NVDLA软件架构和源码解析第一章—内核驱动【华为云技术分享】

不同的processor

Nvidia DLA的内核驱动KMD(Kernel mode driver)中，并不是把DLA当成一个设备来控制，而是把不同的功能模块当做不同的processor，分别进行任务的管理和控制。在相同processor里分先后，不同队列靠依赖关系控制。当前分了6个processor，代码中如下定义。

#define DLA_OP_BDMA 0

#define DLA_OP_CONV 1

#define DLA_OP_SDP 2

#define DLA_OP_PDP 3

#define DLA_OP_CDP 4

#define DLA_OP_RUBIK 5

对应的芯片架构如下：

Headless控制模式

架构上分为高端的headed和低端的headless方案。差别就是是否有MCU来承担IPU的逻辑控制功能。如果有host CPU和MCU两种角色，就是headed方案，否则就是headless。

NVDLA的初始开源版本将仅提供headless模式的软件解决方案。本次运行的场景是在linux下，但是是按照CPU直接操控DLA的寄存器来实现的，也就是headless模式。好处是很容易从无头模式看到核心的IPU控制逻辑。

主要的流程思路

除了初始化，驱动主要处理对上对下两个接口。对上是来和用户态的IOCTL，对下是处理中断。两者最终都是调用或者激活nvdal_task_submit，清理task之间的dependency关系，将合适的task放入processor执行。

图表 1 KMD的主流程

特殊的group寄存器

每个子模块processor有两套寄存器，也就是2个group寄存器。这种乒乓思路类似于队列和shadow寄存器的意图，方便一个任务完成后紧接着处理另外一个group寄存器配置的任务，而不是需要完成产生中断后软件才配置下一个任务，以此保持硬件逻辑的全速运行。

软件里定义如下：

 /**

  * @ingroup Processors

  * @name Number of groups

  * @brief Each processor has 2 groups of registers

  * @{

  */

 #define DLA_NUM_GROUPS       2

 struct dla_processor_group {

               uint8_t id;

               uint8_t rdma_id;

               uint8_t active;

               uint8_t events;

               uint8_t roi_index;

               uint8_t is_rdma_needed;

               uint8_t pending;

               int32_t lut_index;

               uint8_t programming;

               uint64_t start_time;

               struct dla_common_op_desc *op_desc;

               struct dla_common_op_desc *consumers[DLA_OP_NUM];

               struct dla_common_op_desc *fused_parent;

               union dla_operation_container *operation_desc;

               union dla_surface_container *surface_desc;

 };

驱动的注册和初始化

NVDLA驱动以Platform device driver的形式注册到内核。依靠name = "NVDLA”来进行match。重要的函数为nvdla_probe。

 module_platform_driver(nvdla_driver);

 static struct platform_driver nvdla_driver = {

               .probe = nvdla_probe,

               .remove = __exit_p(nvdla_remove),

               .driver = {

                              .owner = THIS_MODULE,

                              .name = "NVDLA",

                              .of_match_table = nvdla_of_match,

               },

 };

Probe函数nvdla_probe

Step1:

申请nvdla_dev并使用platform_set_drvdata挂载到如参pdev上。

Step2：

用devm_ioremap_resource映射内存，用devm_request_irq注册中断。

Step3：

调用dla_register_driver将全局变量engine关联到nvdla_dev->engine_context，Engine包含了device的各种能力，如DMA, CONV。这个就说明engine的含义是各个DLA中模块独立的处理能力。

把desc_cache和desc_refcount设置全0。最后调用nvdla_drm_probe注册了drm(Direct Rendering Manager)驱动设备。Nvdla使用drm的主要目的是利用了drm的内存分配机制和ioctl。其实和drm的功能没什么关系。Nvdia作为GPU厂商，借用drm更轻车熟路。

中断处理

中断处理nvdla_engine_isr

Step1

dla_isr_handler(nvdla_dev->engine_context);

主要是根据读取S_INTR_STATUS寄存器得到的值，设置对应engine->processors的group->events标记。比如如果是GLB_S_INTR_STATUS_0就设置engine->processors[DLA_OP_CONV].groups[0].events= (1 << DLA_EVENT_OP_COMPLETED)

step2

complete(&nvdla_dev->event_notifier);

这个会唤醒nvdla_task_submit，调用dla_process_events来处理event。因为中断里可能表示有任务完成，那么就可能消除dependency，可能放入新的任务执行。

对用户态的IOCTL接口

对用户态的接口nvdla_submit利用了drm框架的ioctl。

struct drm_driver nvdla_drm_driver里包含了nvdla_drm_ioctls。索引到nvdla_submit。其他几个ioctl是内存相关的。

DRM_IOCTL_DEF_DRV(NVDLA_SUBMIT, nvdla_submit, DRM_RENDER_ALLOW),

1. 用copy_from_user从ioctl接口复制一些用户态的task数据到内核。

2. 调用nvdla_fill_task_desc填充task结构体

3. 调用nvdla_task_submit。

主流程函数讲解

主流程入口函数nvdla_task_submit

Step1

调用dla_execute_task

Step2

等待wait_for_completion(&nvdla_dev->event_notifier)，然后调用dla_process_events。

dla_process_events和dla_handle_events

dla_process_events遍历DLA_OP_NUM个processor调用dla_handle_events(processor)。

dla_handle_events遍历自己的processor->groups读取信息，先处理dma相关的event，调用dla_update_consumers来解除dependency_count。如果发现有operation的dependency_count降为0，就dla_enable_operation。这就等于是收到中断后，遍历所有类型的processor，遍历所有的group来解除dependency，找到能执行的下一个任务。

dla_handle_events最后调用了dla_op_completion来处理complete event。

dla_op_completion

1. 先调用dla_update_consumers清理dependency。

2. 如果(engine->network->num_operations == engine->num_proc_hwl)说明网络都算完了。如果还有任务接着调用dla_program_operation和dla_enable_operation来执行下一个任务，和dla_submit_operation的思路差不多。

dla_execute_task

 /**

  * Execute task selected by task scheduler

  *

  * 1. Read network configuration for the task

  * 2. Initiate processors with head of list for same op

  * 3. Start processing events received

  */

Step1

dla_read_network_config：

1. 将网络的信息读取到network全局变量。注意这里通过DMA直接读取network descriptor的结构体，不是逐个成员复制。

2. 用DMA将operation descriptor，dependency读取过来。

3. 用DMA读取surface descriptor，LUT，ROI的信息。

Step2

dla_initiate_processors

1. 遍历DLA_OP_NUM调用dla_get_op_desc找到类型中第一个任务，调用dla_submit_operation提交。

2. 调用dla_put_op_desc。将提交后的dla_common_op_desc consumer在desc_refcount对应的count--，如果为0就删除。

3. 调用dla_dequeue_operation将同类型的下一个操作从取出来，使用的是dla_get_op_desc来取。Dequeue的含义就是取下一个，似乎用fetch更合适。如果有下个op需要执行就调用dla_submit_operation继续执行，否则返回。但是dla_dequeue_operation调用dla_submit_operation并不查看返回结果，所以相当于有空闲资源有任务就继续提交，没有就算了。

dla_get_op_desc

1. 在desc_cache中找到当前task，以(desc->index == index && desc->roi_index == roi_index)判定相同。desc_refcount++

2. 如果没找到，在desc_cache取一个新entry，设置好，读取该task的对应的dependency_graph_addr的内容，设置desc_refcount为1。

dla_submit_operation

1. 调用dla_prepare_operation。看看有没有空闲的processor group，将任务描述放入空闲processor的group。没有空闲就返回错误。

2. 如果processor->is_ready，如果没有ready，就退出。

3. 如果ready，调用dla_program_operation。这里就开始设置对应操作类型的processor的寄存器了。也就是提交任务给硬件了。

4. 如果(op_desc->dependency_count == 0)，就enable任务。这个问说明在上一步只是把所有运行的配置做好。任务是否能运行，dependency的关系是在AP的driver里完成的，而不是让DLA硬件来完成。另外，在任务的配置过程中，AP并不是通过某种命令发给DLA，而是DLA的各个子模块处理的processor的控制细节寄存器完全暴露出来，由AP直接配置各寄存器。

来源：华为云社区作者：lurayvis

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