DSP芯片目前已经被越来越广泛的应用在计算机以及精密仪器的设计中，而利用不同的方法，在共享式或分布式的多处理并行系统中实现ATR算法，不仅可以有效保障计算精确度，还可以达到高速计算的效果。本文将会就如何在DSP共享存储器的多处理并行系统中实现ATR算法，展开简要的分析和介绍。

要在DSP共享存储器的多处理并行系统中实现ATR算法，首先需要明确一个概念，那就是多处理并行系统的工作模式和优势。在共享存储器多处理器并行系统中，各个处理器通过共享总线对所有的存储器进行操作，实现各个处理器之间的数据通信。而在任一时刻，只允许一个处理器对共享总线进行操作。所以处理器对存储器进行读、写操作时就必须先获得对共享总线的控制权，这通过总线仲裁电路实现。共享存储器多处理器并行系统的优点是结构简单，当处理器的数目较少时，可以达到较高的加速比。

然而，通过上文的介绍可以发现一个问题，那就是在这一多处理并行系统中，由于所有的DSP处理器只能通过一条共享总线对存储器进行访问，这在处理器数目比较多或者处理器之间频繁交换数据的情况下容易引起总线冲突和等待而降低整个并行系统的运行速度。

这里我们以目前应用范围非常广泛的ADSP2106x系列处理器为例，来对多处理并行系统的工作特性进行说明。这一系列的DSP处理器支持最为常用的共享存储器多处理器并行系统，组成多处理器系统的每一片ADSP2106x的片内存储器统一编址，而任一ADSP2106x都可以访问其它任何一片ADSP2106x的片内存储器。由于片内SRAM为双口存储器，因而这种访问并不中断被访问处理器的正常工作。每个处理器片内SRAM既是该处理器的局部存储器，又是共享存储器的部分。由于每个处理器的工作程序放在其片内的双口SRAM中，因此各个处理器可以实现并行处理。

在了解了DSP共享存储器多处理并行系统的工作特点后，要在这一系统中实现ATR算法，工程师在编写并行算法程序时需要注意的主要有下面三个问题。

首先，在ATR并行算法的程序编写过程中，工程师需要均衡地把任务分配给各个处理器。ATR算法在共享存储器多处理器并行系统中实现任务级并行，因此必须把ATR算法划分为计算量均衡的多个任务，把各个任务分配给多个处理器，才能发挥多处理器并行系统的最大并行效率。

其次，在进行并行程序的编写过程中，工程师需要尽可能的减少多处理器之间数据通信。由于多处理器只能通过一条共享总线对存储器进行访问，这在多处理器之间频繁交换数据的情况下容易引起总线竞争而降低整个并行系统的运行速度。

最后，想要在DSP共享存储器多处理并行系统中实现ATR算法程序的成功设置和编写，还需要工程师全面利用单个处理器的并行编程特性。这样做将会有利于缩短各个处理器上任务的运行时间。例如，ADSP2106x的32位浮点运算单元包含一个乘法器、一个加法器和移位逻辑电路，它们并行工作；比特倒转寻址在傅立叶变换运算时非常有用；循环寻址在作卷积、数字滤波运算时经常用到等。