近年来，对数字视频产品的需求增长迅速。数字视频产品的主流应用包括视频通信、视频监控与工业自动化，最热门的则为娱乐应用，如 DVD、HDTV、卫星电视、标清(SD)或高清(HD)机顶盒、数码相机与HD摄像机、高端显示器(LCD、等离子显示器、DLP)以及个人摄像机等。这些应用对高质量的视频编解码算法及其标准提出更高要求。目前的主流压缩标准主要有MPEG2、MPEG4和H.264/AVC，而针对这些编解码标准有各种各样的实现方案。本文主要讨论基于TI公司C64系列DSP的视频解码算法在系统优化过程中需要考虑的若干因素。

TI的C64系列DSP以其强大的处理能力被广泛用于视频处理领域，但由于使用者对C64系列DSP的结构、指令的理解程度不一样，造成算法的实现效果有许多差异。具体体现在实现算法时所占用的CPU资源上，例如实现H.264 MP@D1解码时所占用CPU的资源将有所差异；或者体现在所包含的算法工具子集上，例如实现H.264 MP@D1解码时使用CAVLC而不是CABAC。

造成这些差异的主要原因有：算法关键模块的优化；算法系统集成时内存的管理；算法系统集成时EDMA的资源分配管理。本文将从这三方面探讨算法优化集成过程中需要考虑的因素。

算法关键模块的优化

一般而言，针对目前主流视频解压缩标准都有非常消耗DSP CPU资源的模块，如H.264/AVC、MPEG4、AVS等编码中的运动矢量搜索就非常占用资源，而且这些模块在整个系统实现过程中还被频繁调用，因此我们应首先找出这些模块。TI的CCS提供了工程剖析工具(Profile)，可以很快找到整个工程中占用DSP CPU资源最多的模块，然后对这些模块进行优化。

对这些关键算法模块的优化可以分三步进行。如图1所示，先认真分析这部分代码，并进行相应的调整，例如尽量减少有判断跳转的代码，特别是在for循环中，因为判断跳转会打断软件流水。可以用查表或者用_cmpgtu4、_cmpeq4等Intrinsics来代替比较判断指令，从而巧妙地替代判断跳转语句。同时还可以采用TI的CCS中所提供的#pragma，为编译器提供尽量多的信息。这些信息包括for循环的次数信息、数据对齐信息等。如果经过这部分优化后还无法满足系统要求，则对这部分模块使用线性汇编来实现。

线性汇编是介于C和汇编之间的一种语言实现形式，可以控制指令的使用，而不必特别关心寄存器和功能单元(S、D、M、L)的分配和使用。使用线性汇编一般会比使用C语言具有更高的执行效率。如果线性汇编无法满足要求，则使用汇编实现。为编写高并行、深软件流水的汇编，需要经过创建相关图、时序表(Scheduling table)等步骤，由于篇幅所限，这里就不再讨论。

当运动搜索中需要计算16×16宏块的SAD值时，在不同方式下消耗的DSP CPU的周期数：使用C+Intrinsics需要83个周期，使用线性汇编需要74个周期，而使用汇编只需要57个周期。由此可见，汇编实现所消耗的CPU周期数最少，但前提是要充分了解DSP CPU的结构、指令以及算法模块的结构，以编写出高并行、深软件流水的汇编，否则所写出的汇编有可能还没有线性汇编或者C的效率高。一个行之有效的方法是，充分利用TI所提供的算法库中的函数，因为算法库中的函数都是已经充分优化过的算法模块，而且大都提供对应的C、线性汇编和汇编源代码，并有文档进行API介绍。

图1：基于TI DSP的视频算法关键模块的优化步骤(左)；图2：基于TI DSP的视频算法的优化集成过程(右)。

算法系统集成时内存的管理

由于在基于DSP的嵌入式系统开发中，存储资源特别是片内高速存储资源有限。在算法系统集成时内存的管理对于整个系统的优化非常重要，它一方面将影响数据的读取、搬移速度；另一方面还将影响缓存的命中率。下面从程序和数据两方面进行分析。

程序区：最大原则是将经常调度使用的算法模块放片内。为达到这一目标，TI的CCS中提供了#pragma CODE_SECTION，可以把需要单独控制存放的函数段从.text段中独立出来，从而在.cmd文件中对这些函数段进行单独物理地址映射。还可以使用动态控制的方式，将需要运行的代码段先调度到片内内存中。例如，H.264/AVC中CAVLC和CABAC两个算法模块具有互斥性，可以将这两个算法模块放在片外，且对应于片内同一块运行区，在运行其中某一个算法模块之前，先将其调入片内，从而充分利用片内有限的高速存储区。

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