DSP應(yīng)用優(yōu)化技術(shù)――第二部分
簡介
數(shù)字信號處理 (DSP) 是一種采用增強(qiáng)功能處理信號與數(shù)據(jù),以及修改這些信號的方法。數(shù)字信號處理技術(shù)還可用于分析信號,以確定特定的信息內(nèi)容。DSP 主要涉及真實信號的處理。這些信號根據(jù)序號進(jìn)行轉(zhuǎn)換與表示。然后采用數(shù)學(xué)方法處理這些信號,以便從信號提取特定信息或者以某種方式轉(zhuǎn)換信號。
DSP 一般駐留在實時嵌入式系統(tǒng),其中計算的及時性與其正確性同等重要。DSP 在這些環(huán)境中很普通,因為對它們經(jīng)過精心設(shè)計后,可非常迅速地執(zhí)行常見的信號處理運(yùn)算。DSP 的可編程性使應(yīng)用能夠隨時間而改變和演進(jìn),從而為應(yīng)用供應(yīng)商提供眾多優(yōu)勢。對 DSP 編程需要了解應(yīng)用、DSP 硬件架構(gòu)、以及用于生成可滿足系統(tǒng)緊迫期限要求的高效實時軟件代碼生成工具。
本文是系列文章的第二部分,總結(jié)在實踐中從高性能 DSP 獲得數(shù)量級速度提高所采用的某些技術(shù)。
優(yōu)化的首要原則----切勿盲動!
在開始進(jìn)行任何優(yōu)化之前,您必須了解從何處著手。就性能方面來看,并非所有軟件生來相同!您必須首先了解瓶頸在何處。一旦分析了應(yīng)用,就可以開始調(diào)整代碼。應(yīng)用程序分析意味著權(quán)衡需在每部分代碼所花費(fèi)的時間(或者所占用的內(nèi)存、所消耗的功率)。軟件的某些部分可能只執(zhí)行一次(初始化)或者只執(zhí)行少數(shù)幾次。如果費(fèi)盡心思優(yōu)化此部分代碼并非明智之舉,因為獲得的整體節(jié)省效果會是微乎其微。更可能的情況是,會有幾部分軟件執(zhí)行很多次,盡管代碼自身可能會很短,但代碼執(zhí)行頻繁意味著花費(fèi)在該代碼的總循環(huán)會很多。即使如果您在這些代碼中可以節(jié)省一、兩個循環(huán),所獲得的節(jié)省也會很可觀。這就是在調(diào)整和優(yōu)化過程中您應(yīng)該多費(fèi)些時間的地方。
并行是關(guān)鍵所在
在編程超量標(biāo)及 VLIM 期間時所要遵循的標(biāo)準(zhǔn)原則是"保持流水線充滿"(Keep the pipelines full!)。充滿的流水線意味著有效的代碼。為了確定流水線充滿的程度,您需要費(fèi)些時間檢查匯編程序生成的匯編語言代碼。通??梢愿鶕?jù)代碼中NOP 的冗余性檢查低效的代碼。
為了證明在基于 VLIW 的超量標(biāo)機(jī)器中并行性的優(yōu)勢,讓我們首先從圖 1 所示的簡單循環(huán)程序入手。如果我們準(zhǔn)備編寫此程序的串行匯編語言實施,其代碼會與圖 2 中的類似。此循環(huán)采用超量標(biāo)機(jī)器的兩個可用側(cè)之一。通過指令與 NOP 計數(shù),它需要 26 個循環(huán)來執(zhí)行循環(huán)的每個迭代。但是,我們可以做得更好。
在這個例子中,需要注意兩件事情。許多執(zhí)行單元并未使用,而是處于空閑狀態(tài)。這是對處理器硬件的浪費(fèi)。其次,在匯編程序的此部分存在眾多延遲間隙(準(zhǔn)確說是 20 個),在其中 CPU 需要停滯下來等待加載或保存數(shù)據(jù)。在 CPU 停滯時,不會進(jìn)行任何操作。在試圖處理大量數(shù)據(jù)時,這對處理器是很糟糕的事情。
有眾多方法可以在等待數(shù)據(jù)期間保持 CPU 運(yùn)轉(zhuǎn)。我們可以執(zhí)行不依賴正在等待的數(shù)據(jù)的其他運(yùn)算。我們還可以使用超量標(biāo)結(jié)構(gòu)的兩側(cè)來幫助加載和保存其他數(shù)據(jù)值。圖 3 中的代碼就是一種對串行版本的改進(jìn)。我們已經(jīng)將 NOP 的數(shù)量從 20 個降至了 5 個。我們還可以并行執(zhí)行某些步驟。第 4 行和第 5 行同時執(zhí)行向器件的兩個單元(D1 和 D2)的加載。此代碼還執(zhí)行循環(huán)前的分支運(yùn)算,然后充分利用與該運(yùn)算相關(guān)的延遲來完成當(dāng)前循環(huán)的運(yùn)算。請注意,在該代碼中存在新的一列,它可指定您希望將哪次執(zhí)行單元用于特定運(yùn)算。這種指定執(zhí)行單元的靈活性使您能夠更好地對運(yùn)算進(jìn)行控制。
1 void example1(float *out, float *input1, float *input2)
2 {
3 int i;
4
5 for(i = 0; i < 100; i++)
6 {
7 out[i] = input1[i] * input2[i];
8 }
9 }
圖1:簡單的C循環(huán)
1 ;
2 ; serial implementation of loop (26 cycles per iteration)
3 ;
4 L1: LDW *B++,B5 ;load B[i] into B5
5 NOP 4 ; wait for load to complete
6
7 LDW *A++,A4 ; load A[i] into A4
8 NOP 4 ; wait for load to complete
9
10 MPYSP B5,A4,A4 ; A4 = A4 * B5
11 NOP 3 ; wait for mult to complete
12
13 STW A4,*C++ ; store A4 in C[i]
14 NOP 4 ; wait got store to complete
15
16 SUB i,1,i ; decrement i
17 [i] B L1 ; if i != 0, goto L1
18 NOP 5 ; delay for branch
圖2:C循環(huán)的串行匯編語言實施
1 ; using delay slots and duplicate execution units of the device
2 ; 10 cycles per iteration
3
4 L1: LDW .D2 *B++,B5 ;load B[i] into B5
5 || LDW .D1 *A++,A4 ;load A[i] into A4
6
7 NOP 2 ; wait load to complete
8 SUB .L2 i,1,i ;decrement i
9 [i] B .S1 L1 ; if i != 0, goto L1
10
11 MPYSP .M1X B5,A4,A4 ; A4 = A4 * B5
12 NOP 3 ; wait mpy to complete
13
14 STW .D1 A4,*C++ ;store A4 into C[i]
圖3:C循環(huán)更具并行性的實施
循環(huán)展開
循環(huán)展開是一種用于提高在循環(huán)分支邏輯之間執(zhí)行的、指令數(shù)量的技術(shù)。它可以降低執(zhí)行循環(huán)分支邏輯的次數(shù)。由于循環(huán)分支邏輯是額外開銷,降低其次數(shù)可以減少開銷,而且可以使循環(huán)主體-結(jié)構(gòu)的重要部分運(yùn)行更快。通過復(fù)制循環(huán)主體一定次數(shù)、然后修改終端邏輯來理解循環(huán)主體的多個迭代,可以展開一個循環(huán)。循環(huán)展開的缺點(diǎn)是使用更多的片上寄存器。每個迭代需要使用不同的寄存器。一旦使用了可用的寄存器,處理器就會開始訪問堆棧保存所需要的數(shù)據(jù)。訪問片外堆棧需要很高的代價,并且有可能消除由展開循環(huán)而實現(xiàn)的增益。只有在循環(huán)的單個迭代循環(huán)展開中的運(yùn)算沒有使用處理器結(jié)構(gòu)的全部可用資源時,才可以使用循環(huán)展開。如果您對此不很確定,請檢查匯編語言輸出。另一個缺點(diǎn)是增加代碼長度。展開后的循環(huán)需要更多指令,進(jìn)而需要更多內(nèi)存。
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軟件流水線化
最佳優(yōu)化策略之一是編寫能夠由匯編程序有效流水線化的代碼。軟件流水線化是一種有效調(diào)度循環(huán)和功能單元的優(yōu)化策略。比如在 TMS320C62x™ 生成中,如果匯編程序了解如何操作,則存在 8 個可以同時使用的功能單元。有時只是 C 代碼結(jié)構(gòu)的細(xì)微更改,其就有可能產(chǎn)生大為不同的結(jié)果。在軟件流水線化中,會調(diào)度循環(huán)的多個迭代來并行執(zhí)行。循環(huán)會被重新組織,其結(jié)果是流水線化后的代碼中的每個迭代都是由從原始循環(huán)中不同迭代選擇的指令序列構(gòu)成。在圖 4 所示的例子中說明了一個帶 3 個迭代的 5 步驟循環(huán)。在管線被 "primed" 或者最初加載運(yùn)算時,存在一個稱為 prolog 的初始階段(循環(huán) n 與 n+1)。循環(huán) n+2~n+4 是實際流水線化后的代碼部分。處理器就是在此部分中針對三個不同循環(huán)(1、2、3)執(zhí)行不同運(yùn)算(C、B、A)。這里存在一個 epilog 部分,其中,退出循環(huán)之前執(zhí)行剩余的指令。只是一套充分利用的流水線,其可生成速度最快、效率最高的代碼。
如圖 5 所示,軟件流水線化比循環(huán)展開速度更快,因為盡管建立流水線的開銷更為復(fù)雜,但是只執(zhí)行一次,而在展開的循環(huán)中卻要執(zhí)行多次,在標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)建立過程中會執(zhí)行許多次。
圖 4:軟件管道化的五步驟管道
圖 5:標(biāo)準(zhǔn)循環(huán)開銷與循環(huán)展開及軟件流水線化的對比
圖 6 說明同樣簡單的部分 C 代碼以及相應(yīng)的匯編語言輸出。在此例中,要求匯編程序嘗試流水線化代碼。匯編語言輸出中的流水線化后的循環(huán) prolog 和循環(huán)核心部分就是證明。在這個例子中,流水線化的代碼并未達(dá)到其最佳效果。您可以通過查看代碼流水線化后的循環(huán)核心中存在多少 NOP 來檢查低效的代碼。此例中,流水線化后的循環(huán)核心總共有 5 個 NOP 循環(huán),第 16 行中 2 個,第 20 行中 3 個。此循環(huán)共需要執(zhí)行 10 個循環(huán)。NOP 是能夠?qū)崿F(xiàn)更有效循環(huán)的首要證據(jù)。但是,這個循環(huán)到底能夠有多短呢?預(yù)計最小循環(huán)長度的一個方法是確定哪個執(zhí)行單元使用次數(shù)最多。在該例中,單元 D 比其他任何單元使用得都更頻繁,總共使用 3 次(第14、15 與 21 行)。超量標(biāo)器件存在兩側(cè),從而在最低 2 個時鐘的循環(huán)中每個時鐘可以使用每個單元兩次(D1 和 D2),即一個時鐘 2 次 D 運(yùn)算,第二個時鐘中 1 個 D 單元。匯編程序具有足夠的智能在流水線的兩側(cè)使用 D 單元(第 14 行和第 15 行),從而使它能夠并行化指令并且只使用 1 個時鐘。在等待完成加載的同時可以執(zhí)行其他指令,而不是坐等 NOP 延遲浪費(fèi)時間。
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1 void example1(float *out, float *input1, float *input2)
2 {
3 int i;
4
5 for(i = 0; i < 100; i++)
6 {
7 out[i] = input1[i] * input2[i];
8 }
9 }
1 _example1:
2 ;** ---------------------------------------------------------*
3 MVK .S2 0x64,B0
4
5 MVC .S2 CSR,B6
6 || MV .L1X B4,A3
7 || MV .L2X A6,B5
8 AND .L1X -2,B6,A0
9 MVC .S2X A0,CSR
10 ;** ---------------------------------------------------------*
11 L11: ; PIPED LOOP PROLOG
12 ;** ---------------------------------------------------------*
13 L12: ; PIPED LOOP KERNEL
14 LDW .D2 *B5++,B4 ;
15 || LDW .D1 *A3++,A0 ;
16 NOP 2
17 [ B0] SUB .L2 B0,1,B0 ;
18 [ B0] B
.S2 L12 ;
19 MPYSP .M1X B4,A0,A0 ;
20 NOP 3
21 STW .D1 A0,*A4++ ;
22 ;** --------------------------------------------------------*
23 MVC .S2 B6,CSR
24 B .S2 B3
25 NOP 5
26 ; BRANCH OCCURS
圖 6:C 語言例子以及相應(yīng)流水線化的匯編語言輸出
在循環(huán)的簡例中,很明顯輸入獨(dú)立于輸出。換句話說,并不存在相關(guān)性。但是,匯編程序?qū)@點(diǎn)一無所知。匯編程序一般來說是有點(diǎn)悲觀的小家伙。在形勢不明朗的情況下,它一般并不進(jìn)行任何優(yōu)化。匯編語言比較保守,會假定輸入每次通過循環(huán)時會依賴此前的輸出。如果了解了輸入與輸出無關(guān),我們就可以通過把 input1 和input2 斷言為 "const" 來提示匯編程序,向它說明這些字段不會改變。這是進(jìn)行軟件流水線化和節(jié)省吞吐量的切入點(diǎn)。圖 7 說明了這種 C 代碼及其相應(yīng)匯編語言。
1 void example2(float *out, const float *input1, const float *input2)
2 {
3 int i;
4
5 for(i = 0; i < 100; i++)
6 {
7 out[i] = input1[i] * input2[i];
8 }
9 }
1 _example2:
2 ;** ---------------------------------------------------------------*
3 MVK .S2 0x64,B0
4
5 MVC .S2 CSR,B6
6 || MV .L1X B4,A3
7 || MV .L2X A6,B5
8
9 AND .L1X -2,B6,A0
10
11 MVC .S2X A0,CSR
12 || SUB .L2 B0,4,B0
13
14 ;** --------------------------------------------------------------*
15 L8: ; PIPED LOOP PROLOG
16
17 LDW .D2 *B5++,B4 ;
18 || LDW .D1 *A3++,A0 ;
19
20 NOP 1
21
22 LDW .D2 *B5++,B4 ;@
23 || LDW .D1 *A3++,A0 ;@
24
25 [ B0] SUB .L2 B0,1,B0 ;
26
27 [ B0] B .S2 L9 ;
28 || LDW .D2 *B5++,B4 ;@@
29 || LDW .D1 *A3++,A0 ;@@
30
31 MPYSP .M1X B4,A0,A5 ;
32 || [ B0] SUB .L2 B0,1,B0 ;@
33
34 [ B0] B .S2 L9 ;@
35 || LDW .D2 *B5++,B4 ;@@@
36 || LDW .D1 *A3++,A0 ;@@@
37
38 MPYSP .M1X B4,A0,A5 ;@
39 || [ B0] SUB .L2 B0,1,B0 ;@@
40
41 ;** --------------------------------------------------------------*
42 L9: ; PIPED LOOP KERNEL
43
44 [ B0] B .S2 L9 ;@@
45 || LDW .D2 *B5++,B4 ;@@@@
46 || LDW .D1 *A3++,A0 ;@@@@
47
48 STW .D1 A5,*A4++ ;
49 || MPYSP .M1X B4,A0,A5 ;@@
50 || [ B0] SUB .L2 B0,1,B0 ;@@@
51
52 ;** --------------------------------------------------------------*
53 L10: ; PIPED LOOP EPILOG
54 NOP 1
55
56 STW .D1 A5,*A4++ ;@
57 || MPYSP .M1X B4,A0,A5 ;@@@
58
59 NOP 1
60
61 STW .D1 A5,*A4++ ;@@
62 || MPYSP .M1X B4,A0,A5 ;@@@@
64 NOP 1
65 STW .D1 A5,*A4++ ;@@@
66 NOP 1
67 STW .D1 A5,*A4++ ;@@@@
68 ;** --------------------------------------------------------------*
69 MVC
.S2 B6,CSR
70 B .S2 B3
71 NOP 5
72 ; BRANCH OCCURS
圖 7:相應(yīng)流水線化后的匯編語言輸出
在查看此匯編語言時需要留意幾點(diǎn)。首先,流水線化后的循環(huán)核心已經(jīng)縮小了。事實上,現(xiàn)在循環(huán)只有 2 個循環(huán)長。第 44-47 行在循環(huán)的第一個循環(huán)執(zhí)行(并行指令由 || 符號表示),第 48-50 行在第二個循環(huán)執(zhí)行。利用我們通過 "const" 斷言提供的附加相關(guān)性信息,匯編程序已經(jīng)能夠充分利用這些單元中的并行優(yōu)勢來高效地調(diào)用循環(huán)的內(nèi)部部分。但是,這點(diǎn)需要一定代價。代碼的 prolog 和 epilog 部分現(xiàn)在已經(jīng)變得大得多了。更緊密的流水線化核心將需要更多啟動 (priming) 運(yùn)算來根據(jù)各種指令和分支延遲協(xié)調(diào)所有的執(zhí)行。但是,一旦啟動 (primed),核心循環(huán)就能夠以極其快的速度運(yùn)行,在循環(huán)的各個迭代上執(zhí)行運(yùn)算。正如我們在前面所說明,軟件流水線化的目標(biāo)是提高經(jīng)常性事件速度。 核心在此例中就是經(jīng)常性事件,而且我們已經(jīng)大大提高了它的速度。對于循環(huán)計數(shù)比較小的循環(huán),可能不值得進(jìn)行代碼流水線化。但是,對于那些要執(zhí)行數(shù)千次的循環(huán)計數(shù)較大的循環(huán)來說,軟件流水線化是唯一的出路。
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在流水線化后的核心要執(zhí)行的 2 個循環(huán)中,會有許多事情發(fā)生。在匯編語言列表中的右列說明每條指令執(zhí)行哪個迭代。每個 "@" 符號表示迭代計數(shù)。因此,在這個核心中,第 44 行為迭代 n+2 執(zhí)行分支,第 45 和 46 行為迭代 n+4 執(zhí)行加載,第 48 行保存迭代的結(jié)果,第 49 行為迭代 n+2 執(zhí)行乘法,而第 50 行為迭代 n+3 執(zhí)行減法,這一切全在 2 個循環(huán)中完成。一旦流水線化后的核心停止執(zhí)行,epilog 就會完成運(yùn)算。匯編程序能夠使該循環(huán)變成 2 個循環(huán)長,這正是我們通過檢查低效代碼版本所期望達(dá)到的結(jié)果。
流水線化的功能的代碼長度有所增加,看看所生成的代碼就一目了然。這是編程人員為了追求速度而不得不面對的折中之一。
在使用堆棧的程序中,還存在必須要解決的其他問題。匯編程序必須確定在堆棧(需要更多時間訪問)中放置哪些變量以及要在快速片上寄存器中放置哪些變量。匯編程序有時并不能確定變量的去處。它會干脆不費(fèi)神地嘗試去流水線化包含太多變量的循環(huán)。這種情況下,明智的做法是將大循環(huán)分成較小的循環(huán),并使匯編程序能夠?qū)χM(jìn)行流水線化(圖 8)。
我們可以不采用:
for (expression)
{
Do A
Do B
Do C
Do D
}
而是采用:
for (expression)
Do A
for (expression)
Do B
for (expression)
Do C
for (expression)
Do D
圖 8:將大循環(huán)分成較小的循環(huán)能夠更有效地進(jìn)行流水線化
如果不仔細(xì)分析并結(jié)構(gòu)化代碼,就不存在所謂的軟件流水線化。例如,不要流水線化沒有足夠處理功能的循環(huán)。另一方面,也不能流水線化具有太多處理功能的循環(huán),因為循環(huán)主體會耗盡可用的寄存器。此外,不能流水線化循環(huán)內(nèi)的函數(shù)調(diào)用。相反,如果您希望獲得流水線化后的循環(huán),需要利用函數(shù)的內(nèi)聯(lián)擴(kuò)展來代替函數(shù)調(diào)用。
流水線化的缺陷之一是禁用中斷。完全 primed 管道中間的中斷會破壞指令執(zhí)行中的協(xié)同配合 (synergy)。匯編程序會在進(jìn)入流水線化的部分之前禁用中斷來保護(hù)軟件流水線化運(yùn)算,并在退出時啟用中斷(圖 9)。這意味著獲得軟件流水線化效率的代價是不可搶先的代碼部分。編程人員必須能夠確定不可搶先代碼的部分對現(xiàn)實性能的影響。
圖 9:在代碼的軟件流水線化期間禁用的中斷
最后手段――匯編語言
經(jīng)??梢酝ㄟ^稍微修改 C 語言代碼來緩解這種狀況,但是獲得最佳(或接近最佳)解決方案需要時間和多個迭代。圖 10 說明了采用這種方法優(yōu)化代碼的過程。最后的方法是采用匯編語言對算法進(jìn)行編碼。匯編語言難以編寫、理解和維護(hù)。正在開發(fā)相關(guān)工具使匯編語言編程人員更易于為超量標(biāo)與 VLIW 處理器編寫有效的代碼。例如,匯編語言優(yōu)化器就能使編程人員編寫串行匯編語言,然后自動將其優(yōu)化到軟件流水線化后的循環(huán)中。
&
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