采用硬件加速發(fā)揮MicroBlaze處理能力
Xilinx客戶針對這種處理器設(shè)計所要求的兩個實際應(yīng)用案例可說明MicroBlaze在硬件加速方面的作用。本文以 Spartan 器件為重點，比較 FPGA 解決方案和標(biāo)準(zhǔn)控制器內(nèi)核，展現(xiàn)我們能夠達(dá)到的性價比。這一方法同樣適用于Virtex FPGA。
案例1：實施位反轉(zhuǎn)算法
在第一個應(yīng)用示例中，假定MicroBlaze處理器的運行速度僅為50MHz。采用 Spartan-3或Spartan-6器件可輕松實現(xiàn)這一速度。諸如本地存儲器總線(指令和數(shù)據(jù)，LMB)以及處理器本機(jī)總線(PLB)等所有內(nèi)部總線的運行速度均達(dá)到50MHz。為簡單起見，假定沒有連接外部DDR存儲器。
現(xiàn)在假設(shè)客戶想要在這個CPU上實施位反轉(zhuǎn)算法。MicroBlaze自身沒有通過硬件直接提供這個功能。再假定每秒需要完成2萬次位反轉(zhuǎn)操作。
要解決這個問題，大多數(shù)客戶首先會采用純軟件方案，因為這樣可輕松地實現(xiàn)想要的功能。而且如果性能足夠高，無需進(jìn)行任何修改。
為此，讓我們先從簡單的軟件算法出發(fā)，實施簡短精悍的解決方案。結(jié)果確實簡單、精巧而且容易理解，不過效率很低。
unsigned int v=value;
unsigned int r = v;
int s = sizeof(v) * CHAR_BIT - 1;
for (v >>= 1; v; v >>= 1)
{
r <<= 1;
r |= v & 1;
s--;
}
r <<= s;
return r;
這段程序運行相當(dāng)順利，不過就算在專門針對速度優(yōu)化的MicroBlaze(使用五級流水線)上運行處理一個32 位字的算法，也用了220個周期。要執(zhí)行2萬次位反轉(zhuǎn)操作，在速度為50MHz的MicroBlaze上約需88ms。
客戶試圖采用略有不同的方法來優(yōu)化算法，但仍作為純軟件解決方案來實施。
要進(jìn)一步提升性能，就要采用純硬件解決方案，通過一種新的方式來讓硬件加速器充分發(fā)揮性能。
為了加速這種基礎(chǔ)操作，只需要在MicroBlaze快速單工鏈路(FSL)上連接一個非常簡單的內(nèi)核。標(biāo)準(zhǔn)FSL實施方案使用FSL總線(包括同步或異步FIFO)將數(shù)據(jù)從 MicroBlaze內(nèi)核傳輸?shù)紽SL 硬件加速器IP核。帶FIFO 的FSL總線與FIFO可對上述兩者間的數(shù)據(jù)存取進(jìn)行去耦。
如果采用帶FIFO的標(biāo)準(zhǔn)FSL總線，則一般情況下執(zhí)行時間為4個周期：一個周期用來將MicroBlaze上的數(shù)據(jù)通過FSL寫入FIFO;一個周期用來將數(shù)據(jù)從FIFO 傳輸?shù)紽SL IP;一個周期用來把結(jié)果從FSL IP傳送回 FSL總線的FIFO中;最后一個周期則負(fù)責(zé)從FSL總線讀出結(jié)果并傳輸至 MicroBlaze。
MicroBlaze到FSL總線的連接以及FSL總線到FSL IP的連接可在EDK的圖形視圖中輕松創(chuàng)建。
這樣代碼要長得多，效率也有大幅度提升，但時間還是太長了，執(zhí)行2萬次操作現(xiàn)在仍然大概需要52ms。
隨后客戶在互聯(lián)網(wǎng)上進(jìn)行了一些調(diào)查，找到一種更好的算法，把代碼改編為：
unsigned x = value;
unsigned r;
x = (((x & 0xaaaaaaaa) >> 1) | ((x
& 0x55555555) << 1));
x = (((x & 0xcccccccc) >> 2) | ((x
& 0x33333333) << 2));
x = (((x & 0xf0f0f0f0) >> 4) | ((x
& 0x0f0f0f0f) << 4));
x = (((x & 0xff00ff00) >> 8) | ((x
& 0x00ff00ff) << 8));
r = ((x >> 16) | (x << 16));
return r;
這個代碼看起來效率高，短小精悍。而且它不需要會造成流水線中斷的分支。它在這個核心系統(tǒng)上運行只需29 個周期。
不過這個算法需要在1 、2、4、8和16位之間進(jìn)行移位操作。我們在MicroBlaze的屬性窗口中激活桶式移位器。不管移位操作的長度如何，采用桶式移位器可允許我們在一個周期內(nèi)完成移位指令。這樣可以讓純軟件算法在 MicroBlaze上運行得稍快一些。
激活MicroBlaze硬件上的桶式移位器可將處理算法所需時間縮短到22個周期。與第一個版本的軟件算法相比，此算法得到了顯著改善。目前采用此算法，執(zhí)行所有 2萬次操作只需8.8ms，效率提升了10倍，不過仍未達(dá)到客戶要求。
不過效率還有提升的空間。算法中的時延非常關(guān)鍵，應(yīng)盡可能地縮短。但在我們的實施方案中，采用兩根FSL總線仍需要四個時鐘周期。不過我們可以通過將 MicroBlaze與硬件加速器之間的現(xiàn)有連接方式改為直接連接，便可將時延減半，縮短至兩個時鐘周期。這樣一個周期用于將數(shù)據(jù)寫入 FSL硬件加速器IP，而另一個周期則負(fù)責(zé)讀回結(jié)果。
在采用直接連接方式時，需注意幾個問題。首先，協(xié)處理器IP應(yīng)存儲輸入，并以寄存方式提供結(jié)果。請注意在執(zhí)行此操作時沒有使用帶FIFO的FSL總線。
此外，以不同時鐘速率運行 MicroBlaze和FSL硬件加速器IP 容易發(fā)生問題。為避免發(fā)生沖突，設(shè)計人員最好將MicroBlaze和 FSL硬件加速器IP的運行速率設(shè)為一致。
不過，如何在不使用FSL總線的情況下將MicroBlaze和FSL硬件加速器IP直接連接起來呢?這很簡單，只需將MicroBlaze和硬件加速器的數(shù)據(jù)線連接起來即可。如果需要，可再添加握手信號。
例如，使用位反轉(zhuǎn)IP，只需一個寫入信號即可。IP會一直很快運行，足以對MicroBlaze的任何請求做出及時響應(yīng)。
IP本身非常簡單。以下是摘錄 VHDL 代碼中的一段：
architecture behavioral of
fsl_bitrev is
-- data value sent by microblaze:
signal data_value :
std_logic_vector(0 to 31) := (others=>'0');
begin
-- bitreversed value to write back:
FSL_M_Data <= data_value;
process(FSL_Clk)
begin
if rising_edge(FSL_CLK) then
if (FSL_S_Exists = '1') then
-- create the bitreversed data:
data_value(0) <= FSL_S_Data(31);
data_value(1) <= FSL_S_Data(30);
data_value(2) <= FSL_S_Data(29);
...
data_value(30) <= FSL_S_Data(1);
data_value(31) <= FSL_S_Data(0);
end if;
end if;
end process;
end architecture behavioral;[!--empirenews.page--]
如果在兩者之間沒有使用 FSL總線的情況下添加這個IP，您必須對項目的MHS文件進(jìn)行如下修改：
BEGIN microblaze
...
PARAMETER C_FSL_LINKS = 1
...
PORT FSL0_S_EXISTS = net_vcc
PORT FSL0_S_DATA = FSL0_S_DATA
PORT FSL0_M_DATA = FSL0_M_DATA
PORT FSL0_M_WRITE = FSL0_M_EXISTS
PORT FSL0_M_Full = net_gnd
END
BEGIN fsl_bitrev
PARAMETER INSTANCE = fsl_bitrev_0
PARAMETER HW_VER = 1.00.a
PORT FSL_S_DATA = FSL0_M_DATA
PORT FSL_S_EXISTS = FSL0_M_EXISTS
PORT FSL_M_Data = FSL0_S_DATA
PORT FSL_M_Full = net_gnd
PORT FSL_Clk = clk_50_0000MHz
END
現(xiàn)在效率顯著提高。硬核僅在兩個周期內(nèi)可完成位反轉(zhuǎn)操作：一個周期用于把數(shù)據(jù)寫入IP，另一個周期則負(fù)責(zé)讀回結(jié)果。處理2萬個位反轉(zhuǎn)操作現(xiàn)在只需0.8ms。
與最初采用的算法相比，效率提升了110倍。與效率最高的最新軟件算法相比，此算法仍使系統(tǒng)性能提升了11倍。
當(dāng)然，本例只有在您的CPU不提供位反轉(zhuǎn)尋址功能的情況下才有效。大多數(shù) DSP都有此功能，但大多數(shù)微控制器都不具備這個功能。具備增加這個功能的特性可大幅度提升這種算法的處理速度。
雖然修改不大，但收效十分明顯。我們甚至將代碼壓縮到兩個字大小。當(dāng)然，現(xiàn)在硬件要求增加一些芯片。不過以此為代價獲得比任何標(biāo)準(zhǔn)微控制器更高的速度，是值得的。
案例2：高速浮點性能
現(xiàn)在我們給出另一個 MicroBlaze算法加速示例。一個客戶聲稱他的浮點處理在MicroBlaze系統(tǒng)上運行非常慢。他使用的算法可采用簡單的環(huán)路同時得出幾個結(jié)果。
for (i=0;i<512;i++) {
f_sum += farr[i];
f_sum_prod += farr[i] * farr[i];
f_sum_tprod += farr[i] *
farr[i] * farr[i];
f_sqrt + =
sqrt(farr[i]);
if (min_f > farr[i]) { min_f =
farr[i]; }
if (max_f < farr[i]) { max_f =
farr[i]; }
}
所有數(shù)值均是單精度浮點值。我們首先想到的是最基礎(chǔ)的一個問題：浮點單元 (FPU) 激活了嗎?檢查項目設(shè)置后，我們發(fā)現(xiàn)FPU仍然處于未啟用狀態(tài)。這就是為什么永遠(yuǎn)無法計算出這幾個數(shù)的原因。FPU可在 MicroBlaze屬性設(shè)置中加以激活。
FPU支持共有兩種。我們也選擇擴(kuò)展FPU (Extended FPU)來支持求平方根運算。現(xiàn)在，在50MHz 的MicroBlaze上需要 1,108,685個周期才能完成 512個值的全部循環(huán)。查看生成的匯編程序代碼后，可以了解到創(chuàng)建平方根是仍然在使用數(shù)學(xué)庫(Math-lib)功能。其在數(shù)學(xué)功能中的定義為：
double sqrt(double);
不過客戶使用平方根函數(shù)僅為處理浮點數(shù)值。因此，MicroBlaze FPU定義了一個新的函數(shù)來取代原來的函數(shù)，解決這個問題：
float sqrtf(float);
把表達(dá)式f_sqrt += sqrt(farr[i])變?yōu)閒_sqrt += sqrtf(farr[i])，就會調(diào)用MicroBlaze內(nèi)部的FPU內(nèi)部平方根功能?，F(xiàn)在執(zhí)行代碼只需要35,336個周期。特別是與第一個根本沒有使用FPU的方案相比，我們再次通過小小的調(diào)整就實現(xiàn)了31倍的提升。在相同的執(zhí)行時間內(nèi)，可能需要大約1.5GHz的CPU才能給出上述這些結(jié)果。
不過客戶仍不滿意，客戶要求更高的速度。在這種情況下，把算法從浮點運算變?yōu)楣厅c運算并不適合。因此，我們開發(fā)了一款新型專用硬件加速器(新型FSL IP)來加快對循環(huán)的處理。
新的FSL IP使用CORE Generator模塊浮點_v4_0來為4x ADD、2x MUL、1x GREATER、1x LESS和1x SQRT等操作創(chuàng)建9個示例。所有這些示例都可以實體化，并對相同的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行完全并行處理(圖2)。
FSL IP中實例的創(chuàng)建帶有部分時延，但吞吐率僅為1。這要求為加速器內(nèi)部的控制器硬件準(zhǔn)備更多的芯片，不過這樣可以在每個時鐘周期內(nèi)向協(xié)處理器提供新數(shù)據(jù)。
在取回結(jié)果前，只有在處理循環(huán)末端才需要增加周期。
我們采用直連方式把MicroBlaze連接到FSP IP時不需要FIFO。傳輸?shù)乃袛?shù)據(jù)都將緩存在IP內(nèi)，并隨即加以處理。
從FSL IP返回到MicroBlaze的連接是使用FSL總線創(chuàng)建的。由于我們必須發(fā)回一些結(jié)果，因而這更加容易實現(xiàn)，而且可以更加簡單地在IP內(nèi)完成。部分CoreGen模塊有一些已被添加到執(zhí)行時間中的時延，并被getfsl()調(diào)用完全覆蓋。MicroBlaze只需要等到所有結(jié)果都存入FSL總線FIFO。不過，只要數(shù)據(jù)率是1，即可完全實現(xiàn)所要求的吞吐率。
FSL總線的額外延遲僅會占用為數(shù)不多的一些周期。使用FSL硬件加速器的C代碼如下：for (i=0;i<512;i++) {
putfsl(farr[i],fsl0_id);
}
// get the min,max values:
getfsl(min_f,fsl0_id);
getfsl(max_f,fsl0_id);
// get the sum and products:
getfsl(f_sum,fsl0_id);
getfsl(f_sum_prod,fsl0_id);
getfsl(f_sum_tprod,fsl0_id);
getfsl(f_sqrt,fsl0_id);
算法的最終實施僅需大約4,630個周期，而且依然是全浮點實施。
硬件需要本來應(yīng)該用于實施硬件加速器的更多芯片才能并行計算出所有結(jié)果。不過與擴(kuò)展FPU實施方案相比，我們最終提升了大約7.6倍。否則，如果使用標(biāo)準(zhǔn)處理器來替換這個50MHz的處理器，可能需要大約380MHz的CPU才能勝任(假設(shè)硬件自帶有浮點平方根函數(shù))。
更為顯著的是與使用PFU的最初方案，而非平方根函數(shù)的對比效果：總體提升了大約239倍。這種效果可能需要12GHz左右的浮點處理器才能實現(xiàn)。
如上述例子所示，有時候小小的調(diào)整就會顯著影響算法的處理效果。實施這些調(diào)整，可以讓您的50MHz MicroBlaze系統(tǒng)與高性能DSP相媲美。
首先，找出執(zhí)行時間過長的核心算法，然后對其加速——通過簡單調(diào)整軟件，使用硬件，或使用硬件加速器進(jìn)行更為復(fù)雜的調(diào)整。如此一來，您的處理器系統(tǒng)會強(qiáng)于標(biāo)準(zhǔn)控制器。
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