随着数字通信和网络技术的发展,传统的通信和网络设备的开发模式已不再适应当前的需要,智能化、嵌入式、大容量、高集成度将逐渐成为IT产品的主要特点。同时,把通信和网络集成在一起也日渐成为各商家瞩目的焦点。由摩托罗拉公司研发的MPC8260微处理芯片正是开发此类产品的理想选择。
MPC8260简介
MPC8260 PowerQUICC II 是目前最先进的为电信和网络市场而设计的集成通信微处理器之一。高速的嵌入式PowerPC内核,及网络和通信外围设备的高度集成,摩托罗拉公司为用户提供了一个全新的系统解决方案来建立高端通信系统。MPC8260有两个CPU:嵌入的PowerPC内核和通信处理模块(CPM)。由于CPM分担了嵌入式PowerPC核的外围工作任务,这种双处理器体系结构功耗要低于传统的体系结构的处理器。MPC8260内部结构主要有三个模块:PowerPC核(MPC603e)、系统接口单元(SIU)和通信处理模块(CPM)。
MPC603e核是一高性能低功耗的嵌入式PowerPC处理核,主要处理高层任务。分别有16KB 独立的指令高速缓存和数据高速缓存,并有一个公共在片调试处理器(COP)。对整数 *** 作执行SPEC95基准。当核工作于200MHZ时,其处理能力可以达到280MIPS。
SIU主要包括控制系统启动和初始化的若干功能,如 *** 作、保护以及外部系统总线管理等。其关键特性如下:
系统配置和保护(提供各种监视器和定时器,如总线监视器、软件看门狗、周期中断定时器等);
时钟同步器(产生MPC8260各模块所需时钟信号);
60X总线接口(采用标准的流水线技术);
两个灵活的高性能SDRAM存储器控制器;
扩展L2高速缓存控制器接;
IEEE1149.1 JTAG测试接入(TAP)。
MPC8260的CPM内含通信处理器(CP)的能力很强,可以支持高比特率协议的通信,如ATM(全双工155Mbps)和快速以太网(全双工100Mbps)。其主要内容如下:
CP是一嵌入式32位精简指令集微控制器,驻留在CPM本地总线上。
有两个可同时传输的串行DMA(SDMA)。主要用于60X总线和本地总线的突发传输。
有三个全双工串行快速通信控制器(FCC)。每个FCC可连到自己的MII(媒体独立接口)。FCC1还可连到8位或16位UTOPIA二级接口,用于ATM通信,FCC2可连到8位UTOPIA二级接口。FCC 除支持ATM外,还支持IEEE 802。3和快速以太网协议、E3速率(45Mbps)的HDLC和全透明 *** 作。
有两个多通道控制器(MCC),通过在八个TDM上复用,总计可处理256 64Kbps 的HDLC或透明信道。MCC 还支持速率超过或低于64Kbps的超信道。
有四个全双工串行通信控制器(SCC),支持IEEE 802.3/以太网、HDLC、UART、同步UART、BISYNC以及透明协议。
有两个全双工串行管理控制器(SMC)。支持GCI、UART和透明 *** 作。
有一个串行外围接口(SPI)。
有一个I2C总线控制器。
有一个时隙分配器(TSA)。支持来自四个SCC,三个FCC和两个SMC的数据的复用。
具有虚拟DMA功能。
在片内有24K字节的双口RAM。
实际应用
在应用部分,主要通过在实际开发中对MPC8260的使用来简要介绍其一种基本功能 使用两个多通道控制器(MCC)实现对4对E1标准信号的采集分路。
8路速率为2.048Mb/S符合E1标准的数据进入MPC8260,8路E1在MPC8260内部分成两部分,第一部分由MCC1(多通道控制器1)控制,第二部分由MCC2控制,两者控制原理相同。对于MCC1控制的4路E1数据TDMa1、TDMb1、TDMc1和TDMd1,用通道配置寄存器编程分成128路。在64MB的SDRAM中,控制器为每一路数据分别分配了一个接收缓冲区和一个发送缓冲区。当一个E1中的一个通道有数据时,MPC8260首先确定此E1是属于哪个控制器控制(如果在通道0-127范围内,则由MCC1控制;如果在通道128-255范围内,则由MCC2控制);然后确定是属于4个TDM中的哪一个控制,在这一级可以通过编程寄存器灵活分配。在找到自己所在的MCC以及所在的TDM后,MPC8260可以根据数据是透明方式或HDLC方式采取不同的处理;最后根据内部定义的各种参数,将进来的数据处理后传到预先分配好的缓冲区中,通过60x总线由桥芯片PowerSpan送到主机内存中并存储(采集的数据也可以通过10M以太网口直接送出),完成一路E1数据中的一个通道的独立采集处理。
结束语
本文简要介绍了PowerPC系列的一款高性能微处理器的主要功能和特点,并以实际应用为例简述了其多种用途中的一种。所述应用部分已经在实际工作中得到验证。相对于传统的采集处理方式,大大简化了系统结构,提高了速度和性能。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)