資料介紹
數字視頻產品需求近些年出現猛增。主流應用包括視頻通信、視頻監控與工業自動化,而最熱門的要算娛樂應用,如 DVD、HDTV、衛星電視、標清(SD)或高清 (HD) 機頂盒、數碼相機與 HD 攝像機、高端顯示器(LCD、等離子顯示器、DLP)以及個人攝像機等。這些應用都向高質量的視頻編解碼算法及其標準提出巨大需求,目前主流壓縮標準主要有MPEG2、MPEG4和H.264/AVC,而針對這些編解碼標準有各種各樣的實現方案。本文主要探討基于TI 的C64系列DSP的視頻解碼算法標準系統優化過程中需要考慮的若干因素。
TI的C64系列DSP以其強大的處理能力被廣泛用于視頻處理領域,然而由于大家對C64系列DSP的結構、指令、的理解程度不一樣,造成算法實現時的效果有許多的差異。具體體現在實現算法時所使用的CPU的資源上。如實現H.264 MP@D1解碼時所占用CPU的資源上,會有所差異,或者是所包含的算法工具子集上,如實現H.264 MP@D1解碼時使用CAVLC而不使用CABAC。造成這些差異,主要原因有如下因素:
算法關鍵模塊的優化
算法系統集成時Memory的管理
算法系統集成時的EDMA的資源分配管理
本文從這三方面逐步探討算法優化集成中需要考慮的若干因素。
算法關鍵模塊的優化
一般而言,對于目前主流視頻解壓縮標準都有類似的很消耗DSP CPU的模塊,如H.264/AVC、MPEG4、AVS等編碼中運動矢量搜索很占用資源,而且這些模塊在整個系統實現過程中調用相當頻繁,因此我們首先找出這些模塊,這點TI的CCS提供了工程剖析工具(Profile),可以很快找到整個工程中占用DSP CPU資源最多的模塊;然后對這些模塊進行優化。
對這些關鍵算法模塊的優化我們分可以分三步進行,如圖2所示,先認真分析這部分代碼,并進行相應的調整,如盡量減少有判斷跳轉的代碼,特別是for循環中,判斷跳轉會打斷軟件流水。使用的方法,可是使用查表或者使用_cmpgtu4、_cmpeq4等Intrinsics來代替比較判斷指令,從而巧妙替代判斷跳轉語句。同時使用TI的CCS中所提供的#pragma提供編譯器盡量多的信息,這些信息包括for循環的次數信息、數據對齊信息等。如果經過這部分優化無法滿足系統要求,則對這部分模塊使用線性匯編實現,線性匯編是介于C和匯編之間的一種語言實現形式,可以控制指令的使用,而不必特別關心寄存器、功能單元(S、D、M、L)的分配和使用,使用線性匯編一般會比使用C語言具有更高的執行效率。如果線性匯編還無法滿足要求,則使用匯編實現,要編寫出高并行、深軟件流水的匯編需要經過畫相關圖,創建時序表(Scheduling table)等步驟,由于篇幅所限,這里就不熬述。

表1

優化選項:-pm, -o3,基于C64plus內核,C+Instrinsics 是指在C中使用Instrinsics。
表1是運動搜索中所需要的計算16×16宏塊SAD值時,不同方式下所消耗的DSP CPU的周期數。由此可見,匯編實現所消耗的CPU的周期數最少,但前提是需要充分了解DSP CPU的結構、指令以及算法模塊的結構,從而能夠編寫出高并行、深軟件流水的匯編,否則有可能所寫出的匯編還沒有線性匯編或者C效率更高。為此一個行之有效的方法是,充分利用TI所提供的算法庫中的函數,因為算法庫中的函數都是已經充分優化過的算法模塊,而且大都提供對對應的C、線性匯編和匯編源代碼,并有文檔進行API介紹。
算法系統集成時Memory的管理
由于在基于DSP的嵌入式系統開發中,存儲資源特別是片內高速存儲資源有限,在算法系統集成時Memory的管理對于提高整個系統的優化是非常重要的,這一方面影響數據的讀取、搬移速度;另一方面還影響Cache的命中率,下面分程序和數據兩方面分析。
程序區:最大原則是將經常調度使用的算法模塊放片內。為做到這點,TI的CCS中提供了#pragma CODE_SECTION,可以把需要單獨控制存放的函數段從.text段中獨立出來,從而在.cmd文件中對這些函數段進行單獨物理地址映射。還可以使用程序動態的方式,將需要運行的代碼段先調度進片內memory,如H.264/AVC中CAVLC和CABAC兩個算法模塊具有互斥性,因此可以將這兩個算法模塊放在片外而且對應于片內同一塊運行區,在運行其中某一個算法模塊之前,先將其調入片內,從而充分利用片內有限的高速存儲區。程序區的管理考慮到一級程序Cache(L1 P)的命中率,最好將具有先后執行順序的函數按地址先后順序配置在
程序空間中,同時對代碼比較大的處理函數將其拆分成小函數。
數據區:在視頻標準編解碼中,由于數據塊都很大,如一幀D1 4:2:0的圖像有622k大小,而且在編解碼中都需要開3~5幀甚至更多的緩沖幀,因此數據基本上無法在片內存放。為此在系統的Memory優化管理中,需要開C64系列DSP的二級Cache(對于TMS320DM642用于視頻編解碼中二級Cache開64k的情況比較多)。同時最好將放片外的被Cache所映射的視頻緩沖區的數據以128 byte對齊,這是因為C64系列的DSP的二級Cache的每行大小為128 byte,以128 byte對齊有利于Cache的刷新和一致性維護。
TI的C64系列DSP以其強大的處理能力被廣泛用于視頻處理領域,然而由于大家對C64系列DSP的結構、指令、的理解程度不一樣,造成算法實現時的效果有許多的差異。具體體現在實現算法時所使用的CPU的資源上。如實現H.264 MP@D1解碼時所占用CPU的資源上,會有所差異,或者是所包含的算法工具子集上,如實現H.264 MP@D1解碼時使用CAVLC而不使用CABAC。造成這些差異,主要原因有如下因素:
算法關鍵模塊的優化
算法系統集成時Memory的管理
算法系統集成時的EDMA的資源分配管理
本文從這三方面逐步探討算法優化集成中需要考慮的若干因素。
算法關鍵模塊的優化
一般而言,對于目前主流視頻解壓縮標準都有類似的很消耗DSP CPU的模塊,如H.264/AVC、MPEG4、AVS等編碼中運動矢量搜索很占用資源,而且這些模塊在整個系統實現過程中調用相當頻繁,因此我們首先找出這些模塊,這點TI的CCS提供了工程剖析工具(Profile),可以很快找到整個工程中占用DSP CPU資源最多的模塊;然后對這些模塊進行優化。
對這些關鍵算法模塊的優化我們分可以分三步進行,如圖2所示,先認真分析這部分代碼,并進行相應的調整,如盡量減少有判斷跳轉的代碼,特別是for循環中,判斷跳轉會打斷軟件流水。使用的方法,可是使用查表或者使用_cmpgtu4、_cmpeq4等Intrinsics來代替比較判斷指令,從而巧妙替代判斷跳轉語句。同時使用TI的CCS中所提供的#pragma提供編譯器盡量多的信息,這些信息包括for循環的次數信息、數據對齊信息等。如果經過這部分優化無法滿足系統要求,則對這部分模塊使用線性匯編實現,線性匯編是介于C和匯編之間的一種語言實現形式,可以控制指令的使用,而不必特別關心寄存器、功能單元(S、D、M、L)的分配和使用,使用線性匯編一般會比使用C語言具有更高的執行效率。如果線性匯編還無法滿足要求,則使用匯編實現,要編寫出高并行、深軟件流水的匯編需要經過畫相關圖,創建時序表(Scheduling table)等步驟,由于篇幅所限,這里就不熬述。

表1

優化選項:-pm, -o3,基于C64plus內核,C+Instrinsics 是指在C中使用Instrinsics。
表1是運動搜索中所需要的計算16×16宏塊SAD值時,不同方式下所消耗的DSP CPU的周期數。由此可見,匯編實現所消耗的CPU的周期數最少,但前提是需要充分了解DSP CPU的結構、指令以及算法模塊的結構,從而能夠編寫出高并行、深軟件流水的匯編,否則有可能所寫出的匯編還沒有線性匯編或者C效率更高。為此一個行之有效的方法是,充分利用TI所提供的算法庫中的函數,因為算法庫中的函數都是已經充分優化過的算法模塊,而且大都提供對對應的C、線性匯編和匯編源代碼,并有文檔進行API介紹。
算法系統集成時Memory的管理
由于在基于DSP的嵌入式系統開發中,存儲資源特別是片內高速存儲資源有限,在算法系統集成時Memory的管理對于提高整個系統的優化是非常重要的,這一方面影響數據的讀取、搬移速度;另一方面還影響Cache的命中率,下面分程序和數據兩方面分析。
程序區:最大原則是將經常調度使用的算法模塊放片內。為做到這點,TI的CCS中提供了#pragma CODE_SECTION,可以把需要單獨控制存放的函數段從.text段中獨立出來,從而在.cmd文件中對這些函數段進行單獨物理地址映射。還可以使用程序動態的方式,將需要運行的代碼段先調度進片內memory,如H.264/AVC中CAVLC和CABAC兩個算法模塊具有互斥性,因此可以將這兩個算法模塊放在片外而且對應于片內同一塊運行區,在運行其中某一個算法模塊之前,先將其調入片內,從而充分利用片內有限的高速存儲區。程序區的管理考慮到一級程序Cache(L1 P)的命中率,最好將具有先后執行順序的函數按地址先后順序配置在
程序空間中,同時對代碼比較大的處理函數將其拆分成小函數。
數據區:在視頻標準編解碼中,由于數據塊都很大,如一幀D1 4:2:0的圖像有622k大小,而且在編解碼中都需要開3~5幀甚至更多的緩沖幀,因此數據基本上無法在片內存放。為此在系統的Memory優化管理中,需要開C64系列DSP的二級Cache(對于TMS320DM642用于視頻編解碼中二級Cache開64k的情況比較多)。同時最好將放片外的被Cache所映射的視頻緩沖區的數據以128 byte對齊,這是因為C64系列的DSP的二級Cache的每行大小為128 byte,以128 byte對齊有利于Cache的刷新和一致性維護。
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