嵌入式多媒體多核應用軟件設計框架
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軟件框架為多核應用軟件的開發提供了一個更好的起點，可以幫助縮短開發時間。本文將詳細說明嵌入式多媒體應用軟件的設計框架，同時，本文的數據流模型也可擴展到許多其它應用中。該框架綜合了多媒體應用軟件固有的數據并行結構，并說明了如何通過使用底層架構來有效管理數據流。
在設計并行軟件的過程中有兩大挑戰：一是開發有效的并行算法，二是有效地利用存儲器、DMA（直接存儲器訪問）通道和互連網絡等共享資源。在該過程中，順序運行的應用程序的性能可根據可用處理器核的數目進行擴展。
實現應用程序的并行處理常常有多種方法。有些應用程序表現出固有的并行特性，而其它的則具有極其復雜且不規則的數據存取模式。但總的來講，科學計算類的應用程序和多媒體應用程序的并行化通常易于實現，因為它們的數據存取模式比那些控制類應用程序相對容易預測。本文重點討論針對多媒體算法的并行技術，這類算法需要很高的處理能力，并且更適合嵌入式系統應用。
多媒體應用程序中存在數據的并行級別。一組數據幀與數據幀中的一個宏塊之間的并行粒度有很大差別。通常來講，粒度越小，共享單元（如處理器核和DMA通道等）之間所需的同步級別越高。粒度越小，并行程度就越高，網絡通信量越小；粒度越大，同步要求就越低，但網絡通信量會增大。因此，基于應用的不同類型和系統需求，軟件框架也定義了不同的并行級別。
需要說明的是，可擴展并行軟件的開發還依賴于對互連網絡、分級存儲器體系以及外設/DMA資源的有效利用。系統嚴格的低功耗和低成本要求對所有這些要素都會構成限制。在多核環境下編程時，有效利用這些資源需要進行創新。本文提出了一些在ADI公司的Blackfin ADSP-BF561雙核處理器上有效管理資源的構想。
多媒體數據流分析
為了實現數據并行，需要在數據流中找到這樣一個或一組數據塊：可以獨立處理并將其“喂”給一個處理元件。獨立的數據塊可以降低同步開銷并簡化并行算法。要找到這種數據，必須弄清應用的數據流模型，或者說“數據存取模式”。
對于大多數多媒體應用，可以將數據存取模式看成是2D（空間域）和3D（時間域）操作模式。在2D模式中，獨立的數據塊被限制在單個數據幀內，而在3D模式中，獨立數據塊可以橫跨多幀。在空間域中，可以將幀劃分為由N個連續行和視頻幀宏塊組成的片段，而在時間域中，可以對數據流進一步細分到幀級或圖片組(GOP)級。
采用片段或宏塊數據存取模式的算法對同步性要求較高，但網絡傳輸量較少，這是因為分級存儲器體系只需存儲圖像數據的一部分。對于幀或圖片組類型的數據存取模式，分級存儲器體系則需要存儲大量數據，但對同步性的要求則相對低得多，這是因為系統的并行粒度更大。圖1說明了多媒體應用軟件中的并行級別，同時顯示了四個級別的相對同步要求和網絡通信量。
圖1 多媒體應用展示了不同的數據并行級別，這些級別對應不同的同步要求和網絡通信量。
多核結構分析
圖2顯示了ADSP-BF561的結構，它包括獨立的指令和數據存儲器，分別屬于兩個處理器核專有，此外還包括共享的L2存儲器和外部存儲器。用戶可以利用可配置的仲裁方案將所有外圍設備和DMA資源連接到任一處理器核。該處理器有兩個DMA控制器，每個DMA控制器由兩組MDMA（存儲器DMA）通道組成。L2存儲器與每個處理器核之間通過獨立的總線連接，外部存儲器與兩個處理器核之間則由一條共享總線連接。
圖2 ADSP-BF561的結構包括獨立的指令和數據存儲器，分別屬于兩個處理器核專有，此外還包括共享的L2存儲器和外部存儲器。
所有框架都利用DMA方式將數據流送入分級存儲器體系。另一種選擇是高速緩存，它不管理任何數據。如果清楚目標應用的數據存取模式，就可以利用DMA引擎對數據進行有效的管理。而使用高速緩存需要忍受不確定的訪問時間、高速緩存未命中的代價，以及需要較高的外部存儲器帶寬。利用DMA引擎，可以在處理器核請求數據之前就將數據送入L1存儲器，系統在后臺執行傳輸操作，而不會因為數據項請求使處理器核暫停工作。
由于每個DMA控制器上都有兩組MDMA通道，因此系統可以將MDMA通道在處理器核上均勻分配，從而可以對稱地進行并行處理。
對于數據存取模式粒度較小的應用，可以輕松地利用對L1和L2存儲器的快速訪問。也可以直接將獨立的數據塊從外設接口傳送到L1或L2存儲器，而不需要訪問慢速的外部存儲器，這樣可以節省寶貴的外存儲器帶寬和MDMA資源，并縮短數據傳輸時間。
對于數據存取模式粒度較大的應用，存儲器可能成為瓶頸，因為較小的L1和L2存儲器級不足以容納大量的數據幀。然而，大量數據幀之間雖然存在數據關聯性，但這種關聯通常也僅存在于跨數據幀的較小數據塊上。如果能將所有關聯的數據幀存放在一個較大的存儲空間（外部存儲器）中，就可以將每一幀中的獨立數據塊相繼送入空閑的處理器核進行處理。如果這些獨立的數據塊比數據幀小得多，符合L1或L2存儲器的容量，就可以減少存儲器存取延遲，高效地處理數據。
雖然L2和外部存儲器都有獨立的總線連接，但兩個處理器核仍共享這些存儲器接口總線。因此，應當盡量避免兩個處理器核同時對同一級別的存儲器進行存取操作，以免因總線沖突而停止工作。為了減少總線沖突狀況，框架應考慮代碼和數據對象的映射，讓一個處理器核主要訪問L2存儲器核，而另一處理器核則主要訪問外部存儲器。在這種情況下，雖然處理器核完成多數外部存儲器訪問會出現較大的訪問延遲，但總的訪問延遲仍然小于總線沖突的代價。
框架把所有輸入外設接口分配給一個處理器核，把所有輸出外設接口分配給另一處理器核?？蚣芾靡曨l輸入/輸出接口，例如PPI（并行外設接口）來輸入和輸出視頻幀。BF561架構有兩個PPI接口。
如果中斷處理時間比數據流的處理時間要短，則可將所有的外設接口分配給一個處理器核以便于編程，較短的中斷處理時間不會影響兩個處理器核的負荷平衡。
軟件框架的建議模型
基于數據存取模式的粒度，可以定義四種軟件框架：行處理（空間域）、宏塊處理（空間域）、幀處理（時間域）以及GOP處理（時間域）。如果某個應用程序的數據存取模式適于這四種模型中的任何一種，就可以采用相應的框架。如果一個數據流有兩種或更多的處理算法，還可以將多種框架結合起來，實現非對稱的并行處理。
在行處理模式中，關聯性只存在于行級，也就是說，只存在于相鄰像素之間。每行數據形成一個數據塊，各處理器核都可以獨立處理。
圖3顯示了行處理框架的數據流模型。處理器核A處理視頻輸入，處理器核B處理視頻輸出。核A和B之間的數據由獨立的MDMA通道組進行管理。L1存儲器使用多個緩神器，可以避免處理器核與外設DMA訪問總線的沖突。兩個處理器核之間每行數據的同步通過計數信號量實現。在這種框架中，采用單處理器核方式將數據直接存入L1存儲器也具有優勢，可以節省外部存儲器帶寬和DMA資源。這種框架的應用實例包括色彩變換、直方圖均衡化、濾波和采樣。
圖3 行處理框架的數據流模型。處理器核A處理視頻輸入，處理器核B處理視頻輸出。
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