基于DSP的视频算法系统优化若干策略

　　数字视频产品需求近些年出现猛增。主流应用包括视频通信、视频监控与工业自动化，而最热门的要算娱乐应用，如 DVD、HDTV、卫星电视、标清（SD）或高清 （HD） 机顶盒、数码相机与 HD 摄像机、高端显示器（LCD、等离子显示器、DLP）以及个人摄像机等。这些应用都向高质量的视频编解码算法及其标准提出巨大需求，目前主流压缩标准主要有MPEG2、MPEG4和H.264/AVC，而针对这些编解码标准有各种各样的实现方案。本文主要探讨基于TI 的C64系列DSP的视频解码算法标准系统优化过程中需要考虑的若干因素。

　　TI的C64系列DSP以其强大的处理能力被广泛用于视频处理领域，然而由于大家对C64系列DSP的结构、指令、的理解程度不一样，造成算法实现时的效果有许多的差异。具体体现在实现算法时所使用的CPU的资源上。如实现H.264 MP@D1解码时所占用CPU的资源上，会有所差异，或者是所包含的算法工具子集上，如实现H.264 MP@D1解码时使用CAVLC而不使用CABAC。造成这些差异，主要原因有如下因素：算法关键模块的优化

　　算法系统集成时Memory的管理

　　算法系统集成时的EDMA的资源分配管理

　　本文从这三方面逐步探讨算法优化集成中需要考虑的若干因素。算法关键模块的优化一般而言，对于目前主流视频解压缩标准都有类似的很消耗DSP CPU的模块，如H.264/AVC、MPEG4、AVS等编码中运动矢量搜索很占用资源，而且这些模块在整个系统实现过程中调用相当频繁，因此我们首先找出这些模块，这点TI的CCS提供了工程剖析工具（Profile），可以很快找到整个工程中占用DSP CPU资源最多的模块；然后对这些模块进行优化。

　　对这些关键算法模块的优化我们分可以分三步进行，如图2所示，先认真分析这部分代码，并进行相应的调整，如尽量减少有判断跳转的代码，特别是for循环中，判断跳转会打断软件流水。使用的方法，可是使用查表或者使用_cmpgtu4、_cmpeq4等Intrinsics来代替比较判断指令，从而巧妙替代判断跳转语句。同时使用TI的CCS中所提供的#pragma提供编译器尽量多的信息，这些信息包括for循环的次数信息、数据对齐信息等。如果经过这部分优化无法满足系统要求，则对这部分模块使用线性汇编实现，线性汇编是介于C和汇编之间的一种语言实现形式，可以控制指令的使用，而不必特别关心寄存器、功能单元（S、D、M、L）的分配和使用，使用线性汇编一般会比使用C语言具有更高的执行效率。如果线性汇编还无法满足要求，则使用汇编实现，要编写出高并行、深软件流水的汇编需要经过画相关图，创建时序表（Scheduling table）等步骤，由于篇幅所限，这里就不熬述。

　　表1使用方式 周期数

　　C+Intrinsics83

　　线性汇编74

　　汇编57

　　优化选项：-pm， -o3，基于C64plus内核，C+Instrinsics 是指在C中使用Instrinsics。

　　表1是运动搜索中所需要的计算16×16宏块SAD值时，不同方式下所消耗的DSP CPU的周期数。由此可见，汇编实现所消耗的CPU的周期数最少，但前提是需要充分了解DSP CPU的结构、指令以及算法模块的结构，从而能够编写出高并行、深软件流水的汇编，否则有可能所写出的汇编还没有线性汇编或者C效率更高。为此一个行之有效的方法是，充分利用TI所提供的算法库中的函数，因为算法库中的函数都是已经充分优化过的算法模块，而且大都提供对对应的C、线性汇编和汇编源代码，并有文档进行API介绍。算法系统集成时Memory的管理由于在基于DSP的嵌入式系统开发中，存储资源特别是片内高速存储资源有限，在算法系统集成时Memory的管理对于提高整个系统的优化是非常重要的，这一方面影响数据的读取、搬移速度；另一方面还影响Cache的命中率，下面分程序和数据两方面分析。

　　程序区：最大原则是将经常调度使用的算法模块放片内。为做到这点，TI的CCS中提供了#pragma CODE_SECTION，可以把需要单独控制存放的函数段从.text段中独立出来，从而在.cmd文件中对这些函数段进行单独物理地址映射。还可以使用程序动态的方式，将需要运行的代码段先调度进片内memory，如H.264/AVC中CAVLC和CABAC两个算法模块具有互斥性，因此可以将这两个算法模块放在片外而且对应于片内同一块运行区，在运行其中某一个算法模块之前，先将其调入片内，从而充分利用片内有限的高速存储区。程序区的管理考虑到一级程序Cache（L1 P）的命中率，最好将具有先后执行顺序的函数按地址先后顺序配置在程序空间中，同时对代码比较大的处理函数将其拆分成小函数。

数据区：在视频标准编解码中，由于数据块都很大，如一帧D1 4:2：0的图像