Parallelism

本主題說明 Parallelism 連線屬性在 VisualApplets 設計中的含義，以及該設定如何對應至產生的 FPGA 管線。它同時也說明如何計算設計所需的 parallelism，以及如何使用專用運算子來調整 parallelism。閱讀完本主題後，您將能理解 parallelism、頻寬與 FPGA 資源使用量之間的關係、影像寬度限制如何取決於 parallelism，以及諸如 FrameBufferRandomRead 會限制 parallelism。）

關鍵詞

Base Design Clock 是影音擷取卡上產生的 FPGA 管線時脈，例如 312.5 MHz。它與相機像素時脈不同，也不是 VisualApplets 編輯器內部的時脈。時脈週期 (clock cycle) 是 Base Design Clock 的一個脈衝。每個時脈週期可以通過連線傳輸一定數量的像素。該數量即為 parallelism。Parallelism 4 表示每個時脈週期四個像素。較高的 Base Design Clock 頻率或較高的 parallelism 會增加 像素速率，本主題將其稱為 頻寬。

Parallelism 與頻寬

Parallelism 是在產生的 FPGA 管線連線中，每個時脈週期流動的像素數量。

Parallelism 會影響模組內部的處理粒度。例如， LineBuffer Property XLength 取決於 parallelism。

適用以下規則：

• 較高的 parallelism → 較高的像素速率頻寬。
• 較高的 parallelism → 較高的 FPGA 資源使用率。

位元寬度和核心大小不屬於此像素速率數值。它們會增加每個時脈的資料量，這對 DRAM 和資源很重要。請參閱 Working with Kernels 教學主題與 Memory Elements 教學主題。

設計準則

為節省 FPGA 資源，Parallelism 請保持在剛好夠用的水準，不要過高。

作為像素速率的連線頻寬遵循以下公式：

Bandwidth = parallelism × Base Design Clock

Base Design Clock 取決於您所使用的影音擷取卡。對於 Basler 影音擷取卡，請在 Device Resources 中查詢該數值。

關鍵詞

您可以使用 Link Info 和 Throughput 旗標，在設計中顯示 parallelism 和資料產出量。使用工具列中的下列按鈕來啟用這些旗標：

因此，Link Info 與 Throughput 旗標將會顯示在您的設計中：

在本主題中，我們展示了啟用 Link Info 和 Throughput 標記的所有設計截圖。

計算所需的 Parallelism

若要決定設計的規模，請先計算所需的像素速率，然後從 Base Design Clock 推導所需的 parallelism。

計算面陣掃描設計的 Parallelism

對於搭配面陣相機的設計，請先以每秒像素數計算頻寬：

Bandwidth = (pixels per line) × (lines per frame) × frame rate

然後使用頻寬來計算所需的 parallelism：

Required parallelism = bandwidth / Base Design Clock

請選擇至少大於等於計算需求的最小支援 parallelism。向下捨入會使設計低於所需的頻寬。例如，在 Base Design Clock 為 312.5 MHz 時，6000 MP/s 需要 19.2 的 parallelism。Parallelism 19 僅能提供 5937.5 MP/s，這是不夠的。請使用 20，或您的平台允許的下一個更高值。

面陣掃描計算範例

對於解析度為 2064 × 2064 像素且為每秒 30 格的相機，適用以下頻寬計算：

頻寬 ≈ 2064 × 2064 × 30 ≈ 127.9 MP/s

在基礎設計時脈 (Base Design Clock) 為 312.5 MHz 的情況下，計算出的 Parallelism 如下：

所需 Parallelism ≈ 127.9 / 312.5 ≈ 0.41 → 進位至 1

上圖顯示了對應的 VisualApplets 設計實作。於 相機介面 且 4。該值並非頻寬計算所得的處理 Parallelism。該 CxpCamera operator 會根據由 ConnectionCount 模組參數（在此情況下為 x1）。介面 Parallelism 與所需的處理 Parallelism 是不同的數值。由於所需的處理 Parallelism 為 1，因此連結 Parallelism 會在 1 的輸出連結處降低至 LineBuffer operator。

在低影格率下，Parallelism 值為 1 即已足夠。在較高的影格率或解析度下，所需的 Parallelism 會增加。請計算該值，然後将其進位至下一個支援的層級，例如： 2, 4或 8）所定義的 CXP 連接數，自動設定介面 Parallelism。 偶數 Parallelism，請先向上進位，然後選擇下一個較高的有效偶數值。例如，如果計算結果為 6.3，則應使用 8，而不是 7.

計算線陣掃描設計的 Parallelism

對於使用線掃描相機的設計，請先計算每秒像素的頻寬：

頻寬 = (每行像素) × 行頻 (line rate)

然後使用頻寬來計算所需的 parallelism：

Required parallelism = bandwidth / Base Design Clock

根據您的平台規則和允許的 Parallelism 值，將結果向上進位。

線陣掃描計算範例

對於解析度為 16384 像素且行頻為 120 kHz 的相機，適用以下頻寬計算：

頻寬 ≈ 16384 × 120 kHz ≈ 1966.08 MP/s

在基礎設計時脈 (Base Design Clock) 為 312.5 MHz 的情況下，計算出的 Parallelism 如下：

所需 Parallelism ≈ 1966.08 / 312.5 ≈ 6.3 → 進位至 7

計算結果得出 6.3，因此下一個整數為 7）所定義的 CXP 連接數，自動設定介面 Parallelism。 偶數 Parallelism，請選擇下一個較高的有效偶數值（8，而不是 7）。上圖使用的 Parallelism 為 7，這在不需要偶數 Parallelism 時有效。

上圖顯示了相應的 VisualApplets 設計實作。相機介面處的 Parallelism 設定為 12。此值由 CxpCamera operator 會根據 CXP 連接數（ConnectionCount 參數設定為 x2）自動設定。該介面 Parallelism 同樣不等於所需的處理 Parallelism。此 SplitImage 運算子執行 1D 到 2D 轉換。 LineBuffer 隨後，運算子會將連結 Parallelism 降低至 7 ，以符合計算出的處理需求。

變更設計中的 Parallelism

以下的 operators 會將設計的 Parallelism 調整為符合 頻寬要求：

增加或減少 Parallelism

• PARALLELdn — 降低 Parallelism。請參閱 PARALLELdn Operator Reference 中的。
• PARALLELup — 提高 Parallelism。請參閱 PARALLELup Operator Reference 中的。
• LineBuffer (僅限 imaFlex)： 影像 ParallelismConverter 運算子的 LineBuffer operator 無需額外的 Parallelism operators 即可調整輸入與輸出之間的 Parallelism。請參閱 LineBuffer (imaFlex) Operator Reference 中的。

分割、選取與合併串流

• SplitParallel — 將具有較高 Parallelism 的單一資料串流分割為多個具有較低 Parallelism 的串流。範例：Parallelism 8 變成兩個 Parallelism 為 4 各個項目。另請參閱 SplitParallel Operator Reference 中的。
• SelectFromParallel — 從平行串流中選取個別元件，例如每個時脈週期傳輸的多個資料字中的一個資料字。另請參閱 SelectFromParallel Operator Reference 中的。
• MergeParallel — 在分別處理後再次合併平行串流。另請參閱 MergeParallel Operator Reference 中的。

其他運算子

• CastParallel — 重新解讀鏈結上的位元。只要輸入與輸出的 bit width × Parallelism 保持相等，Parallelism 和 bit width 就可以改變。範例：16 bit × PAR 2 變為 8 bit × PAR 4。影像寬度也會隨之改變。另請參閱 CastParallel Operator Reference 中的。
• ExpandToParallel — 接收 Parallelism 為 1 的輸入並產生所需的輸出 Parallelism。輸入值會複製到所有平行的通道。另請參閱 ExpandToParallel Operator Reference 中的。

使用案例

以下使用情境經常出現：

• 使用 PARALLELup 以提高 Parallelism、在平行分支中處理資料，並再次使用以下項目合併分支 MergeParallel.

• 對於某些處理任務，僅選取一個元件在數學上就已足夠，既能提供所需的結果又能減少資料量。使用 SelectFromParallel 僅轉發來自 Parallelism 4 串流的一個通道。

• 在之後 FrameBufferRandomRead，資料流會以 Parallelism 運行 1 ，例如每個像素 64 bit。為了讓後端處理能夠以更高的 Parallelism 運行，請將資料流重新解釋為 8 bit × Parallelism 8。為此，請使用 CastParallel operator。

• 使用 ExpandToParallel 以擴展具有 Parallelism 的控制值或像素資料流 1 轉換為 Parallelism 4 當相同的值必須在所有四個平行通道中可用時，例如用於平行分支中的係數或遮罩。

Parallelism 限制

以像素為單位的 maximum image width 必須能夠被 Parallelism 整除。

範例：

• 在 Parallelism 為 4的情況下，允許的影像寬度包括 1024 和 2048。
• 在 Parallelism 為 12，影像寬度 16384 是 不會 允許的，因為 16384 / 12 不是整數。

因應方法：

1. Dummy pixels — 擴寬影像（例如透過模擬鏈結屬性或運算子），直到影像寬度能被 Parallelism 值整除。
2. Crop — 將影像裁切至有效的影像寬度。

關鍵詞

產生的 FPGA 硬體會以每個時脈封包的形式處理像素。16384 像素的行無法完美封裝到 Parallelism 12 中，因為 16384 / 12 不是整數。因此，VisualApplets 要求設計中的影像寬度必須能被 Parallelism 整除。

具備記憶體運算子的 Parallelism

FrameBufferRandomRead 僅允許 Parallelism 1，因為記憶體是以循序方式存取。若要在設計中使用較高的 Parallelism 且不影響整體頻寬，請使用以下工具將平行元件轉換為核心元件： CastKernel 運算子，或使用以下工具將目前像素轉換為更高位元的元件： CastParallel operator。

如需如何執行此操作的範例，請參閱 Working with Kernels 教學主題。

請參閱運算子參考手冊中的 FrameBufferRandomRead 以及運算子參考手冊中的 FrameBufferRandomRead (imaFlex)。

疑難排解瓶頸

典型的瓶頸發生於 InsertLine 於運算子參考手冊中，或 InsertImage 於運算子參考手冊中未與 PARALLELup。如果運算子順序不佳，吞吐量可能會下降。

使用插入運算子會增加饋入處理管線的資料量，進而提高整體頻寬。因此， InsertLine 或 InsertImage 運算子之後的 Parallelism

範例

必須夠高，才能處理產生的頻寬。上圖中的範例顯示 InsertImage 運算子具有兩個輸入連結。每個輸入連結皆以 4 的 Parallelism 處理解析度為 5120 × 5120 像素、頻寬為 1250 MPixel/s 的影像。

如果在以下項目之前未增加 Parallelism： InsertImage 運算子，每個輸入的頻寬維持 1250 MPixel/s。然而，由於有兩個輸入連線，因此設計必須處理 2 × 1250 MPixel/s 的合併吞吐量。

為了避免這個頻寬瓶頸，請使用 PARALLELup 運算子增加 Parallelism，位置在 InsertImage 運算子之前，如下所示：

相關主題

• Pipeline Concept 教學主題 — 產量、瓶頸與鏈結容量
• 參數化 教學主題 — Parallelism link property
• Memory 元素 教學主題 — RAM 資料寬度與 LineBuffer Parallelism 轉換
• Working with Kernels 教學主題 — 核心大小與 Parallelism 的比較
• Latency 教學主題 — Parallelism 與延遲
• 使用者手冊中的 Bandwidth of an Applet — 正式頻寬定義
• 裝置資源— 基本設計時脈頻率
• 使用者手冊中的 Bandwidth Bottlenecks — 運算子排序與瓶頸