FC2カウンター FPGAの部屋 Vivado HLS 2014.4 と Vivado HLS 2015.4 の性能差(ソフトウェア的に書いたラプラシアンフィルタで検証)

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Vivado HLS 2014.4 と Vivado HLS 2015.4 の性能差(ソフトウェア的に書いたラプラシアンフィルタで検証)

明日、1月1日(金)にVivado HLS勉強会4 (AXI4 Master)を公開する予定だが、Vivado HLS勉強会4 (AXI4 Master)をVivado HLS 2014.4 対応から Vivado HLS 2015.4 対応に変更した時に、ソフトウェア的に書いたラプラシアンフィルタのCソースコードを高位合成した結果が異なったので、書いておく。

まずは、Vivado HLS 2014.4 で、ソフトウェア的に書いたラプラシアンフィルタのCソースコードを高位合成した結果を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_1_151231.png

Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_2_151231.png

次に、同じCソースコードをVivado HLS 2015.4 で高位合成した結果を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_3_151231.png

Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_4_151231.png

Timing のEstimated は同じ 8.75 ns だった。
Latency は2015.4の方が短くなっている。
使用リソースは、BRAM_18K とDSP48E は同じだが、FFとLUT は2015.4の方が多い。

C/RTL コシミュレーションの結果を示す。
最初に、Vivado HLS 2014.4 の C/RTL コシミュレーションの波形全体を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_5_151231.png
C/RTL コシミュレーションは、約 1.14 ms かかっている。

次に、Vivado HLS 2015.4 の C/RTL コシミュレーションの波形全体を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_8_151231.png
C/RTL コシミュレーションは、約 859 us で、短くなった。

Vivado HLS 2014.4 の C/RTL コシミュレーションのAXI4 Master Read 波形を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_6_151231.png
バースト長 1 で、AXI4 Master Read 間の間隔は 380 ns だった。

Vivado HLS 2015.4 の C/RTL コシミュレーションのAXI4 Master Read 波形を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_10_151231.png
バースト長 1 で、AXI4 Master Read 間の間隔は 290 ns だった。

Vivado HLS 2014.4 の C/RTL コシミュレーションのAXI4 Master Write 波形を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_7_151231.png
バースト長 1 で、AXI4 Master Write 間の間隔は 380 ns だった。

Vivado HLS 2015.4 の C/RTL コシミュレーションのAXI4 Master Write 波形を示す。
Vivado_HLS_2014_4_vs_2015_4_9_151231.png
バースト長は 64 で、AXI4 Master Write のデータ転送間の間隔は 290 ns だった。

データを見てきたように、ソフトウェア的に書いたラプラシアンフィルタのCソースコードを高位合成した結果においては、Vivado HLS 2014.4 よりも Vivado HLS 2015.4 の方が結果が良いようだ。
なお、他の2つのラプラシアンフィルタのCソースコードを高位合成した結果はほとんど変化がなかったので、Vivado HLS 2015.4 の方が、よりソフトウェア的に書いたコードでも性能が良くなるのかもしれない?

最後に、ラプラシアンフィルタのCソースコードを貼っておく。

// laplacian_filter_soft.c
// m_axi offset=slave Version
// lap_filter_axim()
// 2015/08/26 by marsee
//

#include <stdio.h>
#include <string.h>

#define HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH    64
#define VERTICAL_PIXEL_WIDTH    48
//#define HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH    800
//#define VERTICAL_PIXEL_WIDTH    600

#define ALL_PIXEL_VALUE    (HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH*VERTICAL_PIXEL_WIDTH)

int laplacian_fil(int x0y0, int x1y0, int x2y0, int x0y1, int x1y1, int x2y1, int x0y2, int x1y2, int x2y2);
int conv_rgb2y(int rgb);

int lap_filter_axim(volatile int *cam_fb, volatile int *lap_fb)
{
    #pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return

#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=3072 port=cam_fb offset=slave bundle=cam_fb
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=3072 port=lap_fb offset=slave bundle=lap_fb

    int line_buf[3][HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH];
    int x, y;
    int lap_fil_val;
    int a, b;
    int fl, sl, tl;

    // RGB値をY(輝度成分)のみに変換し、ラプラシアンフィルタを掛けた。
    for (y=0; y<VERTICAL_PIXEL_WIDTH; y++){
        for (x=0; x<HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH; x++){
            if (y==0 || y==VERTICAL_PIXEL_WIDTH-1){ // 縦の境界の時の値は0とする
                lap_fil_val = 0;
            }else if (x==0 || x==HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH-1){ // 横の境界の時も値は0とする
                lap_fil_val = 0;
            }else{
                if (y == 1 && x == 1){ // 最初のラインの最初のピクセルでは2ライン分の画素を読み出す
                    for (a=0; a<2; a++){ // 2ライン分
                        for (b=0; b<HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH; b++){ // ライン
                            line_buf[a][b] = cam_fb[(a*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH)+b];
                            line_buf[a][b] = conv_rgb2y(line_buf[a][b]);
                        }
                    }
                }
                if (x == 1) {    // ラインの最初なので、2つのピクセルを読み込む
                    for (b=0; b<2; b++){ // ライン
                        line_buf[(y+1)%3][b] = cam_fb[((y+1)*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH)+b];
                        // (y+1)%3 は、使用済みのラインがに読み込む、y=2 の時 line[0], y=3の時 line[1], y=4の時 line[2]
                        line_buf[(y+1)%3][b] = conv_rgb2y(line_buf[(y+1)%3][b]);
                    }
                }

                // 1つのピクセルを読み込みながらラプラシアン・フィルタを実行する
                line_buf[(y+1)%3][x+1] = cam_fb[((y+1)*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH)+(x+1)];
                // (y+1)%3 は、使用済みのラインがに読み込む、y=2 の時 line[0], y=3の時 line[1], y=4の時 line[2]
                line_buf[(y+1)%3][x+1] = conv_rgb2y(line_buf[(y+1)%3][x+1]);

                fl = (y-1)%3;    // 最初のライン, y=1 012, y=2 120, y=3 201, y=4 012
                sl = y%3;        // 2番めのライン
                tl = (y+1)%3;    // 3番目のライン
                lap_fil_val = laplacian_fil(line_buf[fl][x-1], line_buf[fl][x], line_buf[fl][x+1], line_buf[sl][x-1], line_buf[sl][x], line_buf[sl][x+1], line_buf[tl][x-1], line_buf[tl][x], line_buf[tl][x+1]);
            }
            // ラプラシアンフィルタ・データの書き込み
            lap_fb[(y*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH)+x] = (lap_fil_val<<16)+(lap_fil_val<<8)+lap_fil_val ;
            // printf("x = %d  y = %d", x, y);
        }
     }
     return(1);
}

// RGBからYへの変換
// RGBのフォーマットは、{8'd0, R(8bits), G(8bits), B(8bits)}, 1pixel = 32bits
// 輝度信号Yのみに変換する。変換式は、Y =  0.299R + 0.587G + 0.114B
// "YUVフォーマット及び YUV<->RGB変換"を参考にした。http://vision.kuee.kyoto-u.ac.jp/~hiroaki/firewire/yuv.html
// 2013/09/27 : float を止めて、すべてint にした
int conv_rgb2y(int rgb){
    int r, g, b, y_f;
    int y;

    b = rgb & 0xff;
    g = (rgb>>8) & 0xff;
    r = (rgb>>16) & 0xff;

    y_f = 77*r + 150*g + 29*b; //y_f = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b;の係数に256倍した
    y = y_f >> 8// 256で割る

    return(y);
}

// ラプラシアンフィルタ
// x0y0 x1y0 x2y0 -1 -1 -1
// x0y1 x1y1 x2y1 -1  8 -1
// x0y2 x1y2 x2y2 -1 -1 -1
int laplacian_fil(int x0y0, int x1y0, int x2y0, int x0y1, int x1y1, int x2y1, int x0y2, int x1y2, int x2y2)
{
    int y;

    y = -x0y0 -x1y0 -x2y0 -x0y1 +8*x1y1 -x2y1 -x0y2 -x1y2 -x2y2;
    if (y<0)
        y = 0;
    else if (y>255)
        y = 255;
    return(y);
}

  1. 2015年12月31日 05:24 |
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