FC2カウンター FPGAの部屋 AXI4-Stream向きのコードで書いたラプラシアンフィルタをVivado HLSでテスト2

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AXI4-Stream向きのコードで書いたラプラシアンフィルタをVivado HLSでテスト2

AXI4-Stream向きのコードで書いたラプラシアンフィルタをVivado HLSでテスト1”の続き。

前回は、AXI4-Stream向きのコードをAXI4 Master として実装して性能を評価したところ、理論的な限界性能だった。今回は、どのように書いたら理論的な限界性能が出るのかを探ってみる。とりあえず、Writeを変えてみよう。

現在は、0 を 2 行書いているが、これを今まで通りに、0 が 1 行書かれていて、ラプラシアンフィルタ結果、最後に 0 が 1 行という今までやってきたフォーマットで書いてみたい。そのために、lap_filter4.c の lap_fb[] に書き込むところで、最初に最後の行に 0 を書いて、その後は、0 行に 0 を書いて、その後、ラプラシアンフィルタ結果を書くことにした。
そのC ソースコードを lap_filter5.c とした。下に示す。

/* * lap_filter4.c * *  Created on: 2017/01/10 *      Author: Masaaki */

#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(int cam_fb[ALL_PIXEL_VALUE], int lap_fb[ALL_PIXEL_VALUE])
{
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=480000 port=lap_fb
#pragma HLS INTERFACE m_axi depth=480000 port=cam_fb

    int line_buf[3][HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH];
#pragma HLS array_partition variable=line_buf block factor=3 dim=1
#pragma HLS resource variable=line_buf core=RAM_2P

    int lap_fil_val;
    int pix, lap;

    int pix_mat[3][3];
#pragma HLS array_partition variable=pix_mat complete

    for (int y=0; y<VERTICAL_PIXEL_WIDTH; y++){
        for (int x=0; x<HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH; x++){
#pragma HLS PIPELINE
            pix = cam_fb[y*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH+x];

            for (int k=0; k<3; k++){
                for (int m=0; m<2; m++){
#pragma HLS UNROLL
                    pix_mat[k][m] = pix_mat[k][m+1];
                }
            }
            pix_mat[0][2] = line_buf[0][x];
            pix_mat[1][2] = line_buf[1][x];

            int y_val = conv_rgb2y(pix);
            pix_mat[2][2] = y_val;

            line_buf[0][x] = line_buf[1][x];    // 行の入れ替え
            line_buf[1][x] = y_val;

            lap_fil_val = laplacian_fil(    pix_mat[0][0], pix_mat[0][1], pix_mat[0][2],
                                        pix_mat[1][0], pix_mat[1][1], pix_mat[1][2],
                                        pix_mat[2][0], pix_mat[2][1], pix_mat[2][2]);
            lap = (lap_fil_val<<16)+(lap_fil_val<<8)+lap_fil_val; // RGB同じ値を入れる

            if (x<2 || y<2// 最初の2行とその他の行の最初の2列は無効データなので0とする
                lap = 0;

            if (y == 0)
                lap_fb[(VERTICAL_PIXEL_WIDTH-1)*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH+x] = lap;
            else
                lap_fb[(y-1)*HORIZONTAL_PIXEL_WIDTH+x] = lap;
        }
    }

    return 0;
}

// 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);
}


lap_fitlter_tb.c も lap_filter5.c に対応するように書き換えた。
そこで、C シミュレーションを行った。なお、Console は C/RTL 協調シミュレーション終了時になっている。
lap_filter4_12_160114.png

C コードの合成を行った。
lap_filter4_13_160114.png

Estimated が 11.37 ns で 10 ns を満足していない。
Latency は 480019 クロックで良さそうだ。

C/RTL協調シミュレーションを行った。
lap_filter4_14_160114.png

1120051 クロックと 2 倍以上に増えてしまっている。なぜだろうか?

C/RTL協調シミュレーションの波形を見よう。
まずはRead から。
lap_filter4_15_160114.png

ARLEN は 0f で 16 バーストなのだが、RREADY が 0 , 1 を繰り返して遅くなってしまっている。

Write を示す。
lap_filter4_16_160114.png

AWLEN が 00 でシングル転送だ。先ほどのRead が遅い原因はこれのようだ。

ほんの少し書き換えただけで、最高性能にほど遠くなってしまった。
やはり、AXI4-Stream として書いたコード最高性能にならないのだろうか?DMA の部分に if などの条件が入っているとバースト長が 16 バーストにならないのだろうか?
つまり、読む順番と書く順番は守る必要があるのかな?

最後に、lap_filter_tb.c を貼っておく。

// Testbench of laplacian_filter.c
// lap_filter_tb.c
// BMPデータをハードウェアとソフトウェアで、ラプラシアン・フィルタを掛けて、それを比較する
// m_axi offset=slave version
// 2015/08/26 by marsee
//

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <sys/time.h>

#include "bmp_header.h"

int laplacian_fil_soft(int x0y0, int x1y0, int x2y0, int x0y1, int x1y1, int x2y1, int x0y2, int x1y2, int x2y2);
int conv_rgb2y_soft(int rgb);
int lap_filter_axim(int *cam_fb, int *lap_fb);    // hardware
void laplacian_filter_soft(int *cam_fb, int *lap_fb, long width, long height); // software

int main()
{
    int *s, *h;
    long x, y;
    BITMAPFILEHEADER bmpfhr; // BMPファイルのファイルヘッダ(for Read)
    BITMAPINFOHEADER bmpihr; // BMPファイルのINFOヘッダ(for Read)
    FILE *fbmpr, *fbmpw;
    int *rd_bmp, *hw_lapd, *sw_lapd;
    int blue, green, red;
    char blue_c, green_c, red_c;
    struct timeval start_time_hw, end_time_hw;
    struct timeval start_time_sw, end_time_sw;

    if ((fbmpr = fopen("test.bmp""rb")) == NULL){ // test.bmp をオープン
        fprintf(stderr, "Can't open test.bmp by binary read mode\n");
        exit(1);
    }
    // bmpヘッダの読み出し
    fread(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpr);
    fread(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpr);
    fread(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpr);

    // ピクセルを入れるメモリをアロケートする
    if ((rd_bmp =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate rd_bmp memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((hw_lapd =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate hw_lapd memory\n");
        exit(1);
    }
    if ((sw_lapd =(int *)malloc(sizeof(int) * (bmpihr.biWidth * bmpihr.biHeight))) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't allocate sw_lapd memory\n");
        exit(1);
    }

    // rd_bmp にBMPのピクセルを代入。その際に、行を逆転する必要がある
    for (y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            blue = fgetc(fbmpr);
            green = fgetc(fbmpr);
            red = fgetc(fbmpr);
            rd_bmp[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] = (blue & 0xff) | ((green & 0xff)<<8) | ((red & 0xff)<<16);
        }
    }
    fclose(fbmpr);

    //gettimeofday(&start_time_hw, NULL);
    lap_filter_axim((int *)rd_bmp, (int *)hw_lapd);    // ハードウェアのラプラシアン・フィルタ
    //gettimeofday(&end_time_hw, NULL);

    //gettimeofday(&start_time_sw, NULL);
    laplacian_filter_soft(rd_bmp, sw_lapd, bmpihr.biWidth, bmpihr.biHeight);    // ソフトウェアのラプラシアン・フィルタ
    //gettimeofday(&end_time_sw, NULL);

    // ハードウェアとソフトウェアのラプラシアン・フィルタの値のチェック
    for (y=0, h=hw_lapd, s=sw_lapd; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            if (*h != *s){
                printf("ERROR HW and SW results mismatch x = %ld, y = %ld, HW = %d, SW = %d\n", x, y, *h, *s);
                return(1);
            } else {
                h++;
                s++;
            }
        }
    }
    printf("Success HW and SW results match\n");
    /*if (end_time_hw.tv_usec < start_time_hw.tv_usec) {        printf("lap_filter2 HW time = %ld.%06ld sec\n", end_time_hw.tv_sec - start_time_hw.tv_sec - 1, 1000000 + end_time_hw.tv_usec - start_time_hw.tv_usec);    } else {        printf("lap_filter2 HW time = %ld.%06ld sec\n", end_time_hw.tv_sec - start_time_hw.tv_sec, end_time_hw.tv_usec - start_time_hw.tv_usec);    }    if (end_time_sw.tv_usec < start_time_sw.tv_usec) {        printf("lap_filter2 SW time = %ld.%06ld sec\n", end_time_sw.tv_sec - start_time_sw.tv_sec - 1, 1000000 + end_time_sw.tv_usec - start_time_sw.tv_usec);    } else {        printf("lap_filter2 SW time = %ld.%06ld sec\n", end_time_sw.tv_sec - start_time_sw.tv_sec, end_time_sw.tv_usec - start_time_sw.tv_usec);    } */

    // ハードウェアのラプラシアンフィルタの結果を temp_lap.bmp へ出力する
    if ((fbmpw=fopen("temp_lap.bmp""wb")) == NULL){
        fprintf(stderr, "Can't open temp_lap.bmp by binary write mode\n");
        exit(1);
    }
    // BMPファイルヘッダの書き込み
    fwrite(&bmpfhr.bfType, sizeof(char), 2, fbmpw);
    fwrite(&bmpfhr.bfSize, sizeof(long), 1, fbmpw);
    fwrite(&bmpfhr.bfReserved1, sizeof(short), 1, fbmpw);
    fwrite(&bmpfhr.bfReserved2, sizeof(short), 1, fbmpw);
    fwrite(&bmpfhr.bfOffBits, sizeof(long), 1, fbmpw);
    fwrite(&bmpihr, sizeof(BITMAPINFOHEADER), 1, fbmpw);

    // RGB データの書き込み、逆順にする
    for (y=0; y<bmpihr.biHeight; y++){
        for (x=0; x<bmpihr.biWidth; x++){
            blue = hw_lapd[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] & 0xff;
            green = (hw_lapd[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x] >> 8) & 0xff;
            red = (hw_lapd[((bmpihr.biHeight-1)-y)*bmpihr.biWidth+x]>>16) & 0xff;

            fputc(blue, fbmpw);
            fputc(green, fbmpw);
            fputc(red, fbmpw);
        }
    }
    fclose(fbmpw);
    free(rd_bmp);
    free(hw_lapd);
    free(sw_lapd);

    return(0);
}

void laplacian_filter_soft(int *cam_fb, int *lap_fb, long width, long height)
{
    int line_buf[3][800];

    int lap_fil_val;
    int pix, lap;

    int pix_mat[3][3];

    for (int y=0; y<height; y++){
        for (int x=0; x<width; x++){
            pix = cam_fb[y*width+x];

            for (int k=0; k<3; k++){
                for (int m=0; m<2; m++){
                    pix_mat[k][m] = pix_mat[k][m+1];
                }
            }
            pix_mat[0][2] = line_buf[0][x];
            pix_mat[1][2] = line_buf[1][x];

            int y_val = conv_rgb2y(pix);
            pix_mat[2][2] = y_val;

            line_buf[0][x] = line_buf[1][x];    // 行の入れ替え
            line_buf[1][x] = y_val;

            lap_fil_val = laplacian_fil(    pix_mat[0][0], pix_mat[0][1], pix_mat[0][2],
                                        pix_mat[1][0], pix_mat[1][1], pix_mat[1][2],
                                        pix_mat[2][0], pix_mat[2][1], pix_mat[2][2]);
            lap = (lap_fil_val<<16)+(lap_fil_val<<8)+lap_fil_val; // RGB同じ値を入れる

            if (x<2 || y<2// 最初の2行とその他の行の最初の2列は無効データなので0とする
                lap = 0;

            if (y == 0)
                lap_fb[(height-1)*width+x] = lap;
            else
                lap_fb[(y-1)*width+x] = lap;
        }
    }
}

// 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_soft(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_soft(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. 2017年01月14日 04:59 |
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