【XRT Vitis-Tutorials】视频处理加速（Kernel+VCU）

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

1 前言

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官方文档： 2019.2 Vitis™ Application Acceleration Development Flow Tutorials Vitis Unified Software Platform Documentation Application Acceleration Development Vitis Unified Software Platform Documentation Embedded Software Development

Vitis ZCU106 Platform ZCU106 Vitis Platform

pre-built，直接下载并复制到SD卡即可测试： ZCU106 Test Image

使用VCU的代码： zcu106_codec

2 创建Vitis工程

本篇文章来测试Tutorials中的第4个例子：Convolution Example 该例子中主要目的是对视频进行处理，其中进行了多个实验，从CPU单独运行到最后的RTL加速运行。

2.1 CPU Only

该实验使用纯CPU的方法对视频图像处理进行了测试。

2.1.1 新建工程

在Vitis中创建一个新的Application Project 平台：zcu106vcu_base并命名为conv_system APP：conv_cpu

2.1.2 添加源码

我们将需要编译的内容直接添加到src目录下，包括： design/cpu_src目录下的所有内容 最终的工程目录结构如下图：

2.1.3 代码分析

• 创建两个ffmpeg实例，一个用于读取MP4文件并解码读出，一个用于编码后写入新的MP4文件
• 读取MP4文件并解码出图像
• 将解码出的图像进行conv计算
• 将conv输出的图像灰度化
• 将灰度化的图像写入MP4文件

2.1.4 固件编译

由于该实验是CPU Only，所以没有需要进行加速的RTL部分。所以直接使用Vitis进行交叉编译即可。为了更快速的运行程序，将优化编译选项配置成 -O3

2.1.5 测试验证

将固件复制到SD卡，然后运行命令进行测试

A53 CPU运行测试：

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# cp /mnt/conv_cpu.exe ./conv_cpu.exe
root@zcu106vcu_base:~# cp /mnt/video.mp4 ./video.mp4
root@zcu106vcu_base:~# ./conv_cpu.exe --gray true ./video.mp4 -o ./video_out.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_out.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
[###################################] 100 %

Processed 7.91 MB in 49.259s (21.20 MBps)

root@zcu106vcu_base:~#

由于暂时没有找到方法在A53中运行gprof来分析性能，因此在PC中进行测试。 i5 CPU运行测试：

代码语言：javascript复制

convolution-tutorial/design/cpu_src$ ./convolve --gray true ./video.mp4 -o ./video_out.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_out.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pix_fmt rgba -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v 5 -an -codec mpeg4 ./video_out.mp4
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
[###################################] 100 %

Processed 7.91 MB in 8.927s (116.97 MBps)

convolution-tutorial/design/cpu_src$ gprof convolve gmon.out> gprofresult.txt
convolution-tutorial/design/cpu_src$ cat gprofresult.txt 
Flat profile:

Each sample counts as 0.01 seconds.
  %   cumulative   self              self     total           
 time   seconds   seconds    calls  ms/call  ms/call  name    
 93.43      7.53     7.53      132    57.05    57.05  convolve_cpu
  6.71      8.07     0.54      132     4.10     4.10  grayscale_cpu
  0.00      8.07     0.00      132     0.00     0.00  print_progress(int, int)
  0.00      8.07     0.00        1     0.00     0.00  _GLOBAL__sub_I_default_output
***
convolution-tutorial/design/cpu_src$ sudo apt-get install graphivz
convolution-tutorial/design/cpu_src$ pip3 install gprof2dot
convolution-tutorial/design/cpu_src$ gprof2dot gprofresult.txt > gprof_graph.dot
convolution-tutorial/design/cpu_src$ dot -Tpng gprof_graph.dot -o gprof_graph.png

使用graphviz的dot工具分析了程序运行流程，可以看到convolve_cpu函数消耗了大量的时间。

2.1.6 结果分析

可以看到A53的运行速度1920×1080分辨率，132帧，然后进行conv和灰度计算，总共消耗了49秒的时间，这时间中还包含了编解码消耗的时间。相对于PC运算，效率还是太低了。 A53 CPU的处理速度：132/49 = 2.69 FPS，这与实时视频处理需求的30 FPS，还差的太远了。 我们需要依赖A53的硬件至少实现12倍的加速才能够实现30 FPS的速度。

2.2 Convolution加速

2.2.1 新建工程

在Vitis中创建一个新的Application Project 平台：conv_system APP：conv_kernel

2.2.2 添加源码

我们将需要编译的内容直接添加到src目录下，包括： design/multi_cu目录下的所有内容 最终的工程目录结构如下图：

2.2.3 代码分析

• 创建两个ffmpeg实例，一个用于读取MP4文件并解码读出，一个用于编码后写入新的MP4文件
• 读取MP4文件并解码出图像
• 将解码出的图像进行conv计算，使用OpenCL调用C Kernel实现
• 将conv输出的图像灰度化
• 将灰度化的图像写入MP4文件

注：斜体加粗 部分是与上一个测试不同的地方

2.2.4 固件编译

按照例程中的设置，将Conv模块的CU数量设置为4，提高并行处理速度

2.2.5 测试验证

将固件复制到SD卡，然后运行命令进行测试

A53 CPU运行测试：

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# ./conv_kernel.exe ./conv_kernel.xclbin --gray true --kernel_name convolve_fpga ./video.mp4 -o ./video_out.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_out.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4
[ 3829.312242] [drm] Pid 12273 opened device
Binary Path: ./conv_kernel.xclbin
Processing 132 frames of ./vi[ 3829.318928] [drm] Pid 12273 closed device
deo.mp4 ...
[ 3829.328709] [drm] Pid 12273 opened device
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
INFO: Importing ./conv_kernel.xclbin
Loading: './conv_kernel.xclbin'
[ 3829.430157] [drm] The XCLBIN already loaded. Don't need to reload.
[ 3829.435742] [drm] Reconfiguration not supported
[###################################] 100 % 
FPGA Time:       22.5645 s
FPGA Throughput: 46.2735 MB/s


Processed 7.91 MB in 22.761s (45.87 MBps)

[ 3852.037993] [drm] zocl_free_userptr_bo: obj 0x0000000099078c8b
root@zcu106vcu_base:~#

2.2.6 结果分析

通过运算时间可以看到处理速度从49秒降低到了22.5秒，总时间减小了一半多。 这个CU=4的配置感觉没有生效，需要考虑一下原因（可能是编码速度太慢？） A53 CPU的处理速度：132/22.56 = 5.85 FPS

2.3 GrayScale加速

这个工程的代码是自己手动添加的，原有例程中没有

2.3.1 新建工程

在Vitis中创建一个新的Application Project 平台：conv_system APP：conv_gray

2.3.2 添加源码

我们将grayscale在RTL中实现

代码语言：javascript复制

void grayscale_compute_dataflow(hls::stream<GrayPixel>& write_stream,
								hls::stream<RGBPixel>& read_stream,
                        		int elements) {
	RGBPixel pix_rgb;
	GrayPixel pix_gray;
	fixed cr(0.30);
	fixed cg(0.59);
	fixed cb(0.11);
	while(elements--) {
		read_stream >> pix_rgb;
		pix_gray = 	(pix_rgb.r * cr)   //red
					(pix_rgb.g * cg)   // green
					(pix_rgb.b * cb);  // blue
		write_stream << pix_gray;
	}
}

2.3.3 代码分析

• 创建两个ffmpeg实例，一个用于读取MP4文件并解码读出，一个用于编码后写入新的MP4文件
• 读取MP4文件并解码出图像
• 将解码出的图像进行conv计算，使用OpenCL调用C Kernel实现
• 将conv输出的图像灰度化，使用OpenCL调用C Kernel实现
• 将灰度化的图像写入MP4文件

注：斜体加粗 部分是与上一个测试不同的地方

2.3.4 固件编译

因为AXI_Slave Number小于等于16的限制，将Conv和Gray模块的CU数量都设置为1

2.3.5 测试验证

将固件复制到SD卡，然后运行命令进行测试

A53 CPU运行测试： 软件计算grayscale

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# 
root@zcu106vcu_base:~# /mnt/conv_gray.exe /mnt/conv_gray.xclbin --gray true /mnt/video.mp4 -o ./video_gray_g.mp4
input: /mnt/video.mp4
output: ./video_gray_g.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i /mnt/video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pi-
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v4
Binary Path: /mnt/conv_gray.xclbin
Processing 132 frames of /mnt/video.mp4 ...
[   81.273251] [drm] Pid 2671 opened device
[   81.277212] [drm] Pid 2671 closed device
[   81.281354] [drm] Pid 2671 opened device
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
INFO: Importing /mnt/conv_gray.xclbin
Loading: '/mnt/conv_gray.xclbin'
[   81.383444] [drm] The XCLBIN already loaded. Don't need to reload.
[   81.386711] [drm] Reconfiguration not supported
            compute_units = 1 1
   lines_per_compute_unit = 1080
                     gray = 1 0
[## ] 6 %[ 82.924773] print_req_error: I/O error, dev mmcblk0, sector 7689
[   82.930848] Buffer I/O error on dev mmcblk0p1, logical block 7554, lost async page write
[###################################] 100 % 
FPGA Time:       23.4527 s
FPGA Throughput: 44.5211 MB/s


Processed 7.91 MB in 23.664s (44.12 MBps)

[  104.869503] [drm] zocl_free_userptr_bo: obj 0x00000000c51e768b
[  104.883850] [drm] Pid 2671 closed device
root@zcu106vcu_base:~#

硬件加速计算grayscale

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# /mnt/conv_gray.exe /mnt/conv_gray.xclbin --gray true --gray_acc true /mnt/video.mp4 -o ./video_gray_g.mp4
input: /mnt/video.mp4
output: ./video_gray_g.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i /mnt/video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pi-
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v4
Binary Path: /mnt/conv_gray.xclbin
Processing 132 frames of /mnt/video.mp4 ...
[  169.665196] [drm] Pid 2959 opened device
[  169.669156] [drm] Pid 2959 closed device
[  169.673512] [drm] Pid 2959 opened device
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
INFO: Importing /mnt/conv_gray.xclbin
Loading: '/mnt/conv_gray.xclbin'
[  169.773466] [drm] The XCLBIN already loaded. Don't need to reload.
[  169.777814] [drm] Reconfiguration not supported
            compute_units = 1 1
   lines_per_compute_unit = 1080
                     gray = 1 1
[###################################] 100 % 
FPGA Time:       21.2221 s
FPGA Throughput: 49.2006 MB/s


Processed 7.91 MB in 21.441s (48.70 MBps)

[  191.037663] [drm] zocl_free_userptr_bo: obj 0x00000000940c51e8
[  191.052737] [drm] Pid 2959 closed device
root@zcu106vcu_base:~#

2.3.6 结果分析

由于CU数量改为了1，速度与前一个实验不具备可比性，因此该实验运行了两次，区别是有没有开启–gray_acc这个参数。 开启这个参数时处理时间为21.22秒，不开启时处理时间为23.45秒，计算时间能够降低9.5%左右。 A53 CPU的处理速度：132/21.22 = 6.22 FPS

2.4 Codec加速

这个工程的代码是自己手动添加的，原有例程中没有

2.4.1 新建工程

在Vitis中创建一个新的Application Project 平台：conv_system APP：conv_codec

2.4.2 添加源码

2.4.3 代码分析

• 创建两个基于gstreamer的opencv实例，一个用于读取MP4文件并解码读出，一个用于编码后写入新的MP4文件
• 读取MP4文件并解码出图像，使用VCU解码器
• 将解码出的图像进行conv计算，使用OpenCL调用C Kernel实现
• 将conv输出的图像灰度化，使用OpenCL调用C Kernel实现
• 将灰度化的图像写入MP4文件，使用VCU编码器

注：斜体加粗 部分是与全部CPU运行测试不同的地方

2.4.4 固件编译

2.4.5 测试验证

将固件复制到SD卡，然后运行命令进行测试

A53 CPU运行测试：

纯CPU运行

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# ./conv.exe ./conv.xclbin --cpu true ./video.mp4 -o ./video_color_cpu.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_color_cpu.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
Accel:OFF
VCU decoder:OFF encoder:OFF
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pix_fmt rgba -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt rgba -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v 5 -an -codec mpeg4 ./video_color_cpu.mp4
Binary Path: ./conv.xclbin
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
[###################################] 100 %

Processed 7.91 MB in 54.541s (19.14 MBps)

root@zcu106vcu_base:~# mkdir video_color_cpu
root@zcu106vcu_base:~# cp xclbin.run_summary video_color_cpu && cp timeline_trace.csv video_color_cpu && cp profile_summary.csv video_color_cpu && cp video_color_cpu.mp4 video_color_cpu
root@zcu106vcu_base:~# 
root@zcu106vcu_base:~# ./conv.exe ./conv.xclbin --cpu true --gray true ./video.mp4 -o ./video_gray_cpu.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_color_cpu.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
Accel:OFF
VCU decoder:OFF encoder:OFF
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pix_fmt rgba -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v 5 -an -codec mpeg4 ./video_gray_cpu.mp4
Binary Path: ./conv.xclbin
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
[###################################] 100 %

Processed 7.91 MB in 58.208s (17.94 MBps)

root@zcu106vcu_base:~# mkdir video_gray_cpu
root@zcu106vcu_base:~# cp xclbin.run_summary video_gray_cpu && cp timeline_trace.csv video_gray_cpu && cp profile_summary.csv video_gray_cpu && cp video_gray_cpu.mp4 video_gray_cpu
root@zcu106vcu_base:~# 

不使能VCU

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# ./conv.exe ./conv.xclbin ./video.mp4 -o ./video_color_vcu_none.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_color_vcu_none.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
Accel:ON
VCU decoder:OFF encoder:OFF
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pix_fmt rgba -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt rgba -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v 5 -an -codec mpeg4 ./video_color_vcu_none.mp4
Binary Path: ./conv.xclbin
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
Found Platform Number: 1
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
devices number : 1
INFO: Importing ./conv.xclbin
Loading: './conv.xclbin'
            compute_units = 1 1
   lines_per_compute_unit = 1080
                     gray = 0 0
[###################################] 100 % 
FPGA Time:       45.9614 s
FPGA Throughput: 22.7178 MB/s

Processed 7.91 MB in 46.137s (22.63 MBps)

root@zcu106vcu_base:~# mkdir video_color_vcu_none
root@zcu106vcu_base:~# cp xclbin.run_summary video_color_vcu_none && cp timeline_trace.csv video_color_vcu_none && cp profile_summary.csv video_color_vcu_none && cp video_color_vcu_none.mp4 video_color_vcu_none
root@zcu106vcu_base: 
root@zcu106vcu_base:~# ./conv.exe ./conv.xclbin --gray true --gray_acc true ./video.mp4 -o ./video_gray_vcu_none.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_gray_vcu_none.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
Accel:ON
VCU decoder:OFF encoder:OFF
IN COMMAND:  ffmpeg -v error -hide_banner -i ./video.mp4 -f image2pipe -vcodec rawvideo -vf scale=w=1920:h=1080 -vframes 132 -pix_fmt rgba -
OUT COMMAND: ffmpeg -v error -hide_banner -y -f rawvideo -vcodec rawvideo -pix_fmt gray -s 1920x1080 -framerate 25 -i - -f mp4 -q:v 5 -an -codec mpeg4 ./video_gray_vcu_none.mp4
Binary Path: ./conv.xclbin
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
Found Platform Number: 1
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
devices number : 1
INFO: Importing ./conv.xclbin
Loading: './conv.xclbin'
            compute_units = 1 1
   lines_per_compute_unit = 1080
                     gray = 1 1
[###################################] 100 % 
FPGA Time:       21.1492 s
FPGA Throughput: 49.3702 MB/s

Processed 7.91 MB in 21.328s (48.96 MBps)

root@zcu106vcu_base:~# mkdir video_gray_vcu_none
root@zcu106vcu_base:~# cp xclbin.run_summary video_gray_vcu_none && cp timeline_trace.csv video_gray_vcu_none && cp profile_summary.csv video_gray_vcu_none && cp video_gray_vcu_none.mp4 video_gray_vcu_none
root@zcu106vcu_base:~# 

打开VCU Encoder and Decoder

代码语言：javascript复制

root@zcu106vcu_base:~# 
root@zcu106vcu_base:~# ./conv.exe ./conv.xclbin --enc true --dec true ./video.mp4 -o ./video_color_vcu_all.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_color_vcu_all.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
Accel:ON
VCU decoder:ON encoder:ON
IN COMMAND:  filesrc location=./video.mp4 ! queue ! qtdemux ! queue ! h264parse ! video/x-h264, alignment=au ! queue ! omxh264dec ! video/x-raw,format=NV12,width=1920,height=1080 ! queue ! appsink
OUT COMMAND: appsrc ! queue ! videoconvert ! video/x-raw,width=1920,height=1080 ! queue ! omxh264enc target-bitrate=2000 ! video/x-h264, alignment=au ! queue ! capsfilter ! h264parse ! queue ! qtmux ! queue ! filesink location=./video_color_vcu_all.mp4
Binary Path: ./conv.xclbin
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
Found Platform Number: 1
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
devices number : 1
INFO: Importing ./conv.xclbin
Loading: './conv.xclbin'
            compute_units = 1 1
   lines_per_compute_unit = 1080
                     gray = 0 0
inFrameMatNV12 1920 1620 1 0
outFrameMatRGBA 1920 1080 4 24
[                                   ]   1 %!! Warning : Adapting profile to support bitdepth and chroma mode
!! The specified Level is too low and will be adjusted !!
[################################## ] 99 %
Error: partial frame 131 read failed                 
FPGA Time:       9.29383 s
FPGA Throughput: 112.348 MB/s

Processed 7.91 MB in 9.467s (110.29 MBps)

root@zcu106vcu_base:~# mkdir video_color_vcu_all
root@zcu106vcu_base:~# cp xclbin.run_summary video_color_vcu_all && cp timeline_trace.csv video_color_vcu_all && cp profile_summary.csv video_color_vcu_all && cp video_color_vcu_all.mp4 video_color_vcu_all
root@zcu106vcu_base:~# 
root@zcu106vcu_base:~# ./conv.exe ./conv.xclbin --gray true --gray_acc true --enc true --dec true ./video.mp4 -o ./video_gray_vcu_all.mp4
input: ./video.mp4
output: ./video_gray_vcu_all.mp4
video size: 1920x1080
nframes: 132
Accel:ON
VCU decoder:ON encoder:ON
IN COMMAND:  filesrc location=./video.mp4 ! queue ! qtdemux ! queue ! h264parse ! video/x-h264, alignment=au ! queue ! omxh264dec ! video/x-raw,format=NV12,width=1920,height=1080 ! queue ! appsink
OUT COMMAND: appsrc ! queue ! videoconvert ! video/x-raw,width=1920,height=1080 ! queue ! omxh264enc target-bitrate=2000 ! video/x-h264, alignment=au ! queue ! capsfilter ! h264parse ! queue ! qtmux ! queue ! filesink location=./video_gray_vcu_all.mp4
Binary Path: ./conv.xclbin
Processing 132 frames of ./video.mp4 ...
Found Platform Number: 1
platform Name: Xilinx
Vendor Name : Xilinx
Found Platform
devices number : 1
INFO: Importing ./conv.xclbin
Loading: './conv.xclbin'
            compute_units = 1 1
   lines_per_compute_unit = 1080
                     gray = 1 1
inFrameMatNV12 1920 1620 1 0
outFrameMatGRAY 1920 1080 1 0
[                                   ]   1 %!! Warning : Adapting profile to support bitdepth and chroma mode
!! The specified Level is too low and will be adjusted !!
[################################## ] 99 %
Error: partial frame 131 read failed                 
FPGA Time:       10.6679 s
FPGA Throughput: 97.8773 MB/s

Processed 7.91 MB in 10.841s (96.31 MBps)

root@zcu106vcu_base:~# mkdir video_gray_vcu_all
root@zcu106vcu_base:~# cp xclbin.run_summary video_gray_vcu_all && cp timeline_trace.csv video_gray_vcu_all && cp profile_summary.csv video_gray_vcu_all && cp video_gray_vcu_all.mp4 video_gray_vcu_all
root@zcu106vcu_base:~# 

2.4.6 结果分析

由于使用gstreamer的方法无法完成gray或rgba到H264 encoder的格式匹配。所以中间添加了颜色转换的操作(OpenCV的方法)，速度与前一个实验不具备可比性。未知异常，只处理了131帧，少了1帧。 处理时间为10.67秒 A53 CPU的处理速度：132/10.67 = 12.28 FPS 与目标30FPS还差了很多，后续还需要进行整体优化。

2.4.7 处理时间分析

在测试时使用性能分析工具：Vitis Analyzer 在运行程序的当前目录添加xrt.ini 默认打开性能分析工具

代码语言：javascript复制

[Debug]                                                                         
profile=true                                                                    
data_transfer_trace=fine                                                        
stall_trace=all                                                                 
timeline_trace=true                                                             
root@zcu106vcu_base:~#

我们只接分析最终10.67秒的这次处理

可以看到 convolve_fpga的运行时比较不稳定，平均34ms，最大131ms，总共消耗4571ms。其中有5次运行超过100ms。 grayscale_fpga类似，平均16ms，最大40ms，总计消耗了2098ms。 最后一张图，可以看到虽然convolve_fpga和grayscale_fpga可以被队列化运行，但是没有合codec进行流水线。可以 Memor读消耗317ms，写消耗1105ms

优化考虑：

1. 提高两个kernel的吞吐率，例化多个CU
2. 流水线操作

3 总结

使用Vitis和自定义的ZCU106 XRT平台完成了Vitis-Tutorials中的Convolution Example功能测试。并使用VCU加速了编解码速度。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/157986.html原文链接：https://javaforall.cn

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