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如何去確定一個硬件加速器件?有哪些步驟?

電子工程師 ? 來源:XILINX開發(fā)者社區(qū) ? 作者:XILINX開發(fā)者社區(qū) ? 2021-06-11 13:05 ? 次閱讀

在開發(fā)一個加速程序的之前,有一個很重要的步驟:正確設(shè)計程序架構(gòu)。開發(fā)人員需要明確軟件應(yīng)用程序中哪一部分是需要硬件加速的,并且它多少的并行量,以保證硬件加速器件(FPGA)能完美發(fā)揮其作用。

本文將分為5個步驟來介紹:

1. 基準和建立目標

2. 確定加速部分

3. 確定FPGA硬件加速并行量

4. 確定軟件部分并行量

5. 微調(diào)架構(gòu)細節(jié)。

1.

基準和建立目標

首先要測試應(yīng)用程序的運行時間和吞吐量,來確定當前應(yīng)用程序在現(xiàn)有平臺的的基準性能。這些數(shù)據(jù)應(yīng)涵蓋整個應(yīng)用程序(起始到結(jié)束)的性能和各個主要函數(shù)的性能。通常使用valgrind,callgrind和GNU gprof這些測試軟件來獲得應(yīng)用程序的性能數(shù)據(jù),它們會顯示應(yīng)用程序中所有的函數(shù)數(shù)量以及各個函數(shù)的執(zhí)行時間。通過這些數(shù)據(jù),我們可以找到耗時最長的部分,然后放到FPGA上進行加速。

評估運行時間

測試運行時間是軟件開發(fā)的基本流程,可以使用一些常用的測試軟件,或者插入計時器和性能計數(shù)器來完成此項操作。以gprof為例,可以得到類似如下圖結(jié)果。

poYBAGDC8IKAElOKAABnNNLxSrI645.jpg

評估吞吐量

這里的吞吐量是指數(shù)據(jù)被處理的速率。對于計算給定函數(shù)的吞吐量,具體公式為函數(shù)處理的數(shù)據(jù)除以函數(shù)處理的時間,如下:

TSW= max (VINPUT, VOUTPUT) / Running Time

如果是處理固定的數(shù)據(jù)量,只要簡單的檢查代碼就能知道吞吐量的大小。但在一些情況下,數(shù)據(jù)是可變的,那么插入計數(shù)器來測量吞吐量的大小是比較實用的。

確定最大可實現(xiàn)的吞吐量

在大多數(shù)加速系統(tǒng)中,最大可實現(xiàn)吞吐量受PCIe總線的限制。PCIe總線受很多因素的影響,例如母板,驅(qū)動,目標板卡和發(fā)送數(shù)據(jù)大小等等。運行DMA測試能夠測試PCIe發(fā)送的有效吞吐量,從而確定加速性能潛力的上限。在安裝Alveo板卡后,我們可以使用xbutil dmatest命令來測試板卡的PCIe性能。

建立總體加速目標

在開發(fā)過程中盡早確定加速目標是非常有必要的,基于基準性能的加速目標會決定分析和決策的走向。加速目標可以是硬性的也可以是軟性的。例如,實時視頻應(yīng)用程序有每秒處理60幀的嚴格硬性目標,而數(shù)據(jù)科學應(yīng)用程序的軟性目標是比其他可代替實現(xiàn)方法快10倍。所以無論哪種方式,領(lǐng)域?qū)I(yè)知識對于設(shè)置可實現(xiàn)的加速目標都很重要。

2.

確定加速部分

評估基準性能后,下一步就是確定哪一個函數(shù)需要在FPGA上加速。當選擇哪個函數(shù)用于加速時,有兩個方面需要考慮到:

性能瓶頸:應(yīng)用程序中有哪些函數(shù)需要著重關(guān)注

加速潛力:這些函數(shù)是否有加速的潛力

確定性能瓶頸

在一個純粹的順序進行的應(yīng)用程序中,可以通過解析報告很容易甄別到性能瓶頸。然而,大多數(shù)現(xiàn)實中的應(yīng)用程序都是多進程,因此在尋找性能瓶頸的時候考慮并行性很重要。一個很簡單的例子:

pYYBAGDC8ImAU7X0AAA5a65CitE497.jpg

如上圖中是一個應(yīng)用程序中兩條并行的路徑,長度表示它們運行消耗時間。從這里我們看出,僅僅加速A,B進程的某一個并不能提高應(yīng)用程序的整體性能。即使你將A2加速100倍,該應(yīng)用程序的性能還是被A1和B進程鉗制。所以考慮加速對象時,要考慮整個應(yīng)用程序的性能,而不是單個函數(shù)的性能。

確定加速潛力

作為軟件程序中的瓶頸函數(shù)不一定具有加速的潛力,通常需要進行詳細分析才能準確判斷給定函數(shù)的實際加速潛力。但是,有時候一些簡單的指導方法也能確定一個函數(shù)是否有加速潛力:

1. 選擇運算復雜度比較大的,相比于順序計算來說,它可以在FPGA上可以使用并行,流水線來提高效率。

2. 相對于輸入輸出來說的,選擇運算強度比較大的,因為這樣數(shù)據(jù)搬移時間開銷占用整個加速時間比率來說會低一些。

3. 選擇那些能夠數(shù)據(jù)重用,對內(nèi)存訪問比較少的,因為這可以是數(shù)據(jù)更容易在加速器中緩存,減少對全局內(nèi)存的訪問。

4. 對比函數(shù)吞吐量和FPGA吞吐量的比值,以確定最大可加速的倍數(shù)。

3.

確定FPGA硬件加速并行量

在前面的步驟中確定哪個函數(shù)用于加速之后,接下來就要確定使用多少的并行量來達到這一目標。內(nèi)核(kernel)的并行性可以分為大致兩種,一種是流水線形式,即是輸入和處理數(shù)據(jù)同時進行;另一種是同時處理多個任務(wù),即是擁有多個輸入,多個任務(wù)并行處理。

評估硬件吞吐量(非并行)

沒有進行并行化的內(nèi)核(kernel)吞吐量可以近似為:

THW = Frequency(頻率) / Computational Intensity(計算強度) = Frequency * max(VINPUT,VOUTPUT) / VOPS

頻率就是kernel的時鐘頻率。這個值是由特定的平臺決定,比如,Alveo U200的最大kernel時鐘是300Mhz。VINPUT,VOUTPUT是輸入輸出數(shù)據(jù),VOPS是操作總數(shù)。由此可以看出,大量的操作數(shù)和少量的數(shù)據(jù)的函數(shù)更適合加速。

確定所需的并行量

經(jīng)過上述計算后,可以估算出初始的HW/SW性能比:

Speed-up = THW/TSW = Fmax * Running Time /VOPS

沒有使用并行運算,則初始的加速(speed-up)通常會小于1。

接下來就要計算多少并行量可以滿足性能目標:

Parallelism Needed = TGoal / THW = TGoal * Vops / (Fmax * max(VINPUT, VOUTPUT))

并行方式可以通過多種方式實現(xiàn):拓展數(shù)據(jù)路徑,使用多個計算引擎,使用多個kernel實例,開發(fā)人員應(yīng)根據(jù)他們的需求和應(yīng)用程序的特點確定最佳組合方式。

確定數(shù)據(jù)路徑應(yīng)并行處理多少個樣本

一種可能性是通過創(chuàng)建更寬的數(shù)據(jù)路徑(數(shù)據(jù)的輸入和輸出的過程)然后并行處理更多數(shù)據(jù)以便加快計算速度。有些算法很適合這種方法,而有些則不適用。重要的是要了解這個算法的本質(zhì),確定這種方法是否可運用。如果可運用,那么并行處理多少數(shù)據(jù)才能滿足性能目標也是需要考慮的。

運用更寬的數(shù)據(jù)路徑、并行處理更多數(shù)據(jù)這些方法,本質(zhì)是通過減少加速函數(shù)等待時間(運行時間)來實現(xiàn)提高性能的。

確定在FPGA中可以(應(yīng)該)實例化多少個kernel

如果數(shù)據(jù)路徑無法并行化(或不夠充分),則請考慮添加更多kernel實例,這通常被稱為使用多個計算單元(CU)。添加更多的kernel實例的本質(zhì)是允許加速函數(shù)更多的調(diào)用,從而提高應(yīng)用程序的性能,如下所示。多個數(shù)據(jù)集由不同的實例并發(fā)處理。只要主機應(yīng)用程序可以保持kernel繁忙,應(yīng)用程序的性能就會隨著實例數(shù)的增加而線性增加。

poYBAGDC8JGANvUoAAA7U9pmGmA252.jpg

在Vitis中,很容易通過添加額外的kernel實例來提高加速性能,不需要過多的代碼調(diào)整。在這一點上,開發(fā)人員應(yīng)該充分了解硬件中滿足性能目標所需的并行度,結(jié)合數(shù)據(jù)路徑寬度和kernel實例來達到預期的目標。

4.

確定軟件部分并行量

雖然FPGA及其kernel旨在提供潛在的并行性,但是必須對軟件應(yīng)用程序進行設(shè)計以便利用這種潛在的并行性。

軟件應(yīng)用程序中的并行性主要是以下幾方面:

?最大限度地減少空閑時間,并在kernel運行時執(zhí)行其他任務(wù)。

?保持kernel處于活動狀態(tài),以便盡早并經(jīng)常執(zhí)行新的計算。

?優(yōu)化與FPGA之間的數(shù)據(jù)傳輸。

pYYBAGDC8JeAI_dXAABjIH3YF_s423.jpg

如上圖所示,host程序總是處于繁忙狀態(tài)并且計劃執(zhí)行下一步的操作,而kernel端是處理當前的任務(wù)。所以,host程序必須統(tǒng)籌與kernel的數(shù)據(jù)傳輸,并且向kernel端發(fā)送請求,不然再多的kernel也是沒有效果的。

在kernel運行時最大程度地減少CPU空閑時間

FPGA加速是將某些計算從主機處理器轉(zhuǎn)移到FPGA的kernel中,在純順序模型中,應(yīng)用程序?qū)㈤e置地等待結(jié)果,準備并回復處理。設(shè)計軟件應(yīng)用程序以避免此類空閑周期,首先是確定不依賴kernel結(jié)果的應(yīng)用程序部分,然后重新設(shè)計,以便這些函數(shù)可以在主機處理器上與FPGA中運行的kernel同時運行處理。

保持kernel利用率

Kernel是在FPGA中的,僅在應(yīng)用程序請求它們時才運行。為了最大程度地提高性能,應(yīng)使kernel一致處于繁忙(工作)狀態(tài)。從概念上講,這是通過在當前請求完成之前發(fā)出下一個請求來實現(xiàn)的。這可以實現(xiàn)流水線式執(zhí)行和重復執(zhí)行,使kernel得到最佳利用。

poYBAGDC8J6AQiz8AACszziKrPg938.jpg

在上圖這個例子中,原始的應(yīng)用程序重復的調(diào)用 func1,func2和func3。針對這個應(yīng)用程序?qū)?yīng)創(chuàng)建了三個kernel是K1,K2和K3。最平庸的實現(xiàn)是將三個kernel按順序運行,就像原始的應(yīng)用程序一樣。但是,這意味著每個kernel只有三分之一的時間處于工作狀態(tài)。更好的方法是重構(gòu)軟件應(yīng)用程序,以便它可以向kernel發(fā)出流水線請求。這允許K1在K2處理K1的輸出的同時開始處理新的數(shù)據(jù)集。通過這個方法,三個kernel以最大化的利用率不斷運行。

優(yōu)化與FPGA之間的數(shù)據(jù)傳輸

在加速的應(yīng)用程序中,必須將數(shù)據(jù)從主機傳輸?shù)紽PGA,尤其是基于PCIe的應(yīng)用程序中。這就引入了延遲,對于應(yīng)用程序的整體性能而言,可能是非常昂貴的。數(shù)據(jù)需要在正確的時間被傳輸,如果kernel的運行需要等待數(shù)據(jù),那么應(yīng)用程序的性能會收到負面影響。因此,重要的是在kernel需要數(shù)據(jù)時提前傳輸數(shù)據(jù)。這可以通過重復數(shù)據(jù)傳輸、kernel執(zhí)行來實現(xiàn),這可以隱藏數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡却龝r間開銷,并避免kernel等待數(shù)據(jù)的情況。

優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸?shù)牧硪环N方法是傳輸最佳大小的緩沖區(qū)。如下圖所示,有效的PCIe吞吐量根據(jù)傳輸?shù)木彌_區(qū)大小而有很大的差異。緩沖區(qū)越大,吞吐量越好,從而確保加速器始終具有可操作的數(shù)據(jù)而不會浪費時間。通常來說,最好進行1MB或更大的數(shù)據(jù)傳輸。預先運行DMA測試對于找到最佳緩沖區(qū)大小可能很有用。同樣,在確定最佳緩沖區(qū)大小時,請考慮大緩沖區(qū)對資源利用率和傳輸延遲的影響。

pYYBAGDC8KSAX-wmAAAlNhcZjcM019.jpg

Xilinx建議在一個公共緩沖區(qū)內(nèi)對多組數(shù)據(jù)進行分組,以實現(xiàn)最大可能的吞吐量。

概念化應(yīng)用程序時間線

開發(fā)人員現(xiàn)在應(yīng)該對哪些函數(shù)需要加速,需要什么并行性才能達到性能目標以及如何交付應(yīng)用程序有很好的了解。在這一點上,以應(yīng)用程序時間表的形式總結(jié)信息是非常有用的。應(yīng)用程序時間軸序列(例如“保持Kernels使用率”中所示的序列)是應(yīng)用程序在運行時表現(xiàn)性能和并行化非常有效的方法。它們可以展示應(yīng)用程序如何調(diào)動體系結(jié)構(gòu)中潛在的并行性。

poYBAGDC8K6ABZWCAAB9xnVhoFw129.jpg

Vitis軟件平臺會從實際應(yīng)用程序運行中生成時間軸視圖。如果開發(fā)人員設(shè)計了預期的時間表,則可以將其與實際結(jié)果進行比較,從而確定潛在的問題,然后迭代并收斂到最佳結(jié)果,如上圖所示。

5.

微調(diào)架構(gòu)細節(jié)

在正式編寫應(yīng)用程序及其kernel之前,還有最后一步:從頂層決策中細化和提煉次級體系架構(gòu)的細節(jié)。

確定最終kernel邊界

之前已經(jīng)有過討論,通過創(chuàng)建多個kernel的示例可以提高性能。然而,增加CU(compute unit)會對IO端口,帶寬和資源有額外地消耗。

在Vitis軟件平臺流程中,kernel端口的最大寬度為512,并且FPGA在資源方面也具有固定的成本,并不是無限消耗。重要的是,目標平臺也對可使用的最大端口設(shè)置了限制。所以我們要注意這些限制,以最佳方式充分使用這些端口及其帶寬。

使用多個CU進行擴展的另一種方法是通過在內(nèi)核中添加多個引擎(engine)進行擴展。與添加更多CU的方式來提高性能一樣,此方法就是用在內(nèi)核中的不同engine同時處理多個數(shù)據(jù)集。

將多個engine放置在同一kernel中可充分利用kernel I / O端口的帶寬。如果數(shù)據(jù)路徑engine不需要端口的全部寬度,則在kernel中添加其他engine比在其中創(chuàng)建具有單個engine的多個CU效率更高。

在kernel中放置多個engine還可以減少端口數(shù)量和事務(wù)數(shù)量到需要仲裁的全局內(nèi)存中,從而提高了有效帶寬。另一方面,采用這種方法需要在開發(fā)kernel時考慮I / O多路復用行為,盡可能地減少全局內(nèi)存的訪問。這是開發(fā)人員需要做出的權(quán)衡。

確定kernel的位置和連接性

確定kernel邊界后,開發(fā)人員要明確實例kernel的數(shù)量和連接到全局內(nèi)存資源的端口數(shù)量。在這一點上,了解目標平臺的功能以及哪些全局內(nèi)存資源可用很重要。例如,AlveoU200數(shù)據(jù)中心加速卡具有分布在三個超級邏輯區(qū)域(SLR)中的4 x 16 GB DDR4存儲區(qū)和3 x 128 KB的PLRAM存儲區(qū)。有關(guān)更多信息,請參閱《 Vitis Software Platform Release Notes》。

如果kernel是工廠,則全局內(nèi)存是貨物往返工廠的倉庫。SLR就像獨特的工業(yè)區(qū),可以在其中建立倉庫和工廠。雖然可以將貨物從一個區(qū)域的倉庫轉(zhuǎn)移到另一個區(qū)域的工廠,但這會增加延遲和復雜性。

使用多個DDR有助于平衡數(shù)據(jù)傳輸負載并提高性能。但是,這也會帶來成本,因為每個DDR控制器都會消耗FPGA資源。在決定如何將kernel端口連接到內(nèi)存庫時,請均衡這些考慮因素。

在完善了這些架構(gòu)細節(jié)之后,開發(fā)人員就應(yīng)該已經(jīng)掌握kernel以及整個應(yīng)用程序所需的所有信息了。

責任編輯:lq6

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原文標題:開發(fā)者分享 | 如何確定一個硬件加速應(yīng)用

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