基于飛騰M6678的向量數(shù)學(xué)庫優(yōu)化技術(shù)研究?

（中船重工（武漢）凌久電子有限責(zé)任公司 武漢 430074）

1 引言

飛騰M6678為國(guó)產(chǎn)化數(shù)字信號(hào)處理器（Digital Signal Processor，DSP），單核心的浮點(diǎn)理論運(yùn)算速度達(dá)到16GFLOPS，具有功能強(qiáng)大的FFT協(xié)處理器，同時(shí)兼容TMS320C6678處理器的SIMD指令集。

基礎(chǔ)數(shù)學(xué)庫是高性能計(jì)算的核心基礎(chǔ)軟件。與傳統(tǒng)的標(biāo)量運(yùn)算不同，向量數(shù)學(xué)庫為提升大點(diǎn)數(shù)下的數(shù)學(xué)運(yùn)算性能而構(gòu)建，向量化帶來的加速比高，性能提升明顯。這對(duì)于促進(jìn)國(guó)產(chǎn)化芯片行業(yè)的蓬勃發(fā)展至關(guān)重要。向量數(shù)學(xué)庫已經(jīng)在ARM微處理器［1～2］和國(guó)產(chǎn)CPU［3］平臺(tái)進(jìn)行了向量化優(yōu)化［4～6］的嘗試。

雖然處理器架構(gòu)不同，但是向量化的許多方法都是類似的，比如地址對(duì)齊［7］、使用SIMD指令［8］和軟件流水［9～10］。其中地址對(duì)齊提高了訪存的速度，SIMD指令利用了指令的位寬［11］實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)運(yùn)算的并行，而軟件流水，類似于工廠的流水線，函數(shù)循環(huán)并非順序執(zhí)行，第一次循環(huán)還未執(zhí)行完畢，第二次循環(huán)已經(jīng)開始了。但是，僅有這些方法，無法在DSP上完成向量化優(yōu)化。本文針對(duì)飛騰M6678處理器，構(gòu)建向量數(shù)學(xué)庫。

目前，飛騰M6678處理器上能夠運(yùn)算的數(shù)學(xué)函數(shù)庫有兩個(gè)，一個(gè)是標(biāo)準(zhǔn)C數(shù)學(xué)函數(shù)庫，一個(gè)是TI公司提供的MATHLIB函數(shù)庫。上述兩個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)庫都只能滿足標(biāo)量運(yùn)算的性能要求，當(dāng)進(jìn)行大點(diǎn)數(shù)的向量數(shù)學(xué)運(yùn)算時(shí)，無法充分利用DSP的并行運(yùn)算能力。前者在向量化運(yùn)算過程中效率低下，后者將代碼由內(nèi)聯(lián)函數(shù)封裝，編譯器可以根據(jù)算法的實(shí)現(xiàn)，自行嘗試向量化的優(yōu)化。

數(shù)學(xué)運(yùn)算在飛騰M6678處理器上進(jìn)行性能測(cè)試。測(cè)試點(diǎn)數(shù)選擇1024，結(jié)果如表1。

表1 數(shù)學(xué)運(yùn)算性能測(cè)試

由表1可知，ARCTAN、COS、SIN、EXP和LOG運(yùn)算的加速比均超過了20，向量化程度高，可向量化的空間小［12］。因此，本文性能優(yōu)化的重點(diǎn)應(yīng)該是ARCCOS、ARCSIN、TAN和SQRT。

本文以MATHLIB函數(shù)庫為基礎(chǔ)，結(jié)合DSP的硬件特性，對(duì)數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行向量化優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了高性能向量數(shù)學(xué)庫。

2 函數(shù)實(shí)現(xiàn)

數(shù)學(xué)庫常用的實(shí)現(xiàn)方法有級(jí)數(shù)法、迭代法、查表法、有理數(shù)逼近法、逐位法、CORDIC［13］算法。但是以上算法都各自存在自己的問題，級(jí)數(shù)法和迭代法運(yùn)算量大，查表法占用空間大，只能計(jì)算一定區(qū)間內(nèi)的三角函數(shù)，有理數(shù)逼近法的向量化空間小，逐位法和CORDIC算法適合只有加法器，沒有乘法器的處理器架構(gòu)。文獻(xiàn)［14］算法實(shí)現(xiàn)了雙精度浮點(diǎn)數(shù)學(xué)運(yùn)算的向量化，然而大多數(shù)數(shù)學(xué)運(yùn)算只需要單精度就足夠了。本文實(shí)現(xiàn)的是單精度浮點(diǎn)向量數(shù)學(xué)庫，ARCCOS、ARCSIN選用泰勒級(jí)數(shù)法實(shí)現(xiàn)，SQRT選用牛頓迭代法［15］實(shí)現(xiàn)，TAN采用公式SIN/COS實(shí)現(xiàn)。DSP良好的乘加運(yùn)算能力，很好地滿足了級(jí)數(shù)法和迭代法對(duì)運(yùn)算能力的要求。

上述4個(gè)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)均需要進(jìn)行求倒數(shù)或者求平方根倒數(shù)的運(yùn)算。為提高函數(shù)運(yùn)算性能，不同于簡(jiǎn)單使用符號(hào)“/”，本文用DSP指令［16］RCPSP和RSQRSP實(shí)現(xiàn)，其中RCPSP進(jìn)行浮點(diǎn)的求倒數(shù)運(yùn)算，RSQRSP進(jìn)行浮點(diǎn)的求平方根倒數(shù)運(yùn)算。一方面，編譯器省去了解碼、譯碼的時(shí)間，另一方面，能夠正常開啟軟件流水。

上述指令經(jīng)過測(cè)試后發(fā)現(xiàn)，運(yùn)算性能相較于符號(hào)“/”提高了兩個(gè)數(shù)量級(jí)，但是運(yùn)算精度很低，達(dá)不到大多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)景的要求。為了提高運(yùn)算性能的同時(shí)保證數(shù)據(jù)精度，引入牛頓迭代法。

不加推導(dǎo)的給出牛頓迭代法的基本公式為

已經(jīng)證明，如果是連續(xù)的、并且待求的零點(diǎn)是孤立的，那么該零點(diǎn)周圍存在一個(gè)區(qū)域，只要初始值位與這個(gè)鄰近區(qū)域，那么牛頓法必定收斂。

牛頓迭代法具有平方收斂的性能，這意味著，牛頓法每迭代一次，計(jì)算結(jié)果精度將提高一倍。FLOAT類型有效位數(shù)為7位，RCPSP和RSQRSP運(yùn)算精度為1/256，即有效位數(shù)為2位，使用牛頓法迭代2次，即可以完全滿足精度要求。

3 函數(shù)優(yōu)化

3.1 確定算法的性能瓶頸

優(yōu)化的第一步是找到算法的性能瓶頸。以開平方運(yùn)算為例，對(duì)迭代法的代碼進(jìn)行性能分析。MATHLIB源碼如下：

表2統(tǒng)計(jì)了單次循環(huán)體內(nèi)，各個(gè)計(jì)算單元所需要的時(shí)鐘周期數(shù)。

表2 原單次循環(huán)性能分析

由于各個(gè)運(yùn)算單元可以并行執(zhí)行，那么循環(huán)體執(zhí)行一次的周期數(shù)就等于表中最大的時(shí)鐘周期數(shù)。由表2可知，循環(huán)體執(zhí)行一次的周期數(shù)等于7。多達(dá)7次的跨組寄存器訪問導(dǎo)致性能下降。同時(shí)，乘法計(jì)算單元使用負(fù)荷也很大。另外，RSQRSP執(zhí)行時(shí)間遠(yuǎn)低于牛頓迭代法執(zhí)行時(shí)間。

因此，過多的跨組寄存器訪問，是開平方運(yùn)算的性能瓶頸。

3.2 均衡負(fù)載

均衡負(fù)載的方法根據(jù)M6678的計(jì)算單元結(jié)構(gòu)所提出。

如圖1 DSP內(nèi)核中有兩套4個(gè)截然不同的處理單元，當(dāng)處理float型數(shù)據(jù)時(shí)，M處理乘法運(yùn)算、L處理加法和轉(zhuǎn)換運(yùn)算、S處理比較和倒數(shù)運(yùn)算、D處理數(shù)據(jù)的加載和存儲(chǔ)。這8個(gè)處理單元可以獨(dú)立并行執(zhí)行。但是，計(jì)算單元訪問不同組的寄存器，會(huì)導(dǎo)致運(yùn)算時(shí)間的消耗。

圖1 M6678內(nèi)核數(shù)據(jù)處理示意圖

均衡負(fù)載，要求A、B兩組處理單元的使用次數(shù)大體一致，不要出現(xiàn)某個(gè)處理單元的負(fù)荷過大，其他處理單元在旁邊等待的情況。

本文采用循環(huán)展開的方式使得負(fù)載均衡。循環(huán)展開，就是減少循環(huán)次數(shù)的同時(shí)，將循環(huán)體擴(kuò)大。以開平方運(yùn)算為例，將循環(huán)體擴(kuò)大一倍，使得原來的第一次循環(huán)由A組執(zhí)行，原來的第二次循環(huán)由B組執(zhí)行。這樣一來，循環(huán)體內(nèi)不再需要跨組寄存器的訪問。同時(shí)，循環(huán)展開前的乘法單元在一次循環(huán)內(nèi)，共執(zhí)行了9次，其中A組執(zhí)行了5次，B組執(zhí)行了4次，等待了1次，此時(shí)負(fù)載不均衡。循環(huán)展開后，A組和B組的乘法單元均執(zhí)行了9次，沒有等待時(shí)間。也就是說，原本兩次循環(huán)，共計(jì)10次乘法計(jì)算的時(shí)間，循環(huán)展開后，只需要9次乘法計(jì)算的時(shí)間了。

3.3 指令級(jí)SIMD優(yōu)化

解決了負(fù)載均衡的問題，本文使用指令級(jí)SIMD優(yōu)化方法著手解決第二個(gè)瓶頸，即9次乘法運(yùn)算。

通常需要運(yùn)算的FLOAT、INT型數(shù)據(jù)都是32位，甚至有16位的SHORT類型，然而M6678的每個(gè)運(yùn)算單元均是64位位寬。因此，調(diào)用SIMD指令集，可以充分利用運(yùn)算單元的位寬，一個(gè)指令在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)，可以同時(shí)完成幾個(gè)數(shù)據(jù)的運(yùn)算。同時(shí)，使用指令集也節(jié)省了編譯器調(diào)用指令的時(shí)間。編譯器可以在一個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)完成指令預(yù)取、取指、譯碼、訪問、讀取、執(zhí)行的所有操作。

前文提到的開平方運(yùn)算中，通過AMEMD8_CONST、FTOD、DMPYSP、DSUBSP指令完成迭代法的數(shù)據(jù)位并行，減少乘法計(jì)算單元的使用負(fù)荷。

3.4 減小循環(huán)體的條件分支

開平方運(yùn)算經(jīng)過前兩個(gè)小節(jié)的優(yōu)化，計(jì)算單元的占用達(dá)到了最小，但是由于兩個(gè)分支條件的存在，軟件流水不能完全開啟。

為了減小循環(huán)體的條件分支，本文將原來的循環(huán)體分成了兩個(gè)小的循環(huán)體，第一個(gè)循環(huán)體進(jìn)行計(jì)算，第二個(gè)循環(huán)體進(jìn)行特殊值的處理。

至此，開平方運(yùn)算完成了向量化的優(yōu)化。優(yōu)化后的代碼性能分析如下。

由表3可知，循環(huán)體內(nèi)執(zhí)行的最大時(shí)鐘周期數(shù)等于乘法計(jì)算單元執(zhí)行的周期數(shù)9，此時(shí)A、B兩組乘法計(jì)算單元負(fù)載均衡。數(shù)據(jù)位并行和循環(huán)展開都分別將循環(huán)點(diǎn)數(shù)減少了2倍，因此表2中循環(huán)體執(zhí)行1次，相當(dāng)于表1中循環(huán)體執(zhí)行4次。這意味著，原有代碼執(zhí)行4次循環(huán)共計(jì)28個(gè)時(shí)鐘周期的操作，優(yōu)化后9個(gè)時(shí)鐘周期就完成了。當(dāng)然，實(shí)際優(yōu)化的效率并沒有這么高，還應(yīng)考慮條件分支處理循環(huán)產(chǎn)生的耗時(shí)。

表2 通用航空安全風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算結(jié)果

表3 優(yōu)化后單次循環(huán)性能分析

4 性能測(cè)試與評(píng)價(jià)

本文測(cè)試的硬件平臺(tái)為飛騰M6678開發(fā)板，主頻1.0GHz，開發(fā)調(diào)試環(huán)境為CCS 5.5，數(shù)據(jù)運(yùn)行地址為MSMC（多核共享內(nèi)存）。

設(shè)計(jì)測(cè)試MATHLIB函數(shù)庫和本文優(yōu)化的向量數(shù)學(xué)庫在M6678單核條件下的運(yùn)算能力。測(cè)試數(shù)據(jù)規(guī)模分別為256、512、1024、2048，記錄兩個(gè)數(shù)學(xué)庫函數(shù)接口的執(zhí)行時(shí)間，求出不同數(shù)據(jù)規(guī)模下，向量數(shù)學(xué)庫相較于MATHLIB函數(shù)庫的加速比。最后，求出不同數(shù)據(jù)規(guī)模下加速比的平均值，記錄于表4。

表4 部分典型向量數(shù)學(xué)運(yùn)算的性能測(cè)試

由于MATHLIB函數(shù)庫各個(gè)接口已有的向量化程度不同，所以加速比也不相同。但是總地來說，優(yōu)化效果是顯著的。

正確性方面，在浮點(diǎn)數(shù)據(jù)有效位數(shù)之內(nèi)，向量數(shù)學(xué)庫與MATHLIB函數(shù)庫結(jié)果完全相等。這表明，向量數(shù)學(xué)庫完全能夠勝任大多數(shù)應(yīng)用對(duì)運(yùn)算精度的要求。

5 結(jié)語

本文針對(duì)飛騰M6678平臺(tái)下的向量數(shù)學(xué)庫，采用了DSP指令和牛頓迭代法進(jìn)行改進(jìn)。通過深入分析算法的性能瓶頸，提出了通用的SIMD優(yōu)化方法，以及結(jié)合硬件特性的優(yōu)化方法，充分利用了硬件資源，顯著提升了向量數(shù)學(xué)庫的運(yùn)算性能。此外，總結(jié)的優(yōu)化方法包括性能瓶頸的分析、循環(huán)展開、SIMD指令的使用和減小循環(huán)體分支，在飛騰M6678平臺(tái)下具有通用性，適用于大多數(shù)情況下的算法優(yōu)化。下一步工作將主要圍繞更為復(fù)雜的信號(hào)處理和圖像處理向量庫進(jìn)行性能優(yōu)化。