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基于ADSP-BF561處理器的視頻編碼器平臺

作者: 時間:2011-02-15 來源:網絡 收藏

4 DSP上的代碼優化

在VisualDSP開發環境下對代碼進行優化的主要方法有C語言級優化和匯編級優化。

4.1 C語言級優化

通過VC6的profile分析工具發現:移植與優化的重點應在運動估計部分。筆者通過比較各種算法后選擇了菱形(DS)搜索法。DS算法可采用兩種搜索模板,分別是有9個檢索點的大模板LD-SP(LargeDiamondSearchPattern)和有5個檢索點的小模板SDSP(SmallDiamondSearchPattern)。其菱形搜索示意圖如圖3所示。搜索時,先用大模板計算,當最小塊誤差SAD點出現在中心點處時,再將大模板LDSP換為SDSP進行匹配運算,這時,5個點中具有最小SAD者若為中心點,則該點即為最優匹配點,然后結束搜索,否則將繼續以此點為搜索中心進行SPSS搜索。

經JM實驗證實,采用此種方法,可以節約大約10%的運行時間,且代碼量無太大增長。

針對DSP的特點和相關的硬件指令,設計時可對代碼進行如下優化:

◇對程序結構進行調整。對不適合DSP執行的語句進行改寫,以提高代碼的并行性。

◇宏的使用。也就是將有些較短,執行單一、調用次數多的函數改為宏。

◇循環優化是將C語言中的for循環打開,排流水線,提高并行性。

◇計算表格化是將運行時計算的參數做成便于查找的表格常數數值,從而將運行計算轉化為編譯運算。如在量化和反量化程序中進行移位位數的處理時,可先計算出所有可能的值,而后來的運算就可以通過查表得到數值。

◇浮點數定點化。因為Blackfin561并不支持浮點運算,但原始程序代碼卻是浮點運算的格式,所以必須改成定點運算,而其修改后的執行速度也會加快很多。

◇盡量用邏輯運算代替乘除運算。由于乘除運算指令的執行時間要遠遠大于邏輯移位指令,尤其是除法指令,故應盡量用邏輯移位運算來代替乘除運算,以加快指令的運行速度。

◇盡量少進行函數調用。對一些小的函數,最好是用適當的內聯函數將其直接寫入主函數中進行替代,而對于一些調用不多的函數,也可以直接寫入主函數內,這樣可減少不必要的操作以提高速度。

◇減少判斷轉換。

◇盡量靜態分配內存。

◇調用系統提供的豐富的內聯函數。

此外,為了充分發揮DSP的運算能力,還必須從它的硬件結構出發,最大限度地利用它的8個功能單元,使用軟件流水線盡量讓程序無沖突地并行執行。也可將最耗時的函數抽取出來,用線性匯編改寫,從而最大限度的利用DSP的并行性。

4.2 匯編級優化

匯編級優化主要指如下幾點操作:

(1)使用寄存器資源

Blackfin561提供了8個32位數據寄存器以及一系列的地址寄存器。使用寄存器代替局部變量時,若局部變量用來保存中間結果,那么用寄存器代替局部變量可省掉很多訪問內存的時間。

(2)使用專用指令

Blackfin561提供有求最大值、最小值、絕對值、CUP及大量專用指令,應可能用多位的指令來訪問少位的數據。通過使用這些指令能大大提高代碼的執行速度。如用int型(32位)訪問2個short(16位)型數據時,可將其分別放在32位寄存器的高16位和低16位字段。這樣,數據讀取效率可以提高1倍,從而減少內存訪問次數。

(3)使用并行指令和向量指令

中每條通用指令都可以和一條或兩條存儲器訪問指令并列執行,這樣有利于的流水線滿負荷運行,更充分發揮的數據處理能力。

(4)合理存放反復調用的程序段

把被反復調用的程序段(如DCT變換和IDCT變換)放在片內程序存儲區中,把頻繁用到的數據段(如編碼表)放在片內數據存儲器中,而把不常用到的程序和數據段放在片外存儲器中,以避免對程序或數據進行不必要的反復搬移。

(5)合理使用內外存儲器

BF561片內只有256KB的存儲空間,因此當前幀、參考幀和當前幀的重建幀都必須放至片外存儲器,壓縮碼流若被主機讀取,也可放至片外。其它數據如程序代碼、全局變量、VLC碼表、各編碼模塊產生的中間數據等均可放至片內。

(6)DMA的使用

由于CPU訪問片外存儲器的速度通常要比訪問片內慢幾十倍,片外數據的傳輸通常成為程序運行時的瓶頸,這樣,即使代碼效率很高,流水線也會因為等待數據而被嚴重阻塞。解決這一問題的有效方法是用DMA傳送數據。程序是逐個宏塊進行編碼的,在編碼當前宏塊的同時,先由DMA將下一個宏塊的數據、用到的參考幀數據由片外傳送至片內,當前宏塊做完運動補償后,DMA又將重建后的宏塊由片內傳送至片外。這樣CPU只對片內數據進行操作,從而使流水線可以順利進行,而壓縮碼流按逐個碼字有時間間隔地寫入,可由CPU直接寫至片外。

5 結束語

經過用ADSP-BF561匯編語言改寫的對應函數的優化程序經調試運行后,DCT,IDCT部分效率提高了大約15倍,去塊濾波部分效率提高了大約6~7倍。對于模塊中的其它部分函數,也同樣取得了良好的優化結果。說明其優化工作確實達到了良好的效果。


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