company_banner

Оптимизация приложений под Android x86: проверенные способы


    Любое приложение для Android, даже написанное только на скриптовых и ненативных языках (таких как Java или HTML5), в конечном счёте использует базисные компоненты среды исполнения, которые должны быть оптимизированы. Хорошими примерами для иллюстрации оптимизационных подходов и потребностей являются приложения, использующие технологии мультимедиа и дополненной реальности, описанные ниже. Для платформы Android (смартфоны и планшеты) Intel использует различные виды процессоров Atom, имеющих SSSE3 уровень векторизации и обычно 2 ядра с гипертредингом – считайте это намеком :) Для тех, кто намек понял, под катом – история оптимизации и распараллеливания одного конкретного приложения израильской компании iOnRoad — iOnRoad.

    Постановка задачи

    iOnRoad представляет из себя приложение дополненной реальности для смартфонов, помогающее безопасному вождению автомобиля. Используя GPS, сенсоры и видеокамеру смартфона, а также современные алгоритмы компьютерного зрения, приложение предупреждает водителя об уходе с полосы, а также возможном столкновении с другими машинами и препятствиями. Приложение крайне популярно (более миллиона загрузок!), отмечено всевозможными наградами, и имело всего два недостатка:
    1. Не предупреждает о пьяных водителях соседних машин и красивых девушках, а также иных интересных попутчиках, голосующих на дороге по ходу следования вашего авто.
    2. Требует оптимизации, в том числе и по энергопотреблению, так как исходная версия не могла использоваться без подключения смартфона к питанию более 30-40 минут, за это время батарея полностью садилась.

    На данный момент недостаток остался только один. Первый.

    Итак, работая в реальном времени, приложение конвертирует каждый исходный фрейм формата YUV420/NV21 с камеры смартфона в формат RGB перед дальнейшей его обработкой.
    Изначально функция, реализующая данную трансформацию, использовала до 40% ресурсов процессора, тем самым ограничивая возможности дальнейшей обработки изображений. Таким образом, потребность в оптимизации выглядела настоятельной.
    Единственная существующая оптимизированная функция, которую мы нашли, это функция YUV420ToRGB из пакета IPP (Intel Integrated Performance Primitives library), но она не имеет необходимого для iOnRoad сочетания поддерживаемых входных и выходных форматов. Кроме того, она не многопоточная.
    Поэтому было принято решение написать новый оптимизированный код, реализующий необходимую трансформацию.

    Трансформация из YUV420/NV21 в RGB

    Формат YUV420/NV21 содержит три 8-битные компоненты – яркости Y (чёрно-белую) и две компоненты цветности U и V.



    Для получения четвёрки пикселей в стандартном формате RGB (с его тремя цветными компонентами для каждого пикселя), каждой четверке компонент Y требуется только одна пара соответствующих компонент U и V.
    На картинке выше соответствующие четверки Y и обслуживающие их пары U и V помечены одним цветом. Данный формат (обычно называемый YUV) обеспечивает двукратную компрессию по сравнению с RGB.

    Трансформация YUV в RGB — целочисленный подход с использованием таблиц (look-up table, LUT)

    Трансформация YUV в RGB производится по простой линейной формуле. Чтобы избежать преобразования в числа с плавающей точкой, в iOnRoad воспользовались следующей хорошо известной целочисленной аппроксимацией:



    Промежуточные результаты вычислений по этой формуле больше, чем 216 – это важный момент для дальнейших обсуждения векторизации.
    Для скалярных вычислений в iOnRoad использовали так называемые таблицы преобразований (look-up table, LUT): поскольку все компоненты Y, U и V — 8-битные, то умножения в приведённых выше формулах могут быть вычислены заранее и 32-битные результаты сохранены в пяти таблицах с 256-ю входами.

    Трансформация YUV в RGB – общая идея использования вычислений с фиксированной точкой на базе SSE

    SSE не имеет векторных инструкций «сборки» (gather) для работы с LUT; использование векторного умножения 16-битных упакованных чисел представляется более быстрым, чем комбинация из скалярных LUT операций и последующего упаковывания. Однако простое 16-битное SSE умножение (PMULLW) не может быть использовано, так как ожидаемые промежуточные результаты могут быть больше, чем 216. В SSE есть инструкция PMULHRSW, которая комбинирует полное 16-битное умножение и сдвиг вправо 32-битного промежуточного результата до требуемых 16-ти битов с округлением. Для использования этой инструкции, операнды должны быть предварительно сдвинуты влево, обеспечивая максимальное количество значимых битов в конечном результате (в нашем конкретном случае мы можем получить 13-битный конечный результат).

    Встроенные функции (intrinsics) как средство написания ручного SSE кода

    Чтобы помочь избежать написания ручного SSE кода с использованием ассемблера, все известные компиляторы C/C++ (MS, GNU, Intel) имеют набор специальных API, называемых встроенными функциями (intrinsic functions).
    С точки зрения программиста, встроенная функция выглядит и ведет себя как обычная функция C/C++. На самом деле она представляет из себя обертку одной ассемблерной инструкции SSE и в большинстве случаев компилируется только как эта инструкция. Использование встроенных функций заменяет написание ассемблерного кода со всеми его сложностями при тех же самых показателях производительности.
    Например, чтобы вызвать PMULHRSW инструкцию, о которой говорилось выше, в С коде мы использовали встроенную функцию _mm_mulhrs_epi16().
    Каждая SSE инструкция имеет соответствующую встроенную функцию, так что необходимый SSE код может быть полностью написан с использованием встроенных функций.

    Трансформация YUV в RGB – реализация вычислений с фиксированной точкой на базе SSE

    Процесс начинается с загрузки 2-х порций из 16-ти 8-битных Y и 8-ми 8-битных пар (U,V).
    В результате эти данные будут сконвертированы в 16 32-битных RGB пикселей (в форме FRGB, когда старший байт имеет значение 0xff).
    Число 16 вычитается из 16-ти 8-битных Y с использованием операции 8-битного вычитания с насыщением, таким образом отпадает необходимость в проверке результата на отрицательность.
    8 пар (U,V) «обслуживают» 2 строки с 16-ю значениями Y.
    Для распаковки входных данных используется операция перестановки (shuffle), при этом получается 2 порции из:
    • 2-x наборов из 8-ми 16-битных Y;
    • 1-го набора из 4-х 16-битных удвоенных U;
    • 1-го набора из 4-х 16-битных удвоенных V.

    Ниже показана детальная схема изготовления одной порции.



    Перед использованием U и V, из них вычитается 128 с помощью 16-битной инструкции _mm_sub_epi16().
    После вычитания, все 8 16-битных значений Y, U и V сдвигаются влево, чтобы оптимально подходить для _mm_mulhrs_epi16(); эта инструкция используется с соответствующим образом упакованными коэффициентами.

    Замечание: Эти подготовительные шаги (вычитания и сдвиги), упомянутые выше, используются вместо LUT операций в скалярном алгоритме.

    Результаты умножения суммируются для получения окончательных 16-битных значений, ограниченных на отрезке между 0 и 213-1 (8191) с использованием _mm_min_epi16() и _mm_max_epi16().
    После завершения всех вычислений, мы получаем результат в виде упакованных раздельно 16-битных значений R, G и B.
    Переупаковка их в формат FRGB (где F – альфа-канал, заполненный единицами согласно требованиям iOnRoad) производится за два шага.
    На первом шаге мы переупаковываем 16-битные раздельные значения R, G и B в 16-битные FR и GB с использованием дополнительного регистра, заполненного 16-битным <0xff00>. Эта фаза переупаковки производится с помощью логических сдвигов влево и вправо и логических операций ИЛИ/И, как показано на рисунке:



    На втором шаге промежуточные результаты FR и GB окончательно пакуются в FRGB с использованием инструкций распаковки _mm_unpacklo_epi16() и _mm_unpackhi_epi16():



    Код, описанный выше, реализующий конверсию YUV в RGB с использованием встроенных векторных функций SSE, даёт 4-х кратное ускорение в сравнении с исходным скалярным кодом, использующим предварительно вычисленные таблицы (LUT).

    Использование CILK+ для параллелизации: тривиально

    Все версии процессоров Atom, используемые в смартфонах и планшетах, имеют не менее двух ядер (как минимум, логических — HT), а в будущем будут иметь еще больше, поэтому параллелизация алгоритмов для них очень важна.
    Простейший подход к параллелизации реализован в расширении CILK+ компилятора Intel для языков C и C++ (знаменитый TBB работает только для C++!). Самый простой оператор параллелизации cilk_for (используемый для внешнего цикла конвертации YUV в RGB вместо стандартного for языка C/C++) обеспечивает двукратный прирост производительности на двухядерном процессоре Clover Trail+.
    Использование внутренних функций SSE для векторизации совместно с параллелизацией CILK+ дает 8-кратное общее ускорение.

    Использование CILK+ для векторизации: Array Notation, function mapping и редукция

    CILK+ содержит очень важное расширение, называемое Array Notation, позволяющее существенно повысить эффективность векторизации и в то же время улучшить читаемость кода.
    Array Notation обеспечивает масштабируемость платформ: один и тот же код может быть оптимально векторизован и под 128-битный Atom, и под 256-битный Haswell, и под 512-битный MIC/Skylake – в отличие от кода, основанного на внутренних функциях SSE/AVX: его приходится переписывать вручную под каждую конкретную платформу. Array Notation позволяет использовать так называемые секции массива в качестве аргументов функции (function mapping), а также для редукции (суммирование, поиск максимума/минимума и т.д.).

    Пример использования CILK+ Array Notation

    Посмотрите на два фрагмента кода.
    Исходный код со сложными определениями и разверткой (взято из реального приложения):



    И однострочную комбинацию с элементами CILK+, состоящую из секции Array Notation, function mapping и редукции:



    Эти два варианта полностью идентичны с функциональной точки зрения, но CILK+ версия работает в 6 раз быстрее!

    Выводы и призыв к разработчикам

    Внутренние функции SSE (уровень SSSE3) значительно улучшают производительность приложений на устройствах Atom/Intel.
    Использование CILK+ Array Notation (встроенного в компилятор Intel) обеспечивает большие возможности для автоматической векторизации.
    CILK+ — отличное средство для параллелизации приложений на устройствах Atom/Intel.
    Наша рекомендация для Atom/Android разработчиков в новом «андроидном» мире: не стесняйтесь оптимизировать свои мультимедийные приложения и игры с помощью SSE и CILK+ — эти проверенные средства обеспечат вам огромный скачок в производительности!

    Автор текста — Григорий Данович, Старший Инженер по Прикладным Решениям, Intel Израиль.
    Intel
    157,00
    Компания
    Поделиться публикацией

    Комментарии 19

      +12
      Почему на КДПВ — iPhone?
        +1
        потому, что программа iOnRoad работает и для iOS. Но там (пока) нет х86, так что оптимизировалось для Android x86.
          0
          Хитро!
            0
            Тем не менее ненужный диссонанс вы создали.
          0
          *стерто*
            0
            Так же как и HTML5 не скриптовой.
            0
            Так и не сказали, зачем вообще все эти трансформации. Чтобы нарисовать кнопки и иконки поверъ видео?
              0
              Читайте внимательнее:
              Итак, работая в реальном времени, приложение конвертирует каждый исходный фрейм формата YUV420/NV21 с камеры смартфона в формат RGB перед дальнейшей его обработкой

              Алгоритмы компьютерного зрения требуют входной формат изображения, отличный от того, что дает камера. Кнопки на такую загрузку CPU просто неспособны.
                +1
                Круто)) Я делал подобное, но для конвертации (YUV420P в RGB24) использовал GLSL шейдер, производительность очень выросла, по сравнению с конвертацией на CPU… Надо будет попробовать CILK+ и сравнить производительность)
                  +1
                  Да, для этого (чтобы вы попробовали) все и писалось.
              +2
              >>Любое приложение для Android, даже написанное только на скриптовых языках (таких как Java или HTML5)
              Или я проспал тот момент когда Java стал скриптовым языком или речь все же про JavaScript.
                +1
                про JavaScript, конечно. Это я проспала при редактировании, сорри.
                +2
                У меня где-то год назад родилась аналогичная идея: поддержка принятия решения при обгоне на основании данных с камеры. Реализована ли она здесь?
                Если да, то вопрос номер два. Когда я рассказывал знакомым и коллегам эту идею, одной из реакций была «Тебя завалят исками выжившие»? Как вы подстраховались на этот случай?
                  0
                  Насколько я знаю, такой функциональности в iOnRoad нет. Но если бы она была, то подобные вопросы легко решаются лицензионным соглашением к ПО — оно для того и нужно, чтобы пользователь согласился, что претензий «в случае чего» не имеет.
                    0
                    «as is» я думаю
                    0
                    Вот интересно — почему так важно, чтобы входная информация для алгоритмов была именно в RGB? Насколько я знаю, внутри они в основном работают именно с яркостной/цветностной составляющей отдельно.

                    То есть, дорожная разметка — в первую очередь разница яркостного контраста, а например дорожные знаки кроме формы выделяются по параметрам цвета, для извлечения этого всего из RGB нужно проводить дополнительную обратную конвертацию.
                      0
                      А на английком такая статья есть?
                        0
                        Есть. Будет опубликована на IDZ в ближайшее время. Более того, скажу по секрету, это изначально была английская статья, мы ее просто адаптировали для блога.
                          +1
                          Супер! Правильно, русский должен быть первым!

                      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                      Самое читаемое