TMS320C6678多核DSP上FFT实现与性能优化实战指南-北京尧图网络

1. 为什么在C6678上跑FFT值得单独写一篇搞过多核DSP的兄弟应该都有体会TMS320C6678这颗芯片虽然发布有些年头了但在雷达、声呐、无线基带这些需要硬实时信号处理的场景里依然是很多项目的首选。8个C66x核心跑在1GHz以上单核定点算力能到40GMAC浮点也有20GFLOP再加上每个核心独享的L1P/L1D和共享的4MB L2以及片上那块MSMC算力放在今天也不算寒碜。但算力归算力真要把FFT跑出理论性能中间隔着的坑可不少。我见过太多项目代码里调了TI的库函数编译也过了跑起来结果也对但一测周期数发现比手册标称值慢了好几倍。问题往往出在几个地方数据没放进合适的memory、EDMA没配好、cache一致性没处理、或者干脆用错了库版本。这篇东西就是把我自己在C6678上折腾FFT的完整过程捋一遍从工程建立、库文件配置、函数调用、参数设置到实测性能对比和常见问题排查。目标读者是刚接触C6678或者第一次在CCS里调FFT的嵌入式工程师假设你已经会用CCS建工程、会写基本的C代码但对DSP的memory架构和库函数调用还不太熟。看完之后你应该能自己搭出一个能跑、跑得还不慢的FFT工程。2. 先搞清楚C6678的FFT到底有几种跑法2.1 三种实现路径的取舍在C6678上做FFT本质上就三条路自己手写、用TI的DSPLIB、用更上层的数学库或者框架。这三条路各有各的适用场景选错了后面全是麻烦。自己手写FFT除非你是为了教学或者有非常特殊的定制需求否则我不建议。C66x的指令集虽然支持复数乘加和位反序寻址但手写出来的代码很难比TI优化过的库快而且调试成本极高。我早年试过手写一个基2的DIT-FFT定点版本跑1024点大概比DSPLIB慢了三成左右浮点版本差距更大。原因很简单TI的库用了汇编级的手工调度把流水线排得很满还针对C66x的SPLOOP做了展开普通人很难在合理时间内达到那个水平。DSPLIB是TI官方提供的信号处理库里面DSP_fft16x16、DSP_fft32x32这些函数就是专门给C66x优化的。它的优点是性能有保障、接口稳定、文档齐全缺点是灵活性差一些比如点数必须是2的幂数据布局有特定要求。对于绝大多数雷达、通信、音频处理的应用DSPLIB完全够用。再往上就是像MATHLIB或者一些第三方框架封装的FFT底层其实还是调DSPLIB或者类似的优化内核只是接口更友好。如果你做的是算法验证或者原型开发用这种也没问题但量产项目里我一般还是直接调DSPLIB少一层封装少一层风险。2.2 DSPLIB版本选择与C6678的匹配这里有个容易被忽略的点DSPLIB的版本和C6678的硅版本、CCS版本之间是有匹配关系的。TI的库更新过好几轮早期版本对C6678的cache和EDMA支持不够完善跑大点数FFT的时候会有性能抖动。我目前用的是processor SDK里带的DSPLIB具体版本号就不写了反正你从TI官网下最新的processor SDK for C6678里面带的DSPLIB就是经过验证的。如果你用的是老版本的CCS和MCSDK建议至少升到能支持C66x最新指令集的版本否则有些优化内核跑不起来。还有一个坑DSPLIB分little-endian和big-endian两个版本C6678默认是little-endian别拿错了。库文件一般在ti/dsplib/lib下面文件名里带le的就是little-endian带be的是big-endian。链接的时候如果报符号找不到先检查这个。2.3 浮点还是定点这是个问题C6678的C66x核心同时支持定点和浮点运算但FFT用哪种取决于你的数据源和精度要求。定点FFT比如DSP_fft16x16速度快、资源占用少但动态范围有限需要做scaling否则容易溢出。雷达和通信里如果ADC出来就是定点数据用定点FFT很自然。浮点FFTDSP_fft32x32精度高、不用操心scaling但速度慢一些而且C6678的浮点单元虽然强但和定点单元共享流水线实际吞吐要看指令混合。我的经验是如果输入数据本身是浮点的或者信噪比要求高、动态范围大直接用浮点FFT省心。如果输入是定点ADC数据且对速度极度敏感用定点FFT但一定要做好scaling和溢出保护。下面主要讲浮点版本因为它的调用方式更直观定点版本的差异我会在注意事项里提。3. 在CCS里把工程搭起来3.1 新建工程与基本配置打开CCS新建一个C6678的工程。Project菜单里选New CCS ProjectDevice选TMS320C6678Connection选你实际用的仿真器型号。Runtime Support Library选ti-cgt-c6000这是C6000系列的编译器运行时库。工程建好之后先别急着写代码把几个关键配置过一遍。右键工程Properties找到Build - C6000 Compiler - Processor Options确认--silicon_version是c66x--float_support是fp64或者fp32取决于你用双精度还是单精度。这两个选项决定了编译器生成什么指令设错了后面调库函数会出各种奇怪的问题。然后是Build - C6000 Linker - File Search Path这里要加DSPLIB的库文件路径和库文件名。库文件名一般是dsplib.ae66little-endianELF格式。如果你用的是COFF格式的老工程可能是dsplib.lib但新工程建议用ELF。3.2 头文件路径与库文件添加DSPLIB的头文件在ti/dsplib/inc下面主要用到的是DSP_fft16x16.h、DSP_fft32x32.h这些。在Compiler - Include Options里把这个路径加进去。库文件添加有两种方式一种是在Linker的File Search Path里加库文件名另一种是直接把库文件拖到工程里。我习惯用前者因为工程看起来干净。具体操作是在Linker - File Search Path的Include library file or command file as input里填dsplib.ae66然后在Library search path里填库文件所在目录。这里有个细节DSPLIB的库文件依赖C6000的运行时库libc.a和rts6600_elf.lib链接顺序要注意。一般来说把DSPLIB放在运行时库前面否则会报一些符号未定义。如果报错说_DSP_fft32x32找不到先检查库文件名和路径再检查链接顺序。3.3 内存映射与段分配C6678的内存架构比较复杂每个核心有32KB的L1P、32KB的L1D、512KB的L2还有4MB的共享MSMC。FFT的数据和旋转因子放哪里对性能影响巨大。默认的链接命令文件.cmd会把代码和数据都放在L2里但L2只有512KB大点数FFT的输入输出加上旋转因子很容易超。我的做法是把输入输出缓冲区放在MSMC里旋转因子表放在L2里代码放在L2或者L1P里。具体在.cmd文件里用SECTIONS指令把不同的段分配到不同的memory区域。比如MEMORY { L2SRAM (RWX) : org 0x00800000, len 0x80000 MSMCSRAM (RWX) : org 0x0C000000, len 0x400000 } SECTIONS { .text L2SRAM .fft_input MSMCSRAM .fft_output MSMCSRAM .fft_twiddle L2SRAM .stack L2SRAM }然后在C代码里用#pragma DATA_SECTION把数组分配到对应的段#pragma DATA_SECTION(input, .fft_input) float input[2*N]; #pragma DATA_SECTION(output, .fft_output) float output[2*N]; #pragma DATA_SECTION(twiddle, .fft_twiddle) float twiddle[2*N];这样分配的原因是MSMC的容量大适合放数据L2的访问延迟比MSMC低适合放频繁访问的旋转因子L1D太小放不下大点数FFT的数据但可以放一些中间变量。4. FFT函数调用的完整流程4.1 数据格式与旋转因子生成DSPLIB的浮点FFT函数DSP_fft32x32要求输入是复数按实部、虚部交替排列。比如1024点FFT输入数组长度是2048input[0]是第一个点的实部input[1]是第一个点的虚部以此类推。旋转因子也需要提前生成长度和输入一样也是实部虚部交替。TI提供了一个辅助函数DSP_fft32x32的旋转因子生成方法但更常用的是自己算或者用tw_gen之类的工具。我一般用下面这段代码生成void gen_twiddle(float *w, int n) { int i, j, k; double theta; for (i 1, j 0; i n; i 1) { for (k 0; k i; k) { theta -M_PI * k / i; w[j] cos(theta); w[j] sin(theta); } } }注意这里的n是点数生成的旋转因子长度是2*n。这个函数生成的顺序和DSPLIB要求的顺序是一致的直接传进去就行。4.2 函数原型与参数含义DSP_fft32x32的原型大概长这样void DSP_fft32x32(const float *w, int nx, float *x, float *y);参数含义w旋转因子数组指针nxFFT点数必须是2的幂范围从16到32768x输入数组指针长度2*nxy输出数组指针长度2*nx注意输入和输出可以是同一个数组原地运算也可以是不同的数组。如果内存紧张用原地运算能省一半空间但要注意DSPLIB的文档里有没有说明支持原地运算。我印象中DSP_fft32x32是支持原地运算的但为了保险第一次用的时候还是分开分配确认结果正确后再改成原地。4.3 调用示例与编译运行下面是一个完整的调用示例#include stdio.h #include math.h #include DSP_fft32x32.h #define N 1024 #pragma DATA_SECTION(input, .fft_input) float input[2*N]; #pragma DATA_SECTION(output, .fft_output) float output[2*N]; #pragma DATA_SECTION(twiddle, .fft_twiddle) float twiddle[2*N]; void gen_twiddle(float *w, int n) { int i, j, k; double theta; for (i 1, j 0; i n; i 1) { for (k 0; k i; k) { theta -M_PI * k / i; w[j] cos(theta); w[j] sin(theta); } } } int main(void) { int i; for (i 0; i N; i) { input[2*i] sin(2*M_PI*i/N); input[2*i1] 0.0f; } gen_twiddle(twiddle, N); DSP_fft32x32(twiddle, N, input, output); for (i 0; i 8; i) { printf(output[%d] %f j%f\n, i, output[2*i], output[2*i1]); } return 0; }编译之前确认库文件链接正确然后Build。如果报错说DSP_fft32x32未定义检查库文件名和路径。如果报错说内存不够检查.cmd文件里的段分配把数据段挪到MSMC里。运行的时候用Debug模式加载到C6678上跑完之后看Console输出。如果输出是NaN或者乱码先检查旋转因子生成对不对再检查输入数据有没有正确初始化。5. 性能调优与实测数据5.1 Cache配置对FFT性能的影响C6678的L1D和L2都可以配置成cache或者SRAM。默认情况下L1D是cacheL2是SRAM。对于FFT这种数据访问密集的运算L1D cache的命中率直接影响性能。我实测过几种配置L1D全cache、L1D一半cache一半SRAM、L1D全SRAM。对于1024点浮点FFTL1D全cache的时候周期数最少因为输入输出和旋转因子都能被cache住。但如果是大点数FFT比如8192点数据量超过L1D容量cache命中率下降性能反而可能不如把数据放在L2里直接访问。配置cache的方法是在代码里调用CACHE_setL1DSize和CACHE_setL2Size或者在CCS的GEL文件里初始化。我一般是在main函数开头调用CACHE_setL1DSize(CACHE_L1_32KCACHE); CACHE_setL2Size(CACHE_0KCACHE);这表示L1D全cacheL2全SRAM。如果你的数据放在MSMC里L2 cache不cache MSMC的访问所以L2设成SRAM还是cache对MSMC数据影响不大。5.2 EDMA搬数与计算重叠FFT本身是计算密集的但如果数据在MSMC里CPU访问MSMC的延迟比访问L2高这时候可以用EDMA把数据从MSMC搬到L2再在L2里做FFT算完再搬回去。EDMA搬数和CPU计算可以并行只要安排好ping-pong buffer。具体做法是分配两块L2 bufferEDMA搬第一块的时候CPU算第二块算完再搬下一块。这样能把数据搬运的时间藏起来。对于1024点FFT计算时间大概几微秒EDMA搬8KB数据的时间也差不多重叠之后总时间能省将近一半。不过EDMA的配置有点繁琐要设通道、参数RAM、触发方式。如果你用的是processor SDK里面有一些EDMA的例程可以参考。我建议先用CPU直接访问MSMC跑通确认结果正确后再加EDMA优化。5.3 实测周期数与理论值对比我在C6678上实测过几个点数的浮点FFT周期数核心跑在1GHzL1D全cache数据在L2里。结果大概是这样点数实测周期数理论周期数TI文档差距256约1200约100020%1024约5800约500016%4096约28000约2400017%16384约130000约11000018%差距主要来自几个方面一是我的测试代码里有额外的数据初始化和结果打印二是cache的冷启动开销三是编译器优化选项没开到最高。如果把-o3打开差距能缩小到10%以内。TI文档里的理论值是在理想条件下测的实际项目里能达到理论值的80%到90%就算不错了。如果你测出来差距超过50%那肯定是哪里配置有问题重点检查cache和内存分配。6. 踩过的坑与排查经验6.1 结果不对的常见原因FFT结果不对排查顺序一般是先看输入数据对不对再看旋转因子对不对最后看函数调用参数对不对。输入数据最常见的问题是复数排列搞反了把实部虚部写成了虚部实部。DSPLIB要求实部在前虚部在后如果你从ADC拿到的数据是I/Q交替I是实部Q是虚部直接放进去就行。但如果你的数据源是Q在前I在后就要交换一下。旋转因子的问题一般是长度不够或者生成顺序不对。DSPLIB要求的旋转因子长度是2*nx顺序是按基2的层级排列的。如果你用自己写的生成函数一定要和DSPLIB文档里的顺序对一遍。我见过有人用MATLAB的fft函数生成旋转因子顺序完全不对结果自然也是错的。函数参数的问题主要是点数传错或者指针传错。DSP_fft32x32的第二个参数是点数不是数组长度。数组长度是2倍点数。这个很容易搞混尤其是从其他库转过来的时候。6.2 性能不达标的排查思路性能不达标先看数据放在哪里。如果数据在MSMC里CPU直接访问延迟比L2高好几倍周期数自然下不来。把数据搬到L2里再测如果周期数明显下降那就是内存分配的问题。再看cache配置。L1D如果设成了SRAM而不是cache所有数据访问都直接打到L2延迟也会增加。检查CACHE_setL1DSize的调用确认L1D是cache模式。然后看编译器优化选项。-o3和-o0的差距可能有一倍。在CCS的Build - C6000 Compiler - Optimization里把优化等级调到最高同时打开-mf5软件流水和-ms3激进优化。最后看库版本。老版本的DSPLIB可能没有针对C66x的最新指令集优化换新版本的库试试。6.3 内存溢出与对齐问题C6678对数据对齐有要求DSPLIB的FFT函数一般要求输入输出数组按8字节对齐。如果你用malloc分配内存默认是对齐到8字节的但如果你用数组或者指针偏移可能会破坏对齐。检查对齐的方法是在CCS的Memory Browser里看数组地址低3位应该是0。如果不是用#pragma DATA_ALIGN强制对齐#pragma DATA_ALIGN(input, 8) float input[2*N];内存溢出一般是.cmd文件里的段大小设小了。L2只有512KB如果代码段、数据段、堆栈加起来超过这个数链接就会报错。把大数组挪到MSMC里或者减小堆栈大小。还有一个隐蔽的坑DSPLIB的FFT函数内部会用到一些临时buffer这些buffer的大小和点数有关。如果L2剩余空间不够函数可能会踩到其他数据。解决办法是留足L2空间或者把临时buffer也放到MSMC里如果库支持的话。7. 几个进阶话题7.1 多核并行FFTC6678有8个核心如果单核FFT性能不够可以把一个大FFT拆成多个小FFT分给不同核心算最后合并。这就是所谓的多核并行FFT。具体做法是把N点FFT拆成M个N/M点的子FFT每个核心算一个子FFT算完之后用旋转因子做合并。合并那一步是串行的但计算量比子FFT小很多。理论上8核并行能把速度提升接近8倍但实际受限于核间通信和同步开销能到5到6倍就不错了。核间通信可以用MSMC里的共享内存加信号量或者用C6678的硬件队列。同步用ti/ipc里的Notify或者Semaphore。这部分内容比较多以后有机会单独写一篇。7.2 定点FFT的scaling策略如果非要用定点FFTscaling是绕不过去的。DSP_fft16x16的输出是定点的每一级蝶形运算都可能溢出所以要么在每级之后右移一位要么用块浮点。块浮点的方法是每级算完之后检查有没有溢出如果有就整体右移并记录移位次数。最后输出的时候根据总移位次数还原。这样能保留更多精度但实现起来麻烦一些。TI的DSPLIB里有一些定点FFT的例程里面包含了scaling的示例代码可以参考。我的建议是除非你的ADC输出就是定点且速度要求极高否则优先用浮点FFT省心得多。7.3 与MATLAB的结果对比验证调FFT的时候最好用MATLAB或者Python生成一组已知的输入和输出然后在DSP上跑同样的输入对比结果。这样能快速定位是算法问题还是实现问题。具体做法是在MATLAB里生成一个正弦波做FFT把输入数据和输出数据都存成文本文件。然后在DSP代码里读入这个文本文件跑FFT把结果打印出来和MATLAB的输出对比。如果幅度和相位都对得上说明实现没问题如果对不上看是哪个频点不对反推是旋转因子的问题还是数据排列的问题。这个对比过程听起来简单但实际操作的时候要注意数据格式的转换。MATLAB默认是双精度DSPLIB的浮点FFT是单精度对比的时候要允许一定的误差。一般幅度误差在1e-5以内就算正常。8. 我个人的一些实操体会调C6678的FFT最耗时间的往往不是写代码而是配环境和排查各种莫名其妙的问题。我的经验是先把最简单的256点FFT跑通确认工具链、库文件、内存分配都没问题再往上加点数、加优化。不要一上来就搞8192点加EDMA加多核出了问题根本不知道是哪一层的问题。另外CCS的Debug功能要用好。Memory Browser看数据、Profile看周期数、Breakpoint看中间结果这三个工具能解决大部分问题。尤其是Profile能精确到函数级别一眼就能看出时间花在哪里。还有一点TI的文档虽然多但有些细节写得不够清楚尤其是库函数的内部实现和内存要求。遇到文档没说清楚的地方直接看库的源码或者反汇编比猜要快得多。DSPLIB的源码在processor SDK里是开放的虽然主要是汇编但关键部分能看懂。最后如果你用的是C6678的评估板注意散热。这颗芯片满载跑FFT的时候功耗不小散热不好会降频性能测试结果就不准了。我吃过这个亏测了半天发现是芯片过热降频白折腾。

TMS320C6678多核DSP上FFT实现与性能优化实战指南

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