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2019.1 SDAccel™ 開発環境チュートリアル

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複数の計算ユニットの使用

概要

このチュートリアルでは、FPGA 上のカーネル インスタンスの数を増やすための柔軟なカーネル リンク プロセスを示します。カーネルの各インスタンスは、計算ユニット (CU) とも呼ばれます。CU 数を増加するこのプロセスを使用すると、統合されたホスト/カーネル システムの並列処理が向上します。

チュートリアルの概要

デフォルトでは、SDAccel™ はカーネルごとに CU を 1 つ作成します。ホスト プログラムは、異なるデータ セットに対して同じカーネルを複数回使用できます。この場合、カーネルに対して複数の CU を生成して、これらの CU を同時実行すると、システム全体のパフォーマンスを向上できます。

詳細は、『SDAccel プログラマ ガイド』 (UG1277) の「カーネルの複数インスタンス」を参照してください。

このチュートリアルでは、次を実行します。

  1. ハードウェア エミュレーションを実行し、エミュレーション レポートを参照して、カーネルが順に複数回実行されることを確認します。
  2. コマンドを順不同に実行できるようにホスト コードを変更します。
  3. カーネル リンク プロセスを変更し、同じカーネルの CUを複数作成します。
  4. ハードウェア エミュレーションを再実行し、CU が同時実行されることを確認します。

このチュートリアルでは、画像フィルター例を使用して複数 CU の利点を示します。ホスト アプリケーションは、画像を処理して Y、U、および V プレーンを抽出し、カーネルを 3 回実行して画像の各プレーンをフィルター処理します。デフォルトでは、FPGA にはカーネルの CU が 1 つしか含まれないので、これら 3 つのカーネルは同じハードウェア リソースを使用して順次実行されます。このチュートリアルでは、CU の数を増加し、このカーネル実行を並列で実行する方法を示します。

開始前の注意点

このチュートリアルでは、次を使用します。

  • BASH Linux シェル コマンド
  • 2019.1 SDx リリースおよび xilinx_u200_xdma_201830_1 プラットフォーム。必要であれば、その他のバージョンおよびプラットフォームも使用できます。

重要:

  • サンプル ファイルを実行する前に、『SDAccel 開発環境リリース ノート、インストール、およびライセンス ガイド』 (UG1238) で説明されるように、ザイリンクス ランタイム (XRT) と SDAccel 開発環境ツールをインストールしてください。
  • Alveo™ カードでアプリケーションを実行する場合は、『Alveo データセンター アクセラレータ カード入門ガイド (UG1301) で説明されるように、カードとソフトウェア ドライバーを正しくインストールしてください。

チュートリアル リファレンス ファイルの入手

  1. リファレンス ファイルを入手するには、ターミナルに git clone http://github.com/Xilinx/SDAccel-Tutorials と入力します。
  2. SDAccel-Tutorials-master/docs/using-multiple-cu/reference-files に移動します。

makefile フロー

このチュートリアルで使用する makefile は、using-multiple-cu/reference-files/Makefile に含まれます。最上位設定には、次が含まれます。

  • XOCC: カーネル コードをコンパイルする XOCC コンパイラ パス。

  • EMCONFIGUTIL: エミュレーション コンフィギュレーション ファイル emconfig.json を作成するユーティリティ ファイルのパス。

  • DSA: ターゲット プラットフォーム。

  • NKERNEL: XOCC コンパイラ リンカー オプションの --nk で使用される CU のカーネル名:CU 数。

  • KERNEL_XO: このチュートリアルで使用するカーネル コードは、既にコンパイル済みのオブジェクト ファイル (XO) です。Filter2DKernel.xo ファイルは C/C++ または RTL のいずれかから生成可能で、これらはコンパイルされたオブジェクト コードから開始する場合は基本的に同じです。XO ファイルから開始しても、リンク プロセスをカスタマイズすることは可能です。

  • LFLAGS: ホスト コード リンカー オプション用に OpenCV™ ライブラリを使用するリンカー オプションを示します。

    -L${XILINX_SDX}/lnx64/tools/opencv -lopencv_core -lopencv_highgui -Wl,-rpath,${XILINX_SDX}/lnx64/tools/opencv

  • EXE_OPT: コマンド ライン引数として渡されるランタイム オプション: コンパイル済みカーネル xclbin ファイル, 入力画像。

ハードウェア エミュレーションの実行

次のコマンドでハードウェア エミュレーションを実行します。

make check MODE=hw_emu

ハードウェア エミュレーション (hw_emu) では、カーネル コードがハードウェア モデル (RTL) にコンパイルされ、専用シミュレータで実行されますが、残りのシステムは C シミュレータを使用します。ビルドおよび実行にかかる時間は長くなりますが、詳細でサイクル認識のカーネル アクティビティが表示されます。このターゲットは、FPGA に含まれるロジックの機能をテストして、最初のパフォーマンス見積もりを得る場合に便利です。

注記: ホスト ソフトウェアおよびハードウェアのビルド方法は、アプリケーションのビルド演習を参照してください。

ホスト コードの確認

  1. エミュレーション run を実行中、別のターミナルで src/host/host.cpp ファイルを開きます。

  2. 255 ～ 257 行目を確認してください。Y、U、および V チャネルを処理するためにフィルター関数が 3 回呼び出されています。

    request[xx*3+0] = Filter(coeff.data(), y_src.data(), width, height, stride, y_dst.data());
request[xx*3+1] = Filter(coeff.data(), u_src.data(), width, height, stride, u_dst.data());
request[xx*3+2] = Filter(coeff.data(), v_src.data(), width, height, stride, v_dst.data());

    この関数は、80 行目から記述されています。下の抜粋部分で、カーネル引数が設定され、カーネルが clEnqueueTask コマンドにより実行されます。

     // Set the kernel arguments
 clSetKernelArg(mKernel, 0, sizeof(cl_mem),       &mSrcBuf[0]);
 clSetKernelArg(mKernel, 1, sizeof(cl_mem),       &mSrcBuf[1]);
 clSetKernelArg(mKernel, 2, sizeof(unsigned int), &width);
 clSetKernelArg(mKernel, 3, sizeof(unsigned int), &height);
 clSetKernelArg(mKernel, 4, sizeof(unsigned int), &stride);
 clSetKernelArg(mKernel, 5, sizeof(cl_mem),       &mDstBuf[0]);

// Schedule the writing of the inputs
clEnqueueMigrateMemObjects(mQueue, 2, mSrcBuf, 0, 0, nullptr,  &req->mEvent[0]);

// Schedule the execution of the kernel
clEnqueueTask(mQueue, mKernel, 1,  &req->mEvent[0], &req->mEvent[1]);

    これら 3 つの clEnqueueTask コマンドは、1 つの順序どおりのコマンド キューを使用してキューに追加されます (75 行目)。この結果、このコマンド キューを使用するすべてのコマンドは、キューに追加された順序で実行されます。

    Filter2DDispatcher(
        cl_device_id     &Device,
        cl_context       &Context,
        cl_program       &Program )
  {
        mKernel  = clCreateKernel(Program, "Filter2DKernel", &mErr);
        mQueue   = clCreateCommandQueue(Context, Device, CL_QUEUE_PROFI   LING_ENABLE, &mErr);
        mContext = Context;
        mCounter = 0;
  }

エミュレーション結果

  1. まず、生成されたプロファイル サマリ レポート (profile_summary.csv) を確認します。

    次のコマンドを実行し、プロファイル サマリ レポート ファイルを HTML 形式に変換します。

    sdx_analyze profile -i profile_summary.csv -f html
    • このレポートには、アプリケーションがどうのように実行されたかに関連するデータが表示されます。
    • 「Top Kernel Execution」セクションを見ると、カーネルが 3 回実行されていることがわかります。

    注記: run ディレクトリには、sdaccel.ini というファイルが含まれます。このファイルには、プロファイル サマリ レポートおよびタイムライン トレースなどの追加レポートを生成するランタイム オプションが含まれています。

  2. 次にタイムライン トレース レポート (timeline_trace.csv) を確認します。このレポートを GUI で確認するには、次のコマンドを使用してファイルを波形データベース (WDB) 形式に変換します。

    sdx_analyze trace -i timeline_trace.csv

  3. SDx 環境 GUI を実行するには、次のコマンドを入力します。

    sdx -report timeline_trace.wdb

    アプリケーション タイムライン レポートは、ホストとデバイスのイベント情報を収集し、共通のタイムラインに表示します。これは、システムの全体的な状態とパフォーマンスを視覚的に表示して理解するのに役立ちます。

    • タイムラインの最下部に、ホストからキューに追加された各カーネルに 1 本ずつ、合計 3 本の青いバーがあります。1 つずつ順序どおりにコマンド キューが使用されているので、ホストはカーネル実行を順にキューに追加します。
    • 青いバーの下に、各カーネル実行に 1 本ずつ、合計 3 本の緑色のバーがあります。これらは、FPGA で順に実行されます。 順序通りのカーネル エンキュー

カーネルを同時にキューに追加するためのホスト コードの改善

  1. 75 行目の src/host/host.cpp ホスト ファイルを変更します。
    これはコマンド キューを順不同コマンド キューとして宣言します。

    コード変更前:

    mQueue   = clCreateCommandQueue(Context, Device, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE, &mErr);

    コード変更後:

    mQueue   = clCreateCommandQueue(Context, Device, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE | CL_QUEUE_OUT_OF_ORDER_EXEC_MODE_ENABLE, &mErr);

  2. (オプション) 変更したホスト コードでハードウェア エミュレーションを実行します。

    ハードウェア エミュレーションを実行する場合、タイムライン トレースを使用して、順不同コマンド キューを使用することによりカーネルがほぼ同時に実行されるように要求できます (青のバーはホストでスケジュールされるカーネル エンキュー リクエストを示しています)。

    ホストはこれらの実行を同時にスケジューリングできますが、FPGA 上には 1 つしか CU がないので、2 つ目および 3 つ目の実行要求が遅れます (FPGA ではカーネルはまだ順次実行されるので)。
    シーケンシャル カーネル
    次の手順では、FPGA 上の CU の数を増やして、ホスト カーネルを同時に実行できるようにします。

CU 数の増加

次は、同じカーネルの CU を 3 つ生成するようにリンク手順を変更して、カーネル xclbin をビルドし直します。

makefile を開いて NKERNEL 設定を変更します。NKERNEL 変数は XOCC リンク ステージの --nk オプションで使用されます。

NKERNEL := Filter2DKernel:3

ハードウェア エミュレーションの実行と変更の確認

  1. xclbin ファイルを生成し直します。make clean および make を実行して 1 つの CU を含む既存の xclbin を削除してから、3 つのカーネル CU を含む新しい xclbin を作成する必要があります。

    make clean
make check MODE=hw_emu

  2. 新しい timeline_trace.csv ファイルを WBD 形式に変換し、SDx 環境 GUI で開いて、前と同じ手順を実行します。

    sdx_analyze trace -i timeline_trace.csv
sdx -report timeline_trace.wdb

    アプリケーションが --nk オプションで作成した 3 つの CU の利点を生かし、カーネル実行がオーバーラップして並列で実行されるようになって、アプリケーション全体の速度が上がるようになりました。

まとめ

カーネル リンク プロセスを変更して、FPGA 上の同じカーネル インスタンスを同時に実行する方法を学びました。


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