如何解放你的内核?硬件加速器“使用指南”奉上
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图1.FIRA和IIRA系统方框图。
图1显示了FIRA和IIRA的简化方框图,以及它们与其余处理器系统和资源的交互方式。
FIRA和IIRA模块均主要包含一个计算引擎(乘累加(MAC)单元)以及一个小的本地数据和系数RAM。
为开始进行FIRA/IIRA处理,内核使用通道特定信息初始化处理器存储器中的DMA传输控制块(TCB)链。然后将该TCB链的起始地址写入FIRA/IIRA链指针寄存器,随后配置FIRA/IIRA控制寄存器以启动加速器处理。一旦所有通道的配置完成,就会向内核发送一个中断,以便内核将处理后的输出用于后续操作。
从理论上讲,最好的方法是将所有FIR和/或IIR任务从内核转移给加速器,并允许内核同时执行其他操作。但在实践中,这并非始终可行,特别是当内核需要使用加速器输出进一步处理,并且没有其他独立的任务需要同时完成时。在这种情况下,我们需要选择合适的加速器使用模型来达到最佳效果。.
图2.典型实时音频数据流。
图2显示了典型实时PCM音频数据流图。一帧数字化PCM音频数据通过同步串行端口(SPORT)接收,并通过直接存储器访问(DMA)发送至存储器。在继续接收帧N+1时,帧N由内核和/或加速器处理,之前处理的帧(N-1)的输出通过SPORT发送至DAC进行数模转换。
如前所述,根据应用的不同,可能需要以不同的方式使用加速器,以最大限度分担FIR和/或IIR处理任务,并尽可能节省内核周期以用于其他操作。从高层次角度来看,加速器使用模型可分为三类:直接替代、拆分任务和数据流水线。
直接替代
内核FIR和/或IIR处理直接被加速器替代,内核只需等待加速器完成此任务。
此模型仅在加速器的处理速度比内核快时才有效;即,使用FIRA模块。
拆分任务
FIR和/或IIR处理任务在内核和加速器之间分配。
当多个通道可并行处理时,此模型特别有用。
根据粗略的时序估算,在内核和加速器之间分配通道总数,使二者大致能够同时完成任务。
如图3所示,与直接替代模型相比,此使用模型可节省更多的内核周期。
数据流水线
内核和加速器之间的数据流可进行流水线处理,使二者能够在不同数据帧上并行处理。
如图3所示,内核处理第N个帧,然后启动加速器对该帧进行处理。内核随后继续进一步并行处理加速器在上一迭代中产生的第N-1帧的输出。该序列允许将FIR和/或IIR处理任务完全转移给加速器,但输出会有一些延迟。
流水线级以及输出延迟都可能会增加,具体取决于完整处理链中此类FIR和/或IIR处理级的数量。
图3说明了音频数据帧如何在不同加速器使用模型的三个阶段之间传输---DMA IN、内核/加速器处理和DMA OUT。它还显示了通过采用不同的加速器使用模型将FIR/IIR全部或部分处理转移到加速器上,与仅使用内核模型相比,内核空闲周期如何增加。
图3.加速器使用模型比较。
以下ADI SHARC®处理器系列支持片内FIRA和IIRA(从旧到新)。
ADSP-214xx (例如, ADSP-21489)
ADSP-SC58x
ADSP-SC57x/ADSP-2157x
ADSP-2156x
这些处理器系列:
计算速度不同
基本编程模型保持不变,ADSP-2156x处理器上的自动配置模式(ACM)除外。
FIRA有四个MAC单元,而IIRA只有一个MAC单元。
ADSP-2156x是SHARC处理器系列中的最新的产品。它是第一款单核1 GHz SHARC处理器,其FIRA和IIRA也可在1 GHz下运行。ADSP-2156x处理器上的FIRA和IIRA与其前代ADSP-SC58x/ADSP-SC57x处理器相比,具有多项改进。
性能改进
计算速度提高了8倍(从SCLK-125 MHz至CCLK-1 GHz)。
由于内核和加速器借助专用内核结构实现了更紧密的集成,因此减少了内核和加速器之间的数据和MMR访问延迟。
功能改进
添加了ACM支持,以尽量减少进行加速器处理所需的内核干预。此模式主要具有以下新特性:
允许加速器暂停以进行动态任务排队。
无通道数限制。
支持触发生成(主器件)和触发等待(从器件)。
为每个通道生成选择性中断。
在本节中,我们将讨论在ADSP-2156x评估板上,借助不同的加速器使用模型实施两个实时多通道FIR/IIR用例的结果
用例1
图4显示用例1的方框图。采样率为48 kHz,模块大小为256个采样点,拆分任务模型中使用的内核与加速器通道比为5:7。
表1显示测得的内核和FIRA MIPS数量,以及与仅使用内核模型相比获得的节约内核MIPS结果。表中还显示了相应使用模型增加的额外输出延迟。正如我们所看到的,使用加速器配合数据流水线使用模型,可节约高达335内核MIPS,但导致1块(5.33 ms)的输出延迟。直接替代和拆分任务使用模型也分别可节约98 MIPS和189 MIPS,而且未导致任何额外的输出延迟。
图4.用例1方框图。
表1.用例1的内核和FIR/IIRA MIPS总结
用例2
图5显示用例2的方框图。采样率为48 kHz,模块大小为128个采样点,拆分任务模型中使用的内核与加速器通道比为1:1。
与表1一样,表2也显示了此用例的结果。正如我们所看到的,使用加速器配合数据流水线使用模型,可节约高达490内核MIPS,但导致1模块(2.67 ms)的输出延迟。拆分任务使用模型可节约234内核MIPS,而没有导致任何额外输出延迟。请注意,与用例1中不同,在用例2中内核使用频域(快速卷积)处理,而非时域处理。这就是为何处理一个通道所需的内核MIPS比FIRA MIPS少的原因,这可导致直接替代使用模型实现负的内核MIPS节约。
图5.用例2方框图。
表2.用例2的内核和FIR/IIRA MIPS总结
在本文中,我们看到如何利用不同的加速器使用模型实现所需的MIPS和处理目标,从而将大量内核MIPS转移到ADSP-2156x处理器上的FIRA和IIRA加速器。
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