![今回使用したデータ転送にかかわる
プラグマ
● #pragma SDS data zero_copy(cam_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE])
● #pragma SDS data zero_copy(lap_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE])
● #pragma SDS data copy(cam_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE])
● #pragma SDS data copy(lap_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE])
● #pragma SDS data access_pattern(cam_fb:RANDOM, lap_fb:RANDOM)
● #pragma SDS data access_pattern(cam_fb:SEQUENTIAL, lap_fb:SEQUENTIAL)
● #pragma SDS data sys_port(cam_fb:AFI, lap_fb:AFI)
● int lap_filter_axim(int cam_fb[ALL_PIXEL_VALUE], int
lap_fb[ALL_PIXEL_VALUE])
● {
– ハードウェア関数の引数が配列（要素数をどこかで明示しておかないとエラー）
– 配列がメモリの領域を示している](https://image.slidesharecdn.com/sdsoc170128-170128133929/85/SDSoC-_170128_-SDx-2016-3-4-320.jpg)
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SDSoC勉強会_170128_スライド「SDx 2016.3のプラグマによるハードウェアと性能」
- 2. ソフトウェアとハードウェアの インターフェース ● Vivado HLSは明示的にハードウェアのインター フェースをINTERFACE指示子で定義 ● SDSoCはソフトウェアなので、指示子は本来無い のだが、インターフェースを指示子で指定する ● SDSoCの指示子とハードウェアとの関係、性能と の関係を調べた – SDSoCは内部でVivado HLSを使っているが、Vivado HLSで性能が良かったコードはSDSoCでも性能が良い のか？
- 3. 今回やったこと ● SDｘ（SDSoC) 2016.3を使用 ● お馴染みのラプラシアンフィルタを使用した ● ハードウェア化ラプラシアンフィルタ関数 vs ソフトウェ ア?ラプラシアンフィルタ関数の速度比較 – 比較用ソフトウェア?ラプラシアンフィルタ関数は固定 – ハードウェア化ラプラシアンフィルタ関数のデータ転送の指 定用プラグマを変更 ● ハードウェアの違い（Vivado、Vivado HLS） ● 性能の違い – ハードウェア化ラプラシアンフィルタ関数の記述を変更 ● 性能の違い ● 最高性能の組み合わせの条件は？
- 4. 今回使用したデータ転送にかかわる プラグマ ● #pragma SDS data zero_copy(cam_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE]) ● #pragma SDS data zero_copy(lap_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE]) ● #pragma SDS data copy(cam_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE]) ● #pragma SDS data copy(lap_fb[0:ALL_PIXEL_VALUE]) ● #pragma SDS data access_pattern(cam_fb:RANDOM, lap_fb:RANDOM) ● #pragma SDS data access_pattern(cam_fb:SEQUENTIAL, lap_fb:SEQUENTIAL) ● #pragma SDS data sys_port(cam_fb:AFI, lap_fb:AFI) ● int lap_filter_axim(int cam_fb[ALL_PIXEL_VALUE], int lap_fb[ALL_PIXEL_VALUE]) ● { – ハードウェア関数の引数が配列（要素数をどこかで明示しておかないとエラー） – 配列がメモリの領域を示している
- 5. プラグマによる外部メモリとの 転送方法（copy, zero_copy) ● #pragma SDS data copy(<ポート名>…) – データはブロックRAMに一時コピーされる？ – 呼び出し側関数からはmalloc()で取得したメモリの先頭アド レスを配列のアドレスとして渡される – スキャッタ?ギャザー用DMA ● 4kバイトごとにアドレスが不連続の可能性 ● #pragma SDS data zero_copy(<ポート名>…) – データはDDRから転送されたそのままを使用 – 呼び出し側関数からはsds_alloc()で取得した連続領域のメ モリを配列のアドレスとして渡される – シンプルDMAでもOK
- 6. プラグマによる外部メモリとの 転送方法（data access_pattern） ● #pragma SDS data access_pattern(cam_fb:RANDOM, lap_fb:RANDOM) – RANDOM ー RAMインターフェースが生成される – デフォルトのアクセスパターン ● #pragma SDS data access_pattern(cam_fb:SEQUENTIAL, lap_fb:SEQUENTIAL) – SEQUNTIAL ー ストリーミング?インターフェースが生成される – 配列のエレメントの順番は守る必要がある（ストリーミングだから） ● zero_copyプラグマが無い引数にのみ適用できる
- 7. 使用するPSのポートの指定 （data sys_port） ● #pragma SDS data sys_port(cam_fb:AFI, lap_fb:AFI) – portはACP、AFI（HP）、MIGのいずれか – sds_alloc_non_cacheable()かsds_register_dmabuf()で メモリをアロケートした場合はAFI（HP）ポートを使ったほう が良い – SDSoCでは自動的にデータ?ムーバーが適切なポートに 接続する – ラプラシアンフィルタではデフォルトではACPポートが使わ れる（malloc(), sds_alloc()使用）
- 8. 第1段階のラプラシアンフィルタ ● 性能の低いラプラシアンフィルタ – 1ピクセルずつRead – ラプラシアンフィルタ処理 – 1ピクセルずつWrite ● プラグマ – 無し(copy, data access_pattern(RANDOM)) – data access_pattern(SEQUENTIAL) – zero_copy（sds_alloc()） ● 最初にプラグマ無しをやってみよう
- 10. Vivado HLSプロジェクト （プラグマ無し） ● ハードウェア化する関数のファイルがVivado HLSのソースファイ ルになっている ● SDSoCがVivado HLSの指示子を追加している
- 15. プラグマによるVivado HLSが生成す るインターフェース ● 無し(copy, data access_pattern(RANDOM)) – ブロックRAMインターフェース ● data access_pattern(SEQUENTIAL) – ストリーミング?インターフェース（FIFO） ● zero_copy – AXI4 Masterインターフェース
- 16. 第1段階のラプラシアンフィルタの リソース使用量 プラグマ無し SEQUENTIAL ZERO_COPY LUT 46 46 21 LUTRAM 13 12 7 FF 35 35 15 BRAM 53 33 18 DSP 20 13 16 BUFG 3 3 3 （注：単位は パーセンテー ジ） 画像の大きさは 100x75 ピクセル
- 17. 第1段階のラプラシアンフィルタの リソース使用量（グラフ） LUT LUTRAM FF BRAM DSP BUFG 0 10 20 30 40 50 60 プラグマ無し SEQUENTIAL ZERO_COPY
- 18. 性能比較 ● プラグマ無しとSEQUENTIALのハードウエア実行 時間は不安定。やるたびに変わる（SDSoC勉強会 でmalloc()を使っているためとの指摘あり） ● この状態では性能比較は無理だった プラグマ無し SEQUENTIAL ZERO_COPY ハードウェア 実行時間 4.32 ~ 10.6 5.8 ~ 10.7 0.943 ソフトウェア 実行時間 0.922 0.906 0.824 単位は ms 画像の大きさは 100x75 ピクセル
- 19. FPGAの部屋のブログの関連記事 ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-36 82.html ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-36 84.html ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-36 85.html ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-36 87.html
- 20. memcpy()を使用した第2段階の Cソースコード ● memcpy()を使ったのCソースコード（PIPELINEも） ● Vivado HLSのプラグマだけでSDSoCで動作 – ハードウェア化関数の引数のvolatileを外した – INTERFACE指示子のbundleオプションを外した – malloc()をsds_alloc()に変更、free()も変更 ● つまりSDSoCのzero_copyと等価 ● ハードウエアの実行時間55.7ms、ソフトウェアの実行 時間 51.7ms、SW/HW 0.928≒ 倍（800x600ピクセル） ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3688.h tml
- 21. 性能向上を図った第3段階の Cソースコード ● array_partition、3x3レジスタ実装 ● 前段階と同様の措置（volatile, bundle, sds_alloc） ● SDSoCのzero_copyと等価 ● ハードウエアの実行時間14.9ms、ソフトウェアの実 行時間 51.8ms、SW/HW 3.48≒ 倍（800x600ピク セル） ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-36 89.html
- 22. Vivado HLSのAXI4-Streamのコード ● Vivado HLSのAXI4-Streamのコードは果たして動く のか？ ● @ryosさんの記事を参考にSDSoC 2016.3でサイド チャネル付きAXI4-Streamを実装しようとしたが失敗 ● でも、今までもストリームにしてきた ● data access_pattern(SEQUENTIAL)のプラグマを付 けて、シーケンシャルに実行するコードだったらOKで は？（AXI4-Streamではないけど） ● AXI4-Streamのコードでやってみたらどうなんだろう？
- 23. AXI4-Stream向きのコード1 ● AXI4-Streamのコードを使用した – サイドチャネルを使っているので、それを外した ● SDSoCで使うので、Xilinxのビデオ用IPのことは考えない – 入力のストリームと出力のストリームにはif文がない – data access_pattern(SEQUENTIAL)プラグマ ● 結果 – ソフトウェアの実行時間は、約 47.7 ms – ハードウエアの実行時間は、約 5.54 ms – SW実行時間/HW実行時間≒8.61倍 ● 驚異的。。。ハードウエアの実行時間はReadもWriteも重なり合ったフル バーストしないと実現できない ● なぜならば、800ピクセルx600行x10 ns（クロック周期）＝ 4.8 ms – 1ピクセルは1クロックで転送（1ピクセルはint型、クロック周波数は100MHz） ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3690.html
- 24. AXI4-Stream向きのコード2 ● AXI4-Stream向きのコード1と同様 ● ただし、data access_pattern(SEQUENTIAL)プラグマの代 わりにdata zero_copyプラグマ ● つまり、Vivado HLSでのメモリ?アクセスをAXI4 Masterに ● 結果 – ソフトウェアの実行時間は、約 47.7 ms – ハードウエアの実行時間は、約 6.04 ms – SW実行時間/HW実行時間≒7.90倍 ● AXI4-Stream向きのコード1よりも少し遅くなっている が、ReadとWriteが重なり合ってDMAされているはず ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3691.html
- 25. Vivado HLSで最速コードを確かめる ● 最速の結果が出たSDSoCのコードをVivado HLSで INTERFACE m_axi指示子を入れて確かめた（つま り、AXI4 Master ） ● 確かに16バーストのReadとWriteが重なり合ったDMA（見 事なものだった。。。） ● if文無しでReadし、if文無しでWriteすれば最高性能（来たま まの順番でフィルタして出力） ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3692.html ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3694.html ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3695.html
- 26. ACPポートとAFI（HP）ポートの性能差 ● AXI4-Stream向きのコードではACPポートを使用してDMA ● それではHPポートを使ったらもっと性能が出るのではないだろ うか？ ● #pragma SDS data sys_port(cam_fb:AFI, lap_fb:AFI) – やってみたところ遅くなった ● 結果 – ソフトウェアの実行時間は、約 47.4 ms – ハードウエアの実行時間は、約 16.0 ms – SW実行時間/HW実行時間≒2.96倍 – ACPポートよりもHPポートを使用したほうが遅くなった – キャッシュのコヒーレンシを保つため？なぜ？ ● http://marsee101.blog19.fc2.com/blog-entry-3690.html
- 27. まとめ ● SDSoCでプラグマやCソースコードの違いによる ハードウェアの違いや性能を検証した ● シンプルなCソースコードが最速だということが分 かった ● ACPポートをDMAに使用するよりもHPポートのほ うが速度的に遅かった