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TMS320C6678處理器的VLFFT演示

2015-08-27
關鍵詞: TMS320C6678 DSP FFT ARM

       本白皮書探討了TMS320C6678處理器的VLFFT演示。通過內置8個固定和浮點DSP內核的TMS320C6678處理器來執(zhí)行16K-1024K的一維單精度浮點FFT算法樣本,檢測其分別在采用1,2,4或8核時各自的運行時間。演示的結果證明了C66X DSP內核的優(yōu)異性能,以及TMS320C6678處 理器跨多核平行化執(zhí)行性能與內核數量成正比的特性。本文的演示采用FFT算法,該算法在諸如醫(yī)學成像、通信、軍事和商業(yè)雷達以及電子戰(zhàn)(干擾器、抗干擾 器)等領域中被頻繁應用。本文演示結果顯示,在運行速率為1 GHz,DSP內核為8個時,用TMS320C6678處理器執(zhí)行1024K的FFT算法樣本只需要6.4毫秒。

  TMS320C6678 SoC

  TMS320C6678處理器具有8個DSP內核,是基于TI的C66x 固定和浮點DSP內核以及 TI享有多核權利的創(chuàng)新型KeyStone構架創(chuàng)建的。它運行速度最高可達1.25GHz,在這個速度下它可以進行每秒160千兆次浮點運算,而且通常情 況下消耗的電能不到10w。TMS320C6678處理器的特色是它每一個DSP內核都有512KB的 L2內存;此外,8MB的芯片內存中有4MB的共享內存,并且這兩個內存都有糾錯碼。它的DDR3界面是64位的,有8位糾錯碼,運行速度可以高達每秒 1600兆比特,同時支持高達8GB的外部存儲器數據存取。此外,TMS320C6678的配套外設包括PCle、Serial RapidIO? 、Gigabit Ethernet以及TI的HyperLink界面,這個界面在連接到TI的其他DSP,ARM, ARM+DSP處理器以及第三方的FPGA時可以提供高達50Gbps的連接速度。

  在本文的VLFFT演示中,TMS320C6678處理器運行速度為1GHz,DDR3界面?zhèn)鬏斔俣葹?333MHz。

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圖一:TMS320C6678框圖

  VLFFT演示

  由于VLFFT算法要求將輸入的數據存放在處理器的外部存儲器當中,在本演示過程中,數據通過DSP內核存取、分配和處理,最后將結果輸出到外 部存儲器中。同時,在整個過程中始終保持循環(huán)計數和時間測量。演示時,為TMS320C6678處理器配置不同數量的內核(1,2,4或8個)來計算當 FFT大小不同時的結果,這些FFT規(guī)格包括:

  ? 16K

  ? 32K

  ? 64K

  ? 128K

  ? 156K

  ? 512K

  ? 1024K

  在演示過程中,通過將計算負載分布到多個核和完全充分利用C66X DSP內核高性能計算能力的方法來確保執(zhí)行FFT達到最大性能。同時運用基礎時間抽取算法將一維VLFFT算法用類似的二維FFT算法來表達。這種方法是 在遇到非常大的數據N時,分解成N=N1*N2的形式。在本演示過程中,如果一維輸入數組非常大,就采用N1行*N2列的二維數組來表示,然后通過以下步 驟來計算FFT:

  1. 計算N2列數組在N1行數組中不同大小時的FFT;

  2. 乘以旋轉因子;

  3. 存儲N2 列在N1行不同大小時FFT算法的結果,形成一個N2*N1的二維數組;

  4. 計算N1行數組在N2列數組中不同大小時的FFT;

  5. 存儲列方向上的數據形成N2*N1二維數組。

  這個算法被Takahashi稱為Hitachi SR8000的高性能平行FFT算法。

  在執(zhí)行多核算法時,第一步是計算N2列(核的數量)在N1行規(guī)格下的FFT算法,第四步是計算N1行(核的數量)在N2列規(guī)格下的FFT算法。 0核是主核,負責與所有剩下的附屬核同步。根據N1數組和N2數組的大小,每一個內核計算出來的FFT總數都被分成幾個較小的模塊以適應每個核L2 SRAM內存的空間。每一組數據都通過外部存儲器中的DMA 預取到L2 SRAM內存中,然后通過DDR將數據返回到外部存儲器中。每個核都運用2個DMA通道在外部存儲器(DDR3)和內部存儲器(L2 SRAM)中轉化輸入和輸出的數據。

  結果

  下頁圖表1展示了TMS320C6678評估版(TMDSEVM6678LE)分別在一個DSP周期和一個毫秒單位時間內運行FFT代碼的結 果。在理想狀態(tài)下,當用于計算的內核數量增加一倍,循環(huán)計數就會減少一半。但在現實中,由于存在信息運行的天花板,同時受限于內存大小和信息寬度(內部存 儲器),這種情況很難實現。在這種情況下,當用雙核取代單核時,運行FFT的時間平均減少了49.3 %,基本達到了理想的周期數的一半。當用四核替代一核時,運行FFT的時間平均減少了72.5%,而采用八核時平均運行時間則減少了81.6%。

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表格一:FFT分別在1/2/4/8DSP核時周期及毫秒的結果

  由此我們可以看出,無論是雙核還是四核,隨著FFT的大小從16k增加到256k,運行時間減少的幅度也越來越大,而采用八核時運行時間減少的 幅度更加劇烈。這是因為對于較小的FFT,核數越多,并行代碼相對于額外增加核數來提高性能的代價要小很多。以前256KB的FFT,在提高性能方面的效 果并不太理想,在雙核時只能提高2倍,四核時也只有4倍,而在八核時反而會降低其性能。這是由于八核處理數據的速度遠高于外部存儲器傳輸數據的速度,從而 使其存儲空間到達上限導致的。在本演示中,計算一個大小為1024k的FFT,即一百萬點的FFT,在采用8個DSP內核,運行速率為1GHz時,運行時 間僅6.4毫秒。

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圖二:單核與多核在性能上的提升

  結論

  綜上所述,用TI的TMS320C6678處理器來執(zhí)行一個百萬點的FFT,在1GHz的工作頻率下,8核同時運行所需時間僅需6.4毫秒。如 此高速的DSP內核完全足以用來執(zhí)行某些應用的實時運算,比如雷達、電子戰(zhàn)爭和醫(yī)學繪圖等。如果用最大速度1.25GHz來運行TMS320C6678處 理器,同時采用更高帶寬的DDR3和1600MTPS的話,執(zhí)行運算所需時間會更短。


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