提取實(shí)現(xiàn)任務(wù)級(jí) (task_level) 的硬件并行算法是設(shè)計(jì)高效的HLS IP內(nèi)核的關(guān)鍵。
在本文中,我們將重點(diǎn)放在如何能夠在不需要特殊的庫(kù)或類(lèi)的情況下修改代碼風(fēng)格以實(shí)現(xiàn)C代碼實(shí)現(xiàn)并行性。Xilinx HLS 編譯器的顯著特征是能夠?qū)⑷蝿?wù)級(jí)別的并行性和流水線(xiàn)與可尋址的存儲(chǔ)器 PIPO或 FIFO相結(jié)合。本文首先概述可以獲取任務(wù)并行的前提條件,然后以DAG(directedacyclic graph) 代碼為例,挖掘其中使用 fork-join 并行性,并結(jié)合使用 ping- pong buffer 啟用了一種基于握手的任務(wù)級(jí)粗粒度的流水線(xiàn)形式。
我們理解任務(wù)級(jí)并行的時(shí)候可以想象成這樣一個(gè)場(chǎng)景,每一個(gè)計(jì)算任務(wù)都是時(shí)間軸上向前奔跑的馬車(chē),馬車(chē)與馬車(chē)之間傳輸?shù)呢浳锞拖袷怯?jì)算數(shù)據(jù),他們需要管道去連接即 FIFO 和 PIPO ,FIFO 是一個(gè)先進(jìn)先出存儲(chǔ)器也就是說(shuō)使用這樣的管道傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)候,數(shù)據(jù)進(jìn)出的順序不可以改變。而 PIPO 就是一個(gè)可尋址的存儲(chǔ)器管道,數(shù)據(jù)在任務(wù)之間進(jìn)出的順序可以改變。
最糟糕的狀態(tài)是什么?馬車(chē)在時(shí)間線(xiàn)上順序出發(fā),A 馬車(chē)到達(dá)終點(diǎn)后 B 再出發(fā)以此類(lèi)推,就像是 CPU 中的單進(jìn)程順序執(zhí)行模式一樣,而FPGA中有可供并行化執(zhí)行的數(shù)據(jù)傳輸管道,更多的資源就像是跑道一樣,所以這個(gè)狀態(tài)效率是最低的。
那么先做一點(diǎn)點(diǎn)改進(jìn),我們分析發(fā)現(xiàn) B 和 C 馬車(chē)不享有任何公用的數(shù)據(jù)或存儲(chǔ)計(jì)算資源,也就是他們完全可以在 A 結(jié)束后并行執(zhí)行,最后再執(zhí)行 D,這種并行情況中含有順序和并行兩種模式,我們稱(chēng)之為交叉并行 (fork-joinparallelism)。但是下一次進(jìn)程仍然是順序執(zhí)行的。
繼續(xù)深入可以發(fā)現(xiàn),四輛馬車(chē)在跑完各自的任務(wù)后都有一段的閑置時(shí)間,提高吞吐量和資源重復(fù)利用也很明顯是息息相關(guān)的。實(shí)現(xiàn)了進(jìn)程之間的流水線(xiàn)執(zhí)行的結(jié)果就如下圖,每一輛馬車(chē)在不同的進(jìn)程中連續(xù)執(zhí)行任務(wù),向前奔跑,重復(fù)利用資源的同時(shí)它提升了吞吐量進(jìn)而極大的減小了完成多個(gè)進(jìn)程后的延遲。
最理想的狀態(tài)時(shí)什么?就是馬車(chē)盡可能的一個(gè)挨著一個(gè)一起出發(fā),并行奔跑,大家先后到達(dá)終點(diǎn)完成計(jì)算,在奔跑的過(guò)程中數(shù)據(jù)通過(guò)管道也完成了遷移,最終計(jì)算完的數(shù)據(jù)在最后一輛馬車(chē)到達(dá)終點(diǎn)的時(shí)候產(chǎn)出。下圖我們可以看到 B 和 C 開(kāi)始執(zhí)行的時(shí)間提前了,并沒(méi)有等到A完全執(zhí)行完畢,這和數(shù)據(jù)依賴(lài)息息相關(guān),也就是說(shuō)我們進(jìn)一步挖掘并行性的路上發(fā)現(xiàn):ABC 三輛馬車(chē)都可以在增加馬車(chē)數(shù)量 (擴(kuò)增資源) ,建立數(shù)據(jù)管道的并行執(zhí)行的前提下實(shí)現(xiàn)了。我們用資源換取了更大的并行性,這就是繼續(xù)挖掘并行性上需要付出的代價(jià)。
奔跑的馬車(chē)帶著我們理解了任務(wù)級(jí)流水線(xiàn)的優(yōu)化之路,下面我們結(jié)合代碼看一看HLS工具會(huì)在哪些情況下阻止 dataflow 的實(shí)現(xiàn)。
在我們談及 dataflow 的優(yōu)化之前,我們先去了解在 HLS 提醒你報(bào)錯(cuò)的方式,其中修改屬性config_dataflow-strict_mode (off | error | warning) 指令可以控制報(bào)錯(cuò)指令的級(jí)別,一般情況下默認(rèn)是 warning 級(jí)別的報(bào)錯(cuò),主要看我們的并行性需求。
以下是阻止任務(wù)級(jí)別并行性的常見(jiàn)情況:
1. 單產(chǎn)出單消耗模型違例(Single-producer-consumerviolations)
為了使 VitisHLS 執(zhí)行 DATAFLOW 優(yōu)化,任務(wù)之間傳遞的所有元素都必須遵循單產(chǎn)出單消耗模型。每個(gè)變量必須從單個(gè)任務(wù)驅(qū)動(dòng),并且只能由單個(gè)任務(wù)使用。在下面的代碼示例中是典型的單產(chǎn)出單消耗模型違例,單一的數(shù)據(jù)流 temp1 同時(shí)被 Loop2 和 Loop3 消耗。要解決這個(gè)問(wèn)題很容易,就是將兩個(gè)任務(wù)都要消耗的數(shù)據(jù)流復(fù)制成兩個(gè),如右圖的 Split 函數(shù)。當(dāng) temp1數(shù)據(jù)流被復(fù)制為 temp2 和 temp3 后,LOOP1,2,3 就可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)級(jí)流水線(xiàn)了。
void foo(int data_in[N], int scale, int data_out1[N], int data_out2[N]) {
int temp1[N];
Loop1: for(int i = 0; i < N; i++) {
temp1[i] = data_in[i] * scale;
}
Loop2: for(int j = 0; j < N; j++) {
data_out1[j] = temp1[j] * 123;
}
Loop3: for(int k = 0; k < N; k++) {
data_out2[k] = temp1[k] * 456;
}
}
void Split (in[N], out1[N], out2[N]) {
// Duplicated data
L1:for(int i=1;i
out1[i] = in[i];
out2[i] = in[i];
}
}
void foo(int data_in[N], int scale, int data_out1[N], int data_out2[N]) {
int temp1[N], temp2[N]. temp3[N];
Loop1: for(int i = 0; i < N; i++) {
temp1[i] = data_in[i] * scale;
}
Split(temp1, temp2, temp3);
Loop2: for(int j = 0; j < N; j++) {
data_out1[j] = temp2[j] * 123;
}
Loop3: for(int k = 0; k < N; k++) {
data_out2[k] = temp3[k] * 456;
}
}
2. 旁路任務(wù) Bypassing Tasks
正常情況下我們期望流水線(xiàn)任務(wù)是一個(gè)接著一個(gè)的產(chǎn)出并消耗,然而像下面這個(gè)例子中,Loop1 產(chǎn)生了 Temp1和Temp2 兩個(gè)數(shù)據(jù)流,但是在下一個(gè)任務(wù) Loop2 中只有 temp1 參與了運(yùn)算,而 temp2 就被旁支了。Loop3 任務(wù)的執(zhí)行依賴(lài) Loop2 任務(wù)產(chǎn)生的 temp3 數(shù)據(jù),所以 Loop2 和 Loop3 因?yàn)閿?shù)據(jù)依賴(lài)的關(guān)系無(wú)法并行執(zhí)行。
void foo(int data_in[N], int scale, int data_out1[N], int data_out2[N]) {
int temp1[N], temp2[N]. temp3[N];
Loop1: for(int i = 0; i < N; i++) {?
temp1[i] = data_in[i] * scale;
temp2[i] = data_in[i] >> scale;
}
Loop2: for(int j = 0; j < N; j++) {?
temp3[j] = temp1[j] + 123;
}
Loop3: for(int k = 0; k < N; k++) {?
data_out[k] = temp2[k] + temp3[k];
}
}
3. 任務(wù)間雙向反饋 Feedbackbetween Tasks
假如說(shuō)當(dāng)前任務(wù)的結(jié)果,需要作為之前一個(gè)任務(wù)的輸入的話(huà),就形成了任務(wù)之間的數(shù)據(jù)反饋,它打亂了流水線(xiàn)從上級(jí)一直往下級(jí)輸送數(shù)據(jù)流的規(guī)則。這時(shí)候HLS就會(huì)給出警告或者報(bào)錯(cuò),有可能完成不了dataflow優(yōu)化了。有一種特例是支持的:使用hls::stream格式的數(shù)據(jù)流反饋。
我們分析以下代碼的內(nèi)容:
當(dāng)?shù)谝粋€(gè)程序 firstProc 執(zhí)行的時(shí)候,hls::stream 格式的數(shù)據(jù)流 forwardOUT 被寫(xiě)入了初始化為10的數(shù)值 fromSecond 。由于 hls::stream 格式的數(shù)據(jù)本身不支持初始化操作,所以這樣的操作避免了違反單產(chǎn)出單消耗原則。之后的迭代里,firstProc 通過(guò) backwardIN 接口從 hls :: stream 讀取數(shù)值寫(xiě)入 forwardOUT 中。
在第二個(gè)程序 secondProc 執(zhí)行的時(shí)候,secondProc 讀取 forwardIN 上的值,將其加1,然后通過(guò)按執(zhí)行順序倒退的反饋流將其發(fā)送回 FirstProc。從第二次執(zhí)行開(kāi)始,firstProc 將使用從流中讀取的值進(jìn)行計(jì)算,并且兩個(gè)過(guò)程可以使用第一次執(zhí)行的初始值,通過(guò)正向和反饋通信永遠(yuǎn)保持下去。這種交互式的反饋中,包含數(shù)據(jù)流的雙向反饋機(jī)制,但是它就像貨物一直在從左手倒到右手再?gòu)挠沂值沟阶笫忠粯樱梢圆贿`反 Dataflow 的規(guī)范,一直進(jìn)行下去。
#include "ap_axi_sdata.h"
#include "hls_stream.h"
void firstProc(hls::stream
static bool first = true;
int fromSecond;
//Initialize stream
if (first)
fromSecond = 10; // Initial stream value
else
//Read from stream
fromSecond = backwardIN.read(); //Feedback value
first = false;
//Write to stream
forwardOUT.write(fromSecond*2);
}
void secondProc(hls::stream
{
backwardOUT.write(forwardIN.read() + 1);
}
void top(...) {
#pragma HLS dataflow
hls::stream
firstProc(forward, backward);
secondProc(forward, backward);
}
4. 含有條件判斷的任務(wù)流水
DATAFLOW 優(yōu)化不會(huì)優(yōu)化有條件執(zhí)行的任務(wù)。下面的示例展現(xiàn)了這個(gè)違例。在此示例中,有條件地執(zhí)行 Loop1 和 Loop2 會(huì)阻止 Vitis HLS 優(yōu)化這些循環(huán)之間的數(shù)據(jù)流,因?yàn)?sel 條件直接控制了任務(wù)中的數(shù)據(jù)有可能不會(huì)從一個(gè)循環(huán)流到下一個(gè)循環(huán)。
void foo(int data_in1[N], int data_out[N], int sel) {
int temp1[N], temp2[N];
if (sel) {
Loop1: for(int i = 0; i < N; i++) {
temp1[i] = data_in[i] * 123;
temp2[i] = data_in[i];
}
} else {
Loop2: for(int j = 0; j < N; j++) {
temp1[j] = data_in[j] * 321;
temp2[j] = data_in[j];
}
}
Loop3: for(int k = 0; k < N; k++) {
data_out[k] = temp1[k] * temp2[k];
}
}
但是我們都知道,其實(shí)這些任務(wù)之間存在條件判斷和選擇是非常常見(jiàn)的情況,只需要稍微改變代碼風(fēng)格就可以既保留條件判斷,又完成任務(wù)流水。為了確保在所有情況下都執(zhí)行每個(gè)循環(huán),我們將條件語(yǔ)句下變化的 Temp1 移入第一個(gè)循環(huán)。這兩個(gè)循環(huán)始終執(zhí)行,并且數(shù)據(jù)始終從一個(gè)循環(huán)流向下一個(gè)循環(huán)。
void foo(int data_in[N], int data_out[N], int sel) {
int temp1[N], temp2[N];
Loop1: for(int i = 0; i < N; i++) {
if (sel) {
temp1[i] = data_in[i] * 123;
} else {
temp1[i] = data_in[i] * 321;
}
}
Loop2: for(int j = 0; j < N; j++) {
temp2[j] = data_in[j];
}
Loop3: for(int k = 0; k < N; k++) {
data_out[k] = temp1[k] * temp2[k];
}
}
5. 有多種退出機(jī)制的循環(huán)
含有多種退出機(jī)制的循環(huán)不能被包含在流水線(xiàn)區(qū)域內(nèi),我們來(lái)數(shù)一數(shù) Loop2 一共有多少種循環(huán)退出條件:
1. 由 for 循環(huán)定義的 K>N 的情況;
2. 由 switch 條件定義的 default 情況;
3. 由 switch 條件定義的 continue 情況
由于循環(huán)的退出條件始終由循環(huán)邊界定義,因此使用 break 或 continue 語(yǔ)句將禁止在DATAFLOW 區(qū)域中使用循環(huán)。
void multi_exit(din_t data_in[N], dsc_t scale, dsel_t select, dout_t
data_out[N]) {
dout_t temp1[N], temp2[N];
int i,k;
Loop1:
for(i = 0; i < N; i++) {
temp1[i] = data_in[i] * scale;
temp2[i] = data_in[i] >> scale;
}
Loop2:
for(k = 0; k < N; k++) {
switch(select) {
case 0: data_out[k] = temp1[k] + temp2[k];
case 1: continue;
default: break;
}
}
}
我們理解了可能阻止任務(wù)流水線(xiàn)的 5 種經(jīng)典情況后,我們最后推出適用于 Vitis HLS 的Dataflow 優(yōu)化的兩種規(guī)范形式 (canonical forms) ,一種直接應(yīng)用于函數(shù),一種應(yīng)用于 for循環(huán)。我們可以發(fā)現(xiàn)規(guī)范形式嚴(yán)格遵守了單產(chǎn)出單消耗的規(guī)則。
1. 適用于子程序沒(méi)有被內(nèi)聯(lián) (inline) 的規(guī)范形式
void dataflow(Input0, Input1, Output0, Output1)
{
#pragma HLS dataflow
UserDataType C0, C1, C2;
func1(read Input0, read Input1, write C0, write C1);
func2(read C0, read C1, write C2);
func3(read C2, write Output0, write Output1);
}
2. 適用于循環(huán)體內(nèi)的任務(wù)流水的規(guī)范形式:
對(duì)于 for 循環(huán) (其中沒(méi)有內(nèi)聯(lián)函數(shù)的地方),循環(huán)變量應(yīng)具有:
a. 在 for 循環(huán)的標(biāo)題中聲明初始值,并設(shè)置為 0。
b. 循環(huán)條件N是一個(gè)正數(shù)值常數(shù)或常數(shù)函數(shù)參數(shù)。
c. 循環(huán)的遞增量為1。
d. Dataflow 指令必須位于循環(huán)內(nèi)部。
void dataflow(Input0, Input1, Output0, Output1)
{
for (int i = 0; i < N; i++)
{
#pragma HLS dataflow
UserDataType C0, C1, C2;
func1(read Input0, read Input1, write C0, write C1);
func2(read C0, read C0, read C1, write C2);
func3(read C2, write Output0, write Output1);
}
}
原文標(biāo)題:Dataflow | 粗粒度并行優(yōu)化的任務(wù)級(jí)流水
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