[发明专利]一种面向GPU硬件图像处理卷积过滤系统的TLM微结构

说明书

本发明涉及计算机硬件建模技术领域，尤其涉及一种面向GPU硬件图像处理卷积过滤系统的TLM微结构。该面向GPU硬件图像处理卷积过滤算法的TLM微结构包括加载卷积核、卷积参数初始化、卷积数据存储、卷积过滤计算以及卷积后像素收集。本发明实现了基于TLM模型的图像处理卷积过滤算法的功能和实现结构，解决了面向GPU硬件子纹理替换TLM微结构的存储算法功能验证的问题，有效的加快RTL设计开发。

技术领域

本发明涉及计算机硬件建模技术领域，尤其涉及一种面向GPU硬件图像处理卷积过滤系统的TLM微结构。

背景技术

在图形处理器芯片(下简称GPU)设计与开发中，算法的正确性和高效性是决定GPU功能和性能的重要因素。卷积过滤是图像处理中一个重要功能，GPU硬件实现卷积功能需要综合考虑OpenGL API支持的卷积模式、卷积核、被卷积数据，以及硬件架构限制的DDR存储空间、原始数据存储与卷积操作时取数据地址的配合、不同卷积模式下的输出统一等问题。但是，GPU芯片在使用RTL实现上述算法细节时硬件逻辑规模巨大，很难在RTL阶段验证到并debug。因此需要在RTL设计之前，尽可能早的对算法进行验证，为RTL设计提供参考依据。

发明内容

基于背景技术中存在的问题，本发明提供的一种面向GPU硬件图像处理卷积过滤系统的TLM微结构，能够解决RTL仿真图像处理卷积过滤算法的正确性以及高效性，能够协助RTL提前对图像处理卷积过滤算法的硬件微结构在TLM模型上进行功能验证。

本发明的技术解决方案是：

本发明提供了一种面向GPU硬件图像处理卷积过滤系统的TLM微结构，包括了卷积核加载模块1、参数初始化模块2、卷积数据存储模块3、卷积过滤模块4以及像素收集模块5；

所述卷积核加载模块1用于将加载卷积核命令携带或拷贝的数据按照命令中设置的像素类型、数据格式、内部格式转换后写入卷积核，并且根据卷积模式计算卷积核的宽高及宽高的一半；

所述参数初始化模块2用于初始化原始像素写DDR的初始地址、DDR已存储数据的行数、已完成图像处理行数，并根据卷积模式、原始图像宽高计算卷积过滤后输出图像宽高；

所述卷积数据存储模块3用于将纹理或者像素矩形命令中的像素存储到DDR中，直到存储像素行数满足卷积条件，即达到卷积核的高度；

所述卷积过滤模块4用于计算被卷积数据的取值地址和根据卷积模式进行的边界处理，根据上述计算结果进行被卷积像素的取值，将此值与卷积核加载模块1加载的卷积核算子进行卷积过滤计算，完成一行像素的卷积过滤；

所述像素收集模块5用于收集一行像素卷积完成的计算结果；

所述卷积过滤模块4包括地址计算子模块41、地址边界处理子模块42、像素取值子模块43、卷积计算子模块44；

所述地址计算子模块41用于计算原始像素读取DDR的地址；

所述地址边界处理子模块42用于对上述计算的原始像素地址进行修正或者置边界替换标志位；

所述像素取值子模块43用于根据卷积模式和边界替换标志位判断原始像素是取边框常量颜色还是从上述像素地址进行原始像素的读取；

所述卷积计算子模块44用于根据卷积核加载模块1发送的卷积算子，像素取值子模块43发送的原始像素，进行卷积计算。

进一步的，所述卷积核加载模块1将收到的加载卷积核命令、卷积模式，经过卷积核参数处理以及加载卷积算子后，将卷积核宽高及宽高的一半通过TLM接口发送给参数初始化模块2，并将卷积算子通过TLM接口发送给卷积过滤模块4。