基于多DSP的在線可重構(gòu)數(shù)字圖像并行處理系統(tǒng)設(shè)計

　　引 言

　　隨著多媒體圖像處理應(yīng)用的迅速發(fā)展，體積小、重量輕、結(jié)構(gòu)靈活、處理能力強(qiáng)的嵌入式數(shù)字圖像處理系統(tǒng)在工業(yè)、醫(yī)學(xué)等方面都有越來越廣泛的需求。實時性高、計算復(fù)雜、數(shù)據(jù)量大是圖像處理系統(tǒng)面臨的重大挑戰(zhàn)。并行計算是提高處理速度最有效的技術(shù)之一，圖像并行處理技術(shù)為提高圖像處理效率提供了廣闊的空間。圖像并行處理包括并行算法和多處理器并行硬件系統(tǒng)，圖像處理并行算法的執(zhí)行效率依賴于多處理器系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)。通常，一種并行結(jié)構(gòu)只適合于一類并行算法的映射。

　　20世紀(jì)90年代至今，圖像并行處理技術(shù)一直是圖像處理領(lǐng)域研究的熱點之一。參考文獻(xiàn)分別對并行處理結(jié)構(gòu)及其實現(xiàn)方法進(jìn)行了探討，提出了流水結(jié)構(gòu)、分列并行等很有價值的硬件并行結(jié)構(gòu)框架。目前，圖像并行處理結(jié)構(gòu)設(shè)計面臨的主要問題可以概括為兩個方面：

　　①圖像并行處理硬件結(jié)構(gòu)復(fù)雜，在實際應(yīng)用中圖像處理結(jié)構(gòu)的開發(fā)周期長、成本高;

　?、诿嫦驁D像處理算法的硬件結(jié)構(gòu)針對性設(shè)計方法導(dǎo)致圖像處理平臺的可重用性差，調(diào)整、擴(kuò)展和升級困難。

　　本文構(gòu)建的可重構(gòu)并行計算系統(tǒng)可以通過配置可重構(gòu)處理單元來滿足不同應(yīng)用的計算要求。這樣的系統(tǒng)使圖像處理結(jié)構(gòu)設(shè)計與圖像處理的算法設(shè)計分離，具有很高的性能并且結(jié)構(gòu)靈活，能大大提高圖像處理并行算法的執(zhí)行效率和加速比。

　　1 傳統(tǒng)圖像并行處理技術(shù)

　　1.1 圖像并行處理系統(tǒng)概述

　　目前，用于嵌入式圖像處理系統(tǒng)的高速器件主要是DSP和FPGA。處理核心的合理選用是影響并行系統(tǒng)處理能力的一個關(guān)鍵因素。

　　并行處理的目的是通過采用多個處理單元同時處理輸入信息來縮短任務(wù)的執(zhí)行時間。在任務(wù)和算法確定的情況下，Amdahl定律可表明：加速比與任務(wù)并行度和處理單元個數(shù)密切相關(guān)。在任務(wù)并行度一定的情況下，增加處理單元所獲得的加速比有一個極限值，任務(wù)的并行度制約著并行處理機(jī)的性能。

　　在實際應(yīng)用中，還必須考慮各個處理單元之間的數(shù)據(jù)交換和同步時間。由于比串行程序執(zhí)行增加了數(shù)據(jù)通信和同步等待等開銷，因此當(dāng)加速比Sp

　　如圖1所示，在增加處理單元和任務(wù)細(xì)粒度化的同時將帶來總通信量的增加，影響了Sp的增加并導(dǎo)致Eff呈下降趨勢。

　　1.2 并行計算硬件體系結(jié)構(gòu)

　　并行計算處理單元之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大致可分為2種：一種是共享總線或共享存儲器系統(tǒng)，稱為“緊耦合式并行系統(tǒng)”，如圖2所示;另一種是各處理單元有獨立的數(shù)據(jù)存儲器而通過通信口相連的分布式并行系統(tǒng)，稱為“松耦合式系統(tǒng)”，如圖3所示。

　　兩種并行計算體系結(jié)構(gòu)的比較如表1所列。

　　1.3 并行算法到并行結(jié)構(gòu)的映射

　　一個任務(wù)要在多處理機(jī)系統(tǒng)上得到處理，首先必須將其分解成一些子任務(wù)，再由多處理系統(tǒng)中的各處理機(jī)分別處理這些子任務(wù)，協(xié)同完成該任務(wù)。如圖4所示，并行算法在并行硬件系統(tǒng)上的應(yīng)用是一個映射過程。一類并行算法依賴于適合的并行網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)才能高效率地運行。

　　導(dǎo)致并行算法與并行結(jié)構(gòu)不匹配的原因主要有2個：一是欲把一個系統(tǒng)上開發(fā)的并行算法用于另一個系統(tǒng)上;二是由于問題內(nèi)在的并行性，使并行算法與并行結(jié)構(gòu)不匹配。

　　常用圖像處理算法的特點及適用的并行處理結(jié)構(gòu)分析如表2所列。

　　綜上所述，傳統(tǒng)的共享總線系統(tǒng)與分布式并行系統(tǒng)分別適用于不同的圖像并行處理算法。分布式并行系統(tǒng)的不同連接方式之間也有較大的差異。并行算法的高效率運行依賴于并行硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的支持，某種硬件結(jié)構(gòu)只適合一類并行算法。一般情況，一個圖像處理任務(wù)是多個算法的集合，并行系統(tǒng)單靠某種固定結(jié)構(gòu)無法適應(yīng)所有的并行算法，這就給圖像處理系統(tǒng)帶來了問題。當(dāng)并行硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不適合并行算法時，系統(tǒng)的性能和算法執(zhí)行效率都會受到影響，需要對并行硬件結(jié)構(gòu)做出改進(jìn)和完善。

　　2 可重構(gòu)數(shù)字圖像并行處理系統(tǒng)

　　2.1 可重構(gòu)處理系統(tǒng)的組成

　　可重構(gòu)計算是指基于可改變(可動態(tài)改變)的硬件，以硬件適應(yīng)算法(即可重構(gòu)特性)、硬件定制和硬件并行的方式實現(xiàn)計算?？芍貥?gòu)處理系統(tǒng)結(jié)合了可重構(gòu)硬件處理單元和軟件可編程處理器，系統(tǒng)允許對可重構(gòu)處理單元進(jìn)行配置以滿足不同應(yīng)用的具體計算要求。

　　如圖5所示，可重構(gòu)處理系統(tǒng)的組成基本相同，即通用處理器(陣列)、可重構(gòu)資源(陣列)、存儲器(陣列)、公用存儲器、系統(tǒng)接口等。面向圖像處理的可重構(gòu)系統(tǒng)在器件選用上通用處理器可采用適合圖像處理的高性能DSP陣列。

　　2.2 可重構(gòu)數(shù)字圖像并行處理系統(tǒng)的優(yōu)點

　　可重構(gòu)數(shù)字圖像并行處理系統(tǒng)有以下優(yōu)點：

　　①FPGA內(nèi)部的邏輯功能可以在系統(tǒng)運行過程中動態(tài)重載，使系統(tǒng)可以實現(xiàn)多DSP之間拓?fù)涞撵`活改變以適應(yīng)各種并行算法的需求，使算法執(zhí)行效率達(dá)到最高。靜態(tài)重構(gòu)和動態(tài)重構(gòu)使系統(tǒng)相比傳統(tǒng)固定系統(tǒng)具有很強(qiáng)的通用性和適應(yīng)性。

　?、谙到y(tǒng)的“多DSP+FPGA”結(jié)構(gòu)能將系統(tǒng)任務(wù)劃分成適合FPGA處理的低層信號處理和圖像預(yù)處理部分及適合DSP處理的算法，便于發(fā)揮兩者的優(yōu)勢;且FPGA可通過軟件適應(yīng)不同時序格式的數(shù)字圖像，使得系統(tǒng)具有很高的性能和靈活性。

　　3 系統(tǒng)設(shè)計實例

　　3.1 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

　　基于TI公司C6000系列DSP和Xilinx公司Spartan一3系列FPGA，構(gòu)建基于圖像的點源目標(biāo)識別系統(tǒng)，對在線可重構(gòu)數(shù)字圖像并行處理系統(tǒng)的可實現(xiàn)性和性能進(jìn)行驗證。