ARM + DSP. Распределяем память

В процессе переноса алгоритма распознавания маркеров на OMAP платформу я обнаружил, что начисто забыл каким образом высчитывается память, которая распределяется между ARM и DSP. Восстанавливая крупицы ценной информации, которые щедро разбросаны по разным мануалам и форумам Texas Instruments, я решил зафиксировать с таким трудом добытые и упакованные в некоторое подобие осмысленной системы данные.

Мы будем пользоваться услугами Codec Engine от TI, про эту систему обеспечения передачи данных между ARM и DSP я немного рассказал в другой статье. Там же я упомянул, что CE берет на себя заботу о выделении необходимой нам памяти, поэтому самое время рассказать о том как это делается.

Как вы понимаете, в архитектуре OMAP подсистемы ARM и DSP работают с общей памятью. Поэтому придется учитывать их требования и интересы чтобы избежать конфликтов; более того, они совместно используют разделяемую память для обмена. Ситуацию усугубляет то, что ARM Linux работает с виртуальной памятью, а DSP – с физической – читает и пишет как есть, по реальным адресам.

На самом деле, нам нужно организовать три типа памяти:

  • которая нужна только ARM;
  • которая нужна только DSP;
  • разделяемая память, через которую ARM и DSP обмениваются данными (с любезной помощью Codec Engine).

Поехали.

ARM only

С ARM все обстоит проще всего. Здесь крутится Linux со своей системой виртуальной памяти, который самостоятельно назначает адреса из виртуального пространства. Как мы помним, в концепции виртуальной памяти ее может быть даже больше, чем количество физической. Нам нужно сделать только одну вещь – ограничить аппетиты Linux, а точнее обмануть его насчет физической памяти, доступной в системе. На моей плате BeagleBoard расположено ОЗУ емкостью 512МБ. Не мудрствуя лукаво, отдадим Linux половину.

Делается это в конфигурации загрузчика, который во время загрузки ядра передает последнему командную строку следующего вида:

Нас интересует параметр mem=256M, который указывает Linux на какой объем памяти он может рассчитывать. Сразу заметим, что из этой памяти 256М параметр vram=16M заберет 16 мегабайт: это размер видеопамяти для фреймбуфера. Кстати, вот еще один провал в памяти: эти строки, совместно с omapfb.vram=0:3M, omapfb.mode=dvi:640×48-24@60, omapdss.def_disp=dvi я настраивал для отображения видео через dvi и точно помню, что рассчитывал размер картинки отдельно для каждого из цветов RGB. Для того, чтобы сказать почему фреймбуферу нужно отдать именно 16 мегабайт, мне нужно будет погрузиться в аналогичные воспоминания )

После загрузки с такой командной строкой ядро отрапортует:

Все правильно, это доступная память 256М за вычетом видеопамяти 16М. Проверяем:

Опс… почему 224М? А потому что ядру тоже нужно место, и если мы посчитаем сколько оно занимает, в сумме получится 16М:

Итак, из доступной на BeagleBoard памяти 512М мы отдали Linux 256М и 256М осталось для DSP и Codec Engine. В самом Linux эти 256М разошлись так: на видеопамять 16М, на ядро тоже 16М, в результате приложениям осталось 224М. Теперь смотрим дальше, что будет происходить с оставшимся объемом 256М.

DSP only

Как я уже упомянул, DSP оперирует физическими адресами в памяти. Поэтому нам нужно вооружиться шестнадцатеричным калькулятором и составить таблицу распределения памяти. Мы начнем с адреса 0x80000000, потому что начиная с него начинает стартовать шина памяти. Запомним полезное число: 0x10000000, которое соответствует размеру памяти 256М, которую мы отдали ARM. Это означает, что доступная для дальнейших экспериментов (то, что осталось после того как Linux забрал свое) область будет начинаться с 0x80000000 + 256М = 0x90000000.

Как вы уже догадались, с диапазоном адресов от 0x80000000 до 0x90000000 будет работать Linux.

Теперь нам нужно принять важное решение: какую часть из оставшейся памяти отдать DSP? На несвоевременный вопрос “почему не всю оставшуюся”? отвечаю, что нам еще нужно распределить область обмена между ARM и DSP. Об этом будет в третьем параграфе, а сейчас мы договоримся, что отдаем DSP область 0x90C00000 – 0xA0000000.

С концом памяти все понятно: это 0x80000000 + 512М, то есть конец физической памяти. Откуда взялось значение 0x90C00000? Отвечу на это, что как и все важные решения, оно было принято “отфонарным” способом. Ладно, шучу, шучу ) Почему именно такая граница, я покажу опять таки в следующем параграфе. А сейчас мы посмотрим,  каким образом приложение на DSP стороне узнает о наших важных решениях.

Делается это с помощью конфигрурационного файла config.bld, интересуемый кусок которого в нашем случае будет выглядеть следующим образом:

Как следует из записи, DSP использует еще более тонкую нарезку памяти для различных нужд, например DDRALGHEAP это память предназначенная для самого Codec Engine. Мы не будем сильно погружаться в эту структуру, для нас существенным является то, что для DSP будет выделена память начиная с адреса 0x90C00000 и завершит эту область сегмент SR0 (Shared Region). Поскольку сегменты идут непрерывно друг за другом (сумма базы сегмента и его длины равна базе следующего сегмента), то последний занятый адрес памяти будет 0x96E00000 + 0x00200000 = 0x97A00000.

Вот мы и определили область памяти, с которой будет работать DSP. Она начинается с физического адреса 0x90C00000 и заканчивается физическим адресом 0x97A00000. В самом коде нет необходимости помнить о физических границах. В частности, механизм Codec Engine самостоятельно выделяет память для массивов данных в этих границах, для этого он вызывает функцию следующего вида, в которой только нужно заполнить структуру memTab и указать, сколько памяти и с какими характеристиками нам нужно:

После выделения памяти, кодек отдаст нам указатели на выделенные области памяти в memtab[0].base … memtab[6].base.

ARM + DSP

Здесь начинается самое интересное. Нам нужен разделяемый массив памяти, который одновременно будет использовать как ARM, так и DSP. Через этот массив Codec Engine будет гнать данные в обеих направлениях.

Управляет распределением модуль ядра CMEM, который запускается со стороны ARM Linux. Модуль принимает параметры, через которые задаются размеры и местонахождения пулов памяти. Выглядит это примерно так:

Перед запуском модуля cmemk.ko запускается собственно модуль syslink.ko, принадлежащий Codec Engine.

Из конфигурации CMEM видно, что используется область памяти от 0x90000000 до 0x90С00000, и это логично, потому что после 0x90С00000 идет уже область памяти эксклюзивно принадлежащая DSP. И все таки, откуда взялось это значение – 0x90С00000? Чтобы ответить на этот вопрос, обратим внимание на распределение пулов памяти, заданное параметром pools. Для моего проекта самым важным является передача сигнального и опорного 2D изображения с ARM на DSP, а также передача результата – 2D изображения в обратном направлении. Одна матрица остается в запасе, поэтому я распределил 4 пула размером 2621400 байт. В этот размер поместится байтовая черно-белая картинка размером 1280х1024 комплексных чисел.

Замечу, что поскольку CMEM – менеджер непрерывной памяти, то использовать пул кусками не получится. То есть нельзя будет в области размером 2621400 байт взять например два массива половинной длины. Один массив – один пул, такое правило. Я взял 4 пула чтобы иметь запас для матриц изображения, а для данных поменьше распределил 10 пулов по 131024 байт и 20 пулов по 4096 байт. Считаем границы:

0x96E00000 + 20 х 4096 + 10 х 131024 + 4 х 22621400 = 0x90С00000. Вот откуда взялось это значение.

Со стороны Linux указатели на эти области памяти возвращаются функциями вида

inBufSigImgArm = Memory_alloc(BUFSIZE_2D, &allocParams);

После этого указатели прописываются в специальной структуре, которая волшебным образом, с помощью Codec Engine также будет доступна со стороны DSP:

ARM:

DSP:

Вот и все. Если структура имеет тип In, то данные заполненные со стороны ARM, после вызова кодека со стороны ARM  попадут в функцию, которая будет вызвана со стороны DSP. И наоборот, результат работы DSP, который в структуре имеет тип Out, будет возвращен в ARM.

В моем проекте DSP выполняет тяжелонагруженные процедуры вычисления свертки изображений, которые требуют двумерного преобразования Фурье. Конечно, целочисленная арифметика DSP в архитектуре OMAP это не совсем то, что нужно для такого проекта. Но попробовать стоило, хотя бы для того чтобы сравнить быстродействие с другой реализацией – двумерное преобразование Фурье на GPU Raspberry Pi. Об этом – в следующих материалах

 

 

 

Leave a Reply

You can use these HTML tags

<a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code class="" title="" data-url=""> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong> <pre class="" title="" data-url=""> <span class="" title="" data-url="">