Subversion Repositories FuelGauge

Rev

Blame | Last modification | View Log | Download | RSS feed

  1. /*
  2.  * Copyright (C) 2010-2018 Arm Limited or its affiliates. All rights reserved.
  3.  *
  4.  * SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
  5.  *
  6.  * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the License); you may
  7.  * not use this file except in compliance with the License.
  8.  * You may obtain a copy of the License at
  9.  *
  10.  * www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
  11.  *
  12.  * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  13.  * distributed under the License is distributed on an AS IS BASIS, WITHOUT
  14.  * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  15.  * See the License for the specific language governing permissions and
  16.  * limitations under the License.
  17.  */
  18.  
  19. /* ----------------------------------------------------------------------
  20.  * Project:      CMSIS NN Library
  21.  * Title:        arm_convolve_HWC_q15_fast.c
  22.  * Description:  Fast Q15 version of convolution
  23.  *
  24.  * $Date:        17. January 2018
  25.  * $Revision:    V.1.0.0
  26.  *
  27.  * Target Processor:  Cortex-M cores
  28.  *
  29.  * -------------------------------------------------------------------- */
  30.  
  31. #include "arm_math.h"
  32. #include "arm_nnfunctions.h"
  33.  
  34. /**
  35.  *  @ingroup groupNN
  36.  */
  37.  
  38. /**
  39.  * @addtogroup NNConv
  40.  * @{
  41.  */
  42.  
  43.   /**
  44.    * @brief Fast Q15 convolution function
  45.    * @param[in]       Im_in       pointer to input tensor
  46.    * @param[in]       dim_im_in   input tensor dimention
  47.    * @param[in]       ch_im_in    number of input tensor channels
  48.    * @param[in]       wt          pointer to kernel weights
  49.    * @param[in]       ch_im_out   number of filters, i.e., output tensor channels
  50.    * @param[in]       dim_kernel  filter kernel size
  51.    * @param[in]       padding     padding sizes
  52.    * @param[in]       stride      convolution stride
  53.    * @param[in]       bias        pointer to bias
  54.    * @param[in]       bias_shift  amount of left-shift for bias
  55.    * @param[in]       out_shift   amount of right-shift for output
  56.    * @param[in,out]   Im_out      pointer to output tensor
  57.    * @param[in]       dim_im_out  output tensor dimension
  58.    * @param[in,out]   bufferA     pointer to buffer space for input
  59.    * @param[in,out]   bufferB     pointer to buffer space for output
  60.    * @return     The function returns either
  61.    * <code>ARM_MATH_SIZE_MISMATCH</code> or <code>ARM_MATH_SUCCESS</code> based on the outcome of size checking.
  62.    *
  63.    * @details
  64.    *
  65.    * <b>Buffer size:</b>
  66.    *
  67.    * bufferA size: 2*ch_im_in*dim_kernel*dim_kernel
  68.    *
  69.    * bufferB size: 0
  70.    *
  71.    * <b>Input dimension constraints:</b>
  72.    *
  73.    * ch_im_in is multiple of 2
  74.    *
  75.    * ch_im_out is multipe of 2
  76.    *
  77.    */
  78.  
  79. arm_status
  80. arm_convolve_HWC_q15_fast(const q15_t * Im_in,
  81.                           const uint16_t dim_im_in,
  82.                           const uint16_t ch_im_in,
  83.                           const q15_t * wt,
  84.                           const uint16_t ch_im_out,
  85.                           const uint16_t dim_kernel,
  86.                           const uint16_t padding,
  87.                           const uint16_t stride,
  88.                           const q15_t * bias,
  89.                           const uint16_t bias_shift,
  90.                           const uint16_t out_shift,
  91.                           q15_t * Im_out,
  92.                           const uint16_t dim_im_out,
  93.                           q15_t * bufferA,
  94.                           q7_t * bufferB)
  95. {
  96.  
  97. #if defined (ARM_MATH_DSP)
  98.     int16_t   i_out_y, i_out_x, i_ker_y, i_ker_x;
  99.  
  100.     q15_t    *pBuffer = bufferA;
  101.     q15_t    *im_buffer = bufferA;
  102.     q15_t    *pOut = Im_out;
  103.  
  104.     if (ch_im_in % 2 != 0 || ch_im_out % 2 != 0)
  105.     {
  106.         /* check if the input dimension meets the constraints */
  107.         return ARM_MATH_SIZE_MISMATCH;
  108.     }
  109.  
  110.     /* Run the following code for Cortex-M4 and Cortex-M7 */
  111.  
  112.     /* This part implements the im2col function */
  113.     for (i_out_y = 0; i_out_y < dim_im_out; i_out_y++)
  114.     {
  115.         for (i_out_x = 0; i_out_x < dim_im_out; i_out_x++)
  116.         {
  117.             for (i_ker_y = i_out_y * stride - padding; i_ker_y < i_out_y * stride - padding + dim_kernel; i_ker_y++)
  118.             {
  119.                 for (i_ker_x = i_out_x * stride - padding; i_ker_x < i_out_x * stride - padding + dim_kernel; i_ker_x++)
  120.                 {
  121.                     if (i_ker_y < 0 || i_ker_y >= dim_im_in || i_ker_x < 0 || i_ker_x >= dim_im_in)
  122.                     {
  123.                         /* arm_fill_q15(0, pBuffer, ch_im_in); */
  124.                         memset(pBuffer, 0, sizeof(q15_t)*ch_im_in);
  125.                     } else
  126.                     {
  127.                         /* arm_copy_q15((q15_t *) Im_in + (i_ker_y * dim_im_in + i_ker_x) * ch_im_in, pBuffer, ch_im_in); */
  128.                         memcpy(pBuffer, (q15_t *) Im_in + (i_ker_y * dim_im_in + i_ker_x) * ch_im_in, sizeof(q15_t)*ch_im_in);
  129.                     }
  130.                     pBuffer += ch_im_in;
  131.                 }
  132.             }
  133.  
  134.             if (i_out_x & 0x1)
  135.             {
  136.                 int       i;
  137.                 /* initialize the matrix pointers for A */
  138.                 const q15_t *pA = wt;
  139.  
  140.                 /* set up the second output pointers */
  141.                 q15_t    *pOut2 = pOut + ch_im_out;
  142.  
  143.                 /* this loop over rows in A */
  144.                 for (i = 0; i < ch_im_out; i += 2)
  145.                 {
  146.                     /* setup pointers for B */
  147.                     q15_t    *pB = im_buffer;
  148.                     const q15_t *pB2 = pB + ch_im_in * dim_kernel * dim_kernel;
  149.  
  150.                     /* aling the second pointer for A */
  151.                     const q15_t *pA2 = pA + ch_im_in * dim_kernel * dim_kernel;
  152.  
  153.                     /* init the sum with bias */
  154.                     q31_t     sum =  ((q31_t)bias[i] << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  155.                     q31_t     sum2 = ((q31_t)bias[i] << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  156.                     q31_t     sum3 = ((q31_t)bias[i + 1] << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  157.                     q31_t     sum4 = ((q31_t)bias[i + 1] << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  158.  
  159.                     uint16_t  colCnt = ch_im_in * dim_kernel * dim_kernel >> 1;
  160.                     /* accumulate over the vector */
  161.                     while (colCnt)
  162.                     {
  163.                         q31_t     inA1 = *__SIMD32(pA)++;
  164.                         q31_t     inB1 = *__SIMD32(pB)++;
  165.                         q31_t     inA2 = *__SIMD32(pA2)++;
  166.                         q31_t     inB2 = *__SIMD32(pB2)++;
  167.  
  168.                         sum = __SMLAD(inA1, inB1, sum);
  169.                         sum2 = __SMLAD(inA1, inB2, sum2);
  170.                         sum3 = __SMLAD(inA2, inB1, sum3);
  171.                         sum4 = __SMLAD(inA2, inB2, sum4);
  172.  
  173.                         colCnt--;
  174.                     }           /* while over colCnt */
  175.                     colCnt = ch_im_in * dim_kernel * dim_kernel & 0x1;
  176.                     while (colCnt)
  177.                     {
  178.                         q15_t     inA1 = *pA++;
  179.                         q15_t     inB1 = *pB++;
  180.                         q15_t     inA2 = *pA2++;
  181.                         q15_t     inB2 = *pB2++;
  182.  
  183.                         sum += inA1 * inB1;
  184.                         sum2 += inA1 * inB2;
  185.                         sum3 += inA2 * inB1;
  186.                         sum4 += inA2 * inB2;
  187.                         colCnt--;
  188.                     }           /* while over colCnt */
  189.                     *pOut++ = (q15_t) __SSAT(sum >> out_shift, 16);
  190.                     *pOut++ = (q15_t) __SSAT(sum3 >> out_shift, 16);
  191.                     *pOut2++ = (q15_t) __SSAT(sum2 >> out_shift, 16);
  192.                     *pOut2++ = (q15_t) __SSAT(sum4 >> out_shift, 16);
  193.  
  194.                     /* skip the row computed with A2 */
  195.                     pA += ch_im_in * dim_kernel * dim_kernel;
  196.                 }               /* for over ch_im_out */
  197.  
  198.                 pOut += ch_im_out;
  199.                 /* counter reset */
  200.                 pBuffer = im_buffer;
  201.             }
  202.         }
  203.     }
  204.  
  205. #else
  206.     /* Run the following code as reference implementation for Cortex-M0 and Cortex-M3 */
  207.     uint16_t  i, j, k, l, m, n;
  208.     int       conv_out;
  209.     signed char in_row, in_col;
  210.  
  211.     if (ch_im_in % 2 != 0 || ch_im_out % 2 != 0)
  212.     {
  213.         /* check if the input dimension meets the constraints */
  214.         return ARM_MATH_SIZE_MISMATCH;
  215.     }
  216.  
  217.     for (i = 0; i < ch_im_out; i++)
  218.     {
  219.         for (j = 0; j < dim_im_out; j++)
  220.         {
  221.             for (k = 0; k < dim_im_out; k++)
  222.             {
  223.                 conv_out = ((q31_t)bias[i] << bias_shift) + NN_ROUND(out_shift);
  224.                 for (m = 0; m < dim_kernel; m++)
  225.                 {
  226.                     for (n = 0; n < dim_kernel; n++)
  227.                     {
  228.                         in_row = stride * j + m - padding;
  229.                         in_col = stride * k + n - padding;
  230.                         if (in_row >= 0 && in_col >= 0 && in_row < dim_im_in && in_col < dim_im_in)
  231.                         {
  232.                             for (l = 0; l < ch_im_in; l++)
  233.                             {
  234.                                 conv_out +=
  235.                                     Im_in[(in_row * dim_im_in + in_col) * ch_im_in +
  236.                                           l] * wt[i * ch_im_in * dim_kernel * dim_kernel + (m * dim_kernel +
  237.                                                                                             n) * ch_im_in + l];
  238.                             }
  239.                         }
  240.                     }
  241.                 }
  242.                 Im_out[i + (j * dim_im_out + k) * ch_im_out] = (q15_t) __SSAT((conv_out >> out_shift), 16);
  243.             }
  244.         }
  245.     }
  246.  
  247. #endif                          /* ARM_MATH_DSP */
  248.  
  249.     /* Return to application */
  250.     return ARM_MATH_SUCCESS;
  251. }
  252.  
  253. /**
  254.  * @} end of NNConv group
  255.  */
  256.