DSP C66 代码优化基本介绍

妖狐艹你老母 2022-05-25 04:28 340阅读 0赞

### C66 代码优化基本介绍 ###

C6000系列处理器的闪光之处就是它可以通过循环提高运行速度。这在以循环为中心的数字信号处理、图像处理和其他数学程序方面有着非常明显的优势。**“软件流水”的技术对提高循环代码的性能做出的贡献最大**。软件流水只有在使用**-o2** 或 **-o3** 编译选项时，才会被启用。

如下图示，如果不使用软件流水，循环就会在循环体 i 完成后再开始循环体 i+1。软件流水技术允许循环体出现重叠。因此，只要能够保持正确性，即可在循环体 i 完成之前开始循环体 i+1。在通常情况下，使用软件流水调度技术与不使用软件流水调度技术相比，使用时计算机资源利用率会高很多。

在软件流水循环中，即便一个循环体可能需要 s 个周期才能完成，但每隔 ii 个指令周期会启动一个新的循环。在一个高效的软件流水循环中，其中 ii < s，**ii 被称为“启动间隔”**；它是启动循环体 i 和启动循环体 i+1 之间的指令周期数。**ii 等于软件流水循环体的指令周期数**。**s 是第一个循环体完成所需要的指令周期数，也是软件流水循环的“单个已调度的循环体”的长度**。

如下图所示，即为进行了 software pipeline 和没有进行 software pipeline软件流水的对比   
![这里写图片描述][70]

所以我们进行循环优化的目的就是**减少 ii**，进而降低整体循环执行时间。

我们使用建议的选项进行编译：**-k-s -mw** 。得到汇编文件和软件流水信息

假定有以下函数 BasicLoop() …

void BasicLoop(int*output,int*input1,int*input2,int n)
    {
        int i;
        for(i=0; i<n; i++)
            output[i]= input1[i]+ input2[i];
    }

打开汇编文件并查看此循环的软件流水信息：

;\* SOFTWARE PIPELINE INFORMATION   
;\*   
;\* Loop source line : 5   
;\* Loop opening brace source line : 5   
;\* Loop closing brace source line : 6   
;\* Known Minimum Trip Count : 1   
;\* Known Max Trip Count Factor : 1   
;\* Loop Carried Dependency Bound(^) : 7   
;\* Unpartitioned Resource Bound : 2   
;\* Partitioned Resource Bound(\*) : 2   
;\* Resource Partition:   
;\* A-side B-side   
;\* .L units 0 0   
;\* .S units 0 1   
;\* .D units 2\* 1   
;\* .M units 0 0   
;\* .X cross paths 1 0   
;\* .T address paths 2\* 1   
;\* Long read paths 0 0   
;\* Long write paths 0 0   
;\* Logical ops (.LS) 0 0 (.L or .S unit)   
;\* Addition ops (.LSD) 1 0 (.L or .S or .D unit)   
;\* Bound(.L .S .LS) 0 1   
;\* Bound(.L .S .D .LS .LSD) 1 1   
;\*   
;\* Searching for software pipeline scheduleat …   
;\* ii = 7 Schedule found with 1 iterations in parallel   
…   
;\* SINGLE SCHEDULED ITERATION   
;\*   
;\* C25:   
;\* 0 LDW .D1T1 \*A4++,A3 ; |6| ^   
;\* || LDW .D2T2 \*B4++,B5 ; |6| ^   
;\* 1 \[ B0\] BDEC .S2 C24,B0 ; |5|   
;\* 2 NOP 3   
;\* 5 ADD .L1X B5,A3,A3 ; |6| ^   
;\* 6 STW .D1T1 A3,\*A5++ ; |6| ^   
;\* 7 ; BRANCHCC OCCURS \{C25\} ; |5|   
;—————————————————————————-   
L1: ; PD LOOP PROLOG   
;\* ————————————————————————–   
L2: ; PIPED LOOP KERNEL   
LDW .D1T1 \*A4++,A3 ; |6|<0,0> ^   
|| LDW .D2T2 \*B4++,B5 ; |6| <0,0> ^   
\[ B0\] BDEC .S2 L2,B0 ; |5| <0,1>   
NOP 3   
ADD .L1X B5,A3,A3 ; |6|<0,5> ^   
STW .D1T1 A3,\*A5++ ; |6|<0,6> ^   
;\*————————————————————————–   
L3: ; PIPED LOOP EPILOG   
;\*————————————————————————–   
软件流水循环信息包括循环开始的源代码行、对循环资源和延迟要求的描述以及循环是否已展开（还有其他信息）。使用 -mw 编译时，该信息还包含单个已调度循环体的副本。C6000Programmer’s Guide（C6000 程序员指南）的第 4 章详细介绍了 -mw注释块。尽管此信息不是最新的，但是在编写本文时它是可以获得的最好信息。

**启动间隔 (ii) 为 7。这意味着在稳定状态，每 7 个 CPU 周期计算出一次结果（相当于原始循环）。因此，基准 CPU 性能为 7 个指令周期/结果。**

通过分析该软件流水信息我们就可以找到影响ii大小的瓶颈所在

**此处为Loop Carried Dependency Bound(^) : 7，即循环体的相关性限制为7**

消除循环体间的相关性

再看一下汇编文件中的软件流水信息。瓶颈在哪里？要找出瓶颈，必须理解编译器是如何计算循环指令周期数的下限的。此下限是“**循环体间的相关性限制**”和“**资源限制**”的最大者。循环体间的相关性的区间值是以汇编指令间的执行顺序为基础的。例如，必须完成两个 load 指令后才能继续执行 add 指令。资源限制则是基于硬件资源，例如需要的每种指定类型的功能单元的数量。实际上，有以下**两种资源限制：已划分和未划分**。在本例中，这两者相同。

在本例中，**已划分资源限制为 2。即使可以不按顺序执行汇编指令，执行循环体中的所有指令也至少需要2个周期**。但是，循环体间的相关性限制为 7。   
;\* Loop Carried DependencyBound(^) : 7   
;\* Unpartitioned ResourceBound : 2   
;\* Partitioned ResourceBound(\*) : 2   
因此，ii ≥ max(2,7)。要减小 ii，进而减少指令周期数/结果，必须减小循环体间相关性限制。

循环体间相关性限制之所以增大，是因为在指令的数据相关图中有一个环。最大环的长度为循环体间相关性限制。为了减少或消除循环体间相关性，必须找到这个环并找出缩短或消除它的方法。

要确定最大循环体间相关性，请参阅单个循环体中的指令。**关键环中涉及的指令标有 (^) 号**。这些指令包含两个 load 指令以及 add 指令和 store 指令。

;\* SINGLE SCHEDULED ITERATION   
;\*   
;\* C25:   
;\* 0 LDW .D1T1 \*A4++,A3 ; |6| ^   
;\* || LDW .D2T2 \*B4++,B5 ; |6| ^   
;\* 1 \[ B0\] BDEC .S2 C24,B0 ; |5|   
;\* 2 NOP 3   
;\* 5 ADD .L1X B5,A3,A3 ; |6| ^   
;\* 6 STW .D1T1 A3,\*A5++ ; |6| ^   
;\* 7 ; BRANCHCC OCCURS \{C25\} ; |5|   
依靠这些信息以及查看指令间的相互供给关系，可以重新构建循环体间相关性的环。下图中的各节点正好是用 (^) 号表示的指令。各边（即节点对之间的箭头）表示排序约束。边上加注有从源指令和目标指令之间需要的指令周期数。在大多数情况下，结果在执行指令的指令周期末尾写入寄存器，并且可以在下一个指令周期才可使用。少数例外之一是，某些 load 指令需要 5 个周期才能使数据写入目标寄存器以供使用。   
![这里写图片描述][70 1]

在此图中，有两个关键环，每个的长度都为 7。要减少循环传递相关性限制，必须缩短或消除图中最大的环。这可通过消除环中的一条边来实现。为此，必须了解边的来源。

从 load 指令到 add 指令的边是很好理解的。load 指令的目的寄存器是 add 指令的源寄存器。load 指令需要 5 个指令周期来填充其目的寄存器。因此，只有在执行完两个 load 指令中的最后一个 load 指令并等待 5 个指令周期结束后才能执行 add 指令。

从 add 指令到 store 指令的边也是很好理解的，因为 add 指令的目的寄存器是 store 指令的源寄存器。add 指令的结果在 1 个指令周期后可供使用。因此，add 指令和 store 指令之间的边加注有数字 1。store 指令可以在紧跟着 add 指令的指令周期中执行。

从 store 指令回到 load 指令的边就没有这么明显了。怎样知道要将它们加进来？为什么它们在那里？这些问题的答案可由消除过程来确定。因为没有寄存器相关性，最有可能存在存储器相关性。在本例中，编译器不知道输入数组是否会引用与输出数组相同的内存位置，因此保守起见就假定这是有可能的。从 store 指令到 load 指令的边可确保先执行一个循环体中的 store 指令再执行下一个循环体中的 load 指令，以便当这些 load 指令尝试读取由 store 指令写入的数据时也是正确的。实际上是否发生这种情况取决于运行时“input1”、“input2”和“output”的值。（有关数据相关性和用来表示它们的图形的更多背景知识，请参阅 Memory AliasDisambiguation on the TMS320C6000（TMS320C6000 的内存别名消除歧义）。）

在现实中，有经验的程序员通常这样编写代码，输入参数的数组和输出参数的数组是独立的。原因是，这会使算法更加并行，从而带来更好的性能。假定在所有调用点，“input1”或“input2”都不会访问与“output”相同的内存地址。将此信息告知编译器，从 store 指令到 load 指令的返回边将会消失。这可通过使用 -mt 选项或使用restrict 关键字来实现。

void BasicLoo(int *restrict output, int *restrict input1, int *restrict input2,int n)
    {
        int i;
        #pragma MUST_ITERATE(1)
        for (i=0; i<n; i++)
        output[i] = input1[i] + input2[i];
    }

尽管对于本示例而言使用 restrict 关键字界定两个 load 指令或一个 store 指令就已经足够，仍然建议使用 restrict 关键字界定能够用其界定的所有参数（以及本地指针变量）。首先，这通常比确定哪些参数真的需要用 restrict 关键字来界定更迅速。其次，这可以向将来可能维护或修改此代码库的其他程序员提供信息。但是，在插入 restrict 关键字之前，请确保使用 restrict 关键字界定的指针不能与任何其他指针重叠。当编写库程序并使用 restrict 关键字时，请务必为库用户用文档说明参数限制。

在添加 restrict 关键字之后，重新变异这个函数。请注意，循环传递相关性限制已消失。这意味着每个循环体都是独立的。现在，新的循环在资源许可时立即启动。

;\* Loop Carried DependencyBound(^) : 0

需进一步注意，每 2 个周期会启动一个新的循环。因此，在稳定状态下，每 2 个周期（而不是每 7 个周期）就会生成一个新结果。   
;\* ii = 2 Schedule found with 4 iterations in parallel.

[70]: /images/20220525/7064cbf31767499d95b14d3c45e56d75.png
[70 1]: /images/20220525/701926b1c9614ee786ffaac468eea359.png