 있다.
그림 10 음장 전개의 개략도
AI 음장 서라운드 알고리즘 기능은 아이웨이 페이톈에서 이용할 수 있습니다.™이는 DSP 제품 AW88188에서 지원됩니다.
DSP의 미래 발전
인공지능 기술의 급속한 발전에 따라 AI 알고리즘의 적용 범위는 지속적으로 확대되고 있으며, 이에 따라 그 계산 요구량도 크게 증가하고 있습니다. 엣지 디바이스 분야에서는 스마트 스피커, 스마트 홈 기기, 웨어러블 기기 등에서와 같이 AI 알고리즘의 적용이 점차 확대되고 있습니다. 이들 기기는 단말기 내 처리를 활용하여 음성 상호작용, 환경 감지, 건강 모니터링과 같은 기능을 제공합니다.그러나 온디바이스 장치는 하드웨어의 제한된 처리 능력에 의해 구속되며, 부족한 컴퓨팅 자원, 엄격한 전력 소비 요구사항, 그리고 높은 실시간 성능 요구와 같은 도전 과제에 직면해 있다. 엣지 디바이스에서 AI 알고리즘을 효율적으로 배포하는 방법은 디지털 신호 프로세서(DSP)에게 있어 핵심적인 과제로 부상했습니다.
신호 처리에 특화된 프로세서로서, DSP는 이미 오디오 및 이미지 처리와 같은 분야에서 광범위한 응용을 확보하였다. 그러나 인텔리전스에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라, DSP는 점차 복잡해지는 처리 요구를 충족하기 위해 기존의 신호처리 기법을 AI 알고리즘과 더욱 긴밀히 통합해야 한다.
엣지 디바이스에서의 AI 알고리즘에 대한 높은 컴퓨팅 요구를 해결하기 위해 신경망 처리 장치(NPU)가 등장하였다. 신경망 연산에 특화된 하드웨어 가속기로서 NPU는 AI 알고리즘의 처리 효율을 대폭 향상시킬 수 있어, 디바이스 내 AI 컴퓨팅 수요를 해결하는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. NPU를 DSP와 결합함으로써,이는 AI 알고리즘의 런타임 효율과 전력 소비를 최적화할 뿐만 아니라, 엣지 기반 지능형 디바이스의 성능 향상에도 핵심적인 지원을 제공합니다.
높은 성능, 낮은 전력 소모, 실시간 응답성 및 전용 하드웨어 가속 기능 덕분에 NPU는 AI 애플리케이션의 핵심 하드웨어 구성 요소로 부상하고 있습니다. 이 제품의 성능은 엣지 컴퓨팅, 실시간 데이터 분석, 디바이스 내 인공지능과 같은 시나리오에서 특히 뛰어납니다. 중국의 대표 아날로그 IC 공급업체인 아이웨이 전자(Aiwei Electronics)는 시장 수요, 기술 역량, 원가 관리 능력 등을 종합적으로 결합할 것입니다.성능 요구사항을 충족하면서도 시장에서 경쟁력 있는 가격을 갖춘 NPU 제품을 더 많이 설계하십시오.
전반적으로, 증폭기 DSP는 여전히 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 플랫폼의 컴퓨팅 성능이 크게 향상되었음에도 불구하고, 컴퓨팅 자원에 대한 수요는 무한합니다. 증폭기의 DSP는 호스트 플랫폼의 처리 능력이 부족한 응용 시나리오를 해결하기 위해 자체적인 계산 성능 우위를 활용할 수 있습니다. 한편, 앰프의 DSP는 실시간 처리에 있어 상당한 이점을 제공하여 스피커와 연동된 적시 보정을 가능하게 합니다.이로써 최적의 보호 성능과 음향 특성을 달성합니다.
이 시리즈는 아이 웨이톈에 의해 DSP 아키텍처와 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.™이 논문은 DSP 제품과 핵심 알고리즘의 반복적 발전 과정을 검토하고, NPU 기술과 다양한 AI 응용에 대한 수요 증가에 특별한 중점을 두어 DSP 기술의 향후 동향에 대한 전망적 분석을 제시한다. 대표적인 아날로그-디지털 하이브리드 IC 공급업체인 아이웨이 전자사는 DSP 기술에 대한 혁신 노력을 지속적으로 집중해 왔습니다.첨단 DSP 기술을 활용하여 최적의 성능을 갖춘 제품을 개발하는 데 전념하고 있습니다.
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