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基于DSP的视频算法系统优化若干策略

时间:04-18 来源:本站整理 点击:

  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

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