VVAS调用HLS生成的硬件加速器的主要流程

本篇博客介绍VVAS框架所支持调用的H/W(HLS)内核。H/W内核指的是使用HLS工具生成的在FPGA部分执行的硬件功能模块。

HLS kernel创建

我们以smartcam的预处理作为例子，相关的代码可以在参考链接中找到。xf_pp_pipeline的作用是将输入图像的格式从NV12转换为BGR，再进行减均值和归一化操作。xf_pp_pipeline的实现基于HLS vision library。Vitis视觉库是为在Vitis开发环境中工作而设计的，它为在FPGA设备上加速的计算机视觉功能提供了一个软件接口。Vitis视觉库的功能大多与OpenCV的功能相似。更多的详细说明可以在参考链接中找到。

 

#include "xf_pp_pipeline_config.h"
void pp_pipeline_accel(ap_uint* img_inp_y,  // Y Input image pointer
			 ap_uint* img_inp_uv, // UV Input image pointer
                         ap_uint* img_out, // output image pointer
                         float params[2 * XF_CHANNELS(IN_TYPE, NPC)],
                         int in_img_width,
                         int in_img_height,
                         int in_img_linestride,
                         int out_img_width,      // Final Output image width
                         int out_img_height,     // Final Output image height
                         int out_img_linestride) { // Final Output image line stride
#pragma HLS INTERFACE m_axi     port=img_inp_y  offset=slave bundle=gmem1
#pragma HLS INTERFACE m_axi     port=img_inp_uv  offset=slave bundle=gmem2
#pragma HLS INTERFACE m_axi     port=img_out  offset=slave bundle=gmem3
#pragma HLS INTERFACE m_axi     port=params  offset=slave bundle=gmem4
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=in_img_width     

#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=in_img_height     
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=in_img_linestride     
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=out_img_width     
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=out_img_height     
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=out_img_linestride     
#pragma HLS INTERFACE s_axilite port=return
......
    xf::cv::resize(rgb_mat, resize_out_mat);
    xf::cv::preProcess(resize_out_mat, out_mat, params);
......
}

 

xf_pp_pipeline_accel.cpp作为硬件的一部分，需要将它和platform结合在一起。v++将HLS kernel打包为xo文件用于后续的硬件集成。

kv260_ispMipiRx_vcu_DP是smartcam应用使用的platform，xf_pp_pipeline.cpp打包成xo对象后，通过v++链接为完整的硬件工程并生成xclbin文件。完整的硬件框图如下图所示，红框部分为对应的HLS kernel。

Kernel调用

使用VVAS框架为xf_pp_pipeline.cpp编写自定义驱动是要实现四个函数，分别是xlnx_kernel_start、xlnx_kernel_done、xlnx_kernel_init、xlnx_kernel_deinit。
xlnx_kernel_init()函数读取json文件中的mean_r、mean_g、mean_b、scale_r、scale_g、scale_b。

 

int32_t xlnx_kernel_init(IVASKernel *handle){
	......
	kernel_priv->mean_r = json_number_value(val);
	kernel_priv->mean_g = json_number_value(val);
	kernel_priv->mean_b = json_number_value(val);
	kernel_priv->scale_r = json_number_value(val);
	kernel_priv->scale_g = json_number_value(val);
	kernel_priv->scale_b = json_number_value(val);
	......
}

 

xlnx_kernel_start()函数为HLS kernel配置参数。

 

int32_t xlnx_kernel_start(IVASKernel *handle, int start, IVASFrame *input[MAX_NUM_OBJECT], IVASFrame *output[MAX_NUM_OBJECT])
{
	......
    ivas_register_write(handle, &(input[0]->props.width), sizeof(uint32_t), 0x40);   /* In width */
    ivas_register_write(handle, &(input[0]->props.height), sizeof(uint32_t), 0x48);  /* In height */
    ivas_register_write(handle, &(input[0]->props.stride), sizeof(uint32_t), 0x50);  /* In stride */

    ivas_register_write(handle, &(output[0]->props.width), sizeof(uint32_t), 0x58);  /* Out width */
    ivas_register_write(handle, &(output[0]->props.height), sizeof(uint32_t), 0x60); /* Out height */
    ivas_register_write(handle, &(output[0]->props.width), sizeof(uint32_t), 0x68); /* Out stride */

    ivas_register_write(handle, &(input[0]->paddr[0]), sizeof(uint64_t), 0x10);      /* Y Input */
    ivas_register_write(handle, &(input[0]->paddr[1]), sizeof(uint64_t), 0x1C);      /* UV Input */
    ivas_register_write(handle, &(output[0]->paddr[0]), sizeof(uint64_t), 0x28);      /* Output */
    ivas_register_write(handle, &(kernel_priv->params->paddr[0]), sizeof(uint64_t), 0x34);     /* Params */

    ivas_register_write(handle, &start, sizeof(uint32_t), 0x0);                      /* start */
	......
}

 

xlnx_kernel_deinit()函数用来释放不需要的句柄。

 

uint32_t xlnx_kernel_deinit(IVASKernel *handle)
{
    ResizeKernelPriv *kernel_priv;
    kernel_priv = (ResizeKernelPriv *)handle->kernel_priv;
    ivas_free_buffer (handle, kernel_priv->params);
    free(kernel_priv);
    return 0;
}

 

xlnx_kernel_done()函数进行超时检测。

 

int32_t xlnx_kernel_done(IVASKernel *handle)
{
    uint32_t val = 0, count = 0;
    do {
        ivas_register_read(handle, &val, sizeof(uint32_t), 0x0); /* start */
        count++;
        if (count > 1000000) {
            printf("ERROR: kernel done wait TIME OUT !!\n");
            return 0;
        }
    } while (!(0x4 & val));
    return 1;
}

 

通过这四个函数就完成了VVAS自定义插件的设计。在smartcam应用运行时，通过命令行gst-launch-1.0 -v filesrc XXXXXX ! queue ! vvas_xmultisrc kconfig="/opt/xilinx/kv260-smartcam/share/vvas/facedetect/preprocess.json" ! XXXXXX完成插件的调用。

其中preprocess.json的内容为：

 

{
  "xclbin-location":"/lib/firmware/xilinx/kv260-smartcam/kv260-smartcam.xclbin",
  "vvas-library-repo": "/opt/xilinx/kv260-smartcam/lib",
  "element-mode": "transform",
  "kernels": [
    {
      "kernel-name": "pp_pipeline_accel:{pp_pipeline_accel_1}",
      "library-name": "libvvas_xpp.so",
      "config": {
        "debug_level" : 1,
        "mean_r": 123,
        "mean_g": 117,
        "mean_b": 104,
        "scale_r": 1,
        "scale_g": 1,
        "scale_b": 1
      }
    }
  ]
}

 

本文简要介绍了VVAS调用HLS生成的硬件加速器的主要流程，更多的细节可以参考VVAS手册。

        责任编辑：彭菁