diff --git a/README.md b/README.md index 7dbef0f..1c8c172 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -16,6 +16,7 @@ Optimized algorithm implementations demonstrating how to leverage E1x's architec * **fft** - Fast Fourier Transform (DSP) * **jpeg** - JPEG Image Encoder (Multimedia) * **ldpc** - LDPC Encoder/Decoder (Communications) +* **mlperftiny** - MLPerfTiny neural network benchmark suite * **quickstart** - Simple "Hello World" example --- diff --git a/app_examples/CMakeLists.txt b/app_examples/CMakeLists.txt index c73f356..fd92aa4 100644 --- a/app_examples/CMakeLists.txt +++ b/app_examples/CMakeLists.txt @@ -16,4 +16,5 @@ add_subdirectory(dmm) add_subdirectory(fft) add_subdirectory(jpeg) add_subdirectory(ldpc) -add_subdirectory(quickstart) \ No newline at end of file +add_subdirectory(mlperftiny) +add_subdirectory(quickstart) diff --git a/app_examples/README.md b/app_examples/README.md index a23b07b..8a65bee 100644 --- a/app_examples/README.md +++ b/app_examples/README.md @@ -14,6 +14,7 @@ This project provides example apps demonstrating optimized algorithms running on * **fft** - Fast Fourier Transform (DSP) * **jpeg** - JPEG Image Encoder (Multimedia) * **ldpc** - LDPC Encoder/Decoder (Communications) +* **mlperftiny** - MLPerfTiny neural network benchmark suite * **quickstart** - Simple "Hello World" example ## Getting Started @@ -22,6 +23,11 @@ If you haven't already, please make sure you've set up your board and developmen Additional details are contained within each app's folder. +The **mlperftiny** folder contains five MLPerfTiny benchmark apps: +anomaly detection, image classification, keyword spotting, streaming wake word, +and visual wake words. Each benchmark has its own README with model, input, +target, and validation details. + ### App Configuration Each app is contained in its own directory with a `CMakeLists.txt` for building. Refer to the individual app README and source files for detailed usage and configuration options. diff --git a/app_examples/mlperftiny/CMakeLists.txt b/app_examples/mlperftiny/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..6c9bb5c --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,5 @@ +add_subdirectory(mlperftiny_ad) +add_subdirectory(mlperftiny_ic) +add_subdirectory(mlperftiny_kws) +add_subdirectory(mlperftiny_vww) +add_subdirectory(mlperftiny_sww) diff --git a/app_examples/mlperftiny/README.md b/app_examples/mlperftiny/README.md new file mode 100644 index 0000000..c747575 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/README.md @@ -0,0 +1,92 @@ +# MLPerfTiny Benchmarks + +This folder contains E1/E1x examples for the MLPerfTiny benchmark suite. Each +app builds a quantized TensorFlow Lite model with the EFF SDK, converts the +model through `eff-import`, runs a deterministic test input, and prints a +`[mlperftiny_] PASS` or `FAIL` result. + +Source snapshot: `EfficientComputer/apps` `main` at commit `46301721a6da`. + +Upstream benchmark source: [mlcommons/tiny](https://github.com/mlcommons/tiny). +Pre-trained models were downloaded on April 6, 2026. + +## Included Apps + +| App | MLPerfTiny task | Active model | Input | Output | Build targets | +|-----|-----------------|--------------|-------|--------|---------------| +| `mlperftiny_ad` | Anomaly detection | `ad01_int8.tflite` | `[1][640]` int8 | `[1][640]` int8 reconstruction | `fabric`, `scalar` | +| `mlperftiny_ic` | Image classification | `models/v1.1/pretrainedResnet_quant.tflite` | `[1][32][32][3]` int8 image | `[1][10]` int8 logits | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| `mlperftiny_kws` | Keyword spotting | `kws_ref_model.tflite` | `[1][49][10][1]` int8 features | `[1][12]` int8 logits | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| `mlperftiny_sww` | Streaming wake word | `str_ww_ref_model.tflite` | 16000-sample int16 audio, then `[1][30][1][40]` int8 features | `[1][3]` int8 logits | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| `mlperftiny_vww` | Visual wake words | `vww_96_int8.tflite` | `[1][96][96][3]` int8 image | `[1][2]` int8 logits | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | + +## Model Provenance + +| Benchmark | Model file | Upstream commit | MD5 | +|-----------|------------|-----------------|-----| +| AD | [ad01_int8.tflite](https://github.com/mlcommons/tiny/blob/master/benchmark/training/anomaly_detection/trained_models/ad01_int8.tflite) | `bceb91c` | `361fa1b1b871e2068b2ab38d9805ef56` | +| IC v1.1 | [pretrainedResnet_quant.tflite](https://github.com/mlcommons/tiny/blob/360bf095/benchmark/training/image_classification/trained_models/pretrainedResnet_quant.tflite) | `360bf09` | `2d6dd48722471313e4c4528249205ae3` | +| IC v1.4-pre | [pretrainedResnet_quant.tflite](https://github.com/mlcommons/tiny/blob/eb78d0e/benchmark/training/image_classification/trained_models/pretrainedResnet_quant.tflite) | `eb78d0e` | `bd6cec63e4337ac66fb5ed5594b0df48` | +| KWS | [kws_ref_model.tflite](https://github.com/mlcommons/tiny/blob/master/benchmark/training/keyword_spotting/trained_models/kws_ref_model.tflite) | `bceb91c` | `618aeb155673dae92fa6a7f26608add5` | +| SWW | [str_ww_ref_model.tflite](https://github.com/mlcommons/tiny/blob/master/benchmark/training/streaming_wakeword/trained_models/str_ww_ref_model.tflite) | `904de6f` | `9643512e0b8a0b6e643e70c2fec496ee` | +| VWW | [vww_96_int8.tflite](https://github.com/mlcommons/tiny/blob/master/benchmark/training/visual_wake_words/trained_models/vww_96_int8.tflite) | `bceb91c` | `f0b011416abee0343a5d130cb1f4c18f` | + +The image-classification folder includes both the v1.1 and v1.4-pre ResNet +models. The CMake file currently selects the v1.1 model; the v1.4-pre path is +kept next to it so developers can switch model revisions intentionally. + +## Building + +Build from `app_examples` using the same flow as the other E1x examples: + +```sh +mkdir bld +cd bld +cmake -G Ninja .. -DEFF_STDIO_PORT=3 +ninja +``` + +The MLPerfTiny apps are added through `app_examples/mlperftiny/CMakeLists.txt`, +which includes the five app subdirectories. Each app CMake file invokes +`eff-import` from the selected EFF compiler toolchain to translate the active +`.tflite` model into generated TOSA MLIR for the requested target. + +## Running and Validation + +Each app embeds a deterministic input tensor or sample, runs the model for the +configured number of profiling iterations, and compares the final output tensor +against an expected int8 result. A successful run prints: + +```text +[mlperftiny_] PASS +``` + +The examples are intended for normal EFF SDK simulator, scalar, and fabric +workflows. Optimized variants use custom rule files and hand-written kernels +where present. + +## Folder Structure + +Each app follows the same layout: + +| Path | Purpose | +|------|---------| +| `CMakeLists.txt` | Selects the model, generated MLIR, targets, and sources. | +| `main.c` | Minimal entry point that calls `benchmarkModel()`. | +| `eff/benchmark.c` | Deterministic input, output validation, and profiling loop. | +| `eff/optimized_kernels*.c` | E1/E1x optimized kernels for apps with optimized builds. | +| `*.mlir`, `*.pdl` | Hand-written MLIR helpers and custom TOSA rewrite rules. | +| `arm/` | Reference ARM/CMSIS or Ethos-U ports retained from the source tree; not used by the E1x CMake targets. | + +## TOSA Conversion + +The app builds call `eff-import` automatically. For manual inspection, a +standalone TFLite to TOSA conversion can be attempted with: + +```sh +pip install tosa-converter-for-tflite +tosa-converter-for-tflite --text -o +``` + +Manual output should be compared with `eff-import` output before it is used as a +replacement in these examples. diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/CMakeLists.txt b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..835deb8 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,67 @@ +# @OPT_LEVEL=0 +# @OPT_TAGS= +# @OPT_COMMENT= +# @TYPE_TAGS=ml,benchmark +# @OP_COUNTS=1:{529416} +# @AUTOBENCH=all +# @AUTOBENCH_SIZES=1 + +set(MODEL_NAME ad) + +get_filename_component(RIPTOOLS_BINARY_PATH "${CMAKE_C_COMPILER}" DIRECTORY) +set(EFF_IMPORT_PATH ${RIPTOOLS_BINARY_PATH}/eff-import) +set(MODEL_INPUT_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/ad01_int8.tflite) + +# --- eff-import: TFLite -> MLIR --- + +set(MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.fabric.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.scalar.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + --no-rip-region + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-scalar DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) + +# --- Build --- + +add_eff_app(mlperftiny_ad + TYPE exe + ARCHS e1x e1 + TARGETS fabric scalar # sim + SOURCE + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/benchmark.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/main.c +) + +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) + +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) + +include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}) +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_NAME}-tosa-scalar) +endif() diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/README.md b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/README.md new file mode 100644 index 0000000..7e0a980 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/README.md @@ -0,0 +1,75 @@ +# MLPerfTiny Anomaly Detection + +`mlperftiny_ad` is the MLPerfTiny anomaly-detection example for E1/E1x. It runs +the quantized `ad01_int8.tflite` autoencoder on a deterministic 640-sample int8 +input vector and validates the reconstructed 640-sample output. + +## What This App Demonstrates + +Anomaly detection is a small neural network workload with a relatively compact +input and output tensor. It is useful for validating the end-to-end EFF model +flow because the output is a full reconstruction tensor rather than only a small +classification vector. + +This app demonstrates: + +- importing a quantized TFLite model with `eff-import`; +- generating separate fabric and scalar MLIR outputs; +- running the model inside an EFF profiling region; +- comparing every output element against a fixed expected tensor. + +## Model and Tensor Contract + +| Item | Value | +|------|-------| +| Model file | `ad01_int8.tflite` | +| Model source | MLCommons Tiny anomaly detection | +| Input tensor | `int8_t input[1][640]` | +| Output tensor | `int8_t output[1][640]` | +| Expected output | 640-element int8 reconstruction in `eff/benchmark.c` | +| Build targets | `fabric`, `scalar` | +| Architectures | `e1x`, `e1` | +| Operation count tag | `529416` | + +## Build Flow + +`CMakeLists.txt` locates `eff-import` next to the configured EFF C compiler and +uses it to generate: + +- `ad.tosa.fabric.mlir` for the fabric target; +- `ad.tosa.scalar.mlir` for the scalar target. + +The application sources are: + +- `main.c`, which calls `benchmarkModel()`; +- `eff/benchmark.c`, which owns the input data, expected output, validation, and + profiling loop; +- generated MLIR from the selected TFLite model. + +## Running and Validation + +Build from the parent `app_examples` folder: + +```sh +mkdir bld +cd bld +cmake -G Ninja .. +ninja mlperftiny_ad_fabric +``` + +The app enters the `model` profile region, runs `run_model()` for the configured +profiling iteration count, and then compares all 640 output values. A passing +run prints: + +```text +[mlperftiny_ad] PASS +``` + +Any output mismatch prints `FAIL` and returns a non-zero exit code. + +## Customizing the Example + +To try a different anomaly-detection model, replace `ad01_int8.tflite` and keep +the same input and output tensor contract, or update `eff/benchmark.c` to match +the new model shape. Regenerate the expected output from a known-good reference +run before using the app for validation. diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/ad01_int8.tflite b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/ad01_int8.tflite new file mode 100644 index 0000000..55f35b7 Binary files /dev/null and b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/ad01_int8.tflite differ diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp new file mode 100644 index 0000000..e859ffa --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp @@ -0,0 +1,192 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +#define TF_LITE_STATIC_MEMORY +#define CMSIS_NN +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wc++11-narrowing" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wconversion" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wfloat-equal" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-compare" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wunused-parameter" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-conversion" +#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h" +#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop + +#include "model_data.h" + +constexpr int kTensorArenaSize = 90 * 1024; +alignas(16) uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize]; + +alignas(16) int8_t input_arr[640] = { + -46, 10, 55, 74, 85, 90, 75, 87, 75, 63, 56, 73, 81, 66, 43, + 53, 41, 31, 36, 47, 47, 63, 78, 73, 46, 23, 33, 28, 33, 28, + 42, 52, 50, 39, 36, 33, 41, 30, 39, 32, 35, 62, 54, 19, 21, + 26, 17, 28, 26, 37, 40, 28, 27, 28, 13, 12, 26, 26, 16, 8, + 12, 12, 10, 19, 20, -5, 3, 13, -3, 5, 5, -4, -2, 9, 9, + 18, 0, 9, 11, 9, -2, 3, 0, -4, 3, -9, -4, -8, -8, -11, + -6, -7, -5, -13, -10, -5, -11, -12, -7, -8, -11, -11, -4, -14, -19, + -14, -16, -9, -19, -20, -21, -21, -21, -15, -21, -21, -16, -19, -21, -21, + -20, -15, -13, -9, -6, -14, -33, -63, -46, 23, 33, 52, 80, 87, 71, + 85, 65, 69, 75, 83, 86, 72, 52, 73, 64, 54, 55, 50, 47, 60, + 49, 56, 43, 36, 38, 30, 45, 45, 38, 54, 53, 31, 25, 13, 24, + 40, 31, 28, 22, 62, 54, 29, 30, 17, 20, 11, 8, 25, 30, 23, + 26, 22, 20, 15, 31, 33, 10, 3, -3, 4, 19, 17, 17, 1, 0, + -1, 0, 6, 0, 7, 12, 13, 11, 0, -5, 5, 8, -1, -14, -8, + 2, -8, -16, -17, -15, -8, -20, -10, -10, -2, 2, -10, -2, 1, 0, + -3, -10, -6, -4, -14, -3, -7, -7, -14, -9, -10, -9, -1, -10, -14, + -15, -24, -24, -19, -15, -23, -25, -22, -22, -6, -5, -8, 1, -4, -28, + -69, -14, 0, 3, 48, 86, 94, 63, 55, 44, 41, 39, 57, 58, 49, + 58, 59, 58, 60, 50, 49, 68, 76, 61, 54, 34, 23, 35, 33, 36, + 45, 41, 50, 60, 46, 48, 43, 30, 36, 36, 24, 43, 67, 57, 16, + 32, 33, 26, 15, 17, 15, 20, 19, 23, 34, 22, 22, 16, 5, 14, + 11, -5, 2, 6, 7, 7, 16, 10, 15, 18, 6, -3, 12, 7, 7, + 17, 8, 3, 17, 16, 11, -2, 3, 5, -8, -7, -2, -2, -8, -2, + -4, -4, -6, -13, -13, 0, 8, 13, 2, -9, -9, -4, -9, -2, -17, + -17, -17, -11, -10, -18, -14, -10, -15, -17, -20, -19, -9, -6, -8, -25, + -6, -11, -11, -18, -9, -7, -13, -22, -68, -28, 36, 56, 66, 86, 92, + 69, 71, 70, 67, 68, 60, 52, 46, 40, 49, 51, 54, 54, 51, 56, + 58, 39, 27, 11, 11, 24, 25, 17, 44, 34, 27, 37, 30, 16, 29, + 21, 20, 12, 27, 28, 59, 49, 13, 21, 22, 21, 5, 14, 24, 29, + 21, 17, 22, 18, 3, 17, 16, 2, 1, 9, 11, 4, 8, 13, -2, + -6, -12, -10, -13, -15, 6, 4, 16, 24, 3, 4, 4, 17, 8, -13, + 1, -2, -5, -12, -15, -19, -23, -17, -12, -8, -1, -6, -9, -2, -2, + -11, -14, -11, -10, -15, -18, -16, -12, -14, -12, -5, -25, -16, -18, -22, + -14, -17, -24, -18, -22, -17, -18, -27, -29, -22, -14, -9, -11, -8, -10, + -39, -72, -24, 15, 42, 58, 82, 85, 45, 50, 51, 55, 56, 64, 77, + 74, 51, 62, 60, 53, 45, 46, 50, 49, 53, 52, 32, 20, 27, 37, + 35, 32, 30, 47, 54, 43, 47, 43, 26, 28, 19, 27, 34, 64, 57, + 33, 22, 38, 30, 10, 14, 35, 43, 35, 19, 16, 4, 18, 24, 19, + 5, 5, 8, 3, 9, 10, 9, -8, 0, -2, -6, 1, 6, -6, 12, + 11, 10, -3, -9, -2, 10, 6, -8, -8, 1, -3, -2, -16, -14, -27, + -22, -10, -13, -11, -9, -16, -11, 3, -2, -6, -4, -4, -1, -5, -8, + -10, -11, -9, -14, -17, -23, -10, -12, -15, -17, -21, -23, -21, -19, -14, + -21, -24, -16, -15, -10, -8, -6, -9, -29, -66}; + +int8_t expected_output[640] = { + -36, 15, 44, 66, 70, 75, 69, 81, 73, 70, 70, 72, 68, 66, 59, + 62, 55, 55, 56, 59, 57, 54, 49, 48, 42, 36, 32, 38, 42, 46, + 44, 50, 51, 46, 39, 39, 36, 41, 41, 39, 41, 61, 54, 33, 25, + 25, 24, 23, 22, 23, 25, 26, 22, 21, 24, 25, 21, 17, 16, 12, + 12, 12, 13, 12, 11, 9, 9, 7, 7, 9, 7, 8, 9, 11, 14, + 12, 8, 6, 9, 8, 3, 3, 0, -3, -5, -5, -6, -8, -4, -3, + -3, 0, -2, -8, -3, -2, -4, -7, -6, -9, -6, -7, -7, -7, -8, + -12, -12, -13, -14, -17, -19, -18, -18, -21, -21, -17, -17, -16, -20, -18, + -15, -11, -10, -6, -7, -11, -31, -69, -36, 15, 44, 65, 70, 75, 69, + 82, 73, 70, 71, 74, 69, 66, 60, 63, 57, 55, 55, 58, 56, 54, + 48, 48, 42, 37, 33, 39, 42, 46, 45, 52, 52, 46, 39, 39, 37, + 43, 41, 39, 40, 62, 54, 34, 26, 26, 25, 25, 24, 25, 27, 27, + 24, 23, 25, 26, 22, 18, 18, 14, 13, 14, 14, 13, 12, 10, 10, + 8, 8, 10, 8, 9, 9, 11, 14, 12, 9, 7, 10, 8, 3, 3, + 0, -3, -5, -5, -5, -8, -4, -3, -3, 0, -2, -8, -3, -1, -4, + -7, -6, -9, -6, -7, -7, -7, -8, -12, -12, -12, -13, -16, -18, -17, + -17, -20, -20, -16, -17, -16, -19, -18, -15, -10, -9, -5, -6, -11, -30, + -68, -36, 15, 43, 65, 69, 75, 69, 82, 73, 70, 71, 74, 69, 66, + 59, 62, 56, 55, 55, 58, 56, 54, 47, 47, 42, 36, 32, 38, 41, + 45, 44, 50, 51, 45, 38, 39, 36, 41, 41, 38, 40, 62, 54, 34, + 25, 26, 25, 24, 23, 24, 26, 26, 22, 22, 24, 25, 21, 16, 17, + 13, 12, 13, 14, 11, 11, 9, 9, 7, 7, 9, 7, 8, 8, 10, + 13, 11, 8, 5, 9, 7, 2, 2, -1, -4, -6, -6, -7, -9, -5, + -4, -4, -1, -3, -9, -5, -3, -5, -7, -7, -10, -8, -8, -7, -8, + -9, -13, -13, -13, -14, -17, -18, -17, -17, -20, -20, -16, -17, -17, -20, + -18, -14, -11, -9, -6, -7, -11, -31, -69, -36, 15, 42, 65, 68, 73, + 69, 81, 72, 69, 70, 73, 69, 66, 59, 62, 56, 54, 54, 57, 55, + 53, 46, 46, 41, 35, 30, 37, 40, 44, 44, 50, 50, 45, 37, 37, + 34, 39, 40, 38, 39, 60, 53, 32, 23, 23, 23, 21, 21, 22, 23, + 23, 20, 19, 20, 22, 18, 14, 13, 9, 8, 10, 11, 9, 9, 6, + 6, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 8, 11, 9, 6, 3, 7, 5, 0, + 0, -3, -7, -9, -8, -9, -11, -7, -6, -6, -3, -6, -11, -6, -4, + -6, -9, -8, -10, -9, -9, -9, -9, -10, -13, -13, -14, -15, -17, -19, + -18, -17, -21, -21, -17, -17, -17, -20, -18, -15, -11, -10, -6, -7, -12, + -32, -70, -36, 15, 43, 64, 69, 74, 68, 81, 72, 69, 69, 71, 68, + 65, 58, 61, 54, 52, 52, 56, 55, 52, 46, 46, 41, 35, 29, 35, + 40, 43, 43, 49, 49, 43, 36, 35, 33, 37, 37, 36, 38, 60, 53, + 31, 21, 21, 20, 19, 19, 19, 21, 21, 18, 17, 19, 20, 17, 12, + 11, 7, 6, 8, 8, 7, 7, 4, 4, 3, 3, 6, 3, 4, 4, + 6, 9, 7, 4, 1, 5, 4, -1, -1, -4, -8, -10, -10, -10, -12, + -8, -7, -6, -4, -6, -12, -7, -5, -7, -10, -9, -12, -9, -10, -9, + -9, -10, -14, -14, -14, -15, -18, -19, -18, -18, -21, -21, -17, -18, -17, + -20, -19, -16, -11, -11, -7, -8, -13, -32, -70}; + +bool validate_output(TfLiteTensor* tensor) { + for (int i = 0; i < 640; i++) { + if (expected_output[i] != tensor->data.int8[i]) { + return false; + } + } + + return true; +} + +extern "C" int benchmarkModel() { + printf("Starting ML Perf Tiny AD benchmark\n"); + + const tflite::Model* model = tflite::GetModel(g_model); + if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) { + printf("Model schema version mismatch!\n"); + return 1; + } + + static tflite::MicroMutableOpResolver<7> resolver; + + resolver.AddAdd(); + resolver.AddFullyConnected(); + resolver.AddConv2D(); + resolver.AddDepthwiseConv2D(); + resolver.AddReshape(); + resolver.AddSoftmax(); + resolver.AddAveragePool2D(); + + static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, + kTensorArenaSize, nullptr); + + if (interpreter.AllocateTensors() != kTfLiteOk) { + printf("Failed to allocate tensors\n"); + return 1; + } + + printf("size: %d\n", interpreter.arena_used_bytes()); + + TfLiteTensor* input = interpreter.input(0); + for (int i = 0; i < 3072; i++) { + input->data.int8[i] = input_arr[i]; + } + + TfLiteStatus status; + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + status = interpreter.Invoke(); + __effcc_exit_profile_region(); + + if (status != kTfLiteOk) { + printf("Failed to run model: %d\n", status); + return 1; + } + + TfLiteTensor* output = interpreter.output(0); + if (validate_output(output)) { + printf("[mlperftiny_ad] PASS\n"); + } else { + printf("[mlperftiny_ad] FAIL\n"); + return 1; + } + + return 0; +} + +#include + +void MicroPrintf(const char* format, ...) { + printf("Got something? %s\n", format); +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/arm/cmsis_nn/model_data.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/arm/cmsis_nn/model_data.h new file mode 100644 index 0000000..f6d3b50 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/arm/cmsis_nn/model_data.h @@ -0,0 +1,23086 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +const unsigned char g_model[] __attribute__((aligned(16))) = { + 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x12, 0x00, + 0x1c, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x10, 0x00, 0x14, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x12, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xac, 0x39, 0x04, 0x00, 0x30, 0x25, 0x04, 0x00, 0x18, 0x25, 0x04, 0x00, + 0x3c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x13, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x69, 0x6e, 0x5f, 0x72, 0x75, 0x6e, 0x74, + 0x69, 0x6d, 0x65, 0x5f, 0x76, 0x65, 0x72, 0x73, 0x69, 0x6f, 0x6e, 0x00, + 0x21, 0x00, 0x00, 0x00, 0xcc, 0x24, 0x04, 0x00, 0xb8, 0x24, 0x04, 0x00, + 0x9c, 0x22, 0x04, 0x00, 0x78, 0x20, 0x04, 0x00, 0x64, 0x1e, 0x04, 0x00, + 0x50, 0x1c, 0x04, 0x00, 0x1c, 0x1c, 0x04, 0x00, 0x08, 0x1a, 0x04, 0x00, + 0xf4, 0x17, 0x04, 0x00, 0xe0, 0x15, 0x04, 0x00, 0xcc, 0x13, 0x04, 0x00, + 0xb8, 0x09, 0x04, 0x00, 0xa4, 0xc9, 0x02, 0x00, 0x90, 0x89, 0x02, 0x00, + 0x7c, 0x49, 0x02, 0x00, 0x68, 0x09, 0x02, 0x00, 0x54, 0x05, 0x02, 0x00, + 0x40, 0x01, 0x02, 0x00, 0x2c, 0xc1, 0x01, 0x00, 0x18, 0x81, 0x01, 0x00, + 0x04, 0x41, 0x01, 0x00, 0xf0, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe4, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xd0, 0x00, 0x00, 0x00, 0xbc, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa8, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x94, 0x00, 0x00, 0x00, 0x80, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6c, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x58, 0x00, 0x00, 0x00, 0x44, 0x00, 0x00, 0x00, 0x30, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe6, 0xdd, 0xfb, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 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printf("[mlperftiny_%s] FAIL\n", modelType); + return 1; + } + + printf("[mlperftiny_%s] PASS\n", modelType); + return 0; +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/main.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/main.c new file mode 100644 index 0000000..5b104d9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ad/main.c @@ -0,0 +1,4 @@ + +int benchmarkModel(); + +int main() { return benchmarkModel(); } \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/CMakeLists.txt b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..f574b74 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,110 @@ +# @OPT_LEVEL=0 +# @OPT_TAGS= +# @OPT_COMMENT= +# @TYPE_TAGS=ml,benchmark +# @OP_COUNTS=1:{25113821} +# @AUTOBENCH=all +# @AUTOBENCH_SIZES=1 +# @AUTOBENCH_OPTIMIZED_FLAGS= + +set(MODEL_NAME ic) + +get_filename_component(RIPTOOLS_BINARY_PATH "${CMAKE_C_COMPILER}" DIRECTORY) 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--use-custom-kernels + --custom-rule-path=${RULES_PATH} + --entrypoint-name=run_model_opt + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} ${RULES_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.scalar.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + --no-rip-region + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-scalar DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) + +# --- Hand-written MLIR --- + +set(MLIR_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/sdot_vec4xi8.mlir + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/add_tree.mlir + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/load_guard.mlir +) + +# --- Build --- + +set(COMMON_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/benchmark.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/main.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/optimized_kernels_${EFF_ARCH}.c +) + +add_eff_app(mlperftiny_ic + TYPE exe + ARCHS e1x e1 + TARGETS fabric optimized_fabric scalar # sim optimized_sim + SOURCE + ${COMMON_SRCS} + ${MLIR_SRCS} +) + +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) + +include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}) +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_NAME}-tosa-scalar) +endif() + +eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric PRIVATE -DUSE_PRAGMAS) +eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim PRIVATE -DUSE_PRAGMAS) diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/README.md b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/README.md new file mode 100644 index 0000000..4428b9a --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/README.md @@ -0,0 +1,89 @@ +# MLPerfTiny Image Classification + +`mlperftiny_ic` is the MLPerfTiny image-classification example for E1/E1x. It +runs a quantized ResNet model on a deterministic 32 x 32 RGB input image and +validates the 10-class output tensor. + +## What This App Demonstrates + +Image classification is the largest MLPerfTiny workload in this suite by the +operation-count tag. It exercises convolution-heavy inference, custom TOSA +rewrite rules, and E1/E1x optimized kernels. + +This app demonstrates: + +- selecting an MLPerfTiny image-classification TFLite model; +- building scalar, fabric, and optimized fabric variants; +- adding hand-written MLIR helpers for common low-level operations; +- switching between generic `run_model()` and optimized `run_model_opt()`; +- validating logits against a deterministic expected output. + +## Model and Tensor Contract + +| Item | Value | +|------|-------| +| Active model file | `models/v1.1/pretrainedResnet_quant.tflite` | +| Included alternate model | `models/v1.4-pre/pretrainedResnet_quant.tflite` | +| Model source | MLCommons Tiny image classification | +| Input tensor | `int8_t input[1][32][32][3]` | +| Output tensor | `int8_t output[1][10]` | +| Default sample | `CAT` input enabled in `eff/benchmark.c` | +| Expected output | `{-128, -128, -128, 122, -126, -125, -128, -128, -128, -128}` | +| Build targets | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| Architectures | `e1x`, `e1` | +| Operation count tag | `25113821` | + +## Build Flow + +`CMakeLists.txt` uses `eff-import` to generate three model forms: + +- `ic.tosa.fabric.mlir` for the default fabric path; +- `ic.tosa.opt.fabric.mlir` for the optimized fabric path with custom kernels; +- `ic.tosa.scalar.mlir` for the scalar path. + +The optimized path passes: + +```text +--use-custom-kernels --custom-rule-path=eff/tosa_optimized_rules_${EFF_ARCH}.pdl --entrypoint-name=run_model_opt +``` + +Hand-written MLIR helpers are included from: + +- `sdot_vec4xi8.mlir`; +- `add_tree.mlir`; +- `load_guard.mlir`. + +Architecture-specific optimized kernels live in: + +- `eff/optimized_kernels_e1.c`; +- `eff/optimized_kernels_e1x.c`. + +## Running and Validation + +Build from the parent `app_examples` folder: + +```sh +mkdir bld +cd bld +cmake -G Ninja .. +ninja mlperftiny_ic_fabric +ninja mlperftiny_ic_optimized_fabric +``` + +The generic target calls `run_model()`. The optimized target defines +`USE_PRAGMAS`, which selects the optimized generated entry point and companion +kernels. A passing run prints: + +```text +[mlperftiny_ic] PASS +``` + +Any mismatch in the 10 output logits prints `FAIL` and returns a non-zero exit +code. + +## Customizing the Example + +To test the included v1.4-pre model, change `MODEL_INPUT_PATH` in +`CMakeLists.txt` from the v1.1 path to the commented v1.4-pre path, then update +the expected output in `eff/benchmark.c` from a reference run. To test a new +image, replace the embedded input tensor and regenerate the expected logits. diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/add_tree.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/add_tree.mlir new file mode 100644 index 0000000..d6f051f --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/add_tree.mlir @@ -0,0 +1,47 @@ +module { + func.func @add_tree_8( + %arg0: i32, %arg1: i32, %arg2: i32, %arg3: i32, + %arg4: i32, %arg5: i32, %arg6: i32, %arg7: i32 + ) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir( + %a0: i32 = %arg0, %a1: i32 = %arg1, + %a2: i32 = %arg2, %a3: i32 = %arg3, + %a4: i32 = %arg4, %a5: i32 = %arg5, + %a6: i32 = %arg6, %a7: i32 = %arg7 + ) { + + // Build an addition tree + %sum0 = arith.addi %a0, %a1 : i32 + %sum1 = arith.addi %a2, %a3 : i32 + %sum2 = arith.addi %a4, %a5 : i32 + %sum3 = arith.addi %a6, %a7 : i32 + + %sum4 = arith.addi %sum0, %sum1 : i32 + %sum5 = arith.addi %sum2, %sum3 : i32 + + %total = arith.addi %sum4, %sum5 : i32 + + rip.yield %total : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } + + func.func @add_tree_4( + %arg0: i32, %arg1: i32, %arg2: i32, %arg3: i32 + ) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir( + %a0: i32 = %arg0, %a1: i32 = %arg1, + %a2: i32 = %arg2, %a3: i32 = %arg3 + ) { + + // Build an addition tree + %sum0 = arith.addi %a0, %a1 : i32 + %sum1 = arith.addi %a2, %a3 : i32 + + %total = arith.addi %sum0, %sum1 : i32 + + rip.yield %total : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp new file mode 100644 index 0000000..7ae6900 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp @@ -0,0 +1,325 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +#define TF_LITE_STATIC_MEMORY +#define CMSIS_NN +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wc++11-narrowing" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wconversion" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wfloat-equal" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-compare" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wunused-parameter" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-conversion" +#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h" +#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop + +#include "model_data.h" + +constexpr int kTensorArenaSize = 70 * 1024; +alignas(16) uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize]; + +alignas(16) int8_t input_arr[3072] = { + -49, -65, -81, -42, -58, -73, -40, -56, -72, -35, -51, -69, -28, -43, + -62, -27, -42, -61, -18, -33, -52, -8, -23, -43, -66, -75, -89, -60, + -68, -82, -25, -36, -54, -91, -95, -107, -58, -68, -84, -9, -27, -50, + -18, -35, -56, -16, -33, -54, -11, -28, -49, -6, -23, -46, 0, -17, + -40, -6, -21, -38, -13, -28, -43, -16, -31, -46, -13, -27, -41, -16, + -30, -41, -20, -37, -51, -29, -45, -57, -63, -69, -73, -106, -105, -108, + -113, -108, -115, -84, -84, -93, -43, -59, -66, -54, -80, -87, -44, -60, + -75, -43, -59, -74, -37, -53, -68, -33, -49, -66, -28, -43, -62, -27, + -42, -61, -20, -35, -54, -12, -26, -46, -51, -60, -75, -68, -76, -89, + -17, -29, -47, -83, -87, -99, -55, -65, -81, -2, -19, -42, -12, -29, + -50, -10, -31, -55, -5, -26, -52, -6, -25, -49, -4, -20, -41, -29, + -41, -53, -52, -63, -72, -30, -40, -50, -12, -22, -32, -17, -28, -36, + -19, -31, -40, -23, -34, -43, -46, -54, -60, -95, -97, -102, -96, -98, + -104, -50, -59, -67, -42, -61, -69, -54, -82, -89, -40, -56, -71, -41, + -57, -72, -34, -50, -66, -28, -44, -61, -22, -37, -56, -19, -34, -53, + -16, -32, -51, -13, -27, -48, -33, -42, -57, -71, -79, -92, -16, -28, + -46, -78, -82, -94, -53, -63, -79, 9, -9, -32, 4, -13, -34, 7, + -13, -38, 5, -15, -39, -9, -24, -43, -33, -44, -59, -65, -72, -78, + -66, -72, -75, -49, -56, -59, -24, -31, -35, -15, -22, -28, -28, -32, + -37, -25, -31, -37, -28, -38, -47, -60, -64, -72, -63, -72, -79, -35, + -53, -60, -41, -62, -72, -49, -79, -85, -36, -52, -68, -41, -57, -71, + -37, -53, -68, -27, -42, -60, -19, -34, -53, -14, -29, -48, -11, -26, + -45, -9, -24, -44, -17, -26, -41, -68, -75, -89, -18, -30, -48, -71, + -75, -87, -55, -65, -81, 17, 0, -23, 18, 2, -19, 17, 0, -22, + 5, -9, -28, -34, -40, -53, -56, -57, -64, -54, -56, -56, -47, -50, + -47, -49, -51, -48, -42, -45, -43, -29, -33, -35, -35, -35, -35, -39, + -42, -44, -30, -42, -53, -33, -39, -50, -41, -57, -64, -36, -62, -69, + -33, -56, -67, -46, -77, -84, -32, -48, -63, -33, -49, -64, -35, -51, + -66, -26, -43, -60, -19, -36, -54, -18, -35, -53, -10, -27, -46, -1, + -18, -39, -5, -18, -36, -56, -67, -83, -24, -34, -51, -61, -63, -73, + -56, -65, -80, 20, 2, -21, 28, 10, -11, 22, 5, -12, -15, -27, + -39, -47, -50, -56, -32, -30, -31, -27, -28, -25, -26, -29, -25, -30, + -33, -29, -30, -33, -30, -30, -34, -33, -36, -37, -35, -37, -40, -39, + -48, -56, -60, -54, -59, -64, -43, -56, -60, -39, -62, -68, -31, -56, + -67, -52, -77, -88, -33, -49, -64, -34, -49, -64, -34, -50, -65, -30, + -49, -65, -22, -41, -58, -19, -38, -55, -8, -27, -45, 4, -15, -36, + 9, -7, -29, -39, -52, -71, -35, -44, -60, -53, -54, -63, -55, -64, + -79, 17, -1, -24, 26, 8, -13, 8, -8, -23, -36, -47, -56, -29, + -32, -35, -18, -17, -15, -20, -22, -20, -23, -28, -26, -21, -25, -23, + -18, -22, -21, -21, -26, -24, -28, -32, -30, -31, -35, -34, -46, -49, + -48, -76, -77, -78, -64, -71, -74, -34, -51, -58, -18, -43, -53, -57, + -76, -92, -29, -45, -60, -31, -47, -62, -31, -47, -62, -29, -48, -64, + -22, -41, -58, -19, -38, -55, -12, -31, -49, 4, -14, -36, 17, 1, + -21, -20, -33, -52, -41, -50, -66, -45, -48, -59, -54, -64, -81, 17, + 0, -22, 21, 6, -13, -17, -28, -39, -27, -35, -42, -12, -15, -17, + -15, -14, -12, -23, -25, -25, -27, -31, -31, -22, -26, -26, -11, -15, + -15, -6, -10, -10, -14, -18, -18, -18, -22, -22, -23, -26, -26, -54, + -53, -55, -82, -87, -91, -61, -77, -84, -14, -36, -48, -44, -65, -81, + -22, -38, -54, -21, -37, -52, -26, -43, -58, -27, -45, -61, -25, -44, + -61, -19, -38, -55, -11, -30, -48, 2, -16, -38, 14, -2, -24, -6, + -19, -37, -44, -53, -69, -41, -46, -60, -48, -60, -78, 22, 7, -15, + 10, -1, -17, -31, -36, -43, -12, -15, -18, -10, -11, -12, -17, -17, + -17, -23, -25, -28, -21, -25, -28, -17, -21, -23, 1, -2, -5, 11, + 8, 5, 0, -4, -7, 4, 0, -3, 5, 2, -1, -7, -5, -8, + -50, -52, -57, -70, -82, -90, -28, -49, -61, -30, -53, -70, -20, -36, + -51, -16, -32, -47, -26, -42, -57, -28, -47, -63, -25, -44, -61, -16, + -35, -52, -9, -28, -46, -2, -20, -42, 2, -14, -36, -5, -17, -36, + -46, -56, -71, -41, -50, -65, -43, -57, -77, 17, 2, -18, -14, -22, + -35, -29, -30, -32, -15, -15, -14, -18, -17, -17, -22, -23, -24, -18, + -21, -26, -19, -22, -29, -11, -14, -20, 23, 20, 14, 31, 28, 22, + 12, 9, 3, 26, 23, 17, 31, 29, 23, 32, 37, 33, 38, 38, + 33, -20, -30, -39, -29, -47, -59, -26, -52, -69, -20, -36, -52, -18, + -34, -50, -26, -42, -60, -28, -46, -64, -24, -43, -62, -17, -36, -54, + -11, -29, -48, -6, -23, -46, -2, -19, -40, 4, -11, -29, -39, -50, + -66, -44, -55, -70, -45, -59, -80, 1, -11, -31, -19, -25, -36, -20, + -20, -20, -23, -23, -22, -18, -19, -21, -20, -23, -27, -17, -21, -26, + -15, -19, -25, -9, -12, -19, 40, 38, 31, 36, 33, 26, 13, 10, + 2, 36, 32, 24, 44, 41, 34, 26, 28, 26, 71, 72, 67, 43, + 36, 26, -23, -40, -53, -28, -54, -69, -19, -35, -52, -21, -36, -57, + -27, -42, -65, -24, -42, -64, -23, -41, -62, -14, -32, -53, -8, -25, + -47, -7, -22, -46, 1, -19, -40, 15, -7, -24, -24, -40, -54, -46, + -60, -71, -46, -57, -75, -7, -14, -33, -14, -21, -27, -18, -25, -24, + -26, -33, -34, -20, -26, -32, -14, -20, -29, -5, -12, -16, -6, -12, + -15, 2, -2, -7, 42, 39, 32, 25, 20, 8, 9, 3, -11, 16, + 10, -3, 41, 35, 24, 33, 30, 29, 29, 29, 26, 28, 22, 11, + -15, -34, -47, -20, -43, -57, -21, -37, -54, -25, -40, -61, -28, -42, + -66, -23, -40, -63, -22, -41, -63, -10, -28, -50, 0, -18, -40, 3, + -15, -41, 7, -18, -41, 13, -14, -33, -11, -30, -48, -49, -62, -73, + -38, -47, -61, -11, -16, -29, -17, -23, -27, -27, -36, -35, -29, -37, + -39, -23, -30, -37, -21, -28, -37, -7, -14, -17, -2, -9, -12, 24, + 17, 11, 42, 35, 24, 25, 13, -6, 11, -4, -25, -2, -17, -38, + 7, -7, -26, 34, 31, 23, 7, 7, 0, -25, -36, -47, -11, -37, + -48, -16, -37, -46, -22, -38, -55, -24, -39, -61, -27, -42, -66, -22, + -39, -62, -18, -36, -58, -9, -27, -49, -1, -19, -41, 9, -9, -36, + 14, -12, -36, 13, -15, -34, 4, -16, -34, -40, -51, -62, 16, 8, + 1, 3, -2, -6, -26, -29, -31, -33, -40, -40, -26, -35, -36, -18, + -25, -32, -14, -21, -29, -2, -8, -11, 11, 3, 0, 30, 20, 10, + 26, 13, -3, 26, 5, -19, 14, -10, -36, 6, 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-46, -33, -56, -65, -31, -58, -68, + -38, -63, -75, -54, -74, -88, -41, -59, -73, -22, -41, -55, -32, -48, + -63, -26, -42, -57, -22, -38, -53, -13, -31, -51, -12, -30, -52, -11, + -29, -51, -11, -29, -52, -6, -25, -50, -2, -22, -47, 2, -18, -43, + 10, -10, -35, 9, -10, -35, 16, -11, -33, 21, -7, -29, 15, -5, + -28, 15, -3, -26, 17, -9, -31, 13, -15, -37, 2, -18, -42, 5, + -15, -40, 11, -9, -34, 9, -11, -36, 5, -15, -40, 1, -21, -36, + -11, -34, -44, -25, -48, -54, -27, -51, -55, -35, -59, -69, -50, -72, + -85, -51, -68, -83, -32, -48, -63, -33, -48, -65, -34, -50, -65, -31, + -47, -62, -31, -47, -63, -20, -37, -57, -18, -35, -57, -17, -35, -57, + -16, -34, -56, -10, -30, -54, -5, -25, -50, -2, -22, -47, 4, -15, + -40, 7, -12, -37, 15, -12, -33, 15, -15, -36, 13, -10, -37, 16, + -6, -34, 15, -14, -36, 8, -20, -41, 0, -20, -45, 1, -18, -43, + 5, -15, -40, 3, -17, -42, -5, -24, -47, -17, -38, -49, -19, -42, + -48, -15, -39, -42, -32, -56, -58, -49, -72, -82, -50, -70, -84, -37, + -53, 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tflite::MicroMutableOpResolver<7> resolver; + + resolver.AddAdd(); + resolver.AddFullyConnected(); + resolver.AddConv2D(); + resolver.AddDepthwiseConv2D(); + resolver.AddReshape(); + resolver.AddSoftmax(); + resolver.AddAveragePool2D(); + + static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, + kTensorArenaSize, nullptr); + + if (interpreter.AllocateTensors() != kTfLiteOk) { + printf("Failed to allocate tensors\n"); + return 1; + } + + printf("size: %d\n", interpreter.arena_used_bytes()); + + TfLiteTensor* input = interpreter.input(0); + for (int i = 0; i < 3072; i++) { + input->data.int8[i] = input_arr[i]; + } + + TfLiteStatus status; + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + status = interpreter.Invoke(); + __effcc_exit_profile_region(); + + if (status != kTfLiteOk) { + printf("Failed to run model: %d\n", status); + return 1; + } + + TfLiteTensor* output = interpreter.output(0); + if (validate_output(output)) { + printf("[mlperftiny_ic] PASS\n"); + } else { + printf("[mlperftiny_ic] FAIL\n"); + return 1; + } + + return 0; +} + +#include + +void MicroPrintf(const char* format, ...) { + printf("Got something? %s\n", format); +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/arm/cmsis_nn/model_data.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/arm/cmsis_nn/model_data.h new file mode 100644 index 0000000..d15ab0f --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/arm/cmsis_nn/model_data.h @@ -0,0 +1,8212 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +const unsigned char pretrainedResnet_quant_tflite[] + __attribute__((aligned(16))) = { + 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x12, 0x00, + 0x1c, 0x00, 0x18, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x12, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x48, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe8, 0x35, 0x01, 0x00, 0xf8, 0x35, 0x01, 0x00, + 0xd0, 0x7f, 0x01, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x27, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x13, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x69, 0x6e, 0x5f, 0x72, 0x75, 0x6e, 0x74, + 0x69, 0x6d, 0x65, 0x5f, 0x76, 0x65, 0x72, 0x73, 0x69, 0x6f, 0x6e, 0x00, + 0x28, 0x00, 0x00, 0x00, 0x9c, 0x35, 0x01, 0x00, 0x94, 0x35, 0x01, 0x00, + 0x5c, 0x35, 0x01, 0x00, 0x44, 0x35, 0x01, 0x00, 0xf4, 0x34, 0x01, 0x00, + 0xa4, 0x34, 0x01, 0x00, 0x14, 0x34, 0x01, 0x00, 0x04, 0x33, 0x01, 0x00, + 0x74, 0x30, 0x01, 0x00, 0xb4, 0x2e, 0x01, 0x00, 0xa4, 0x25, 0x01, 0x00, + 0x94, 0x1c, 0x01, 0x00, 0x84, 0x0a, 0x01, 0x00, 0x74, 0xe6, 0x00, 0x00, + 0x64, 0xe4, 0x00, 0x00, 0x54, 0x9c, 0x00, 0x00, 0x44, 0x0c, 0x00, 0x00, + 0x34, 0x04, 0x00, 0x00, 0xe4, 0x03, 0x00, 0x00, 0x54, 0x03, 0x00, 0x00, + 0xc4, 0x02, 0x00, 0x00, 0xb4, 0x01, 0x00, 0x00, 0xa4, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x9c, 0x00, 0x00, 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10, -5, 20, -2, -23, 22, -4, -29, 13, -9, + -32, 11, -9, -33, 16, -4, -29, 16, -4, -29, 11, -9, -34, 11, + -10, -30, 11, -11, -27, -12, -34, -46, -33, -56, -65, -31, -58, -68, + -38, -63, -75, -54, -74, -88, -41, -59, -73, -22, -41, -55, -32, -48, + -63, -26, -42, -57, -22, -38, -53, -13, -31, -51, -12, -30, -52, -11, + -29, -51, -11, -29, -52, -6, -25, -50, -2, -22, -47, 2, -18, -43, + 10, -10, -35, 9, -10, -35, 16, -11, -33, 21, -7, -29, 15, -5, + -28, 15, -3, -26, 17, -9, -31, 13, -15, -37, 2, -18, -42, 5, + -15, -40, 11, -9, -34, 9, -11, -36, 5, -15, -40, 1, -21, -36, + -11, -34, -44, -25, -48, -54, -27, -51, -55, -35, -59, -69, -50, -72, + -85, -51, -68, -83, -32, -48, -63, -33, -48, -65, -34, -50, -65, -31, + -47, -62, -31, -47, -63, -20, -37, -57, -18, -35, -57, -17, -35, -57, + -16, -34, -56, -10, -30, -54, -5, -25, -50, -2, -22, -47, 4, -15, + -40, 7, -12, -37, 15, -12, -33, 15, -15, -36, 13, -10, -37, 16, + -6, -34, 15, -14, -36, 8, -20, -41, 0, -20, -45, 1, -18, -43, + 5, -15, -40, 3, -17, -42, -5, -24, -47, -17, -38, -49, -19, -42, + -48, -15, -39, -42, -32, -56, -58, -49, -72, -82, -50, -70, -84, -37, + -53, -68, -38, -51, -67, -42, -55, -72, -39, -55, -70, -34, -51, -66, + -34, -51, -66, -27, -43, -61, -23, -39, -59, -21, -37, -57, -17, -33, + -53, -14, -32, -54, -9, -28, -51, -7, -26, -49, -6, -25, -48, -1, + -20, -45, 4, -18, -42, 3, -19, -44, 3, -18, -45, 7, -14, -41, + 8, -15, -39, 4, -19, -43, -1, -21, -45, -2, -17, -40, 1, -17, + -40, 0, -19, -40, -16, -29, -41, -17, -28, -27, -4, -22, -24, -23, + -47, -56, -48, -71, -80, -48, -68, -82, -33, -52, -68, -32, -50, -67, + -40, -57, -74, -37, -52, -67}; +#else // FROG +int8_t _Alignas(4) input_arr[3072] = { + -96, -94, -103, -93, -88, -96, -104, -96, -105, -113, -105, -113, + -116, -112, -117, -108, -100, -110, -106, -90, -100, -106, -88, -100, + -106, -86, -98, -108, -93, -101, -123, -118, -122, -120, -111, -119, + -106, -92, -106, -102, -90, -106, -102, -93, -104, -104, -95, -103, + -96, -84, -99, -83, -68, -90, -82, -66, -88, -82, -68, -90, + -80, -65, -86, -88, -74, -89, -98, -86, -100, -100, -87, -100, + -72, -60, -80, -72, -64, -82, -108, -98, -112, -94, -82, -99, + -90, -80, -96, -102, -94, -108, -101, -90, -102, -94, -84, -95, + -94, -88, -99, -88, -77, -88, -98, -91, -100, -113, -104, -114, + -108, -100, -110, -96, -82, -98, -104, -86, -98, -104, -86, -98, + -104, -84, -96, -110, -97, -104, -124, -119, -124, -116, -104, -114, + -96, -82, -100, -94, -82, -97, -100, -90, -98, -104, -92, -104, + -90, -74, -94, -86, -70, -91, -86, -72, -91, -88, -75, -94, + -84, -70, -89, -88, -74, -88, -100, -90, -102, -98, -86, -98, + -62, -52, -72, -68, -58, -80, -112, -106, -118, -104, -96, -108, + -100, -92, -106, -101, -95, -106, -96, -83, -94, -98, -88, -95, + -92, -80, -92, -86, -74, -84, -92, -84, -93, -108, -100, -110, + -96, -86, -102, -91, -76, -92, -103, -85, -98, -101, -83, -96, + -101, -82, -94, -112, -102, -109, -122, -118, -124, -110, -98, -110, + -98, -84, -102, -94, -84, -96, -104, -95, -104, -108, -98, -112, + -90, -76, -94, -90, -77, -95, -98, -89, -103, -97, -86, -100, + -86, -71, -90, -86, -71, -87, -104, -95, -106, -96, -85, -97, + -58, -49, -70, -64, -56, -78, -116, -110, -120, -108, -100, -109, + -93, -86, -96, -89, -79, -90, -92, -79, -90, -104, -98, -102, + -84, -70, -81, -90, -78, -90, -88, -78, -88, -101, -92, -104, + -88, -74, -92, -94, -77, -92, -100, -84, -96, -96, -80, -91, + -99, -81, -92, -114, -106, -113, -120, -115, -122, -110, -100, -111, + -106, -96, -108, -102, -94, -102, -108, -101, -110, -108, -100, -113, + -86, -75, -90, -79, -70, -84, -90, -80, -94, -93, -79, -94, + -85, -69, -88, -86, -71, -90, -103, -94, -105, -94, -82, -94, + -57, -48, -68, -60, -53, -74, -104, -96, -107, -90, -82, -92, + -78, -68, -80, -82, -65, -80, -96, -81, -94, -109, -103, -111, + -80, -68, -80, -84, -76, -88, -72, -64, -75, -95, -82, -98, + -88, -71, -90, -98, -81, -94, -98, -83, -92, -94, -81, -90, + -97, -82, -92, -117, -108, -116, -120, -115, -122, -117, -110, -120, + -112, -104, -114, -110, -100, -110, -102, -92, -102, -96, -85, -98, + -92, -76, -92, -90, -72, -88, -92, -74, -90, -92, -78, -92, + -90, -76, -92, -86, -74, -92, -102, -91, -106, -89, -76, -90, + -54, -47, -64, -50, -42, -64, -84, -72, -87, -84, -70, -86, + -78, -64, -81, -80, -62, -80, -90, -76, -92, -84, -74, -88, + -87, -76, -87, -86, -77, -90, -87, -79, -90, -90, -79, -94, + -92, -80, -98, -99, -84, -94, -96, -82, -90, -100, -89, -98, + -98, -84, -94, -118, -110, -118, -120, -114, -122, -114, -106, -117, + -103, -90, -106, -98, -82, -98, -92, -75, -92, -92, -74, -92, + -94, -76, -92, -94, -78, -92, -94, -78, -92, -100, -89, -102, + -108, -100, -111, -86, -73, -92, -93, -79, -97, -89, -77, -90, + -50, -44, -60, -42, -35, -54, -79, -63, -80, -84, -64, -82, + -81, -64, -82, -72, -56, -73, -72, -62, -76, -78, -68, -82, + -94, -81, -92, -96, -80, -93, -112, -104, -116, -98, -88, -102, + -92, -83, -97, -91, -78, -88, -92, -82, -88, -104, -96, -103, + -104, -91, -100, -119, -114, -120, -114, -109, -116, -97, -83, -101, + -87, -65, -92, -86, -64, -90, -85, -63, -90, -96, -78, -97, + -111, -99, -111, -102, -92, -102, -80, -70, -80, -106, -100, -107, + -116, -110, -117, -81, -66, -84, -86, -72, -92, -89, -75, -91, + -45, -36, -54, -38, -32, -48, -74, -58, -76, -74, -58, -74, + -74, -60, -74, -62, -48, -62, -85, -78, -88, -104, -98, -106, + -98, -85, -96, -102, -86, -98, -116, -104, -118, -93, -76, -93, + -88, -76, -90, -89, -80, -92, -88, -81, -90, -98, -92, -99, + -108, -100, -108, -123, -118, -124, -102, -92, -104, -81, -58, -88, + -84, -59, -90, -84, -58, -90, -90, -71, -97, -116, -108, -119, + -122, -115, -125, -106, -96, -108, -82, -70, -84, -100, -88, -96, + -103, -98, -107, -78, -66, -81, -84, -68, -92, -79, -58, -86, + -56, -40, -62, -38, -30, -47, -68, -53, -71, -66, -54, -68, + -66, -56, -69, -64, -50, -62, -102, -96, -102, -116, -116, -118, + -94, -79, -92, -104, -89, -102, -104, -91, -104, -77, -58, -76, + -68, -54, -68, -84, -71, -84, -96, 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+ -114, -108, -120, -74, -60, -89, -55, -38, -71, -40, -28, -54, + -27, -22, -47, -38, -26, -58, -57, -36, -72, -64, -39, -79, + -68, -42, -80, -68, -46, -82, -71, -49, -85, -63, -48, -72, + -64, -50, -68, -69, -58, -75, -56, -60, -70, -44, -58, -65, + -48, -60, -69, -42, -52, -60, -38, -50, -60, -52, -65, -75, + -68, -76, -88, -94, -95, -107, -106, -98, -109, -86, -66, -82, + -102, -86, -106, -71, -60, -80, -44, -30, -52, -75, -62, -86, + -80, -64, -82, -82, -66, -85, -100, -88, -106, -102, -89, -110, + -116, -110, -122, -104, -95, -112, -68, -54, -84, -50, -32, -67, + -34, -24, -53, -26, -18, -42, -35, -21, -49, -50, -31, -67, + -58, -36, -70, -62, -38, -71, -70, -46, -82, -70, -48, -82, + -74, -60, -90, -68, -66, -86, -58, -66, -76, -52, -62, -72, + -48, -59, -65, -44, -54, -62, -50, -60, -70, -66, -71, -82, + -78, -74, -89, -96, -88, -103, -94, -86, -98, -96, -82, -98, + -100, -89, -107, -56, -42, -74, -43, -28, -61, -67, -56, -79, + -81, -66, -87, -90, -76, -92, -112, -102, -116, -92, -74, -100, + -105, -94, -110, -112, -104, -116, -101, -89, -110, -70, -52, -86, + -53, -34, -69, -40, -26, -55, -30, -20, -46, -31, -19, -46, + -40, -26, -53, -50, -30, -63, -60, -38, -72, -55, -37, -68, + -58, -46, -74, -78, -70, -95, -81, -81, -96, -68, -67, -79, + -78, -80, -89, -80, -84, -94, -80, -84, -93, -76, -72, -85, + -62, -53, -70, -69, -59, -74, -74, -63, -80, -74, -61, -79, + -64, -48, -68, -56, -38, -70, -51, -34, -66, -75, -64, -84, + -89, -77, -96, -110, -102, -114, -116, -108, -120, -90, -70, -96, + -96, -80, -102, -108, -99, -114, -114, -108, -120, -98, -89, -110, + -68, -48, -84, -60, -38, -78, -53, -36, -70, -40, -24, -53, + -32, -19, -43, -36, -23, -52, -46, -30, -60, -35, -25, -50, + -24, -21, -45, -43, -38, -68, -74, -66, -94, -85, -72, -91, + -95, -85, -104, -86, -77, -92, -72, -62, -77, -58, -48, -64, + -44, -35, -50, -54, -44, -58, -60, -44, -62, -60, -44, -63, + -53, -38, -54, -56, -38, -60, -51, -36, -55, -64, -50, -70}; + +#endif + +int8_t _Alignas(4) output_arr[10]; + +int8_t (*input)[32][32][3] = (int8_t (*)[32][32][3])input_arr; +int8_t (*output)[10] = &output_arr; + +const char *modelType = "ic"; + +#ifdef EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED +#define model_func run_model_opt +#else +#define model_func run_model +#endif + +int model_func(int8_t input[1][32][32][3], int8_t output[1][10]); + +int8_t expected_output[10] = {-128, -128, -128, 122, -126, + -125, -128, -128, -128, -128}; // e1x Fabric data + +#define DEBUG_PRINT +#ifdef DEBUG_PRINT +#define TENSOR_PRINT(x, ...) \ + do { \ + printf(x, ##__VA_ARGS__); \ + } while (0) +#else +#define TENSOR_PRINT(x, ...) +#endif + +bool validate_output(int8_t *tensor) { + TENSOR_PRINT("Output tensor: [%d", tensor[0]); + bool correct = tensor[0] == expected_output[0]; + for (int i = 1; i < 10; i++) { + TENSOR_PRINT(", %d", tensor[i]); + if (tensor[i] != expected_output[i]) { + correct = false; + } + } + + TENSOR_PRINT("]\n"); + + return correct; +} + +int benchmarkModel() { + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + model_func(input, output); + __effcc_exit_profile_region(); + + bool correct = validate_output((int8_t *)output); + if (!correct) { + printf("[mlperftiny_%s] FAIL\n", modelType); + return 1; + } + + printf("[mlperftiny_%s] PASS\n", modelType); + return 0; +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/optimized_kernels_e1.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/optimized_kernels_e1.c new file mode 100644 index 0000000..12a2568 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/optimized_kernels_e1.c @@ -0,0 +1,784 @@ +// <> efficient_e1 +#include +#include +#include +#include +#include + +#include + +#include "effintrinsic.h" + +typedef uint32_t idx_t; + +#define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1) + +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); + +extern int32_t sdot_vec4xi8(vec4xi8_t a, vec4xi8_t b); +extern int32_t add_tree_8(int32_t a, int32_t b, int32_t c, int32_t d, int32_t e, + int32_t f, int32_t g, int32_t h); +extern int32_t add_tree_4(int32_t a, int32_t b, int32_t c, int32_t d); +extern vec4xi8_t load_guard(bool cond, vec4xi8_t ld, vec4xi8_t alt); + +const idx_t OC_unroll_2 = 2; +const idx_t IC_increment_4 = 4; +const idx_t IC_increment_16 = 16; +const idx_t CH_increment_4 = 4; + +/* + * Same loop order as original (oc → ic → h → w), but 2 OC at once. + * Minimal diff from _w_const: same input walking, same sliding window, + * just doubled filter taps and output writes. + */ +__efficient__ void conv2d_stride_1_pad_1_impl_w_const_oc_unroll2( + const int8_t *input, idx_t IW, const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + int8_t zp, const int32_t *bias, int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW, + const idx_t IC_div4, const idx_t IW_IC_div4, const idx_t IW_IC_div4_2, + vec4xi8_t zp_vec, const int8_t *input_base, const idx_t IC_div4_2, + const idx_t IC_div4_3, const idx_t IC_div4_4, const idx_t IC_div4_5, + const idx_t IC_div4_6, const idx_t IC_div4_7, const idx_t IC_div4_8) { + const idx_t filt_oc_stride = IC_div4_8 + IC_div4; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filter_ptr_a = (vec4xi8_t *)filter; + vec4xi8_t *filter_ptr_b = filter_ptr_a + filt_oc_stride; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc += OC_unroll_2) { + int32_t b0 = bias[oc]; + int32_t b1 = bias[oc + 1]; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic += IC_increment_4) { + /* 9 filter taps for oc */ + vec4xi8_t a00 = filter_ptr_a[0]; + vec4xi8_t a01 = filter_ptr_a[IC_div4]; + vec4xi8_t a02 = filter_ptr_a[IC_div4_2]; + vec4xi8_t a10 = filter_ptr_a[IC_div4_3]; + vec4xi8_t a11 = filter_ptr_a[IC_div4_4]; + vec4xi8_t a12 = filter_ptr_a[IC_div4_5]; + vec4xi8_t a20 = filter_ptr_a[IC_div4_6]; + vec4xi8_t a21 = filter_ptr_a[IC_div4_7]; + vec4xi8_t a22 = filter_ptr_a[IC_div4_8]; + + /* 9 filter taps for oc+1 */ + vec4xi8_t b00 = filter_ptr_b[0]; + vec4xi8_t b01 = filter_ptr_b[IC_div4]; + vec4xi8_t b02 = filter_ptr_b[IC_div4_2]; + vec4xi8_t b10 = filter_ptr_b[IC_div4_3]; + vec4xi8_t b11 = filter_ptr_b[IC_div4_4]; + vec4xi8_t b12 = filter_ptr_b[IC_div4_5]; + vec4xi8_t b20 = filter_ptr_b[IC_div4_6]; + vec4xi8_t b21 = filter_ptr_b[IC_div4_7]; + vec4xi8_t b22 = filter_ptr_b[IC_div4_8]; + + filter_ptr_a++; + filter_ptr_b++; + + vec4xi8_t *input_ptr = (vec4xi8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + oc; + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + vec4xi8_t in00 = zp_vec, in10 = zp_vec, in20 = zp_vec; + + bool not_first_row = (h != 0); + bool not_last_row = (h != OH - 1); + vec4xi8_t in01 = + load_guard(not_first_row, input_ptr[0], zp_vec); + vec4xi8_t in11 = input_ptr[IW_IC_div4]; + vec4xi8_t in21 = load_guard( + not_last_row, input_ptr[IW_IC_div4_2], zp_vec); + + vec4xi8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC_div4; + input_ptr += IW_IC_div4; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + vec4xi8_t in02 = + load_guard((not_first_row && not_last_col), + *input_ptr_0, zp_vec); + vec4xi8_t in12 = + load_guard(not_last_col, *input_ptr_1, zp_vec); + vec4xi8_t in22 = + load_guard((not_last_row && not_last_col), + *input_ptr_2, zp_vec); + + int32_t s00 = sdot_vec4xi8(in00, a00); + int32_t s01 = sdot_vec4xi8(in01, a01); + int32_t s02 = sdot_vec4xi8(in02, a02); + int32_t s10 = sdot_vec4xi8(in10, a10); + int32_t s11 = sdot_vec4xi8(in11, a11); + int32_t s12 = sdot_vec4xi8(in12, a12); + int32_t s20 = sdot_vec4xi8(in20, a20); + int32_t s21 = sdot_vec4xi8(in21, a21); + int32_t s22 = sdot_vec4xi8(in22, a22); + + int32_t t00 = sdot_vec4xi8(in00, b00); + int32_t t01 = sdot_vec4xi8(in01, b01); + int32_t t02 = sdot_vec4xi8(in02, b02); + int32_t t10 = sdot_vec4xi8(in10, b10); + int32_t t11 = sdot_vec4xi8(in11, b11); + int32_t t12 = sdot_vec4xi8(in12, b12); + int32_t t20 = sdot_vec4xi8(in20, b20); + int32_t t21 = sdot_vec4xi8(in21, b21); + int32_t t22 = sdot_vec4xi8(in22, b22); + + int32_t sum0 = + add_tree_8(s00, s01, s02, s10, s11, s12, s20, s21) + + s22; + int32_t sum1 = + add_tree_8(t00, t01, t02, t10, t11, t12, t20, t21) + + t22; + + int32_t run0 = likely(ic != 0) ? output_ptr[0] : b0; + int32_t run1 = likely(ic != 0) ? output_ptr[1] : b1; + + output_ptr[0] = run0 + sum0; + output_ptr[1] = run1 + sum1; + + in00 = in01; + in10 = in11; + in20 = in21; + + in01 = in02; + in11 = in12; + in21 = in22; + + input_ptr_0 += IC_div4; + input_ptr_1 += IC_div4; + input_ptr_2 += IC_div4; + + output_ptr += OC; + } + } + } + filter_ptr_a += IC_div4_8 + filt_oc_stride; + filter_ptr_b += IC_div4_8 + filt_oc_stride; + } + } +} + +/* + * 1D systolic × 4 IC groups × 2 OC = 24 sdots per iteration. + * Optimized reduction: add_tree_8 + add_tree_4 per OC channel. + * Requires IC_div4 >= 4 (IC >= 16). + */ +__efficient__ void conv2d_stride_1_pad_1_1d_ic4_oc2( + const int8_t *input, idx_t IW, const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + int8_t zp, const int32_t *bias, int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW, + + const idx_t IC_div4, const idx_t IW_IC_div4, vec4xi8_t zp_vec, + const idx_t filt_oc_stride, const idx_t filt_kw_stride) { + const idx_t IW_IC = IW * IC; + const idx_t filt_oc_stride_2 = filt_oc_stride + filt_oc_stride; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filt_oc_a = (vec4xi8_t *)filter; + vec4xi8_t *filt_oc_b = filt_oc_a + filt_oc_stride; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc += OC_unroll_2) { + int32_t b0 = bias[oc]; + int32_t b1 = bias[oc + 1]; + + const int8_t *input_row_base = input - IW_IC; + + vec4xi8_t *filt_kh_a = filt_oc_a; + vec4xi8_t *filt_kh_b = filt_oc_b; + + for (idx_t kh = 0; kh < 3; ++kh) { + vec4xi8_t *fptr_a = filt_kh_a; + vec4xi8_t *fptr_b = filt_kh_b; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic += IC_increment_16) { + /* 12 filter taps for oc: 3 kw × 4 IC groups */ + vec4xi8_t a0_0 = fptr_a[0]; + vec4xi8_t a0_1 = fptr_a[1]; + vec4xi8_t a0_2 = fptr_a[2]; + vec4xi8_t a0_3 = fptr_a[3]; + vec4xi8_t a1_0 = fptr_a[IC_div4]; + vec4xi8_t a1_1 = fptr_a[IC_div4 + 1]; + vec4xi8_t a1_2 = fptr_a[IC_div4 + 2]; + vec4xi8_t a1_3 = fptr_a[IC_div4 + 3]; + vec4xi8_t a2_0 = fptr_a[IC_div4 + IC_div4]; + vec4xi8_t a2_1 = fptr_a[IC_div4 + IC_div4 + 1]; + vec4xi8_t a2_2 = fptr_a[IC_div4 + IC_div4 + 2]; + vec4xi8_t a2_3 = fptr_a[IC_div4 + IC_div4 + 3]; + + /* 12 filter taps for oc+1 */ + vec4xi8_t b0_0 = fptr_b[0]; + vec4xi8_t b0_1 = fptr_b[1]; + vec4xi8_t b0_2 = fptr_b[2]; + vec4xi8_t b0_3 = fptr_b[3]; + vec4xi8_t b1_0 = fptr_b[IC_div4]; + vec4xi8_t b1_1 = fptr_b[IC_div4 + 1]; + vec4xi8_t b1_2 = fptr_b[IC_div4 + 2]; + vec4xi8_t b1_3 = fptr_b[IC_div4 + 3]; + vec4xi8_t b2_0 = fptr_b[IC_div4 + IC_div4]; + vec4xi8_t b2_1 = fptr_b[IC_div4 + IC_div4 + 1]; + vec4xi8_t b2_2 = fptr_b[IC_div4 + IC_div4 + 2]; + vec4xi8_t b2_3 = fptr_b[IC_div4 + IC_div4 + 3]; + + fptr_a += 4; + fptr_b += 4; + + vec4xi8_t *input_ptr = (vec4xi8_t *)(input_row_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + oc; + + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + bool row_valid = + !((h == 0 && kh == 0) || (kh == 2 && h == OH - 1)); + + /* Init sliding window: left = zp, center loaded */ + vec4xi8_t in_L0 = zp_vec, in_L1 = zp_vec; + vec4xi8_t in_L2 = zp_vec, in_L3 = zp_vec; + vec4xi8_t in_C0 = + load_guard(row_valid, input_ptr[0], zp_vec); + vec4xi8_t in_C1 = + load_guard(row_valid, input_ptr[1], zp_vec); + vec4xi8_t in_C2 = + load_guard(row_valid, input_ptr[2], zp_vec); + vec4xi8_t in_C3 = + load_guard(row_valid, input_ptr[3], zp_vec); + + vec4xi8_t *right_ptr = input_ptr + IC_div4; + input_ptr += IW_IC_div4; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + bool valid_right = row_valid && (w != OW - 1); + + vec4xi8_t in_R0 = + load_guard(valid_right, right_ptr[0], zp_vec); + vec4xi8_t in_R1 = + load_guard(valid_right, right_ptr[1], zp_vec); + vec4xi8_t in_R2 = + load_guard(valid_right, right_ptr[2], zp_vec); + vec4xi8_t in_R3 = + load_guard(valid_right, right_ptr[3], zp_vec); + + /* 24 sdots */ + int32_t p00 = sdot_vec4xi8(in_L0, a0_0); + int32_t p01 = sdot_vec4xi8(in_L1, a0_1); + int32_t p02 = sdot_vec4xi8(in_L2, a0_2); + int32_t p03 = sdot_vec4xi8(in_L3, a0_3); + int32_t p10 = sdot_vec4xi8(in_C0, a1_0); + int32_t p11 = sdot_vec4xi8(in_C1, a1_1); + int32_t p12 = sdot_vec4xi8(in_C2, a1_2); + int32_t p13 = sdot_vec4xi8(in_C3, a1_3); + int32_t p20 = sdot_vec4xi8(in_R0, a2_0); + int32_t p21 = sdot_vec4xi8(in_R1, a2_1); + int32_t p22 = sdot_vec4xi8(in_R2, a2_2); + int32_t p23 = sdot_vec4xi8(in_R3, a2_3); + + int32_t q00 = sdot_vec4xi8(in_L0, b0_0); + int32_t q01 = sdot_vec4xi8(in_L1, b0_1); + int32_t q02 = sdot_vec4xi8(in_L2, b0_2); + int32_t q03 = sdot_vec4xi8(in_L3, b0_3); + int32_t q10 = sdot_vec4xi8(in_C0, b1_0); + int32_t q11 = sdot_vec4xi8(in_C1, b1_1); + int32_t q12 = sdot_vec4xi8(in_C2, b1_2); + int32_t q13 = sdot_vec4xi8(in_C3, b1_3); + int32_t q20 = sdot_vec4xi8(in_R0, b2_0); + int32_t q21 = sdot_vec4xi8(in_R1, b2_1); + int32_t q22 = sdot_vec4xi8(in_R2, b2_2); + int32_t q23 = sdot_vec4xi8(in_R3, b2_3); + + /* Reduce: add_tree_8 for first 8, add_tree_4 for + * last 4, combine */ + int32_t sum0 = add_tree_8(p00, p01, p02, p03, p10, + p11, p12, p13) + + add_tree_4(p20, p21, p22, p23); + int32_t sum1 = add_tree_8(q00, q01, q02, q03, q10, + q11, q12, q13) + + add_tree_4(q20, q21, q22, q23); + + int32_t run0 = + likely(ic != 0 || kh != 0) ? output_ptr[0] : b0; + int32_t run1 = + likely(ic != 0 || kh != 0) ? output_ptr[1] : b1; + + output_ptr[0] = run0 + sum0; + output_ptr[1] = run1 + sum1; + + in_L0 = in_C0; + in_L1 = in_C1; + in_L2 = in_C2; + in_L3 = in_C3; + in_C0 = in_R0; + in_C1 = in_R1; + in_C2 = in_R2; + in_C3 = in_R3; + + right_ptr += IC_div4; + output_ptr += OC; + } + } + } + + input_row_base += IW_IC; + filt_kh_a += filt_kw_stride; + filt_kh_b += filt_kw_stride; + } + + filt_oc_a += filt_oc_stride_2; + filt_oc_b += filt_oc_stride_2; + } + } +} + +void conv2d_stride_1_pad_1_impl( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *input, idx_t IW, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + const idx_t IC_div4 = IC / 4; + const idx_t IW_IC_div4 = IW * IC_div4; + const idx_t IW_IC_div4_2 = IW_IC_div4 * 2; + vec4xi8_t zp_vec = {zp, zp, zp, zp}; + const int8_t *input_base = input - IW * IC; + const idx_t IC_div4_2 = IC_div4 * 2; + const idx_t IC_div4_3 = IC_div4 * 3; + const idx_t IC_div4_4 = IC_div4_2 + IC_div4_2; + const idx_t IC_div4_5 = IC_div4_2 + IC_div4_3; + const idx_t IC_div4_6 = IC_div4_3 + IC_div4_3; + const idx_t IC_div4_7 = IC_div4_3 + IC_div4_4; + const idx_t IC_div4_8 = IC_div4_4 + IC_div4_4; + + if (IC_div4 >= 4) { + const idx_t filt_oc_stride = IC_div4_8 + IC_div4; + conv2d_stride_1_pad_1_1d_ic4_oc2(input, IW, filter, OC, IC, zp, bias, + output, OH, OW, IC_div4, IW_IC_div4, + zp_vec, filt_oc_stride, IC_div4_3); + } else { + conv2d_stride_1_pad_1_impl_w_const_oc_unroll2( + input, IW, filter, OC, IC, zp, bias, output, OH, OW, IC_div4, + IW_IC_div4, IW_IC_div4_2, zp_vec, input_base, IC_div4_2, IC_div4_3, + IC_div4_4, IC_div4_5, IC_div4_6, IC_div4_7, IC_div4_8); + } +} + +__efficient__ void conv2d_bias_zp(const int8_t *filter, idx_t filter_stride_oc, + const int32_t *bias, idx_t bias_dim_oc, + int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + for (idx_t i = 0; i < bias_dim_oc; ++i) { + int32_t bias_zp = 0; + for (idx_t j = 0; j < filter_stride_oc; j++) { + bias_zp += zp * (int32_t)filter[j]; + } + filter += filter_stride_oc; + bias_w_zp[i] = bias[i] + bias_zp; + } +} + +void conv2d_stride_1_pad_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, -(int32_t)pad0_ptr[0], + bias_w_zp); + conv2d_stride_1_pad_1_impl(in_base + in_offset, in_dim_w, + filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, + filter_dim_ic, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); +} + +__efficient__ void conv2d_stride_2_pad_corner_w_const_oc_unroll2( + const int8_t *input, idx_t IW, const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + int8_t zp, const int32_t *bias, int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW, + + const idx_t IC_div4, const idx_t IW_IC_div4, const idx_t IW_IC_div4_2, + vec4xi8_t zp_vec, const int8_t *input_base, const idx_t IC_div4_2, + const idx_t IC_div4_3, const idx_t IC_div4_4, const idx_t IC_div4_5, + const idx_t IC_div4_6, const idx_t IC_div4_7, const idx_t IC_div4_8, + const idx_t filt_oc_stride, const idx_t IC_div4_17) { + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filter_ptr_a = (vec4xi8_t *)filter; + vec4xi8_t *filter_ptr_b = filter_ptr_a + filt_oc_stride; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc += OC_unroll_2) { + int32_t b0 = bias[oc]; + int32_t b1 = bias[oc + 1]; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic += IC_increment_4) { + /* 9 filter taps for oc */ + vec4xi8_t a00 = filter_ptr_a[0]; + vec4xi8_t a01 = filter_ptr_a[IC_div4]; + vec4xi8_t a02 = filter_ptr_a[IC_div4_2]; + vec4xi8_t a10 = filter_ptr_a[IC_div4_3]; + vec4xi8_t a11 = filter_ptr_a[IC_div4_4]; + vec4xi8_t a12 = filter_ptr_a[IC_div4_5]; + vec4xi8_t a20 = filter_ptr_a[IC_div4_6]; + vec4xi8_t a21 = filter_ptr_a[IC_div4_7]; + vec4xi8_t a22 = filter_ptr_a[IC_div4_8]; + + /* 9 filter taps for oc+1 */ + vec4xi8_t b00 = filter_ptr_b[0]; + vec4xi8_t b01 = filter_ptr_b[IC_div4]; + vec4xi8_t b02 = filter_ptr_b[IC_div4_2]; + vec4xi8_t b10 = filter_ptr_b[IC_div4_3]; + vec4xi8_t b11 = filter_ptr_b[IC_div4_4]; + vec4xi8_t b12 = filter_ptr_b[IC_div4_5]; + vec4xi8_t b20 = filter_ptr_b[IC_div4_6]; + vec4xi8_t b21 = filter_ptr_b[IC_div4_7]; + vec4xi8_t b22 = filter_ptr_b[IC_div4_8]; + + filter_ptr_a++; + filter_ptr_b++; + + vec4xi8_t *input_ptr = (vec4xi8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + oc; + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + bool not_last_row = (h != OH - 1); + + vec4xi8_t in00 = input_ptr[0]; + vec4xi8_t in10 = input_ptr[IW_IC_div4]; + vec4xi8_t in20 = load_guard( + not_last_row, input_ptr[IW_IC_div4_2], zp_vec); + + vec4xi8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC_div4; + input_ptr += IW_IC_div4_2; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + vec4xi8_t in01 = input_ptr_0[0]; + vec4xi8_t in02 = load_guard( + not_last_col, input_ptr_0[IC_div4], zp_vec); + vec4xi8_t in11 = input_ptr_1[0]; + vec4xi8_t in12 = load_guard( + not_last_col, input_ptr_1[IC_div4], zp_vec); + vec4xi8_t in21 = + load_guard(not_last_row, input_ptr_2[0], zp_vec); + vec4xi8_t in22 = + load_guard(not_last_row && not_last_col, + input_ptr_2[IC_div4], zp_vec); + + int32_t s00 = sdot_vec4xi8(in00, a00); + int32_t s01 = sdot_vec4xi8(in01, a01); + int32_t s02 = sdot_vec4xi8(in02, a02); + int32_t s10 = sdot_vec4xi8(in10, a10); + int32_t s11 = sdot_vec4xi8(in11, a11); + int32_t s12 = sdot_vec4xi8(in12, a12); + int32_t s20 = sdot_vec4xi8(in20, a20); + int32_t s21 = sdot_vec4xi8(in21, a21); + int32_t s22 = sdot_vec4xi8(in22, a22); + + int32_t t00 = sdot_vec4xi8(in00, b00); + int32_t t01 = sdot_vec4xi8(in01, b01); + int32_t t02 = sdot_vec4xi8(in02, b02); + int32_t t10 = sdot_vec4xi8(in10, b10); + int32_t t11 = sdot_vec4xi8(in11, b11); + int32_t t12 = sdot_vec4xi8(in12, b12); + int32_t t20 = sdot_vec4xi8(in20, b20); + int32_t t21 = sdot_vec4xi8(in21, b21); + int32_t t22 = sdot_vec4xi8(in22, b22); + + int32_t sum0 = + add_tree_8(s00, s01, s02, s10, s11, s12, s20, s21) + + s22; + int32_t sum1 = + add_tree_8(t00, t01, t02, t10, t11, t12, t20, t21) + + t22; + + int32_t run0 = likely(ic != 0) ? output_ptr[0] : b0; + int32_t run1 = likely(ic != 0) ? output_ptr[1] : b1; + + output_ptr[0] = run0 + sum0; + output_ptr[1] = run1 + sum1; + + in00 = in02; + in10 = in12; + in20 = in22; + + input_ptr_0 += IC_div4_2; + input_ptr_1 += IC_div4_2; + input_ptr_2 += IC_div4_2; + + output_ptr += OC; + } + } + } + filter_ptr_a += IC_div4_17; + filter_ptr_b += IC_div4_17; + } + } +} + +void conv2d_stride_2_pad_corner_impl(const int8_t *input, idx_t IW, + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + int8_t zp, const int32_t *bias, + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + const idx_t IC_div4 = IC / 4; + const idx_t IW_IC_div4 = IW * IC_div4; + const idx_t IW_IC_div4_2 = IW_IC_div4 * 2; + vec4xi8_t zp_vec = {zp, zp, zp, zp}; + const int8_t *input_base = input; + const idx_t IC_div4_2 = IC_div4 * 2; + const idx_t IC_div4_3 = IC_div4 * 3; + const idx_t IC_div4_4 = IC_div4_2 + IC_div4_2; + const idx_t IC_div4_5 = IC_div4_2 + IC_div4_3; + const idx_t IC_div4_6 = IC_div4_3 + IC_div4_3; + const idx_t IC_div4_7 = IC_div4_3 + IC_div4_4; + const idx_t IC_div4_8 = IC_div4_4 + IC_div4_4; + const idx_t IC_div4_9 = IC_div4_4 + IC_div4_5; + const idx_t IC_div4_17 = IC_div4_8 + IC_div4_9; + + conv2d_stride_2_pad_corner_w_const_oc_unroll2( + input, IW, filter, OC, IC, zp, bias, output, OH, OW, IC_div4, + IW_IC_div4, IW_IC_div4_2, zp_vec, input_base, IC_div4_2, IC_div4_3, + IC_div4_4, IC_div4_5, IC_div4_6, IC_div4_7, IC_div4_8, IC_div4_9, + IC_div4_17); +} + +void conv2d_stride_2_pad_1_corner( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, -(int32_t)pad0_ptr[0], + bias_w_zp); + conv2d_stride_2_pad_corner_impl( + in_base + in_offset, in_dim_w, filter_base + filter_offset, + filter_dim_oc, filter_dim_ic, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); +} + +__efficient__ void pad_channel_to_div4(const int8_t *input, idx_t N, idx_t H, + idx_t W, idx_t C, vec4xi8_t *output) { + const int8_t *input_ptr = input; + int32_t *output_ptr = (int32_t *)output; + for (idx_t n = 0; n < N; n++) { + for (idx_t h = 0; h < H; h++) { + for (idx_t w = 0; w < W; w++) { + idx_t remainder = C; + for (idx_t c = 0; (c + CH_increment_4) < C; + c += CH_increment_4) { + *output_ptr++ = *((int32_t *)input_ptr); + input_ptr += CH_increment_4; + remainder = C - c; + } + int32_t val = 0; + for (idx_t r = 0; r < remainder; r++) { + val |= ((int32_t)*input_ptr & 0xFF) << (r * 8); + input_ptr++; + } + if (remainder) { + *output_ptr++ = val; + } + } + } + } +} + +void conv2d_ch_3_stride_1_pad_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, -(int32_t)pad0_ptr[0], + bias_w_zp); + + vec4xi8_t *padded_input = + (vec4xi8_t *)malloc(in_dim_n * in_dim_h * in_dim_w * sizeof(vec4xi8_t)); + pad_channel_to_div4(in_base + in_offset, in_dim_n, in_dim_h, in_dim_w, + in_dim_c, padded_input); + + vec4xi8_t *padded_filter = (vec4xi8_t *)malloc( + filter_dim_oc * filter_dim_kh * filter_dim_kw * sizeof(vec4xi8_t)); + pad_channel_to_div4(filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, + filter_dim_kh, filter_dim_kw, filter_dim_ic, + padded_filter); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl((int8_t *)padded_input, in_dim_w, + (int8_t *)padded_filter, filter_dim_oc, + filter_dim_ic + 1, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); + + free(padded_input); + free(padded_filter); +} + +/* + * 1x1 conv with stride 2, no padding. + * Simple dot product per output pixel: output[oh,ow,oc] = bias[oc] + + * sum_ic(in[2*oh,2*ow,ic]*filt[oc,ic]) Uses sdot_vec4xi8 for IC reduction. + * Processes 2 OC at once. + */ +__efficient__ void conv1x1_stride2_impl(const int8_t *input, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, const int8_t *filter, + idx_t OC, idx_t IC, const int32_t *bias, + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + const idx_t IC_div4 = IC / 4; + const idx_t filt_oc_stride = IC_div4; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filt_a = (vec4xi8_t *)filter; + vec4xi8_t *filt_b = filt_a + filt_oc_stride; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc += OC_unroll_2) { + int32_t b0 = bias[oc]; + int32_t b1 = bias[oc + 1]; + + const int8_t *inp_row = input; + int32_t *out_ptr = output_base + oc; + + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + const int8_t *inp_col = inp_row; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + int32_t acc0 = b0; + int32_t acc1 = b1; + vec4xi8_t *inp_v = (vec4xi8_t *)inp_col; + vec4xi8_t *fa = filt_a; + vec4xi8_t *fb = filt_b; + + for (idx_t ic4 = 0; ic4 < IC_div4; ++ic4) { + acc0 += sdot_vec4xi8(*inp_v, *fa); + acc1 += sdot_vec4xi8(*inp_v, *fb); + inp_v++; + fa++; + fb++; + } + + out_ptr[0] = acc0; + out_ptr[1] = acc1; + + inp_col += in_stride_w + in_stride_w; + out_ptr += OC; + } + + inp_row += in_stride_h + in_stride_h; + } + + filt_a += filt_oc_stride + filt_oc_stride; + filt_b += filt_oc_stride + filt_oc_stride; + } + } +} + +void conv1x1_stride2(const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, + idx_t in_dim_h, idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, + idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, idx_t in_stride_w, + idx_t in_stride_c, + + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, + idx_t filter_dim_oc, idx_t filter_dim_kh, + idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, + idx_t filter_stride_w, idx_t filter_stride_ic, + + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, + idx_t bias_dim_oc, idx_t bias_stride_1, + + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, + idx_t pad0_dim_1, idx_t pad0_stride_1, + + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, + idx_t pad1_dim_1, idx_t pad1_stride_1, + + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, + idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, + idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, idx_t out_stride_w, + idx_t out_stride_c) { + /* Fold zero-point into bias: bias_adj = bias - zp * sum(filter_row) */ + int32_t bias_w_zp[filter_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, filter_dim_oc, + -(int32_t)pad0_ptr[0], bias_w_zp); + + /* Use in_stride_h/w (not in_dim_w*IC) because input may be a slice */ + conv1x1_stride2_impl(in_base + in_offset, in_stride_h, in_stride_w, + filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, + filter_dim_ic, bias_w_zp, out_base + out_offset, + out_dim_h, out_dim_w); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/optimized_kernels_e1x.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/optimized_kernels_e1x.c new file mode 100644 index 0000000..0504b24 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/optimized_kernels_e1x.c @@ -0,0 +1,1476 @@ +// <> efficient_e1x +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include "effintrinsic.h" + +#define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1) + +#define LOAD_FILTER_3x3(TYPE, filter_ptr, STRIDE) \ + TYPE f00 = (filter_ptr)[0 * (STRIDE)]; \ + TYPE f01 = (filter_ptr)[1 * (STRIDE)]; \ + TYPE f02 = (filter_ptr)[2 * (STRIDE)]; \ + TYPE f10 = (filter_ptr)[3 * (STRIDE)]; \ + TYPE f11 = (filter_ptr)[4 * (STRIDE)]; \ + TYPE f12 = (filter_ptr)[5 * (STRIDE)]; \ + TYPE f20 = (filter_ptr)[6 * (STRIDE)]; \ + TYPE f21 = (filter_ptr)[7 * (STRIDE)]; \ + TYPE f22 = (filter_ptr)[8 * (STRIDE)]; + +#define SDOT_3x3() \ + int32_t i00 = sdot_vec4xi8(in00, f00); \ + int32_t i01 = sdot_vec4xi8(in01, f01); \ + int32_t i02 = sdot_vec4xi8(in02, f02); \ + int32_t i10 = sdot_vec4xi8(in10, f10); \ + int32_t i11 = sdot_vec4xi8(in11, f11); \ + int32_t i12 = sdot_vec4xi8(in12, f12); \ + int32_t i20 = sdot_vec4xi8(in20, f20); \ + int32_t i21 = sdot_vec4xi8(in21, f21); \ + int32_t i22 = sdot_vec4xi8(in22, f22); + +#define LOAD_VEC8(PREFIX, PTR) \ + const vec4xi8_t PREFIX##0 = (PTR)[0]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##1 = (PTR)[1]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##2 = (PTR)[2]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##3 = (PTR)[3]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##4 = (PTR)[4]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##5 = (PTR)[5]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##6 = (PTR)[6]; \ + const vec4xi8_t PREFIX##7 = (PTR)[7]; + +#define SDOT_VEC8(PREFIX, X, K) \ + int32_t PREFIX##0 = sdot_vec4xi8(X##0, K##0); \ + int32_t PREFIX##1 = sdot_vec4xi8(X##1, K##1); \ + int32_t PREFIX##2 = sdot_vec4xi8(X##2, K##2); \ + int32_t PREFIX##3 = sdot_vec4xi8(X##3, K##3); \ + int32_t PREFIX##4 = sdot_vec4xi8(X##4, K##4); \ + int32_t PREFIX##5 = sdot_vec4xi8(X##5, K##5); \ + int32_t PREFIX##6 = sdot_vec4xi8(X##6, K##6); \ + int32_t PREFIX##7 = sdot_vec4xi8(X##7, K##7); + +typedef uint32_t idx_t; +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); +extern int32_t sdot_vec4xi8(vec4xi8_t a, vec4xi8_t b); +extern int32_t add_tree_8(int32_t a, int32_t b, int32_t c, int32_t d, int32_t e, + int32_t f, int32_t g, int32_t h); +extern vec4xi8_t load_guard(bool cond, vec4xi8_t ld, vec4xi8_t alt); + +__efficient__ void conv2d_stride_1_pad_1_impl( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *input, idx_t IW, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + const idx_t IC_div4 = IC / 4; + const idx_t IW_IC_div4 = IW * IC_div4; + const idx_t IW_IC_div4_2 = IW_IC_div4 * 2; + vec4xi8_t zp_vec = {zp, zp, zp, zp}; + const int8_t *input_base = input - IW * IC; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filter_ptr = (vec4xi8_t *)filter; + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t b = bias[oc]; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic += 4) { + LOAD_FILTER_3x3(vec4xi8_t, filter_ptr, IC_div4); + filter_ptr++; + + vec4xi8_t *input_ptr = (vec4xi8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + oc; + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + vec4xi8_t in00 = zp_vec, in10 = zp_vec, in20 = zp_vec; + + bool not_first_row = (h != 0); + bool not_last_row = (h != OH - 1); + vec4xi8_t in01 = + load_guard(not_first_row, input_ptr[0], zp_vec); + vec4xi8_t in11 = input_ptr[IW_IC_div4]; + vec4xi8_t in21 = load_guard( + not_last_row, input_ptr[IW_IC_div4_2], zp_vec); + + vec4xi8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC_div4; + input_ptr += IW_IC_div4; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + vec4xi8_t in02 = + load_guard((not_first_row && not_last_col), + *input_ptr_0, zp_vec); + vec4xi8_t in12 = + load_guard(not_last_col, *input_ptr_1, zp_vec); + vec4xi8_t in22 = + load_guard((not_last_row && not_last_col), + *input_ptr_2, zp_vec); + + SDOT_3x3(); + + int32_t sum = + add_tree_8(i00, i01, i02, i10, i11, i12, i20, i21) + + i22; + int32_t running = likely(ic != 0) ? *output_ptr : b; + + *output_ptr = running + sum; + + in00 = in01; + in10 = in11; + in20 = in21; + + in01 = in02; + in11 = in12; + in21 = in22; + + input_ptr_0 += IC_div4; + input_ptr_1 += IC_div4; + input_ptr_2 += IC_div4; + + output_ptr += OC; + } + } + } + filter_ptr += 8 * IC_div4; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_core( + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, const int8_t *filterBase, idx_t OC, + idx_t IC, // IC ignored (assumed 32) + int8_t zp, const int32_t *biasBase, int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t OH_core = OH - 2; + const idx_t OW_core = OW - 2; + + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // Filter base for this oc + const int8_t *filtOcBase = filterBase + oc * filtAdvance; + + // out pointer for h=0 (i.e., output row 1), output col 1, channel + // oc + int32_t *outRowPtr = outBase + outRowStride + OC + oc; + + for (idx_t h = 0; h < OH_core; ++h) { + idx_t kh = 0, kw = 0; + idx_t filterHWAdvance = 0; + + // ---- accumulate 9 taps directly into output ---- + for (idx_t f = 0; f < 9; ++f) { + const int8_t *kTapPtr = filtOcBase + filterHWAdvance; + + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)kTapPtr; + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + kw) << 5; // *32 + const int8_t *inPtr = inBase + inHWOffset; + + // output accumulator pointer for w sweep + int32_t *o = outRowPtr; + + for (idx_t w = 0; w < OW_core; ++w) { + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)inPtr; + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + int32_t acc = likely(f != 0) ? *o : bias_val; + int32_t sum = + add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + *o = sum + acc; + + inPtr += 32; // next pixel (IC=32) + o += OC; // next output pixel (same oc) + } + + // advance (kh,kw) and filter tap + kw = (kw == 2) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + filterHWAdvance += 32; + } + + // bump to next output row (still shifted by +1 col, same oc) + outRowPtr += outRowStride; + } + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_core( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // output pointer for start of row h=0 at this oc + int32_t *outPtrRow = outBase + oc; + + for (idx_t h = 0; h < OH - 1; ++h) { + int32_t *outPtr = outPtrRow; // w=0 for this row + + for (idx_t w = 0; w < OW - 1; ++w) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + // 3×3 spatial window, flattened + idx_t kh = 0, kw = 0; + idx_t filterHWAdvance = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 9; ++f) { + const idx_t in_h = (h << 1) + kh; + const idx_t in_w = (w << 1) + kw; + + // NOTE: still uses mults for input addressing; only + // output indexing removed here + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + filterHWAdvance; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = + (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += + add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 2) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + + filterHWAdvance += IC; + } + + *outPtr = partial_sum; // store (h,w,oc) + outPtr += OC; // bump to next w + } + + outPtrRow += outRowStride; // bump to next h + } + + filtOcOffset += filtAdvance; // next OC filter set + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_top( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtStartOffset = + 3 * IC; // skip first row of filter taps (kh=0) + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // h == 0 always in this kernel + // first output is at (h=0, w=1, oc) + int32_t *outPtr = outBase + OC + oc; + + for (idx_t w = 0; w < OW - 2; ++w) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + idx_t filterHWAdvance = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 6; ++f) { + const idx_t in_h = /*h*/ 0 + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + filtStartOffset + filterHWAdvance; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 2) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + + filterHWAdvance += IC; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (0, w+1, oc) + outPtr += OC; // bump to next w (still +1 col shift) + } + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_bottom( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtStartOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + // fixed input row for this bottom kernel + const idx_t h = H - 2; + + // output row we write to (shifted down by 1) + const idx_t out_h = h + 1; + + // precompute output row stride (elements) + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // first output is at (out_h, w=1, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (out_h * outRowStride) + OC + oc; + + for (idx_t w = 0; w < OW - 2; ++w) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + idx_t filterHWAdvance = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 6; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + filtStartOffset + filterHWAdvance; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 2) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + + filterHWAdvance += IC; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (out_h, w+1, oc) + outPtr += OC; // bump to next w + } + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_bottom( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtStartOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + const idx_t h = H - 2; // fixed input base row for this kernel + const idx_t oh = OH - 1; // fixed output row for this kernel + + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // first output is at (oh, ow=0, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (oh * outRowStride) + oc; + + for (idx_t ow = 0; ow < OW - 1; ++ow) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + const idx_t w = ow << 1; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + idx_t filterHWAdvance = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 6; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + filtStartOffset + filterHWAdvance; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 2) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + + filterHWAdvance += IC; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (oh, ow, oc) + outPtr += OC; // bump to next ow + } + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_left( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + idx_t w = 0; + for (idx_t h = 0; h < OH - 2; ++h) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + // 3×3 spatial window, flattened + idx_t kh = 0, kw = 0; + idx_t filterHWAdvance = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 6; f++) { + idx_t in_h = h + kh; + idx_t in_w = w + kw; + + // Base input index for (n=0, in_h, in_w, 0) + idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + // Base filter index for (oc, kh, kw, 0) + idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + ((kh * 3) + kw + 1) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : kw + 1; + kh = (kw == 0) ? kh + 1 : kh; + + // filterHWAdvance += IC; + } + + // Store output at (n=0, h, w, oc) + idx_t outIndex = ((h + 1) * OW) * OC + oc; + outBase[outIndex] = partial_sum; + } + + filtOcOffset += filtAdvance; // next OC filter set + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_right( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + const idx_t w = W - 2; // fixed input col base for this right kernel + const idx_t out_w = + w + 1; // fixed output col we write (shifted right by 1) + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // first output is at (h=1, out_w, oc) because store uses (h+1) + int32_t *outPtr = outBase + (1 * outRowStride) + (out_w * OC) + oc; + + for (idx_t h = 0; h < OH - 2; ++h) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 6; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + ((kh * 3) + kw) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (h+1, out_w, oc) + outPtr += outRowStride; // bump to next h (next output row) + } + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_right( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + const idx_t ow = OW - 1; // fixed output col + const idx_t w = W - 2; // fixed input base col for this edge kernel + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + + // first output is at (oh=0, ow, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (ow * OC) + oc; + + for (idx_t oh = 0; oh < OH - 1; ++oh) { + int32_t partial_sum = bias_val; + + const idx_t h = oh << 1; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 6; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + ((kh * 3) + kw) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); // x0..x7 + LOAD_VEC8(k, kPos); // k0..k7 + SDOT_VEC8(s, x, k); // s0..s7 + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (oh, ow, oc) + outPtr += outRowStride; // bump to next oh (next output row) + } + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +// top-left-corner +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_tl( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + int32_t *outPtr = outBase; // points to (0,0,oc) as oc increments + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + int32_t partial_sum = bias_val; + + const idx_t w = 0; + const idx_t h = 0; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 4; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) << 5; // *32 + + // taps are shifted (+1,+1) in filter for TL corner + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + ((((kh + 1) * 3) + (kw + 1)) << 5); + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); + LOAD_VEC8(k, kPos); + SDOT_VEC8(s, x, k); + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (0,0,oc) + ++outPtr; // bump to next oc + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +// top-right corner +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_tr( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + const idx_t w = W - 2; // fixed input base col + const idx_t out_w = w + 1; // fixed output col (rightmost) + + // output pointer for oc=0 at (h=0, out_w, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (out_w * OC); + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + int32_t partial_sum = bias_val; + + const idx_t h = 0; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 4; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + (((kh + 1) * 3) + kw) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); + LOAD_VEC8(k, kPos); + SDOT_VEC8(s, x, k); + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (0, out_w, oc) + ++outPtr; // bump to next channel + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +// bottom-left-corner +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_bl( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + const idx_t w = 0; + const idx_t h = H - 2; + + const idx_t out_h = h + 1; // bottom output row + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + // output pointer for oc=0 at (out_h, out_w=0, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (out_h * outRowStride); + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + int32_t partial_sum = bias_val; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 4; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = + filtOcOffset + ((kh * 3) + (kw + 1)) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); + LOAD_VEC8(k, kPos); + SDOT_VEC8(s, x, k); + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (out_h, 0, oc) + ++outPtr; // bump to next channel + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +// bottom-right corner +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_br( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + const idx_t w = W - 2; + const idx_t h = H - 2; + + const idx_t out_h = h + 1; + const idx_t out_w = w + 1; + + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + // output pointer for oc=0 at (out_h, out_w, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (out_h * outRowStride) + (out_w * OC); + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + const int32_t bias_val = biasBase[oc]; + int32_t partial_sum = bias_val; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + for (idx_t f = 0; f < 4; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = filtOcOffset + ((kh * 3) + kw) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); + LOAD_VEC8(k, kPos); + SDOT_VEC8(s, x, k); + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (out_h, out_w, oc) + ++outPtr; // bump to next channel + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_br( + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, const int8_t *filterBase, idx_t OC, + idx_t IC, int8_t zp, const int32_t *biasBase, int32_t *outBase, idx_t OH, + idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + idx_t filtOcOffset = 0; + const idx_t filtAdvance = 9 * IC; + + // bottom-right output coordinate + const idx_t oh = OH - 1; + const idx_t ow = OW - 1; + + // bottom-right input base (2x2 valid region) + const idx_t h = H - 2; + const idx_t w = W - 2; + + const idx_t outRowStride = OW * OC; + + // output pointer for oc=0 at (oh, ow, oc) + int32_t *outPtr = outBase + (oh * outRowStride) + (ow * OC); + + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t partial_sum = biasBase[oc]; + + idx_t kh = 0, kw = 0; + + // Only 2 rows x 2 cols are valid => 4 taps + for (idx_t f = 0; f < 4; ++f) { + const idx_t in_h = h + kh; + const idx_t in_w = w + kw; + + const idx_t inHWOffset = (in_h * W + in_w) * IC; + const idx_t filtHWOffset = filtOcOffset + ((kh * 3) + kw) * IC; + + vec4xi8_t *inPos = (vec4xi8_t *)(inBase + inHWOffset); + vec4xi8_t *kPos = (vec4xi8_t *)(filterBase + filtHWOffset); + + LOAD_VEC8(x, inPos); + LOAD_VEC8(k, kPos); + SDOT_VEC8(s, x, k); + + partial_sum += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + + kw = (kw == 1) ? 0 : (kw + 1); + kh = (kw == 0) ? (kh + 1) : kh; + } + + *outPtr = partial_sum; // store at (oh, ow, oc) + ++outPtr; // bump to next channel + + filtOcOffset += filtAdvance; + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_bias_zp_with_hw_indices( + const int8_t *filter, // [OC, 3, 3, IC] flattened per OC + idx_t IC, // input channels + const idx_t *hw_indices, // list of HW indices (each in [0,8]) + idx_t hw_count, // number of HW indices + const int32_t *bias, idx_t bias_dim_oc, int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t filter_stride_oc = 9 * IC; + + for (idx_t oc = 0; oc < bias_dim_oc; ++oc) { + int32_t sumW = 0; + + // sum weights over selected HW taps + for (idx_t t = 0; t < hw_count; ++t) { + const idx_t base = hw_indices[t] * IC; + __effcc_parallel(4) for (idx_t c = 0; c < IC; c += 8) { + vec4xi8_t x0 = *(vec4xi8_t *)(filter + base + c); + vec4xi8_t x1 = *(vec4xi8_t *)(filter + base + c + 4); + + int32_t s0 = (int32_t)x0[0]; + int32_t s1 = (int32_t)x0[1]; + int32_t s2 = (int32_t)x0[2]; + int32_t s3 = (int32_t)x0[3]; + + int32_t s4 = (int32_t)x1[0]; + int32_t s5 = (int32_t)x1[1]; + int32_t s6 = (int32_t)x1[2]; + int32_t s7 = (int32_t)x1[3]; + + sumW += add_tree_8(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7); + } + } + + // Fold zp into bias: sum((x - zp)*w) + bias + bias_w_zp[oc] = bias[oc] - zp * sumW; + + filter += filter_stride_oc; // next OC + } + } +} + +__efficient__ void conv2d_bias_zp(const int8_t *filter, idx_t filter_stride_oc, + const int32_t *bias, idx_t bias_dim_oc, + int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (idx_t i = 0; i < bias_dim_oc; ++i) { + int32_t bias_zp = 0; + __effcc_parallel(16) for (idx_t j = 0; j < filter_stride_oc; j++) { + bias_zp += (int32_t)filter[j]; + } + filter += filter_stride_oc; + bias_w_zp[i] = bias[i] + zp * bias_zp; + } + } +} + +void conv2d_stride_1_pad_1_impl_32( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, idx_t filter_stride_oc, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv2d_bias_zp(filterBase, filter_stride_oc, biasBase, OC, -zp, bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_core(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_TOP[6] = {3, 4, 5, 6, 7, 8}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_TOP, 6, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_top(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_BOTTOM[6] = {0, 1, 2, 3, 4, 5}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_BOTTOM, 6, biasBase, OC, + zp, bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_bottom(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_LEFT[6] = {1, 2, 4, 5, 7, 8}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_LEFT, 6, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_left(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_RIGHT[6] = {0, 1, 3, 4, 6, 7}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_RIGHT, 6, biasBase, OC, + zp, bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_right(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_TL[4] = {4, 5, 7, 8}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_TL, 4, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_tl(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_TR[4] = {3, 4, 6, 7}; + + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_TR, 4, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_tr(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_BL[4] = {1, 2, 4, 5}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_BL, 4, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_bl(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_BR[4] = {0, 1, 3, 4}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_BR, 4, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32_br(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); +} + +void conv2d_stride_2_pad_1_impl_32( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *inBase, idx_t W, idx_t H, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filterBase, idx_t OC, idx_t IC, idx_t filter_stride_oc, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *biasBase, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *outBase, idx_t OH, idx_t OW) { + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv2d_bias_zp(filterBase, filter_stride_oc, biasBase, OC, -zp, bias_w_zp); + + conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_core(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_BOTTOM[6] = {0, 1, 2, 3, 4, 5}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_BOTTOM, 6, biasBase, OC, + zp, bias_w_zp); + + conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_bottom(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_RIGHT[6] = {0, 1, 3, 4, 6, 7}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_RIGHT, 6, biasBase, OC, + zp, bias_w_zp); + + conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_right(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); + + static const idx_t HW_BR[4] = {0, 1, 3, 4}; + conv2d_bias_zp_with_hw_indices(filterBase, IC, HW_BR, 4, biasBase, OC, zp, + bias_w_zp); + + conv2d_stride_2_pad_1_impl_32_br(inBase, W, H, filterBase, OC, IC, zp, + bias_w_zp, outBase, OH, OW); +} + +__efficient__ void pad_input(const int8_t *input, idx_t IC, idx_t IH, idx_t IW, + idx_t pad, int8_t zp, int8_t *output) { + __effcc_ignore_memory_order { + const vec4xi8_t *input_ptr = (const vec4xi8_t *)input; + vec4xi8_t *output_ptr = (vec4xi8_t *)(output); + const vec4xi8_t zp_vec = {zp, zp, zp, zp}; + for (idx_t h = 0; h < IH + 2 * pad; h++) { + for (idx_t w = 0; w < IW + 2 * pad; w++) { + for (idx_t c = 0; c < IC; c += 4) { + if (h < pad || h >= IH + pad || w < pad || w >= IW + pad) { + *output_ptr = zp_vec; + } else { + *output_ptr = *input_ptr; + input_ptr++; + } + output_ptr++; + } + } + } + } +} + +void conv2d_stride_1_pad_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + if (filter_dim_ic == 32) { + conv2d_stride_1_pad_1_impl_32( + in_base + in_offset, in_dim_w, in_dim_h, + filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, filter_dim_ic, + filter_stride_oc, pad0_ptr[0], bias_base + bias_offset, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); + + } else { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, + -(int32_t)pad0_ptr[0], bias_w_zp); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl(in_base + in_offset, + in_dim_w, // in_dim_h, + filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, + filter_dim_ic, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, + // temp, + out_dim_h, out_dim_w); + } +} + +__efficient__ void conv2d_stride_2_pad_corner_impl( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *input, idx_t IW, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + const idx_t IC_div4 = IC / 4; + const idx_t IW_IC_div4 = IW * IC_div4; + vec4xi8_t zp_vec = {zp, zp, zp, zp}; + const int8_t *input_base = + input; // we should not adjust the input pointer since there is no top + // padding for stride-2 + const idx_t IC_div4_2 = 2 * IC_div4; + const idx_t IW_IC_div4_2 = 2 * IW_IC_div4; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filter_ptr = (vec4xi8_t *)filter; + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t b = bias[oc]; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic += 4) { + LOAD_FILTER_3x3(vec4xi8_t, filter_ptr, IC_div4); + filter_ptr++; + + vec4xi8_t *input_ptr = (vec4xi8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + oc; + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + bool not_last_row = (h != OH - 1); + + vec4xi8_t in00 = input_ptr[0]; + vec4xi8_t in10 = input_ptr[IW_IC_div4]; + vec4xi8_t in20 = load_guard( + not_last_row, input_ptr[IW_IC_div4_2], zp_vec); + + vec4xi8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC_div4; + input_ptr += IW_IC_div4_2; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + vec4xi8_t in01 = input_ptr_0[0]; + vec4xi8_t in02 = load_guard( + not_last_col, input_ptr_0[IC_div4], zp_vec); + vec4xi8_t in11 = input_ptr_1[0]; + vec4xi8_t in12 = load_guard( + not_last_col, input_ptr_1[IC_div4], zp_vec); + vec4xi8_t in21 = + load_guard(not_last_row, input_ptr_2[0], zp_vec); + vec4xi8_t in22 = + load_guard(not_last_row && not_last_col, + input_ptr_2[IC_div4], zp_vec); + + SDOT_3x3(); + + int32_t sum = + add_tree_8(i00, i01, i02, i10, i11, i12, i20, i21) + + i22; + int32_t running = likely(ic != 0) ? *output_ptr : b; + + *output_ptr = running + sum; + + in00 = in02; + in10 = in12; + in20 = in22; + + input_ptr_0 += IC_div4_2; + input_ptr_1 += IC_div4_2; + input_ptr_2 += IC_div4_2; + + output_ptr += OC; + } + } + } + filter_ptr += 8 * IC_div4; + } + } +} + +void conv2d_stride_2_pad_1_corner( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + if (filter_dim_ic == 32) { + conv2d_stride_2_pad_1_impl_32( + in_base + in_offset, in_dim_w, in_dim_h, + filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, filter_dim_ic, + filter_stride_oc, pad0_ptr[0], bias_base + bias_offset, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); + + } else { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, + -(int32_t)pad0_ptr[0], bias_w_zp); + conv2d_stride_2_pad_corner_impl( + in_base + in_offset, in_dim_w, filter_base + filter_offset, + filter_dim_oc, filter_dim_ic, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); + } +} +__efficient__ void pad_channel_to_div4(const int8_t *input, idx_t N, idx_t H, + idx_t W, idx_t C, vec4xi8_t *output) { + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *input_ptr = input; + int32_t *output_ptr = (int32_t *)output; + for (idx_t n = 0; n < N; n++) { + for (idx_t h = 0; h < H; h++) { + for (idx_t w = 0; w < W; w++) { + idx_t remainder = C; + for (idx_t c = 0; (c + 4) < C; c += 4) { + *output_ptr++ = *((int32_t *)input_ptr); + input_ptr += 4; + remainder = C - c; + } + int32_t val = 0; + for (idx_t r = 0; r < remainder; r++) { + val |= ((int32_t)*input_ptr & 0xFF) << (r * 8); + input_ptr++; + } + if (remainder) { + *output_ptr++ = val; + } + } + } + } + } +} + +void conv2d_ch_3_stride_1_pad_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, -(int32_t)pad0_ptr[0], + bias_w_zp); + + vec4xi8_t *padded_input = + (vec4xi8_t *)malloc(in_dim_n * in_dim_h * in_dim_w * sizeof(vec4xi8_t)); + pad_channel_to_div4(in_base + in_offset, in_dim_n, in_dim_h, in_dim_w, + in_dim_c, padded_input); + + vec4xi8_t *padded_filter = (vec4xi8_t *)malloc( + filter_dim_oc * filter_dim_kh * filter_dim_kw * sizeof(vec4xi8_t)); + pad_channel_to_div4(filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, + filter_dim_kh, filter_dim_kw, filter_dim_ic, + padded_filter); + + conv2d_stride_1_pad_1_impl((int8_t *)padded_input, in_dim_w, + (int8_t *)padded_filter, filter_dim_oc, + filter_dim_ic + 1, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); + + free(padded_input); + free(padded_filter); +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl new file mode 100644 index 0000000..e7f5c95 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl @@ -0,0 +1,357 @@ +module { + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_16 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 16 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_32 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 32 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_64 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 64 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_2_pad_corner_ic_16 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 16 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_2_pad_1_corner" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_2_pad_corner_ic_32 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 32 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_2_pad_1_corner" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // 1x1 stride-2 convolutions (skip connections) + pdl.pattern @conv1x1_stride2_ic_16 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 16 : i32 + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv1x1_stride2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv1x1_stride2_ic_32 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 32 : i32 + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv1x1_stride2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_3 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 3 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_ch_3_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl new file mode 100644 index 0000000..21467c2 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl @@ -0,0 +1,278 @@ +module { + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_16 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 16 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_32 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 32 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_64 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 64 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_2_pad_corner_ic_16 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 16 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_2_pad_1_corner" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_2_pad_corner_ic_32 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 32 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_stride_2_pad_1_corner" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_3 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 3 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_ch_3_stride_1_pad_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/load_guard.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/load_guard.mlir new file mode 100644 index 0000000..9ff0c3e --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/load_guard.mlir @@ -0,0 +1,9 @@ +module { + func.func @load_guard(%arg0: i1, %arg1: i32, %arg2: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%cond: i1 = %arg0, %ld: i32 = %arg1, %alt: i32 = %arg2) { + %sel = arith.select %cond, %ld, %alt : i32 + rip.yield %sel : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/main.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/main.c new file mode 100644 index 0000000..5b104d9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/main.c @@ -0,0 +1,4 @@ + +int benchmarkModel(); + +int main() { return benchmarkModel(); } \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/models/v1.1/pretrainedResnet_quant.tflite b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/models/v1.1/pretrainedResnet_quant.tflite new file mode 100644 index 0000000..0e2f5df Binary files /dev/null and b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/models/v1.1/pretrainedResnet_quant.tflite differ diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/models/v1.4-pre/pretrainedResnet_quant.tflite b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/models/v1.4-pre/pretrainedResnet_quant.tflite new file mode 100644 index 0000000..0d2920f Binary files /dev/null and b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/models/v1.4-pre/pretrainedResnet_quant.tflite differ diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/sdot_vec4xi8.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/sdot_vec4xi8.mlir new file mode 100644 index 0000000..9b0e9d2 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_ic/sdot_vec4xi8.mlir @@ -0,0 +1,38 @@ +module { + func.func @sdot_vec4xi8(%arg0: i32, %arg1: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%a: i32 = %arg0, %b: i32 = %arg1) { + %a_vec = llvm.bitcast %a : i32 to vector<4xi8> + %b_vec = llvm.bitcast %b : i32 to vector<4xi8> + + // On M+, this takes a total of 3 FUs, on Monaco it takes 4 FUs + // M+: 1 ARITH/ARITH_PLUS, 2 BASIC_INT + // Monaco: 2 FULL_INT, 1 BASIC_PLUS, 1 BASIC_INT + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT + %low, %high = arith.mulsi_extended %a_vec, %b_vec: vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT - on M+ this gets merged into previous operation + %0 = vector.shuffle %low, %high[0, 4, 1, 5]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + %1 = vector.shuffle %low, %high[2, 6, 3, 7]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + %cast0 = llvm.bitcast %0: vector<4xi8> to vector<2xi16> + %cast1 = llvm.bitcast %1: vector<4xi8> to vector<2xi16> + + // Two additions - this is fast math + // Note: -128*-128*2 = 32768 which does NOT fit in i16 but this + // is the only case where overflow can happens so we accept it. + // BASIC_INT + %tmp = arith.addi %cast0, %cast1 : vector<2xi16> + + // Get's vector reduce + // ARITH/ARITH_PLUS/BASIC_PLUS + %tmp_low = vector.extract %tmp[0] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_high = vector.extract %tmp[1] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_low_signed = arith.extsi %tmp_low : i16 to i32 + %tmp_high_signed = arith.extsi %tmp_high : i16 to i32 + %sum = arith.addi %tmp_low_signed, %tmp_high_signed : i32 + + rip.yield %sum : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/CMakeLists.txt b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..9de7518 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,120 @@ +# @OPT_LEVEL=0 +# @OPT_TAGS= +# @OPT_COMMENT= +# @TYPE_TAGS=ml,benchmark +# @OP_COUNTS=1:{5393635} +# @AUTOBENCH=all +# @AUTOBENCH_SIZES=1 +# @AUTOBENCH_OPTIMIZED_FLAGS= + +set(MODEL_NAME kws) + +get_filename_component(RIPTOOLS_BINARY_PATH "${CMAKE_C_COMPILER}" DIRECTORY) +set(EFF_IMPORT_PATH ${RIPTOOLS_BINARY_PATH}/eff-import) +set(MODEL_INPUT_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/kws_ref_model.tflite) + +set(RULES_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/tosa_optimized_rules_${EFF_ARCH}.pdl) + +# --- eff-import: TFLite -> MLIR --- + +set(MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.fabric.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.scalar.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + --no-rip-region + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-scalar DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.opt.fabric.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} + --use-custom-kernels + --custom-rule-path=${RULES_PATH} + --entrypoint-name=run_model_opt + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} ${RULES_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) + +# --- Hand-written MLIR --- + +set(MLIR_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/sdot_vec4xi8.mlir + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/load_guard.mlir +) + +# ----------------------------------------------------------------------------- +# Final step +# ----------------------------------------------------------------------------- +if (EFF_ARCH STREQUAL "e1x") + set(COMMON_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/benchmark.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/main.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/optimized_kernels_e1x.c + ) +endif() + +if (EFF_ARCH STREQUAL "e1") + set(COMMON_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/benchmark.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/main.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/optimized_kernels_e1.c + ) +endif() + + +add_eff_app(mlperftiny_kws + TYPE exe + ARCHS e1x e1 + TARGETS fabric optimized_fabric scalar + SOURCE + ${COMMON_SRCS} + ${MLIR_SRCS} +) + +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) + +include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}) +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) + endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_NAME}-tosa-scalar) +endif() + +eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric PRIVATE -DUSE_PRAGMAS -DEFF_BLD_HAND_OPTIMIZED=1) +eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim PRIVATE -DUSE_PRAGMAS -DEFF_BLD_HAND_OPTIMIZED=1) diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/README.md b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/README.md new file mode 100644 index 0000000..982648e --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/README.md @@ -0,0 +1,84 @@ +# MLPerfTiny Keyword Spotting + +`mlperftiny_kws` is the MLPerfTiny keyword-spotting example for E1/E1x. It runs +the quantized keyword-spotting model on precomputed audio features and validates +the 12-class output tensor. + +## What This App Demonstrates + +Keyword spotting is a compact audio ML workload that stresses depthwise and +pointwise convolution patterns. This implementation includes both generic and +optimized paths so developers can compare generated model code with custom +E1/E1x kernels. + +This app demonstrates: + +- importing `kws_ref_model.tflite` with `eff-import`; +- building fabric, optimized fabric, and scalar targets; +- using custom TOSA rewrite rules for optimized inference; +- selecting E1 or E1x optimized kernels based on `EFF_ARCH`; +- validating a 12-class output vector from deterministic input features. + +## Model and Tensor Contract + +| Item | Value | +|------|-------| +| Model file | `kws_ref_model.tflite` | +| Model source | MLCommons Tiny keyword spotting | +| Input tensor | `int8_t input[1][49][10][1]` | +| Output tensor | `int8_t output[1][12]` | +| Expected output | `{-128, -128, -128, -128, -128, -128, -128, 127, -128, -128, -128, -128}` | +| Build targets | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| Architectures | `e1x`, `e1` | +| Operation count tag | `5393635` | + +## Build Flow + +`CMakeLists.txt` uses `eff-import` to generate: + +- `kws.tosa.fabric.mlir` for fabric; +- `kws.tosa.opt.fabric.mlir` for optimized fabric with custom kernels; +- `kws.tosa.scalar.mlir` for scalar. + +The optimized model generation uses: + +```text +--use-custom-kernels --custom-rule-path=eff/tosa_optimized_rules_${EFF_ARCH}.pdl --entrypoint-name=run_model_opt +``` + +The build chooses the optimized kernel source by architecture: + +- `eff/optimized_kernels_e1x.c` for E1x; +- `eff/optimized_kernels_e1.c` for E1. + +The optimized target defines both `USE_PRAGMAS` and +`EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED=1`, which makes `eff/benchmark.c` call +`run_model_opt()`. + +## Running and Validation + +Build from the parent `app_examples` folder: + +```sh +mkdir bld +cd bld +cmake -G Ninja .. +ninja mlperftiny_kws_fabric +ninja mlperftiny_kws_optimized_fabric +``` + +The app enters the `model` profile region, runs the selected model entry point, +and compares all 12 logits against the expected output. A passing run prints: + +```text +[mlperftiny_kws] PASS +``` + +Any mismatch prints `FAIL` and returns a non-zero exit code. + +## Customizing the Example + +To run a new feature sample, replace `input_arr` in `eff/benchmark.c` with a +49 x 10 x 1 int8 feature tensor and regenerate the expected 12-class output. +When changing the TFLite model, keep the tensor shape contract aligned with the +model or update the C types and validation loop accordingly. diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp new file mode 100644 index 0000000..e230c33 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp @@ -0,0 +1,134 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +#define TF_LITE_STATIC_MEMORY +#define CMSIS_NN +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wc++11-narrowing" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wconversion" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wfloat-equal" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-compare" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wunused-parameter" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-conversion" +#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h" +#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop + +#include "model_data.h" + +constexpr int kTensorArenaSize = 90 * 1024; +alignas(16) uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize]; + +alignas(16) int8_t input_arr[490] = { + 2, 85, 81, 81, 79, 81, 82, 81, 83, 84, 0, 82, 81, 82, 79, 81, 81, + 81, 83, 84, 0, 85, 83, 84, 79, 81, 81, 80, 82, 81, 0, 85, 83, 82, + 82, 81, 80, 81, 82, 79, 0, 83, 83, 85, 81, 83, 81, 80, 80, 82, 1, + 83, 80, 83, 81, 81, 82, 81, 82, 83, 1, 81, 81, 82, 80, 82, 81, 82, + 83, 83, 23, 72, 83, 81, 74, 80, 83, 82, 85, 81, 34, 65, 83, 81, 78, + 82, 81, 83, 86, 83, 43, 67, 87, 83, 76, 79, 78, 80, 83, 84, 39, 75, + 89, 79, 76, 77, 78, 81, 83, 84, 36, 75, 92, 76, 75, 77, 78, 81, 84, + 85, 33, 73, 93, 75, 76, 78, 76, 80, 84, 86, 36, 76, 91, 76, 77, 78, + 77, 80, 84, 85, 83, 71, 84, 80, 81, 83, 81, 84, 87, 85, 113, 87, 81, + 79, 79, 80, 80, 82, 83, 80, 112, 85, 76, 76, 80, 81, 79, 84, 84, 79, + 111, 85, 76, 76, 81, 82, 80, 84, 84, 80, 110, 85, 74, 77, 81, 83, 79, + 82, 84, 80, 108, 87, 74, 77, 80, 84, 79, 82, 82, 81, 106, 88, 74, 79, + 79, 84, 79, 82, 81, 82, 104, 87, 76, 80, 79, 85, 79, 82, 81, 82, 95, + 89, 77, 80, 79, 84, 80, 81, 82, 82, 79, 90, 81, 82, 79, 84, 79, 82, + 82, 80, 67, 87, 81, 79, 77, 83, 80, 83, 81, 80, 57, 89, 80, 77, 75, + 82, 80, 83, 82, 82, 50, 91, 78, 78, 77, 81, 79, 82, 82, 82, 39, 89, + 76, 77, 78, 83, 79, 82, 83, 80, 47, 81, 78, 77, 76, 84, 77, 82, 84, + 81, 56, 72, 80, 82, 81, 86, 79, 83, 83, 81, 63, 71, 81, 82, 80, 85, + 81, 83, 81, 81, 67, 70, 77, 81, 78, 83, 81, 83, 84, 82, 68, 71, 76, + 84, 79, 84, 82, 82, 81, 80, 65, 75, 79, 84, 80, 83, 80, 81, 82, 82, + 50, 76, 75, 82, 79, 82, 79, 80, 82, 81, 45, 78, 76, 81, 78, 84, 79, + 83, 83, 80, 43, 79, 74, 78, 78, 86, 80, 84, 81, 79, 40, 80, 74, 80, + 77, 85, 80, 83, 82, 80, 35, 82, 75, 79, 80, 85, 80, 81, 82, 81, 35, + 83, 73, 78, 79, 87, 80, 83, 82, 80, 34, 84, 72, 78, 78, 85, 79, 82, + 82, 79, 33, 84, 70, 77, 77, 84, 80, 84, 83, 79, 33, 87, 73, 77, 75, + 79, 79, 84, 81, 79, 36, 89, 75, 81, 75, 78, 79, 82, 82, 81, 34, 91, + 75, 79, 74, 78, 79, 82, 84, 82, 29, 88, 76, 78, 75, 81, 81, 81, 82, + 81, 25, 88, 77, 80, 76, 80, 80, 79, 80, 83, 25, 92, 78, 79, 75, 78, + 79, 79, 82, 82, 23, 94, 81, 77, 75, 76, 80, 81, 81, 82}; + +bool validate_output(TfLiteTensor* tensor) { + int max = 0; + for (int i = 0; i < 12; i++) { + if (tensor->data.int8[i] > tensor->data.int8[max]) { + max = i; + } + } + + return max == 7; +} + +extern "C" int benchmarkModel() { + printf("Starting ML Perf Tiny KWS benchmark\n"); + + const tflite::Model* model = tflite::GetModel(g_kws_model_data); + if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) { + printf("Model schema version mismatch!\n"); + return 1; + } + + static tflite::MicroMutableOpResolver<7> resolver; + + resolver.AddAdd(); + resolver.AddFullyConnected(); + resolver.AddConv2D(); + resolver.AddDepthwiseConv2D(); + resolver.AddReshape(); + resolver.AddSoftmax(); + resolver.AddAveragePool2D(); + + static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, + kTensorArenaSize, nullptr); + + if (interpreter.AllocateTensors() != kTfLiteOk) { + printf("Failed to allocate tensors\n"); + return 1; + } + + printf("size: %d\n", interpreter.arena_used_bytes()); + + TfLiteTensor* input = interpreter.input(0); + for (int i = 0; i < 3072; i++) { + input->data.int8[i] = input_arr[i]; + } + + TfLiteStatus status; + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + status = interpreter.Invoke(); + __effcc_exit_profile_region(); + + if (status != kTfLiteOk) { + printf("Failed to run model: %d\n", status); + return 1; + } + + TfLiteTensor* output = interpreter.output(0); + if (validate_output(output)) { + printf("[mlperftiny_kws] PASS\n"); + } else { + printf("[mlperftiny_kws] FAIL\n"); + return 1; + } + + return 0; +} + +#include + +void MicroPrintf(const char* format, ...) { + printf("Got something? %s\n", format); +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/arm/cmsis_nn/model_data.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/arm/cmsis_nn/model_data.h new file mode 100644 index 0000000..ab62cf8 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/arm/cmsis_nn/model_data.h @@ -0,0 +1,4498 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +const unsigned char g_kws_model_data[] __attribute__((aligned(16))) = { + 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x12, 0x00, + 0x1c, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x10, 0x00, 0x14, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x12, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0xd2, 0x00, 0x00, 0x98, 0x62, 0x00, 0x00, 0x80, 0x62, 0x00, 0x00, + 0x3c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x24, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x13, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x69, 0x6e, 0x5f, 0x72, 0x75, 0x6e, 0x74, + 0x69, 0x6d, 0x65, 0x5f, 0x76, 0x65, 0x72, 0x73, 0x69, 0x6f, 0x6e, 0x00, + 0x25, 0x00, 0x00, 0x00, 0x2c, 0x62, 0x00, 0x00, 0x18, 0x62, 0x00, 0x00, + 0xcc, 0x61, 0x00, 0x00, 0xa8, 0x61, 0x00, 0x00, 0x94, 0x60, 0x00, 0x00, + 0x80, 0x5f, 0x00, 0x00, 0x2c, 0x5d, 0x00, 0x00, 0x18, 0x5c, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x5b, 0x00, 0x00, 0xb0, 0x58, 0x00, 0x00, 0x9c, 0x57, 0x00, 0x00, + 0x88, 0x56, 0x00, 0x00, 0x34, 0x54, 0x00, 0x00, 0x20, 0x53, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x52, 0x00, 0x00, 0xb8, 0x4f, 0x00, 0x00, 0xa4, 0x4e, 0x00, 0x00, + 0x90, 0x4b, 0x00, 0x00, 0x7c, 0x41, 0x00, 0x00, 0x68, 0x31, 0x00, 0x00, + 0x54, 0x21, 0x00, 0x00, 0x40, 0x11, 0x00, 0x00, 0x2c, 0x01, 0x00, 0x00, + 0x20, 0x01, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x01, 0x00, 0x00, 0xf8, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xe4, 0x00, 0x00, 0x00, 0xd0, 0x00, 0x00, 0x00, 0xbc, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xa8, 0x00, 0x00, 0x00, 0x94, 0x00, 0x00, 0x00, 0x80, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x6c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x58, 0x00, 0x00, 0x00, 0x44, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x30, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb6, 0x9d, 0xff, 0xff, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x31, 0x2e, 0x35, 0x2e, + 0x30, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x68, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x78, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x88, 0x30, 0xff, 0xff, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x98, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa8, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb8, 0x30, 0xff, 0xff, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xc8, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xd8, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe8, 0x30, 0xff, 0xff, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xf8, 0x30, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x31, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x31, 0xff, 0xff, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x28, 0x31, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa6, 0x9e, 0xff, 0xff, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x50, 0xe5, 0xff, 0x24, + 0xa9, 0xeb, 0x65, 0x39, 0xdb, 0x5e, 0x24, 0xff, 0xee, 0x14, 0xf0, 0x0a, + 0xd7, 0x05, 0x1a, 0xda, 0xff, 0x52, 0xeb, 0xfa, 0x02, 0xf2, 0xd7, 0xdb, + 0x20, 0x0e, 0x52, 0x0d, 0x24, 0xbb, 0xb7, 0xf2, 0xd6, 0xea, 0x01, 0x0f, + 0xee, 0x1a, 0x08, 0xee, 0x47, 0x08, 0xc3, 0x40, 0x02, 0x11, 0x0a, 0x2e, + 0x12, 0x0b, 0x7f, 0xea, 0xe5, 0xd4, 0xe6, 0x32, 0x9f, 0x09, 0xd2, 0xda, + 0x02, 0xe7, 0xb8, 0xe1, 0xf6, 0x3d, 0xdf, 0x18, 0x14, 0xe9, 0x7f, 0x07, + 0x1a, 0xff, 0x10, 0x22, 0x99, 0xed, 0xe0, 0x20, 0xfe, 0x13, 0x30, 0xcb, + 0xd4, 0x0a, 0xcb, 0x44, 0x37, 0x27, 0xdb, 0xa6, 0x01, 0xf8, 0xca, 0xdd, + 0xc5, 0xe4, 0xe5, 0x10, 0xe1, 0x3a, 0xd8, 0x33, 0x0b, 0xd6, 0xdc, 0x0d, + 0xf9, 0x64, 0xef, 0xf5, 0x2b, 0x3b, 0xe5, 0xee, 0x3d, 0x28, 0x1b, 0xe4, + 0xf2, 0x14, 0x2b, 0xfa, 0x34, 0xbd, 0x53, 0x70, 0x13, 0xe1, 0x6f, 0x3b, + 0x18, 0x23, 0xc0, 0xcc, 0x35, 0x5b, 0xf0, 0xb1, 0xfb, 0x67, 0x30, 0xdf, + 0x18, 0x5a, 0xc2, 0xd2, 0x32, 0xed, 0x87, 0xa9, 0x05, 0xdf, 0x79, 0x7f, + 0xef, 0x04, 0xfb, 0x10, 0xc4, 0xfd, 0x5a, 0xc8, 0x32, 0x0d, 0x4f, 0xba, + 0xa9, 0xe2, 0x15, 0x6b, 0xef, 0x0b, 0xf1, 0x48, 0x04, 0xfa, 0x0f, 0xc2, + 0x2c, 0xd4, 0x81, 0x1d, 0xe3, 0xe0, 0xd1, 0x36, 0xa8, 0xf3, 0x55, 0xfb, + 0x5c, 0x2b, 0xdf, 0x22, 0x69, 0xed, 0xdd, 0x0d, 0xc6, 0xba, 0xf5, 0xfc, + 0xb8, 0xda, 0xe7, 0x17, 0xf6, 0x01, 0xe6, 0xcd, 0xf2, 0xd6, 0x24, 0x3a, + 0xbc, 0x05, 0xea, 0xf5, 0x20, 0xe1, 0x0b, 0x0c, 0x18, 0xf3, 0x0b, 0x15, + 0x33, 0xea, 0x0c, 0xc5, 0xee, 0xe4, 0x7f, 0x01, 0xf0, 0xfd, 0xef, 0xf6, + 0x28, 0x1b, 0xd8, 0xfc, 0xd9, 0x0d, 0x49, 0xee, 0x02, 0x25, 0xf7, 0x29, + 0x52, 0xf6, 0xe6, 0xcb, 0x06, 0xf5, 0x07, 0xef, 0xdd, 0xfb, 0x01, 0x1d, + 0x81, 0xfc, 0x01, 0xe9, 0xdf, 0x2f, 0xb4, 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33, 73, 93, 75, 76, 78, 76, 80, 84, 86, 36, 76, 91, 76, 77, 78, + 77, 80, 84, 85, 83, 71, 84, 80, 81, 83, 81, 84, 87, 85, 113, 87, 81, + 79, 79, 80, 80, 82, 83, 80, 112, 85, 76, 76, 80, 81, 79, 84, 84, 79, + 111, 85, 76, 76, 81, 82, 80, 84, 84, 80, 110, 85, 74, 77, 81, 83, 79, + 82, 84, 80, 108, 87, 74, 77, 80, 84, 79, 82, 82, 81, 106, 88, 74, 79, + 79, 84, 79, 82, 81, 82, 104, 87, 76, 80, 79, 85, 79, 82, 81, 82, 95, + 89, 77, 80, 79, 84, 80, 81, 82, 82, 79, 90, 81, 82, 79, 84, 79, 82, + 82, 80, 67, 87, 81, 79, 77, 83, 80, 83, 81, 80, 57, 89, 80, 77, 75, + 82, 80, 83, 82, 82, 50, 91, 78, 78, 77, 81, 79, 82, 82, 82, 39, 89, + 76, 77, 78, 83, 79, 82, 83, 80, 47, 81, 78, 77, 76, 84, 77, 82, 84, + 81, 56, 72, 80, 82, 81, 86, 79, 83, 83, 81, 63, 71, 81, 82, 80, 85, + 81, 83, 81, 81, 67, 70, 77, 81, 78, 83, 81, 83, 84, 82, 68, 71, 76, + 84, 79, 84, 82, 82, 81, 80, 65, 75, 79, 84, 80, 83, 80, 81, 82, 82, + 50, 76, 75, 82, 79, 82, 79, 80, 82, 81, 45, 78, 76, 81, 78, 84, 79, + 83, 83, 80, 43, 79, 74, 78, 78, 86, 80, 84, 81, 79, 40, 80, 74, 80, + 77, 85, 80, 83, 82, 80, 35, 82, 75, 79, 80, 85, 80, 81, 82, 81, 35, + 83, 73, 78, 79, 87, 80, 83, 82, 80, 34, 84, 72, 78, 78, 85, 79, 82, + 82, 79, 33, 84, 70, 77, 77, 84, 80, 84, 83, 79, 33, 87, 73, 77, 75, + 79, 79, 84, 81, 79, 36, 89, 75, 81, 75, 78, 79, 82, 82, 81, 34, 91, + 75, 79, 74, 78, 79, 82, 84, 82, 29, 88, 76, 78, 75, 81, 81, 81, 82, + 81, 25, 88, 77, 80, 76, 80, 80, 79, 80, 83, 25, 92, 78, 79, 75, 78, + 79, 79, 82, 82, 23, 94, 81, 77, 75, 76, 80, 81, 81, 82}; +int8_t _Alignas(4) output_arr[12]; + +int8_t (*input)[49][10][1] = (int8_t (*)[49][10][1])input_arr; +int8_t (*output)[12] = &output_arr; + +const char *modelType = "kws"; + +#ifdef EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED +#define model_func run_model_opt +#else +#define model_func run_model +#endif + +int model_func(int8_t input[1][49][10][1], int8_t output[1][12]); + +int8_t expected_output[12] = {-128, -128, -128, -128, -128, -128, + -128, 127, -128, -128, -128, -128}; + +#define DEBUG_PRINT 1 + +#ifdef DEBUG_PRINT +#define TENSOR_PRINT(x, ...) \ + do { \ + printf(x, ##__VA_ARGS__); \ + } while (0) +#else +#define TENSOR_PRINT(x, ...) +#endif + +bool validate_output(int8_t *tensor) { + TENSOR_PRINT("Output tensor: [%d", tensor[0]); + bool correct = tensor[0] == expected_output[0]; + for (int i = 1; i < 12; i++) { + TENSOR_PRINT(", %d", tensor[i]); + if (tensor[i] != expected_output[i]) { + correct = false; + } + } + + TENSOR_PRINT("]\n"); + + return correct; +} + +int benchmarkModel() { + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + model_func(input, output); + __effcc_exit_profile_region(); + + bool correct = validate_output((int8_t *)output); + if (!correct) { + printf("[mlperftiny_%s] FAIL\n", modelType); + return 1; + } + + printf("[mlperftiny_%s] PASS\n", modelType); + return 0; +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/optimized_kernels_e1.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/optimized_kernels_e1.c new file mode 100644 index 0000000..88f047d --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/optimized_kernels_e1.c @@ -0,0 +1,827 @@ +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include "effintrinsic.h" + +#define COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE 1 + +typedef uint32_t idx_t; + +// Types +typedef int8_t vec2xi8_t __attribute__((ext_vector_type(2))); +typedef int16_t vec2xi16_t __attribute__((ext_vector_type(2))); + +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); +typedef int16_t vec4xi16_t __attribute__((ext_vector_type(4))); +typedef int32_t vec4xi32_t __attribute__((ext_vector_type(4))); + +#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b)) +#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b)) + +extern int32_t sdot_vec4xi8(vec4xi8_t a, vec4xi8_t b); +extern uint16_t load_guard_i16(bool valid, uint16_t a, uint16_t b); +extern uint32_t load_guard_i32(bool valid, uint32_t a, uint32_t b); +extern void mul_vec4xi8_retptr_4xi32(uint32_t a, uint32_t b, int32_t *c0, + int32_t *c1, int32_t *c2, int32_t *c3); + +typedef union { + vec4xi16_t vi16; + int16_t ai16[4]; + uint64_t u64; +} word8b_t; + +typedef union { + vec4xi8_t vi8; + vec2xi16_t vi16; + int8_t ai8[4]; + uint32_t u32; +} word4b_t; + +typedef union { + vec2xi8_t vi8; + int8_t ai8[2]; + uint16_t u16; +} word2b_t; + +// TODO: vectorize these. +// Filter: [OC, FH, FW, IC] +// Bias : [OC] +__efficient__ void conv2d_bias_zp(const int8_t *filter, idx_t filter_stride_oc, + const int32_t *bias, idx_t bias_dim_oc, + int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (idx_t i = 0; i < bias_dim_oc; ++i) { + int32_t bias_zp = 0; + for (idx_t j = 0; j < filter_stride_oc; j++) { + bias_zp += (int32_t)filter[j]; + } + filter += filter_stride_oc; + bias_w_zp[i] = bias[i] + zp * bias_zp; + } + } +} + +// Filter: [FH, FW, OC] depthwise (OC==IC) +// Bias : [OC] +__efficient__ void depthwise_conv2d_bias_zp(const int8_t *filter, + const int32_t *bias, idx_t OC, + int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t KH = 3; + const idx_t KW = 3; + for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc++) { + int32_t weight_sum = 0; + for (idx_t khw = 0; khw < KH * KW; khw++) { + weight_sum += (int32_t)filter[khw * OC + oc]; + } + bias_w_zp[oc] = bias[oc] + zp * weight_sum; + } + } +} + +// 2x2x5 vec4 is pretty low utilization of 36 AR+AP units +// increasing OCR to 3 is probably the best option here? +// NOTE: Assumes zero-point has been folded into bias. +// could also try 7x1x5 if just using i16 loads isn't too bad. +__effcc_rip_exact void conv_kws_layer_0(const int8_t *restrict in, + const int8_t *restrict filter, + const int32_t *restrict bias, + int32_t *restrict out) { + // --- Parameters --- + // input size + const uint32_t IH = 49; + const uint32_t IW = 10; + const uint32_t IC = 1; + // input zero-point + const int8_t IZP = 83; + + // filter size + const uint32_t FH = 10; + const uint32_t FW = 4; + const uint32_t OC = 64; + + // stride + const uint32_t ST = 2; + + // padding + const uint32_t PT = 4; + const uint32_t PB = 5; + const uint32_t PL = 1; + const uint32_t PR = 1; + + // output size + const uint32_t OH = (IH + PT + PB - FH) / ST + 1; // 25 + const uint32_t OW = (IW + PL + PR - FW) / ST + 1; // 5 + + // Tile sizes + const uint32_t FHR = 2; + const uint32_t OCR = 2; + const uint32_t VEC = 4; + /* + Pointer convention: + + use pointer bumping for each loop + - changes index * stride arithmetic to += stride + - assume any constant offsets to pointers is okay + + append loop iterator name to pointer name + - e.g. out_oc is evuivalent to out + oc * + - e.g. out_oc_oh is equivalent to out_oc + oh * + */ + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC; oc += OCR) { + int in_row = 0; + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + // fully unroll OW, FW + int32_t acc_ow0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_ow1 = acc_ow0; + int32_t acc_ow2 = acc_ow0; + int32_t acc_ow3 = acc_ow0; + int32_t acc_ow4 = acc_ow0; + int32_t acc1_ow0 = bias_oc[1]; + int32_t acc1_ow1 = acc1_ow0; + int32_t acc1_ow2 = acc1_ow0; + int32_t acc1_ow3 = acc1_ow0; + int32_t acc1_ow4 = acc1_ow0; + // FH range that map to valid input; otherwise map to pad + int fh_start = MAX(((0 + PT) - in_row), 0); + int fh_end = MIN(((IH + PT) - in_row), FH); + const int8_t *in_oh_fh = in_oh - PT * IW; + const int8_t *filter_oc_fh = filter_oc; + for (int fh = 0; fh < FH; fh += FHR) { + /* + Variable naming convention: + in_fh_ + - Inputs to 4-wide vector dot product. + filt_fh + - Weights to 4-wide vector dot product. + + Vectorizes FW=4 dimension of filter, which gets mapped + to 4 element windows from the input width. (e.g. elements + 1-4 in the width would be _1234). + + Use z to correspond to padded input (initialized to + IZP). + + Different output elements are at a stride of 2, + (e.g. skip _2345, use _3456). + + We compute FHR=2 different filter rows in each iteration + of the FH loop (e.g. in_fh0_* and in_fh1_*), + which get accumulated to the same output element in the + output width (e.g. acc_ow). + */ + word4b_t in_fh0_210z, in_fh0_4321, in_fh0_6543, in_fh0_8765, + in_fh0_z987, in_fh1_210z, in_fh1_4321, in_fh1_6543, + in_fh1_8765, in_fh1_z987, f_oc0_fh0, f_oc0_fh1, + f_oc1_fh0, f_oc1_fh1; + + // No packing for filter required since data is 4B aligned + // and memory layout matches instruction layout. + f_oc0_fh0.u32 = + *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 0 * FH * FW + 0 * FW)); + f_oc0_fh1.u32 = + *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 0 * FH * FW + 1 * FW)); + f_oc1_fh0.u32 = + *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 1 * FH * FW + 0 * FW)); + f_oc1_fh1.u32 = + *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 1 * FH * FW + 1 * FW)); + + bool row0_valid = (fh_start <= fh + 0 && fh + 0 < fh_end); + bool row1_valid = (fh_start <= fh + 1 && fh + 1 < fh_end); + + bool valid = fh_start <= fh && fh < fh_end; + + // 0-9A-J (20 elements across two 10 element rows) + // z0123456789z : row 0 + // zABCDEFGHIJz : row 1 + // variables list bytes-in-word in reverse order (e.g. 3210) + // (most significant byte to least significant byte) + // to make shifting and masking logic more intuitive. + word4b_t in_3210, in_7654, in_BA98, in_FEDC, in_JIHG; + word4b_t zp_v; + zp_v.vi8[0] = IZP; + zp_v.vi8[1] = IZP; + zp_v.vi8[2] = IZP; + zp_v.vi8[3] = IZP; + + // Load 4 elements at a time via i32 to reduce bank + // conflicts when accessing different i8s from the same + // word. + in_3210.u32 = load_guard_i32( + row0_valid, *((uint32_t *)(in_oh_fh + 0 * VEC)), + zp_v.u32); + in_7654.u32 = load_guard_i32( + row0_valid, *((uint32_t *)(in_oh_fh + 1 * VEC)), + zp_v.u32); + in_BA98.u32 = load_guard_i32( + row0_valid || row1_valid, + *((uint32_t *)(in_oh_fh + 2 * VEC)), zp_v.u32); + in_FEDC.u32 = load_guard_i32( + row1_valid, *((uint32_t *)(in_oh_fh + 3 * VEC)), + zp_v.u32); + in_JIHG.u32 = load_guard_i32( + row1_valid, *((uint32_t *)(in_oh_fh + 4 * VEC)), + zp_v.u32); + + // reassign upper/lower parts of BA98 depending on row + // validty + in_BA98.vi16[0] = + row0_valid ? in_BA98.vi16[0] : zp_v.vi16[0]; + in_BA98.vi16[1] = + row1_valid ? in_BA98.vi16[1] : zp_v.vi16[1]; + + // Repack input pairs of elements into the 4-byte words + // used for vector dot product. Allows us to reuse loads + // rather than loading the same elements redundantly. + // Bytes are listed in from most to least significant. + in_fh0_210z.u32 = (in_3210.u32 << 1 * 8) | ((uint32_t)IZP); + in_fh0_4321.u32 = + (in_7654.u32 << 3 * 8) | (in_3210.u32 >> 1 * 8); + in_fh0_6543.u32 = + (in_7654.u32 << 1 * 8) | (in_3210.u32 >> 3 * 8); + in_fh0_8765.u32 = + (in_BA98.u32 << 3 * 8) | (in_7654.u32 >> 1 * 8); + in_fh0_z987.u32 = ((uint32_t)IZP << 3 * 8) | + ((in_BA98.u32 & 0x0000FFFFU) << 1 * 8) | + (in_7654.u32 >> 3 * 8); + + // Row 1 starts at in_BA98 byte 2 (2-byte offset into loaded + // words). Same window pattern as fh0 but using FEDC/JIHG as + // the source pair, with shift amounts offset by 2 bytes + // accordingly. + // KJIH IHGF GFED EDCB CBAz + in_fh1_210z.u32 = (in_FEDC.u32 << 3 * 8) | + ((in_BA98.u32 & 0xFFFF0000U) >> 1 * 8) | + ((uint32_t)IZP); // CBA9 + in_fh1_4321.u32 = + (in_FEDC.u32 << 1 * 8) | (in_BA98.u32 >> 3 * 8); + in_fh1_6543.u32 = + (in_JIHG.u32 << 3 * 8) | (in_FEDC.u32 >> 1 * 8); + in_fh1_8765.u32 = + (in_JIHG.u32 << 1 * 8) | (in_FEDC.u32 >> 3 * 8); + in_fh1_z987.u32 = + ((uint32_t)IZP << 3 * 8) | (in_JIHG.u32 >> 1 * 8); + + acc_ow0 += sdot_vec4xi8(in_fh0_210z.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow1 += sdot_vec4xi8(in_fh0_4321.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow2 += sdot_vec4xi8(in_fh0_6543.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow3 += sdot_vec4xi8(in_fh0_8765.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow4 += sdot_vec4xi8(in_fh0_z987.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + + acc_ow0 += sdot_vec4xi8(in_fh1_210z.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow1 += sdot_vec4xi8(in_fh1_4321.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow2 += sdot_vec4xi8(in_fh1_6543.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow3 += sdot_vec4xi8(in_fh1_8765.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow4 += sdot_vec4xi8(in_fh1_z987.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + + acc1_ow0 += sdot_vec4xi8(in_fh0_210z.vi8, f_oc1_fh0.vi8); + acc1_ow1 += sdot_vec4xi8(in_fh0_4321.vi8, f_oc1_fh0.vi8); + acc1_ow2 += sdot_vec4xi8(in_fh0_6543.vi8, f_oc1_fh0.vi8); + acc1_ow3 += sdot_vec4xi8(in_fh0_8765.vi8, f_oc1_fh0.vi8); + acc1_ow4 += sdot_vec4xi8(in_fh0_z987.vi8, f_oc1_fh0.vi8); + + acc1_ow0 += sdot_vec4xi8(in_fh1_210z.vi8, f_oc1_fh1.vi8); + acc1_ow1 += sdot_vec4xi8(in_fh1_4321.vi8, f_oc1_fh1.vi8); + acc1_ow2 += sdot_vec4xi8(in_fh1_6543.vi8, f_oc1_fh1.vi8); + acc1_ow3 += sdot_vec4xi8(in_fh1_8765.vi8, f_oc1_fh1.vi8); + acc1_ow4 += sdot_vec4xi8(in_fh1_z987.vi8, f_oc1_fh1.vi8); + + in_oh_fh += FHR * IW; + filter_oc_fh += FHR * FW; + } + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_ow0; + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_ow1; + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_ow2; + out_oc_oh[3 * OC + 0] = acc_ow3; + out_oc_oh[4 * OC + 0] = acc_ow4; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc1_ow0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc1_ow1; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc1_ow2; + out_oc_oh[3 * OC + 1] = acc1_ow3; + out_oc_oh[4 * OC + 1] = acc1_ow4; + + in_row += ST; + in_oh += ST * IW; + out_oc_oh += OW * OC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * FH * FW; + out_oc += OCR; + bias_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_kws_layer_0( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== input_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, idx_t input_zp_dim_1, + idx_t input_zp_stride_1, + + // ==== weight_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *weight_zp_ptr, idx_t weight_zp_offset, idx_t weight_zp_dim_1, + idx_t weight_zp_stride_1, + + // ==== Output (i32, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { +#if COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE + // zero-point folding into bias + const int OC = 64; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv2d_bias_zp(filter_base, filter_stride_oc, bias_base, filter_dim_oc, + -input_zp_ptr[0], bias_w_zp); + + conv_kws_layer_0(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +#else + conv_kws_layer_0(in_base, filter_base, bias_base, out_base); +#endif +} + +__effcc_rip_exact void depthwise_conv_kws_layer_1( + const int8_t *restrict in, // [IH][IW][IC] NHWC layout (assuming N==1) + const int8_t *restrict filter, // [KH][KW][IC=OC][depth_mult=1] + const int32_t *restrict bias, // [OC] (OC == IC) + int32_t *restrict out // [OH][OW][OC], NHWC +) { + // --- Parameters --- + // input size + const uint32_t IH = 25; + const uint32_t IW = 5; + const uint32_t IC = 64; + // input zero-point + const int8_t IZP = -128; + + // filter size + const uint32_t FH = 3; + const uint32_t FW = 3; + const uint32_t OC = 64; + + // stride + const uint32_t ST = 1; + + // padding + const uint32_t PT = 1; + const uint32_t PB = 1; + const uint32_t PL = 1; + const uint32_t PR = 1; + + // output size + const uint32_t OH = (IH + PT + PB - FH) / ST + 1; // 25 + const uint32_t OW = (IW + PL + PR - FW) / ST + 1; // 5 + + // tile size, vectorize loads of int8_t values from inputs, weights. + const uint32_t OCR = 4; + const uint32_t OHR = 1; + + const uint32_t ICV = 4; + const uint32_t OCV = 4; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < OC / OCR; oc++) { + int32_t b_oc0 = bias_oc[0], b_oc1 = bias_oc[1], b_oc2 = bias_oc[2], + b_oc3 = bias_oc[3]; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + // fully unroll OW, FW + int32_t o_ow0_oc0 = b_oc0, o_ow0_oc1 = b_oc1, o_ow0_oc2 = b_oc2, + o_ow0_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow1_oc0 = b_oc0, o_ow1_oc1 = b_oc1, o_ow1_oc2 = b_oc2, + o_ow1_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow2_oc0 = b_oc0, o_ow2_oc1 = b_oc1, o_ow2_oc2 = b_oc2, + o_ow2_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow3_oc0 = b_oc0, o_ow3_oc1 = b_oc1, o_ow3_oc2 = b_oc2, + o_ow3_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow4_oc0 = b_oc0, o_ow4_oc1 = b_oc1, o_ow4_oc2 = b_oc2, + o_ow4_oc3 = b_oc3; + int fh_start = (PT - oh) > 0 ? (PT - oh) : 0; + int fh_end = ((IH + PT) - oh) < FH ? ((IH + PT) - oh) : FH; + const int8_t *in_oc_oh_fh = in_oc_oh - PT * IW * IC; + const int8_t *filter_oc_fh = filter_oc; + for (int fh = 0; fh < FH; fh++) { + bool valid = fh_start <= fh && fh < fh_end; + word4b_t in_iw0_v, in_iw1_v, in_iw2_v, in_iw3_v, in_iw4_v, + filt_fw0, filt_fw1, filt_fw2, zp_v, win0, win1, win2, + win3, win4, win5, win6; + zp_v.ai8[0] = IZP; + zp_v.ai8[1] = IZP; + zp_v.ai8[2] = IZP; + zp_v.ai8[3] = IZP; + + in_iw0_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 0 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw1_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 1 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw2_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 2 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw3_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 3 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw4_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 4 * IC)) + : zp_v.u32; + + // Sliding window: win0=left_pad, win1..win5=iw0..iw4, + // win6=right_pad + win0 = zp_v; + win1 = in_iw0_v; + win2 = in_iw1_v; + win3 = in_iw2_v; + win4 = in_iw3_v; + win5 = in_iw4_v; + win6 = zp_v; + + filt_fw0.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 0 * OC)); + filt_fw1.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 1 * OC)); + filt_fw2.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 2 * OC)); + + // vectorize OCR, unroll IW + for (int fw = 0; fw < FW; fw++) { + int32_t ow00, ow01, ow02, ow03, ow10, ow11, ow12, ow13, + ow20, ow21, ow22, ow23, ow30, ow31, ow32, ow33, + ow40, ow41, ow42, ow43; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win0.u32, filt_fw0.u32, &ow00, + &ow01, &ow02, &ow03); + o_ow0_oc0 += ow00; + o_ow0_oc1 += ow01; + o_ow0_oc2 += ow02; + o_ow0_oc3 += ow03; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win1.u32, filt_fw0.u32, &ow10, + &ow11, &ow12, &ow13); + o_ow1_oc0 += ow10; + o_ow1_oc1 += ow11; + o_ow1_oc2 += ow12; + o_ow1_oc3 += ow13; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win2.u32, filt_fw0.u32, &ow20, + &ow21, &ow22, &ow23); + o_ow2_oc0 += ow20; + o_ow2_oc1 += ow21; + o_ow2_oc2 += ow22; + o_ow2_oc3 += ow23; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win3.u32, filt_fw0.u32, &ow30, + &ow31, &ow32, &ow33); + o_ow3_oc0 += ow30; + o_ow3_oc1 += ow31; + o_ow3_oc2 += ow32; + o_ow3_oc3 += ow33; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win4.u32, filt_fw0.u32, &ow40, + &ow41, &ow42, &ow43); + o_ow4_oc0 += ow40; + o_ow4_oc1 += ow41; + o_ow4_oc2 += ow42; + o_ow4_oc3 += ow43; + + win0 = win1; + win1 = win2; + win2 = win3; + win3 = win4; + win4 = win5; + win5 = win6; + filt_fw0 = filt_fw1; + filt_fw1 = filt_fw2; + } + filter_oc_fh += FW * OC; + in_oc_oh_fh += IW * IC; + } // end fh loop + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_ow0_oc0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_ow0_oc1; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_ow0_oc2; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_ow0_oc3; + + out_oc_oh[1 * OC + 0] = o_ow1_oc0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = o_ow1_oc1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = o_ow1_oc2; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = o_ow1_oc3; + + out_oc_oh[2 * OC + 0] = o_ow2_oc0; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = o_ow2_oc1; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = o_ow2_oc2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = o_ow2_oc3; + + out_oc_oh[3 * OC + 0] = o_ow3_oc0; + out_oc_oh[3 * OC + 1] = o_ow3_oc1; + out_oc_oh[3 * OC + 2] = o_ow3_oc2; + out_oc_oh[3 * OC + 3] = o_ow3_oc3; + + out_oc_oh[4 * OC + 0] = o_ow4_oc0; + out_oc_oh[4 * OC + 1] = o_ow4_oc1; + out_oc_oh[4 * OC + 2] = o_ow4_oc2; + out_oc_oh[4 * OC + 3] = o_ow4_oc3; + + out_oc_oh += OW * OC; + in_oc_oh += IW * IC; + } // end oh loop + in_oc += OCR; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + filter_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void depthwise_conv2d_kws_layer_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== input_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, idx_t input_zp_dim_1, + idx_t input_zp_stride_1, + + // ==== weight_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *weight_zp_ptr, idx_t weight_zp_offset, idx_t weight_zp_dim_1, + idx_t weight_zp_stride_1, + + // ==== Output (i32, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { +#if COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE + // zero-point folding into bias + const int OC = 64; + int32_t bias_w_zp[OC]; + depthwise_conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, bias_base, OC, + -(int32_t)input_zp_ptr[0], bias_w_zp); + depthwise_conv_kws_layer_1(in_base, filter_base + filter_offset, bias_w_zp, + out_base); +#else + depthwise_conv_kws_layer_1(in_base, filter_base + filter_offset, bias_base, + out_base); +#endif +} + +// NOTE: Assumes zero-point has been folded into bias. +__effcc_rip_exact void conv2d_1x1( + const int8_t *restrict in, // [IH][IW][IC] NHWC layout (assuming N==1) + const int8_t *restrict filter, // [OC][KH][KW][IC] + const int32_t *restrict bias, // [OC] + int32_t *restrict out // [OH][OW][OC], NHWC +) { + const uint32_t IH = 25; + const uint32_t IW = 5; + const uint32_t IC = 64; + + // No padding so no zero point needed in this kernel + // const int8_t IZP = -128; + + const uint32_t FH = 1; + const uint32_t FW = 1; + const uint32_t OC = 64; + + // merge OH, OW into OHW + const uint32_t OH = 25; + const uint32_t OW = 5; + // logically merge these dimensions + const uint32_t OHW = OH * OW; + + // vectorize ICV via dot product + // unroll OHWR, OCR + const uint32_t ICV = 4; + const uint32_t OHWR = 4; + const uint32_t OCR = 8; + + // in/filter/bias are read-only + // out is write-only (each output is fully computed before writing) + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_ohw = in; + int32_t *out_oc_ohw = out_oc; + for (int ohw = 0; ohw < ((OHW + OHWR - 1) / OHWR); ohw++) { + // Accumulators: acc_p{position in ohw tile}_c{channel in oc + // tile} + int32_t acc_p0_c0 = bias[oc * OCR + 0]; + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p3_c0 = acc_p0_c0; + + int32_t acc_p0_c1 = bias[oc * OCR + 1]; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p3_c1 = acc_p0_c1; + + int32_t acc_p0_c2 = bias[oc * OCR + 2]; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p3_c2 = acc_p0_c2; + + int32_t acc_p0_c3 = bias[oc * OCR + 3]; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p3_c3 = acc_p0_c3; + + int32_t acc_p0_c4 = bias[oc * OCR + 4]; + int32_t acc_p1_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p2_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p3_c4 = acc_p0_c4; + + int32_t acc_p0_c5 = bias[oc * OCR + 5]; + int32_t acc_p1_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p2_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p3_c5 = acc_p0_c5; + + int32_t acc_p0_c6 = bias[oc * OCR + 6]; + int32_t acc_p1_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p2_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p3_c6 = acc_p0_c6; + + int32_t acc_p0_c7 = bias[oc * OCR + 7]; + int32_t acc_p1_c7 = acc_p0_c7; + int32_t acc_p2_c7 = acc_p0_c7; + int32_t acc_p3_c7 = acc_p0_c7; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_ohw_ic = in_ohw; + for (int ic = 0; ic < (IC / ICV); ic++) { + vec4xi8_t in_p0_v, in_p1_v, in_p2_v, in_p3_v; + vec4xi8_t filt_c0_v, filt_c1_v, filt_c2_v, filt_c3_v; + vec4xi8_t filt_c4_v, filt_c5_v, filt_c6_v, filt_c7_v; + + in_p0_v = *((vec4xi8_t *)(in_ohw_ic + 0 * IC)); + // know that 125 % 4 is 1 < 4, so check last tile for + // p1/p2/p3 + in_p1_v = __builtin_expect(ohw < (OHW / OHWR), 1) + ? *((vec4xi8_t *)(in_ohw_ic + 1 * IC)) + : 0; + in_p2_v = __builtin_expect(ohw < (OHW / OHWR), 1) + ? *((vec4xi8_t *)(in_ohw_ic + 2 * IC)) + : 0; + in_p3_v = __builtin_expect(ohw < (OHW / OHWR), 1) + ? *((vec4xi8_t *)(in_ohw_ic + 3 * IC)) + : 0; + + filt_c0_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC)); + filt_c1_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC)); + filt_c2_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC)); + filt_c3_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC)); + filt_c4_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 4 * IC)); + filt_c5_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 5 * IC)); + filt_c6_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 6 * IC)); + filt_c7_v = *((vec4xi8_t *)(filter_oc_ic + 7 * IC)); + + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c0_v); + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c1_v); + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c2_v); + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c3_v); + acc_p0_c4 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c4_v); + acc_p0_c5 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c5_v); + acc_p0_c6 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c6_v); + acc_p0_c7 += sdot_vec4xi8(in_p0_v, filt_c7_v); + + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c0_v); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c1_v); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c2_v); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c3_v); + acc_p1_c4 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c4_v); + acc_p1_c5 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c5_v); + acc_p1_c6 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c6_v); + acc_p1_c7 += sdot_vec4xi8(in_p1_v, filt_c7_v); + + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c0_v); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c1_v); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c2_v); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c3_v); + acc_p2_c4 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c4_v); + acc_p2_c5 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c5_v); + acc_p2_c6 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c6_v); + acc_p2_c7 += sdot_vec4xi8(in_p2_v, filt_c7_v); + + acc_p3_c0 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c0_v); + acc_p3_c1 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c1_v); + acc_p3_c2 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c2_v); + acc_p3_c3 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c3_v); + acc_p3_c4 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c4_v); + acc_p3_c5 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c5_v); + acc_p3_c6 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c6_v); + acc_p3_c7 += sdot_vec4xi8(in_p3_v, filt_c7_v); + + in_ohw_ic += ICV; + filter_oc_ic += ICV; + } // end ic loop + out_oc_ohw[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_ohw[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_ohw[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_ohw[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + out_oc_ohw[0 * OC + 4] = acc_p0_c4; + out_oc_ohw[0 * OC + 5] = acc_p0_c5; + out_oc_ohw[0 * OC + 6] = acc_p0_c6; + out_oc_ohw[0 * OC + 7] = acc_p0_c7; + + if (__builtin_expect(ohw < (OHW / OHWR), 1)) { + out_oc_ohw[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_ohw[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_ohw[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_ohw[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + out_oc_ohw[1 * OC + 4] = acc_p1_c4; + out_oc_ohw[1 * OC + 5] = acc_p1_c5; + out_oc_ohw[1 * OC + 6] = acc_p1_c6; + out_oc_ohw[1 * OC + 7] = acc_p1_c7; + + out_oc_ohw[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + out_oc_ohw[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + out_oc_ohw[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + out_oc_ohw[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + out_oc_ohw[2 * OC + 4] = acc_p2_c4; + out_oc_ohw[2 * OC + 5] = acc_p2_c5; + out_oc_ohw[2 * OC + 6] = acc_p2_c6; + out_oc_ohw[2 * OC + 7] = acc_p2_c7; + + out_oc_ohw[3 * OC + 0] = acc_p3_c0; + out_oc_ohw[3 * OC + 1] = acc_p3_c1; + out_oc_ohw[3 * OC + 2] = acc_p3_c2; + out_oc_ohw[3 * OC + 3] = acc_p3_c3; + out_oc_ohw[3 * OC + 4] = acc_p3_c4; + out_oc_ohw[3 * OC + 5] = acc_p3_c5; + out_oc_ohw[3 * OC + 6] = acc_p3_c6; + out_oc_ohw[3 * OC + 7] = acc_p3_c7; + } + out_oc_ohw += OHWR * OC; + in_ohw += OHWR * IC; + } // end ohw loop + filter_oc += OCR * IC; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } +} + +void conv2d_kws_layer_2( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== input_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, idx_t input_zp_dim_1, + idx_t input_zp_stride_1, + + // ==== weight_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *weight_zp_ptr, idx_t weight_zp_offset, idx_t weight_zp_dim_1, + idx_t weight_zp_stride_1, + + // ==== Output (i32, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { +#if COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE + // zero-point folding into bias + const int OC = 64; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv2d_bias_zp(filter_base, filter_stride_oc, bias_base, filter_dim_oc, + -input_zp_ptr[0], bias_w_zp); + + conv2d_1x1(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +#else + conv2d_1x1(in_base, filter_base, bias_base, out_base); +#endif +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/optimized_kernels_e1x.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/optimized_kernels_e1x.c new file mode 100644 index 0000000..2115a56 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/optimized_kernels_e1x.c @@ -0,0 +1,720 @@ +// <> efficient_e1x efficient_e1 +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include "effintrinsic.h" + +#define COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE 1 + +typedef uint32_t idx_t; + +// Types +typedef int8_t vec2xi8_t __attribute__((ext_vector_type(2))); +typedef int16_t vec2xi16_t __attribute__((ext_vector_type(2))); + +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); +typedef int16_t vec4xi16_t __attribute__((ext_vector_type(4))); +typedef int32_t vec4xi32_t __attribute__((ext_vector_type(4))); + +#define MIN(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b)) +#define MAX(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b)) + +extern int32_t sdot_vec4xi8(vec4xi8_t a, vec4xi8_t b); +extern uint16_t load_guard_i16(bool valid, uint16_t a, uint16_t b); + +extern void mul_vec4xi8_retptr_4xi32(uint32_t a, uint32_t b, int32_t *c0, + int32_t *c1, int32_t *c2, int32_t *c3); + +typedef union { + vec4xi16_t vi16; + int16_t ai16[4]; + uint64_t u64; +} word8b_t; + +typedef union { + vec4xi8_t vi8; + vec2xi16_t vi16; + int8_t ai8[4]; + uint32_t u32; +} word4b_t; + +typedef union { + vec2xi8_t vi8; + int8_t ai8[2]; + uint16_t u16; +} word2b_t; +// TODO: vectorize these. +// Filter: [OC, FH, FW, IC] +// Bias : [OC] +__efficient__ void conv2d_bias_zp(const int8_t *filter, idx_t filter_stride_oc, + const int32_t *bias, idx_t bias_dim_oc, + int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (idx_t i = 0; i < bias_dim_oc; ++i) { + int32_t bias_zp = 0; + __effcc_parallel(16) for (idx_t j = 0; j < filter_stride_oc; j++) { + bias_zp += (int32_t)filter[j]; + } + filter += filter_stride_oc; + bias_w_zp[i] = bias[i] + zp * bias_zp; + } + } +} + +// Filter: [FH, FW, OC] depthwise (OC==IC) +// Bias : [OC] +__efficient__ void depthwise_conv2d_bias_zp(const int8_t *filter, + const int32_t *bias, idx_t OC, + int32_t zp, int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t KH = 3; + const idx_t KW = 3; + __effcc_parallel(16) for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc++) { + int32_t weight_sum = 0; + for (idx_t khw = 0; khw < KH * KW; khw++) { + weight_sum += (int32_t)filter[khw * OC + oc]; + } + bias_w_zp[oc] = bias[oc] + zp * weight_sum; + } + } +} + +// populate a 4 byte word via 1+2+1 bytes +#define PACK_4_FROM_121(a, bc, d) \ + ((uint32_t)(uint8_t)a | ((uint32_t)(uint16_t)bc << 8) | \ + ((uint32_t)(uint8_t)d << 24)); + +// NOTE: Assumes zero-point has been folded into bias. +__effcc_rip_exact void conv_kws_layer_0(const int8_t *restrict in, + const int8_t *restrict filter, + const int32_t *restrict bias, + int32_t *restrict out) { + // --- Parameters --- + // input size + const uint32_t IH = 49; + const uint32_t IW = 10; + const uint32_t IC = 1; + // input zero-point + const int8_t IZP = 83; + + // filter size + const uint32_t FH = 10; + const uint32_t FW = 4; + const uint32_t OC = 64; + + // stride + const uint32_t ST = 2; + + // padding + const uint32_t PT = 4; + const uint32_t PB = 5; + const uint32_t PL = 1; + const uint32_t PR = 1; + + // output size + const uint32_t OH = (IH + PT + PB - FH) / ST + 1; // 25 + const uint32_t OW = (IW + PL + PR - FW) / ST + 1; // 5 + + // Tile sizes + const int FHR = 2; + const int OCR = 1; + + /* + Pointer convention: + + use pointer bumping for each loop + - changes index * stride arithmetic to += stride + - assume any constant offsets to pointers is okay + + append loop iterator name to pointer name + - e.g. out_oc is equivalent to out + oc * + - e.g. out_oc_oh is equivalent to out_oc + oh * + */ + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC; oc += OCR) { + int in_row = 0; + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + // fully unroll OW, FW + int32_t acc_ow0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_ow1 = acc_ow0; + int32_t acc_ow2 = acc_ow0; + int32_t acc_ow3 = acc_ow0; + int32_t acc_ow4 = acc_ow0; + + // FH range that map to valid input; otherwise map to pad + int fh_start = MAX(((0 + PT) - in_row), 0); + int fh_end = MIN(((IH + PT) - in_row), FH); + const int8_t *in_oh_fh = in_oh - PT * IW; + const int8_t *filter_oc_fh = filter_oc; + for (int fh = 0; fh < FH; fh += FHR) { + /* + Variable naming convention: + in_fh_ + - Inputs to 4-wide vector dot product. + filt_fh + - Weights to 4-wide vector dot product. + + Vectorizes FW=4 dimension of filter, which gets mapped + to 4 element windows from the input width. (e.g. elements + 1-4 in the width would be _1234). + + Use z to correspond to padded input (initialized to + IZP). + + Different output elements are at a stride of 2, + (e.g. skip _2345, use _3456). + + We compute FHR=2 different filter rows in each iteration + of the FH loop (e.g. in_fh0_* and in_fh1_*), + which get accumulated to the same output element in the + output width (e.g. acc_ow). + */ + word4b_t in_fh0_z012, in_fh0_1234, in_fh0_3456, in_fh0_5678, + in_fh0_789z, in_fh1_z012, in_fh1_1234, in_fh1_3456, + in_fh1_5678, in_fh1_789z, f_oc0_fh0, f_oc0_fh1; + + // No packing for filter required since data is 4B aligned + // and memory layout matches instruction layout. + f_oc0_fh0.u32 = + *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 0 * FH * FW + 0 * FW)); + f_oc0_fh1.u32 = + *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 0 * FH * FW + 1 * FW)); + + bool row0_valid = (fh_start <= fh + 0 && fh + 0 < fh_end); + bool row1_valid = (fh_start <= fh + 1 && fh + 1 < fh_end); + + word2b_t in_fh0_01, in_fh0_23, in_fh0_45, in_fh0_67, + in_fh0_89, in_fh1_01, in_fh1_23, in_fh1_45, in_fh1_67, + in_fh1_89, zp_v; + + // Load 2 elements at a time via i16 to reduce bank + // conflicts when accessing different i8s from the same + // word. + // Vectorizing by 4 seemed to cause alignment issues + // since (IW = 10) % 4 != 0 + zp_v.vi8[0] = IZP; + zp_v.vi8[1] = IZP; + in_fh0_01.u16 = load_guard_i16( + row0_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 0 * IW + 0)), + zp_v.u16); + in_fh0_23.u16 = load_guard_i16( + row0_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 0 * IW + 2)), + zp_v.u16); + in_fh0_45.u16 = load_guard_i16( + row0_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 0 * IW + 4)), + zp_v.u16); + in_fh0_67.u16 = load_guard_i16( + row0_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 0 * IW + 6)), + zp_v.u16); + in_fh0_89.u16 = load_guard_i16( + row0_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 0 * IW + 8)), + zp_v.u16); + + in_fh1_01.u16 = load_guard_i16( + row1_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 1 * IW + 0)), + zp_v.u16); + in_fh1_23.u16 = load_guard_i16( + row1_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 1 * IW + 2)), + zp_v.u16); + in_fh1_45.u16 = load_guard_i16( + row1_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 1 * IW + 4)), + zp_v.u16); + in_fh1_67.u16 = load_guard_i16( + row1_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 1 * IW + 6)), + zp_v.u16); + in_fh1_89.u16 = load_guard_i16( + row1_valid, *((uint16_t *)(in_oh_fh + 1 * IW + 8)), + zp_v.u16); + + // Repack input pairs of elements into the 4-byte words + // used for vector dot product. Allows us to reuse loads + // rather than loading the same elements redundantly. + in_fh0_z012.u32 = + PACK_4_FROM_121(IZP, in_fh0_01.u16, in_fh0_23.ai8[0]); + in_fh0_1234.u32 = PACK_4_FROM_121( + in_fh0_01.ai8[1], in_fh0_23.u16, in_fh0_45.ai8[0]); + in_fh0_3456.u32 = PACK_4_FROM_121( + in_fh0_23.ai8[1], in_fh0_45.u16, in_fh0_67.ai8[0]); + in_fh0_5678.u32 = PACK_4_FROM_121( + in_fh0_45.ai8[1], in_fh0_67.u16, in_fh0_89.ai8[0]); + in_fh0_789z.u32 = + PACK_4_FROM_121(in_fh0_67.ai8[1], in_fh0_89.u16, IZP); + + in_fh1_z012.u32 = + PACK_4_FROM_121(IZP, in_fh1_01.u16, in_fh1_23.ai8[0]); + in_fh1_1234.u32 = PACK_4_FROM_121( + in_fh1_01.ai8[1], in_fh1_23.u16, in_fh1_45.ai8[0]); + in_fh1_3456.u32 = PACK_4_FROM_121( + in_fh1_23.ai8[1], in_fh1_45.u16, in_fh1_67.ai8[0]); + in_fh1_5678.u32 = PACK_4_FROM_121( + in_fh1_45.ai8[1], in_fh1_67.u16, in_fh1_89.ai8[0]); + in_fh1_789z.u32 = + PACK_4_FROM_121(in_fh1_67.ai8[1], in_fh1_89.u16, IZP); + + acc_ow0 += sdot_vec4xi8(in_fh0_z012.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow1 += sdot_vec4xi8(in_fh0_1234.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow2 += sdot_vec4xi8(in_fh0_3456.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow3 += sdot_vec4xi8(in_fh0_5678.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + acc_ow4 += sdot_vec4xi8(in_fh0_789z.vi8, f_oc0_fh0.vi8); + + acc_ow0 += sdot_vec4xi8(in_fh1_z012.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow1 += sdot_vec4xi8(in_fh1_1234.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow2 += sdot_vec4xi8(in_fh1_3456.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow3 += sdot_vec4xi8(in_fh1_5678.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + acc_ow4 += sdot_vec4xi8(in_fh1_789z.vi8, f_oc0_fh1.vi8); + + in_oh_fh += FHR * IW; + filter_oc_fh += FHR * FW; + } + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_ow0; + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_ow1; + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_ow2; + out_oc_oh[3 * OC + 0] = acc_ow3; + out_oc_oh[4 * OC + 0] = acc_ow4; + + in_row += ST; + in_oh += ST * IW; + out_oc_oh += OW * OC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * FH * FW; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_kws_layer_0( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== input_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, idx_t input_zp_dim_1, + idx_t input_zp_stride_1, + + // ==== weight_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *weight_zp_ptr, idx_t weight_zp_offset, idx_t weight_zp_dim_1, + idx_t weight_zp_stride_1, + + // ==== Output (i32, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { +#if COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE + // zero-point folding into bias + const int OC = 64; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv2d_bias_zp(filter_base, filter_stride_oc, bias_base, filter_dim_oc, + -input_zp_ptr[0], bias_w_zp); + + conv_kws_layer_0(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +#else + conv_kws_layer_0(in_base, filter_base, bias_base, out_base); +#endif +} + +// NOTE: Assumes zero-point has been folded into bias. +__effcc_rip_exact void depthwise_conv_kws_layer_1( + const int8_t *restrict in, // [IH][IW][IC] NHWC layout (assuming N==1) + const int8_t *restrict filter, // [KH][KW][IC=OC][depth_mult=1] + const int32_t *restrict bias, // [OC] (OC == IC) + int32_t *restrict out // [OH][OW][OC], NHWC +) { + // --- Parameters --- + // input size + const uint32_t IH = 25; + const uint32_t IW = 5; + const uint32_t IC = 64; + // input zero-point + const int8_t IZP = -128; + + // filter size + const uint32_t FH = 3; + const uint32_t FW = 3; + const uint32_t OC = 64; + + // stride + const uint32_t ST = 1; + + // padding + const uint32_t PT = 1; + const uint32_t PB = 1; + const uint32_t PL = 1; + const uint32_t PR = 1; + + // output size + const uint32_t OH = (IH + PT + PB - FH) / ST + 1; // 25 + const uint32_t OW = (IW + PL + PR - FW) / ST + 1; // 5 + + // tile size, vectorize loads of int8_t values from inputs, weights. + const uint32_t OCR = 4; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < OC / OCR; oc++) { + int32_t b_oc0 = bias_oc[0], b_oc1 = bias_oc[1], b_oc2 = bias_oc[2], + b_oc3 = bias_oc[3]; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + // fully unroll OW, FW + int32_t o_ow0_oc0 = b_oc0, o_ow0_oc1 = b_oc1, o_ow0_oc2 = b_oc2, + o_ow0_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow1_oc0 = b_oc0, o_ow1_oc1 = b_oc1, o_ow1_oc2 = b_oc2, + o_ow1_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow2_oc0 = b_oc0, o_ow2_oc1 = b_oc1, o_ow2_oc2 = b_oc2, + o_ow2_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow3_oc0 = b_oc0, o_ow3_oc1 = b_oc1, o_ow3_oc2 = b_oc2, + o_ow3_oc3 = b_oc3; + int32_t o_ow4_oc0 = b_oc0, o_ow4_oc1 = b_oc1, o_ow4_oc2 = b_oc2, + o_ow4_oc3 = b_oc3; + + int fh_start = (PT - oh) > 0 ? (PT - oh) : 0; + int fh_end = ((IH + PT) - oh) < FH ? ((IH + PT) - oh) : FH; + const int8_t *in_oc_oh_fh = in_oc_oh - PT * IW * IC; + const int8_t *filter_oc_fh = filter_oc; + for (int fh = 0; fh < FH; fh++) { + bool valid = fh_start <= fh && fh < fh_end; + word4b_t in_iw0_v, in_iw1_v, in_iw2_v, in_iw3_v, in_iw4_v, + filt_fw0, filt_fw1, filt_fw2, zp_v, win0, win1, win2, + win3, win4, win5, win6; + zp_v.ai8[0] = IZP; + zp_v.ai8[1] = IZP; + zp_v.ai8[2] = IZP; + zp_v.ai8[3] = IZP; + + in_iw0_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 0 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw1_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 1 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw2_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 2 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw3_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 3 * IC)) + : zp_v.u32; + in_iw4_v.u32 = valid ? *((uint32_t *)(in_oc_oh_fh + 4 * IC)) + : zp_v.u32; + + // Sliding window: win0=left_pad, win1..win5=iw0..iw4, + // win6=right_pad + win0 = zp_v; + win1 = in_iw0_v; + win2 = in_iw1_v; + win3 = in_iw2_v; + win4 = in_iw3_v; + win5 = in_iw4_v; + win6 = zp_v; + + filt_fw0.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 0 * OC)); + filt_fw1.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 1 * OC)); + filt_fw2.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_fh + 2 * OC)); + + // vectorize OCR, unroll IW + for (int fw = 0; fw < FW; fw++) { + int32_t ow00, ow01, ow02, ow03, ow10, ow11, ow12, ow13, + ow20, ow21, ow22, ow23, ow30, ow31, ow32, ow33, + ow40, ow41, ow42, ow43; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win0.u32, filt_fw0.u32, &ow00, + &ow01, &ow02, &ow03); + o_ow0_oc0 += ow00; + o_ow0_oc1 += ow01; + o_ow0_oc2 += ow02; + o_ow0_oc3 += ow03; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win1.u32, filt_fw0.u32, &ow10, + &ow11, &ow12, &ow13); + o_ow1_oc0 += ow10; + o_ow1_oc1 += ow11; + o_ow1_oc2 += ow12; + o_ow1_oc3 += ow13; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win2.u32, filt_fw0.u32, &ow20, + &ow21, &ow22, &ow23); + o_ow2_oc0 += ow20; + o_ow2_oc1 += ow21; + o_ow2_oc2 += ow22; + o_ow2_oc3 += ow23; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win3.u32, filt_fw0.u32, &ow30, + &ow31, &ow32, &ow33); + o_ow3_oc0 += ow30; + o_ow3_oc1 += ow31; + o_ow3_oc2 += ow32; + o_ow3_oc3 += ow33; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(win4.u32, filt_fw0.u32, &ow40, + &ow41, &ow42, &ow43); + o_ow4_oc0 += ow40; + o_ow4_oc1 += ow41; + o_ow4_oc2 += ow42; + o_ow4_oc3 += ow43; + + win0 = win1; + win1 = win2; + win2 = win3; + win3 = win4; + win4 = win5; + win5 = win6; + filt_fw0 = filt_fw1; + filt_fw1 = filt_fw2; + } + filter_oc_fh += FW * OC; + in_oc_oh_fh += IW * IC; + } // end fh loop + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_ow0_oc0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_ow0_oc1; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_ow0_oc2; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_ow0_oc3; + + out_oc_oh[1 * OC + 0] = o_ow1_oc0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = o_ow1_oc1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = o_ow1_oc2; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = o_ow1_oc3; + + out_oc_oh[2 * OC + 0] = o_ow2_oc0; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = o_ow2_oc1; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = o_ow2_oc2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = o_ow2_oc3; + + out_oc_oh[3 * OC + 0] = o_ow3_oc0; + out_oc_oh[3 * OC + 1] = o_ow3_oc1; + out_oc_oh[3 * OC + 2] = o_ow3_oc2; + out_oc_oh[3 * OC + 3] = o_ow3_oc3; + + out_oc_oh[4 * OC + 0] = o_ow4_oc0; + out_oc_oh[4 * OC + 1] = o_ow4_oc1; + out_oc_oh[4 * OC + 2] = o_ow4_oc2; + out_oc_oh[4 * OC + 3] = o_ow4_oc3; + + out_oc_oh += OW * OC; + in_oc_oh += IW * IC; + } // end oh loop + in_oc += OCR; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + filter_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void depthwise_conv2d_kws_layer_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== input_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, idx_t input_zp_dim_1, + idx_t input_zp_stride_1, + + // ==== weight_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *weight_zp_ptr, idx_t weight_zp_offset, idx_t weight_zp_dim_1, + idx_t weight_zp_stride_1, + + // ==== Output (i32, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { +#if COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE + // zero-point folding into bias + const int OC = 64; + int32_t bias_w_zp[OC]; + depthwise_conv2d_bias_zp(filter_base + filter_offset, bias_base, OC, + -(int32_t)input_zp_ptr[0], bias_w_zp); + depthwise_conv_kws_layer_1(in_base, filter_base + filter_offset, bias_w_zp, + out_base); +#else + depthwise_conv_kws_layer_1(in_base, filter_base + filter_offset, bias_base, + out_base); +#endif +} + +// NOTE: Assumes zero-point has been folded into bias. +__effcc_rip_exact void conv2d_1x1( + const int8_t *restrict in, // [IH][IW][IC] NHWC layout (assuming N==1) + const int8_t *restrict filter, // [OC][KH][KW][IC] + const int32_t *restrict bias, // [OC] + int32_t *restrict out // [OH][OW][OC], NHWC +) { + const uint32_t IH = 25; + const uint32_t IW = 5; + const uint32_t IC = 64; + + // No padding so no zero point needed in this kernel + // const int8_t IZP = -128; + + const uint32_t FH = 1; + const uint32_t FW = 1; + const uint32_t OC = 64; + + // merge OH, OW into OHW + const uint32_t OH = 25; + const uint32_t OW = 5; + // logically merge these dimensions + const uint32_t OHW = OH * OW; + + // vectorize ICV via dot product + // unroll OHWR, OCR + const uint32_t ICV = 4; + const uint32_t OHWR = 3; + const uint32_t OCR = 4; + + // in/filter/bias are read-only + // out is write-only (each output is fully computed before writing) + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_ohw = in; + int32_t *out_oc_ohw = out_oc; + for (int ohw = 0; ohw < ((OHW + OHWR - 1) / OHWR); ohw++) { + // Accumulators: acc_p{position in ohw tile}_c{channel in oc + // tile} + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + + int32_t acc_p0_c2 = bias_oc[2]; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + + int32_t acc_p0_c3 = bias_oc[3]; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_ohw_ic = in_ohw; + for (int ic = 0; ic < (IC / ICV); ic++) { + word4b_t in_p0_v, in_p1_v, in_p2_v, filt_c0_v, filt_c1_v, + filt_c2_v, filt_c3_v; + in_p0_v.u32 = *((uint32_t *)(in_ohw_ic + 0 * IC)); + in_p1_v.u32 = *((uint32_t *)(in_ohw_ic + 1 * IC)); + // know that 125 % 3 is 2 < 3, so only check last row + in_p2_v.u32 = __builtin_expect(ohw < ((OHW) / OHWR), 1) + ? *((uint32_t *)(in_ohw_ic + 2 * IC)) + : 0; + + filt_c0_v.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC)); + filt_c1_v.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC)); + filt_c2_v.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC)); + filt_c3_v.u32 = *((uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC)); + + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.vi8, filt_c0_v.vi8); + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.vi8, filt_c1_v.vi8); + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.vi8, filt_c2_v.vi8); + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.vi8, filt_c3_v.vi8); + + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.vi8, filt_c0_v.vi8); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.vi8, filt_c1_v.vi8); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.vi8, filt_c2_v.vi8); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.vi8, filt_c3_v.vi8); + + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.vi8, filt_c0_v.vi8); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.vi8, filt_c1_v.vi8); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.vi8, filt_c2_v.vi8); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.vi8, filt_c3_v.vi8); + + in_ohw_ic += ICV; + filter_oc_ic += ICV; + } // end ic loop + out_oc_ohw[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_ohw[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_ohw[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_ohw[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + + out_oc_ohw[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_ohw[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_ohw[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_ohw[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + + if (__builtin_expect(ohw < (OHW / OHWR), 1)) { + out_oc_ohw[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + out_oc_ohw[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + out_oc_ohw[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + out_oc_ohw[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + } + out_oc_ohw += OHWR * OC; + in_ohw += OHWR * IC; + } // end ohw loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } +} + +void conv2d_kws_layer_2( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== input_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, idx_t input_zp_dim_1, + idx_t input_zp_stride_1, + + // ==== weight_zp (i8, length = 1) ==== + const int8_t *weight_zp_ptr, idx_t weight_zp_offset, idx_t weight_zp_dim_1, + idx_t weight_zp_stride_1, + + // ==== Output (i32, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { +#if COMPUTE_ZERO_POINT_ON_DEVICE + // zero-point folding into bias + const int OC = 64; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv2d_bias_zp(filter_base, filter_stride_oc, bias_base, filter_dim_oc, + -input_zp_ptr[0], bias_w_zp); + + conv2d_1x1(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +#else + conv2d_1x1(in_base, filter_base, bias_base, out_base); +#endif +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl new file mode 100644 index 0000000..5c06b1f --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl @@ -0,0 +1,220 @@ +module { + pdl.pattern @conv2d_kws_layer_0 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Constrain filter dimensions: [OC=64, FH=10, FW=4, IC=1] + %oc_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %fh_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %fw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_64 = pdl.attribute = 64 : i32 + %size_10 = pdl.attribute = 10 : i32 + %size_4 = pdl.attribute = 4 : i32 + %size_1 = pdl.attribute = 1 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %oc_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fh_dim, %size_10 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fw_dim, %size_4 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %ic_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + // Constrain input dimensions: [N, IH=49, IW=10, IC=1] + %ih_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %iw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %size_49 = pdl.attribute = 49 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ih_dim, %size_49 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %iw_dim, %size_10 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ic_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_kws_layer_0" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @depthwise_conv2d_kws_layer_1 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + // Match tosa.depthwise_conv2d + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Constrain filter dimensions: [KH=3, KW=3, OC=64] (depthwise layout) + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %w_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %oc_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %size_3 = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_64 = pdl.attribute = 64 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %size_3 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %w_dim, %size_3 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %oc_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + // Constrain input dimensions: [N, IH=25, IW=5, IC=64] + %ih_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %iw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_25 = pdl.attribute = 25 : i32 + %size_5 = pdl.attribute = 5 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ih_dim, %size_25 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %iw_dim, %size_5 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ic_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "depthwise_conv2d_kws_layer_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_kws_layer_2 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Constrain filter dimensions: [OC=64, FH=1, FW=1, IC=64] + %oc_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %fh_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %fw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_64 = pdl.attribute = 64 : i32 + %size_1 = pdl.attribute = 1 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %oc_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fh_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fw_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %ic_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + // Constrain input dimensions: [N, IH=25, IW=5, IC=64] + %ih_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %iw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %size_25 = pdl.attribute = 25 : i32 + %size_5 = pdl.attribute = 5 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ih_dim, %size_25 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %iw_dim, %size_5 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ic_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_kws_layer_2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl new file mode 100644 index 0000000..45b9d47 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl @@ -0,0 +1,220 @@ +module { + pdl.pattern @conv2d_kws_layer_0 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Constrain filter dimensions: [OC=64, FH=10, FW=4, IC=1] + %oc_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %fh_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %fw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_64 = pdl.attribute = 64 : i32 + %size_10 = pdl.attribute = 10 : i32 + %size_4 = pdl.attribute = 4 : i32 + %size_1 = pdl.attribute = 1 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %oc_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fh_dim, %size_10 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fw_dim, %size_4 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %ic_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + // Constrain input dimensions: [N, IH=49, IW=10, IC=1] + %ih_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %iw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %size_49 = pdl.attribute = 49 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ih_dim, %size_49 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %iw_dim, %size_10 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ic_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_kws_layer_0" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @depthwise_conv2d_kws_layer_1 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + // Match tosa.depthwise_conv2d + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Constrain filter dimensions: [KH=3, KW=3, OC=64] (depthwise layout) + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %w_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %oc_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %size_3 = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_64 = pdl.attribute = 64 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %size_3 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %w_dim, %size_3 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %oc_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + // Constrain input dimensions: [N, IH=25, IW=5, IC=64] + %ih_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %iw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_25 = pdl.attribute = 25 : i32 + %size_5 = pdl.attribute = 5 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ih_dim, %size_25 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %iw_dim, %size_5 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ic_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "depthwise_conv2d_kws_layer_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_actually_mmm : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Constrain filter dimensions: [OC=64, FH=1, FW=1, IC=64] + %oc_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %fh_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %fw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %size_64 = pdl.attribute = 64 : i32 + %size_1 = pdl.attribute = 1 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %oc_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fh_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %fw_dim, %size_1 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %ic_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + // Constrain input dimensions: [N, IH=25, IW=5, IC=64] + %ih_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %iw_dim = pdl.attribute = 2 : i32 + %size_25 = pdl.attribute = 25 : i32 + %size_5 = pdl.attribute = 5 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ih_dim, %size_25 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %iw_dim, %size_5 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %ic_dim, %size_64 : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_kws_layer_2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/kws_ref_model.tflite b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/kws_ref_model.tflite new file mode 100644 index 0000000..d23a6fa Binary files /dev/null and b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/kws_ref_model.tflite differ diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/load_guard.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/load_guard.mlir new file mode 100644 index 0000000..98b4cb1 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/load_guard.mlir @@ -0,0 +1,16 @@ +module { + func.func @load_guard_i16(%arg0: i1, %arg1: i16, %arg2: i16) -> i16 { + %res = rip.inline_mlir(%cond: i1 = %arg0, %ld: i16 = %arg1, %alt: i16 = %arg2) { + %sel = arith.select %cond, %ld, %alt : i16 + rip.yield %sel : i16 + } -> i16 + return %res : i16 + } + func.func @load_guard_i32(%arg0: i1, %arg1: i32, %arg2: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%cond: i1 = %arg0, %ld: i32 = %arg1, %alt: i32 = %arg2) { + %sel = arith.select %cond, %ld, %alt : i32 + rip.yield %sel : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/main.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/main.c new file mode 100644 index 0000000..5b104d9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/main.c @@ -0,0 +1,4 @@ + +int benchmarkModel(); + +int main() { return benchmarkModel(); } \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/sdot_vec4xi8.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/sdot_vec4xi8.mlir new file mode 100644 index 0000000..d3fe4c9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_kws/sdot_vec4xi8.mlir @@ -0,0 +1,81 @@ +module { + func.func @sdot_vec4xi8(%arg0: i32, %arg1: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%a: i32 = %arg0, %b: i32 = %arg1) { + %a_vec = llvm.bitcast %a : i32 to vector<4xi8> + %b_vec = llvm.bitcast %b : i32 to vector<4xi8> + + // On M+, this takes a total of 3 FUs, on Monaco it takes 4 FUs + // M+: 1 ARITH/ARITH_PLUS, 2 BASIC_INT + // Monaco: 2 FULL_INT, 1 BASIC_PLUS, 1 BASIC_INT + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT + // low: [l0, l1, l2, l3] + // high:[h0, h1, h2, h3] + %low, %high = arith.mulsi_extended %a_vec, %b_vec: vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT - on M+ this gets merged into previous operation + // [l0, h0, l1, h1] + %0 = vector.shuffle %low, %high[0, 4, 1, 5]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + // [l2, h2, l3, h3] + %1 = vector.shuffle %low, %high[2, 6, 3, 7]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + + %cast0 = llvm.bitcast %0: vector<4xi8> to vector<2xi16> + %cast1 = llvm.bitcast %1: vector<4xi8> to vector<2xi16> + + // Two additions - this is fast math + // Note: -128*-128*2 = 32768 which does NOT fit in i16 but this + // is the only case where overflow can happens so we accept it. + // BASIC_INT + %tmp = arith.addi %cast0, %cast1 : vector<2xi16> + + // Get's vector reduce + // ARITH/ARITH_PLUS/BASIC_PLUS + %tmp_low = vector.extract %tmp[0] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_high = vector.extract %tmp[1] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_low_signed = arith.extsi %tmp_low : i16 to i32 + %tmp_high_signed = arith.extsi %tmp_high : i16 to i32 + %sum = arith.addi %tmp_low_signed, %tmp_high_signed : i32 + + rip.yield %sum : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } + + func.func @mul_vec4xi8_retptr_4xi32(%arg0: i32, %arg1: i32, %arg2: !llvm.ptr, %arg3: !llvm.ptr, %arg4: !llvm.ptr, %arg5: !llvm.ptr) { + rip.inline_mlir(%a: i32 = %arg0, %b: i32 = %arg1, %p2: !llvm.ptr = %arg2, %p3: !llvm.ptr = %arg3, %p4: !llvm.ptr = %arg4, %p5: !llvm.ptr = %arg5) { + %a_vec = llvm.bitcast %a : i32 to vector<4xi8> + %b_vec = llvm.bitcast %b : i32 to vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT + // low: [l0, l1, l2, l3] + // high:[h0, h1, h2, h3] + %low, %high = arith.mulsi_extended %a_vec, %b_vec: vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT - on M+ this gets merged into previous operation + // [l0, h0, l1, h1] + %0 = vector.shuffle %low, %high[0, 4, 1, 5]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + // [l2, h2, l3, h3] + %1 = vector.shuffle %low, %high[2, 6, 3, 7]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + + %cast0 = llvm.bitcast %0: vector<4xi8> to vector<2xi16> + %cast1 = llvm.bitcast %1: vector<4xi8> to vector<2xi16> + + // Extract each i16 product and sign-extend to i32 + %i16_0 = vector.extract %cast0[0] : i16 from vector<2xi16> + %i16_1 = vector.extract %cast0[1] : i16 from vector<2xi16> + %i16_2 = vector.extract %cast1[0] : i16 from vector<2xi16> + %i16_3 = vector.extract %cast1[1] : i16 from vector<2xi16> + + %ext0 = arith.extsi %i16_0 : i16 to i32 + %ext1 = arith.extsi %i16_1 : i16 to i32 + %ext2 = arith.extsi %i16_2 : i16 to i32 + %ext3 = arith.extsi %i16_3 : i16 to i32 + + llvm.store %ext0, %p2 : i32, !llvm.ptr + llvm.store %ext1, %p3 : i32, !llvm.ptr + llvm.store %ext2, %p4 : i32, !llvm.ptr + llvm.store %ext3, %p5 : i32, !llvm.ptr + } + return + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/CMakeLists.txt b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/CMakeLists.txt new file mode 100644 index 0000000..7e7a2c6 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/CMakeLists.txt @@ -0,0 +1,131 @@ +# @OPT_LEVEL=0 +# @OPT_TAGS= +# @OPT_COMMENT= +# @TYPE_TAGS=ml,benchmark +# @OP_COUNTS=1:{1703877} +# @AUTOBENCH=all +# @AUTOBENCH_SIZES=1 +# @AUTOBENCH_OPTIMIZED_FLAGS= + + +set(MODEL_NAME sww) + +get_filename_component(RIPTOOLS_BINARY_PATH "${CMAKE_C_COMPILER}" DIRECTORY) +set(EFF_IMPORT_PATH ${RIPTOOLS_BINARY_PATH}/eff-import) +set(MODEL_INPUT_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/str_ww_ref_model.tflite) + +set(RULES_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/tosa_optimized_rules_${EFF_ARCH}.pdl) + +# --- eff-import: TFLite -> MLIR --- + +set(MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.fabric.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.scalar.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + --no-rip-region + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-scalar DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.opt.fabric.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} + --use-custom-kernels + --custom-rule-path=${RULES_PATH} + --entrypoint-name=run_model_opt + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} ${RULES_PATH} + VERBATIM +) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) + +# --- Hand-written MLIR --- + +set(MLIR_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/sdot_vec4xi8.mlir +) + +# ----------------------------------------------------------------------------- +# Final step +# ----------------------------------------------------------------------------- + + set(COMMON_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/benchmark.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/main.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/featurize.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/fft4k.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/optimized_kernels_${EFF_ARCH}.c + ) + +add_eff_app(mlperftiny_sww + TYPE exe + ARCHS e1x e1 + TARGETS fabric optimized_fabric scalar # optimized_sim + SOURCE + ${COMMON_SRCS} + hamming_coeffs.h + fft4_1024.h + mel_filterbank.h + ${MLIR_SRCS} +) + +include_directories(${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}) +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric) + eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim) + eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar) + eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_NAME}-tosa-scalar) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric) + eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) + eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric PRIVATE -DUSE_PRAGMAS) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim) + eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) + eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim PRIVATE -DUSE_PRAGMAS) +endif() + + +# Note: the following custom commands are used to generate header files for the application. +# The files are checked into the repository for simplicity, but can be regenerated using these commands if needed. +# add_custom_command( +# OUTPUT ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/hamming_coeffs.h +# COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} && python3 gen_hamming_window.py --window_size 1024 --output ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/hamming_coeffs.h +# ) + +# add_custom_command( +# OUTPUT ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/fft4_1024.h +# COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} && python3 generate_fft4.py --size 1024 --output ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/fft4_1024.h --chip=${EFF_ARCH} +# ) + +# add_custom_command( +# OUTPUT ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/mel_filterbank.h +# COMMAND cd ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} && python3 gen_mel_filterbank.py -o ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/mel_filterbank.h +# ) diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/README.md b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/README.md new file mode 100644 index 0000000..476bb7f --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/README.md @@ -0,0 +1,116 @@ +# MLPerfTiny Streaming Wake Word + +`mlperftiny_sww` is the MLPerfTiny streaming wake-word example for E1/E1x. It +runs a complete audio pipeline: a deterministic 16000-sample `marvin` waveform +is featurized into a mel-spectrogram tensor, then passed through the quantized +`str_ww_ref_model.tflite` classifier. + +## What This App Demonstrates + +Streaming wake word combines signal processing and neural network inference. It +is useful as an end-to-end audio example because the workload includes +preemphasis, framing, a Hamming window, FFTs, mel filtering, log normalization, +and model inference. + +This app demonstrates: + +- using checked-in generated DSP tables for deterministic builds; +- importing a quantized streaming wake-word TFLite model with `eff-import`; +- building scalar, fabric, and optimized fabric variants; +- using custom TOSA rewrite rules and E1/E1x optimized kernels; +- validating a three-class classifier output from a known audio sample. + +## Model and Tensor Contract + +| Item | Value | +|------|-------| +| Model file | `str_ww_ref_model.tflite` | +| Model source | MLCommons Tiny streaming wake word | +| Raw input | `int16_t input_data_marvin[16000]` | +| Feature tensor | `int8_t input[1][30][1][40]` | +| Output tensor | `int8_t output[1][3]` | +| Expected output | `{127, -128, -128}` | +| Build targets | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| Architectures | `e1x`, `e1` | +| Operation count tag | `1703877` | + +## Feature Extraction + +Key constants: + +| Constant | Value | +|----------|-------| +| `WAV_NUM_SAMPLES` | `16000` | +| `STFT_FRAME_LENGTH` | `1024` | +| `STFT_FRAME_STRIDE` | `512` | +| `MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES` | `30` | +| `MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS` | `40` | +| `POWSPEC_LENGTH` | `513` | + +The featurizer performs: + +1. preemphasis over the raw audio; +2. frame extraction and Hamming windowing; +3. a 1024-point FFT per frame; +4. power spectrum calculation; +5. mel filterbank projection; +6. log normalization and int8 quantization. + +The checked-in generated tables are: + +- `hamming_coeffs.h`; +- `fft4_1024.h`; +- `mel_filterbank.h`. + +The generator scripts are retained next to the generated headers so the tables +can be regenerated when the model or feature settings change. + +## Approximate Operation Counts + +| Stage | Approximate multiplies | +|-------|------------------------| +| `featurize()` | `877509` | +| model inference | `826368` | +| combined | `1703877` | + +The FFT dominates the feature-extraction cost. + +## Build Flow + +`CMakeLists.txt` uses `eff-import` to generate: + +- `sww.tosa.fabric.mlir` for fabric; +- `sww.tosa.opt.fabric.mlir` for optimized fabric with custom kernels; +- `sww.tosa.scalar.mlir` for scalar. + +The optimized path uses `eff/tosa_optimized_rules_${EFF_ARCH}.pdl` and the +architecture-specific kernel file `eff/optimized_kernels_${EFF_ARCH}.c`. + +## Running and Validation + +Build from the parent `app_examples` folder: + +```sh +mkdir bld +cd bld +cmake -G Ninja .. +ninja mlperftiny_sww_fabric +ninja mlperftiny_sww_optimized_fabric +``` + +The app enters the `model` profile region, runs featurization and inference for +the configured profiling iteration count, and compares all three output logits. +A passing run prints: + +```text +[mlperftiny_sww] PASS +``` + +Any mismatch prints `FAIL` and returns a non-zero exit code. + +## Customizing the Example + +To test a different wake-word sample, replace the data in `marvin.h` with a +16000-sample signed 16-bit waveform and regenerate the expected three-class +output. If the feature settings change, regenerate the checked-in DSP tables +with the included Python scripts before rebuilding. diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp new file mode 100644 index 0000000..b894745 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp @@ -0,0 +1,116 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +#include +#define TF_LITE_STATIC_MEMORY +#define CMSIS_NN +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wc++11-narrowing" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wconversion" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wfloat-equal" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-compare" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wunused-parameter" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-conversion" +#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h" +#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop + +#include "dsp/transform_functions.h" +#include "model_data.h" +#include "fft4k.h" +#include "featurize.h" + +#include "marvin.h" + +int8_t expected_output_marvin[3] = {127, -128, -128}; + +int8_t _Alignas(16) feat[1200]; + +// Smallest multiple-of-1024-sized buffer that will hold the arena based on +// interpreter.arena_used_bytes() call +constexpr int kTensorArenaSize = 20 * 1024; +alignas(16) uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize]; + +bool validate_output(TfLiteTensor* tensor, int8_t* expected) { + bool correct = true; + for (int i = 0; i < 3; i++) { + if (tensor->data.int8[i] != expected[i]) { + correct = false; + } + } + return correct; +} + +extern "C" int benchmarkModel() { + printf("Starting ML Perf Tiny SWW benchmark\n"); + const tflite::Model* model = tflite::GetModel(str_ww_ref_model_int8_tflite); + if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) { + printf("Model schema version mismatch!\n"); + return 1; + } + + static tflite::MicroMutableOpResolver<7> resolver; + + resolver.AddAdd(); + resolver.AddFullyConnected(); + resolver.AddConv2D(); + resolver.AddDepthwiseConv2D(); + resolver.AddReshape(); + resolver.AddSoftmax(); + resolver.AddAveragePool2D(); + + static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, + kTensorArenaSize, nullptr); + + if (interpreter.AllocateTensors() != kTfLiteOk) { + printf("Failed to allocate tensors\n"); + return 1; + } + + printf("size: %d\n", interpreter.arena_used_bytes()); + + TfLiteTensor* input = interpreter.input(0); + + TfLiteStatus status; + + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) { + featurize(input_data_marvin, feat); + for (int i = 0; i < 1200; i++) { + input->data.int8[i] = feat[i]; + } + status = interpreter.Invoke(); + } + __effcc_exit_profile_region(); + + if (status != kTfLiteOk) { + printf("Failed to run model: %d\n", status); + return 1; + } + + TfLiteTensor* output = interpreter.output(0); + if (validate_output(output, expected_output_marvin)) { + printf("[mlperftiny_sww] PASS\n"); + } else { + printf("[mlperftiny_sww] FAIL\n"); + return 1; + } + + return 0; +} + +#include + +void MicroPrintf(const char* format, ...) { + printf("Got something? %s\n", format); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/fft.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/fft.c new file mode 100644 index 0000000..74d4ad8 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/fft.c @@ -0,0 +1,16 @@ +// clang-format off <> ambiq_apollo4p nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 ambiq_apollo510 renesas_ra8p1 clang-format on + +#include "dsp/transform_functions.h" +#include "fft4k.h" + +arm_cfft_instance_q15 fftInstance; + +void fft_init() { arm_cfft_init_q15(&fftInstance, FFT_SIZE); } + +void eff_fft4(eff_fft_cpx *src, eff_fft_cpx *dst) { + // copying src into dst + for (int i = 0; i < FFT_SIZE; i++) { + dst[i] = src[i]; + } + arm_cfft_q15(&fftInstance, (q15_t *)dst, 0, 1); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/model_data.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/model_data.h new file mode 100644 index 0000000..487da9e --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/cmsis_nn/model_data.h @@ -0,0 +1,6191 @@ +// <> ambiq_apollo4p nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 ambiq_apollo510 + +const unsigned char str_ww_ref_model_int8_tflite[] + __attribute__((aligned(16))) = { + 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x14, 0x00, 0x20, 0x00, + 0x1c, 0x00, 0x18, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x14, 0x00, 0x00, 0x00, 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x80, 0x00, 0x00, 0x00, 0xd8, 0x00, 0x00, 0x00, 0xfc, 0xbf, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0xc0, 0x00, 0x00, 0x48, 0x21, 0x01, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x1e, 0x3f, 0xff, 0xff, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x1c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x38, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0f, 0x00, 0x00, 0x00, 0x73, 0x65, 0x72, 0x76, 0x69, 0x6e, 0x67, 0x5f, + 0x64, 0x65, 0x66, 0x61, 0x75, 0x6c, 0x74, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x9c, 0xff, 0xff, 0xff, 0x1e, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x05, 0x00, 0x00, 0x00, 0x64, 0x65, 0x6e, 0x73, + 0x65, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xbe, 0x3f, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x07, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x69, 0x6e, 0x70, 0x75, 0x74, 0x5f, 0x31, 0x00, 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x34, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xdc, 0xff, 0xff, 0xff, + 0x21, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x13, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x43, 0x4f, 0x4e, 0x56, 0x45, 0x52, 0x53, 0x49, 0x4f, 0x4e, 0x5f, 0x4d, + 0x45, 0x54, 0x41, 0x44, 0x41, 0x54, 0x41, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x13, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6d, 0x69, 0x6e, 0x5f, + 0x72, 0x75, 0x6e, 0x74, 0x69, 0x6d, 0x65, 0x5f, 0x76, 0x65, 0x72, 0x73, + 0x69, 0x6f, 0x6e, 0x00, 0x22, 0x00, 0x00, 0x00, 0x20, 0xbf, 0x00, 0x00, + 0x18, 0xbf, 0x00, 0x00, 0x00, 0xbf, 0x00, 0x00, 0xe4, 0xbe, 0x00, 0x00, + 0x74, 0xbe, 0x00, 0x00, 0xe4, 0xbd, 0x00, 0x00, 0xd4, 0xad, 0x00, 0x00, + 0x44, 0xa6, 0x00, 0x00, 0x34, 0xa4, 0x00, 0x00, 0x24, 0x64, 0x00, 0x00, + 0x14, 0x5f, 0x00, 0x00, 0x04, 0x5d, 0x00, 0x00, 0xf4, 0x1c, 0x00, 0x00, + 0xe4, 0x1a, 0x00, 0x00, 0xdc, 0x1a, 0x00, 0x00, 0xd4, 0x1a, 0x00, 0x00, + 0x44, 0x18, 0x00, 0x00, 0x34, 0x16, 0x00, 0x00, 0x24, 0x02, 0x00, 0x00, + 0x74, 0x01, 0x00, 0x00, 0xec, 0x00, 0x00, 0x00, 0xe4, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xdc, 0x00, 0x00, 0x00, 0xd4, 0x00, 0x00, 0x00, 0xcc, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xc4, 0x00, 0x00, 0x00, 0xbc, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb4, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xac, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa4, 0x00, 0x00, 0x00, 0x9c, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x94, 0x00, 0x00, 0x00, 0x74, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0xba, 0x40, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x60, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0e, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x28, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x06, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0xeb, 0x03, 0x00, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x18, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x04, 0x00, + 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x6a, 0x37, 0xe4, 0x74, 0x47, 0x95, 0x44, 0xe5, + 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, 0x32, 0x2e, 0x32, 0x30, 0x2e, 0x30, 0x00, 0x00, + 0x26, 0x41, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x31, 0x2e, 0x31, 0x34, 0x2e, 0x30, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x68, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x6c, 0xe1, 0xfe, 0xff, + 0x70, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x74, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x78, 0xe1, 0xfe, 0xff, + 0x7c, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x80, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x84, 0xe1, 0xfe, 0xff, + 0x88, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x8c, 0xe1, 0xfe, 0xff, 0x90, 0xe1, 0xfe, 0xff, + 0x6e, 0x41, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x78, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x7f, 0x99, 0x7f, 0x14, 0xcd, 0x2f, 0x0a, 0x7f, 0x1c, 0xab, 0xbe, 0xff, + 0xb2, 0x81, 0x62, 0x8c, 0x6d, 0xca, 0x13, 0x14, 0x81, 0x44, 0xb4, 0x64, + 0x16, 0x02, 0xa6, 0x22, 0xe6, 0x7f, 0xae, 0x7f, 0x29, 0x7f, 0x92, 0xb1, + 0x7f, 0xc5, 0x94, 0xf2, 0x5b, 0xe4, 0xd6, 0x81, 0x7f, 0x7f, 0x7f, 0x46, + 0x81, 0x81, 0x81, 0x2b, 0x81, 0x3a, 0x7f, 0x81, 0xd6, 0x93, 0x7f, 0x26, + 0x2a, 0xce, 0x81, 0xa0, 0x81, 0x7f, 0x21, 0xe4, 0xa1, 0xea, 0x41, 0xca, + 0x7f, 0xc9, 0x26, 0xe4, 0xeb, 0x07, 0x81, 0x32, 0x8b, 0x81, 0xc8, 0xf9, + 0x27, 0x05, 0xe9, 0x88, 0xf3, 0x22, 0x52, 0x81, 0x3d, 0xea, 0x86, 0xae, + 0x81, 0x7f, 0x0b, 0x81, 0x60, 0x81, 0x63, 0x81, 0xff, 0xe3, 0x7f, 0x81, + 0x7f, 0x4a, 0x7f, 0x89, 0xd9, 0xa2, 0x7f, 0x81, 0x94, 0x7f, 0x75, 0x7f, + 0xf2, 0x41, 0xff, 0xff, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xa0, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 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0x00, 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x02, + 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x04, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x0e, 0x00, 0x00, 0x00, 0x61, 0x72, 0x69, 0x74, 0x68, 0x2e, 0x63, 0x6f, + 0x6e, 0x73, 0x74, 0x61, 0x6e, 0x74, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x16, 0x00, 0x20, 0x00, 0x1c, 0x00, + 0x1b, 0x00, 0x14, 0x00, 0x10, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x07, 0x00, 0x16, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, + 0x18, 0x00, 0x00, 0x00, 0x34, 0x00, 0x00, 0x00, 0x50, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x09, 0x64, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0x1e, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x28, 0x00, 0x00, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x0c, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x08, 0x00, 0x00, 0x00, 0x10, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x80, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0xff, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x31, 0x8d, 0x72, 0x3b, 0x19, 0x00, 0x00, 0x00, 0x73, 0x65, 0x72, 0x76, + 0x69, 0x6e, 0x67, 0x5f, 0x64, 0x65, 0x66, 0x61, 0x75, 0x6c, 0x74, 0x5f, + 0x69, 0x6e, 0x70, 0x75, 0x74, 0x5f, 0x31, 0x3a, 0x30, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x1e, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x28, 0x00, 0x00, 0x00, 0x05, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x68, 0x00, 0x00, 0x00, 0x48, 0x00, 0x00, 0x00, 0x38, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x18, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0xb8, 0xff, 0xff, 0xff, + 0x19, 0x00, 0x00, 0x00, 0x02, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x19, + 0xc8, 0xff, 0xff, 0xff, 0x09, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x09, 0x0c, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x0b, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x16, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x00, 0x16, 0xf0, 0xff, 0xff, 0xff, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x0c, 0x00, 0x10, 0x00, + 0x0f, 0x00, 0x00, 0x00, 0x08, 0x00, 0x04, 0x00, 0x0c, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04}; +unsigned int str_ww_ref_model_int8_tflite_len = 74232; diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/ethos/benchmark.cpp b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/ethos/benchmark.cpp new file mode 100644 index 0000000..14d9136 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/ethos/benchmark.cpp @@ -0,0 +1,118 @@ +// <> renesas_ra8p1 +/* + * Runs a Vela-optimized TFLite model on the Ethos-U55 NPU using the + * TFLite Micro MicroInterpreter with the EthosU custom operator kernel. + */ + +/* Suppress warnings from TFLite Micro headers */ +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wc++11-narrowing" +#pragma clang diagnostic ignored "-Wconversion" +#pragma clang diagnostic ignored "-Wfloat-equal" +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-compare" +#pragma clang diagnostic ignored "-Wunused-parameter" +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-conversion" +#pragma clang diagnostic ignored "-Wdeprecated-declarations" + +#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h" +#include "tensorflow/lite/micro/kernels/ethosu.h" +#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" + +#pragma clang diagnostic pop + +#include +#include +#include +#include + +#include "str_ww_ref_model_vela.tflite.h" +#include "dsp/transform_functions.h" +#include "fft4k.h" +#include "featurize.h" + +#include "marvin.h" + +// Smallest multiple-of-1024-sized buffer that will hold the arena based on +// interpreter.arena_used_bytes() call +#define ARENA_SIZE_BYTES (26 * 1024) + +int8_t expected_output_marvin[3] = {127, -128, -128}; +int8_t feat[1200]; + +static uint8_t __attribute__((aligned(16))) g_arena[ARENA_SIZE_BYTES]; + +bool validate_output(TfLiteTensor *tensor, int8_t *expected) { + bool correct = true; + for (int i = 0; i < 3; i++) { + if (tensor->data.int8[i] != expected[i]) { + correct = false; + } + } + return correct; +} + +extern "C" int benchmarkModel() { + /* Parse the FlatBuffer */ + const tflite::Model *model = + tflite::GetModel(output_str_ww_ref_model_vela_tflite); + if (model->version() != TFLITE_SCHEMA_VERSION) { + printf("tflm_npu_run: schema mismatch (%u != %u)\r\n", + (unsigned)model->version(), (unsigned)TFLITE_SCHEMA_VERSION); + return -1; + } + + /* + * Op resolver with one slot: the EthosU custom op. + * Vela-compiled models contain a single EthosU operator that offloads + * the entire graph to the NPU command stream. + * AddEthosU() is a no-op if Register_ETHOSU() returns nullptr (stub build). + */ + tflite::MicroMutableOpResolver<1> resolver; + if (resolver.AddEthosU() != kTfLiteOk) { + printf("tflm_npu_run: AddEthosU() failed\r\n"); + return -2; + } + + tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, g_arena, + ARENA_SIZE_BYTES); + + /* + * Build the interpreter on the stack; all internal allocations come + * from 'arena' so the object itself stays small. + */ + if (interpreter.AllocateTensors() != kTfLiteOk) { + printf( + "tflm_npu_run: AllocateTensors() failed - arena too small " + "(provided %u bytes)\r\n", + (unsigned)ARENA_SIZE_BYTES); + return -3; + } + + printf("size: %d\n", interpreter.arena_used_bytes()); + + TfLiteTensor *input = interpreter.input(0); + + /* Run inference - dispatches to the NPU via ethosu_invoke_v3 */ + int status = 0; + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) { + featurize(input_data_marvin, input->data.int8); + status = interpreter.Invoke(); + } + __effcc_exit_profile_region(); + + if (status != kTfLiteOk) { + printf("tflm_npu_run: Invoke() failed\r\n"); + return -4; + } + + TfLiteTensor *output = interpreter.output(0); + if (validate_output(output, expected_output_marvin)) { + printf("[mlperftiny_sww] PASS\n"); + } else { + printf("[mlperftiny_sww] FAIL\n"); + return 1; + } + return 0; +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/ethos/str_ww_ref_model_vela.tflite.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/ethos/str_ww_ref_model_vela.tflite.h new file mode 100644 index 0000000..f430ffe --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/arm/ethos/str_ww_ref_model_vela.tflite.h @@ -0,0 +1,5213 @@ +unsigned char output_str_ww_ref_model_vela_tflite[] = { + 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 0x12, 0x00, 0x1c, 0x00, 0x04, 0x00, 0x08, 0x00, 0x0c, 0x00, + 0x10, 0x00, 0x14, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x12, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x5c, 0x00, 0x00, 0x00, 0x50, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x38, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x34, 0x01, 0x00, 0x00, 0xa0, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x44, 0x00, 0x00, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, 0xec, 0xf3, 0x00, 0x00, + 0xb0, 0xe3, 0x00, 0x00, 0x2c, 0x04, 0x00, 0x00, 0x3c, 0x01, 0x00, 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0x00, + 0x50, 0xdf, 0x00, 0x00, 0x85, 0x40, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x84, 0x40, 0x00, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x86, 0x40, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x00, 0x00, 0x85, 0x01, 0x09, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x8f, 0x01, 0x01, 0x00, + 0x80, 0x40, 0x00, 0x00, 0xc0, 0x00, 0x00, 0x00, 0x85, 0x40, 0x00, 0x00, + 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x84, 0x40, 0x00, 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x86, 0x40, 0x00, 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x85, 0x01, 0x49, 0x00, + 0x06, 0x00, 0x01, 0x00, 0x24, 0x40, 0x1e, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x40, + 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x04, 0x01, 0x02, 0x00, + 0x10, 0x40, 0x00, 0x00, 0x80, 0x00, 0x00, 0x00, 0x13, 0x01, 0x02, 0x00, + 0x80, 0x01, 0x04, 0x00, 0x06, 0x00, 0x00, 0x00, 0x24, 0x40, 0x00, 0x00, + 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x80, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x10, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x15, 0x40, 0x00, 0x00, + 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x14, 0x40, 0x00, 0x00, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x16, 0x40, 0x00, 0x00, 0x01, 0x00, 0x00, 0x00, 0x18, 0x01, 0x80, 0xff, + 0x14, 0x01, 0x01, 0x80, 0x26, 0x01, 0x80, 0xff, 0x27, 0x01, 0x7f, 0x00, + 0x80, 0x40, 0x00, 0x00, 0x40, 0x00, 0x00, 0x00, 0x06, 0x00, 0x08, 0x00, + 0x00, 0x00, 0xff, 0xff, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x04, 0x00, 0x04, 0x00, 0x04, 0x00, 0x00, 0x00}; +unsigned int output_str_ww_ref_model_vela_tflite_len = 62528; diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/benchmark.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/benchmark.c new file mode 100644 index 0000000..aba7fa9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/benchmark.c @@ -0,0 +1,69 @@ +// <> efficient_e1 efficient_e1x +#include +#include +#include + +#include "fft4k.h" +#include "featurize.h" +#include "marvin.h" + +int8_t expected_output_marvin[3] = {127, -128, -128}; + +int8_t _Alignas(4) output_arr_marvin[3]; + +const char *modelType = "sww"; +#ifdef EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED +#define model_func run_model_opt +#else +#define model_func run_model +#endif + +int model_func(const int8_t input_0[1][30][1][40], int8_t output_0[1][3]); + +#define DEBUG_PRINT +#ifdef DEBUG_PRINT +#define TENSOR_PRINT(x, ...) \ + do { \ + printf(x, ##__VA_ARGS__); \ + } while (0) +#else +#define TENSOR_PRINT(x, ...) +#endif + +bool validate_output(int8_t *tensor, int8_t *expected) { + TENSOR_PRINT("Output tensor: [%d", tensor[0]); + bool correct = tensor[0] == expected[0]; + for (int i = 1; i < 3; i++) { + TENSOR_PRINT(", %d", tensor[i]); + if (tensor[i] != expected[i]) { + correct = false; + } + } + + TENSOR_PRINT("]\n"); + + return correct; +} + +int8_t _Alignas(4) feat[1200]; + +int benchmarkModel() { + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) { + featurize(input_data_marvin, feat); + model_func((int8_t (*)[30][1][40])feat, &output_arr_marvin); + } + __effcc_exit_profile_region(); + + // results are incorrect on hardware for now, + // likely due to this wide integer issue: + // https://github.com/EfficientComputer/riptools/issues/3116 + // results verified through simulation of optimized version through QEMU + if (validate_output(output_arr_marvin, expected_output_marvin)) { + printf("[mlperftiny_%s] PASS\n", modelType); + } else { + printf("[mlperftiny_%s] FAIL\n", modelType); + return 1; + } + return 0; +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/optimized_kernels_e1.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/optimized_kernels_e1.c new file mode 100644 index 0000000..6413ee2 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/optimized_kernels_e1.c @@ -0,0 +1,1359 @@ +// <> efficient_e1 +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include "effintrinsic.h" + +typedef uint32_t idx_t; + +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); + +extern int32_t sdot_vec4xi8(uint32_t a, uint32_t b); +extern void mul_vec4xi8_retptr_4xi32(uint32_t a, uint32_t b, int32_t *c0, + int32_t *c1, int32_t *c2, int32_t *c3); + +typedef union { + vec4xi8_t vi8; + int8_t ai8[4]; + uint32_t u32; +} word4b_t; + +// ======= zero point folding functions ============== +// Filter: [OC, FH, FW, IC] +// Bias : [OC] +// NOTE: this is identical to conv2d version, can merge. +__efficient__ void conv1d_bias_zp(const int8_t *filter, const int32_t *bias, + idx_t K, idx_t OC, int32_t zp, + int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t bias_zp = 0; + // __effcc_parallel(16) + for (idx_t k = 0; k < K; k++) { + bias_zp += (int32_t)filter[oc * K + k]; + } + // TODO: figure out if sub or add neg is better + bias_w_zp[oc] = bias[oc] - zp * bias_zp; + } + } +} + +// Filter: [FH, FW, OC] depthwise (OC==IC) +// Bias : [OC] +// this basically just operates on transposed filter tensor if IC=1? +// also same as 2d +__efficient__ void depthwise_conv1d_bias_zp(const int8_t *filter, + const int32_t *bias, + idx_t K, // FH * FW + idx_t OC, int32_t zp, + int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + // __effcc_parallel(16) + for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc++) { + int32_t bias_zp = 0; + for (idx_t k = 0; k < K; k++) { + bias_zp += (int32_t)filter[k * OC + oc]; + } + bias_w_zp[oc] = bias[oc] - zp * bias_zp; + } + } +} +// -------------------------------------------- + +// ============================================================================ +// Layer 0: depthwise_conv2d +// input: [N][30][1][40] i8 +// weight: [3][1][40][1] i8 (KH x KW x IC x M) +// output: [N][28][1][40] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_0( + const int8_t *in, // [IH:30, OC:40]:int8 + const int8_t *filter, // [FH: 3, OC:40]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:40]:int32 + int32_t *out // [OH:28, OC:40]:int32 +) { + const int IH = 30; + const int OC = 40; + const int KH = 3; + const int OH = IH - KH + 1; // 28 + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + const int OCR = 1; + const int OHR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / OCV; oc++) { + uint32_t f_kh0 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 0 * OC)); + uint32_t f_kh1 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 1 * OC)); + uint32_t f_kh2 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 2 * OC)); + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3]; + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + int32_t o_oc0_oh0 = b0, o_oc1_oh0 = b1, o_oc2_oh0 = b2, + o_oc3_oh0 = b3; + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + + uint32_t i_kh0, i_kh1, i_kh2; + + i_kh0 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 0 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh0, f_kh0, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh1 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 1 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh1, f_kh1, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh2 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 2 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh2, f_kh2, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_oc0_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_oc1_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_oc2_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_oc3_oh0; + + in_oc_oh += OC; + out_oc_oh += OC; + } + in_oc += OCV; + filter_oc += OCV; + bias_oc += OCV; + out_oc += OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_0( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, + // FH=3, FW=1, OC=40, IC=1 + idx_t fd0, idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, + idx_t fs3, const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 40; + const int K = 3; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assumes offsets are zero. + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + // izp folded, not needed since no padding. + opt_dw_conv2d_layer_0(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 1: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][28][1][40] i8 +// weight: [128][1][1][40] i8 (OC x KH x KW x IC) +// output: [N][28][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_1( + const int8_t *in, // [OH:28, IC:40]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:128, IC:40]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:28, OC:128]:int32 +) { + const int OH = 28; + const int IC = 40; + const int OC = 128; + + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OH by OHR=4, OC by OCR=8 + const int ICV = 4; + // 4x8 = 32 < 36 + const int OHR = 4; + const int OCR = 8; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < ((OH + OHR - 1) / OHR); oh++) { + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p0_c2 = bias_oc[2]; + int32_t acc_p0_c3 = bias_oc[3]; + int32_t acc_p0_c4 = bias_oc[4]; + int32_t acc_p0_c5 = bias_oc[5]; + int32_t acc_p0_c6 = bias_oc[6]; + int32_t acc_p0_c7 = bias_oc[7]; + + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p1_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p1_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p1_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p1_c7 = acc_p0_c7; + + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p2_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p2_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p2_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p2_c7 = acc_p0_c7; + + int32_t acc_p3_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p3_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p3_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p3_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p3_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p3_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p3_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p3_c7 = acc_p0_c7; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_oh_ic = in_oh; + for (int ic = 0; ic < (IC / ICV); ic++) { + word4b_t in_p0_v, in_p1_v, in_p2_v, in_p3_v; + word4b_t filt_c0_v, filt_c1_v, filt_c2_v, filt_c3_v; + word4b_t filt_c4_v, filt_c5_v, filt_c6_v, filt_c7_v; + + in_p0_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC)); + in_p1_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC)); + in_p2_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC)); + in_p3_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 3 * IC)); + + filt_c0_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC)); + filt_c1_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC)); + filt_c2_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC)); + filt_c3_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC)); + filt_c4_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 4 * IC)); + filt_c5_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 5 * IC)); + filt_c6_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 6 * IC)); + filt_c7_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 7 * IC)); + + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p3_c0 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c0_v.u32); + + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p3_c1 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c1_v.u32); + + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p3_c2 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c2_v.u32); + + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p3_c3 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c3_v.u32); + + acc_p0_c4 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c4_v.u32); + acc_p1_c4 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c4_v.u32); + acc_p2_c4 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c4_v.u32); + acc_p3_c4 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c4_v.u32); + + acc_p0_c5 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c5_v.u32); + acc_p1_c5 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c5_v.u32); + acc_p2_c5 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c5_v.u32); + acc_p3_c5 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c5_v.u32); + + acc_p0_c6 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c6_v.u32); + acc_p1_c6 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c6_v.u32); + acc_p2_c6 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c6_v.u32); + acc_p3_c6 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c6_v.u32); + + acc_p0_c7 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c7_v.u32); + acc_p1_c7 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c7_v.u32); + acc_p2_c7 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c7_v.u32); + acc_p3_c7 += sdot_vec4xi8(in_p3_v.u32, filt_c7_v.u32); + + in_oh_ic += ICV; + filter_oc_ic += ICV; + } // end ic loop + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + out_oc_oh[0 * OC + 4] = acc_p0_c4; + out_oc_oh[0 * OC + 5] = acc_p0_c5; + out_oc_oh[0 * OC + 6] = acc_p0_c6; + out_oc_oh[0 * OC + 7] = acc_p0_c7; + + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + out_oc_oh[1 * OC + 4] = acc_p1_c4; + out_oc_oh[1 * OC + 5] = acc_p1_c5; + out_oc_oh[1 * OC + 6] = acc_p1_c6; + out_oc_oh[1 * OC + 7] = acc_p1_c7; + + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + out_oc_oh[2 * OC + 4] = acc_p2_c4; + out_oc_oh[2 * OC + 5] = acc_p2_c5; + out_oc_oh[2 * OC + 6] = acc_p2_c6; + out_oc_oh[2 * OC + 7] = acc_p2_c7; + + out_oc_oh[3 * OC + 0] = acc_p3_c0; + out_oc_oh[3 * OC + 1] = acc_p3_c1; + out_oc_oh[3 * OC + 2] = acc_p3_c2; + out_oc_oh[3 * OC + 3] = acc_p3_c3; + out_oc_oh[3 * OC + 4] = acc_p3_c4; + out_oc_oh[3 * OC + 5] = acc_p3_c5; + out_oc_oh[3 * OC + 6] = acc_p3_c6; + out_oc_oh[3 * OC + 7] = acc_p3_c7; + + out_oc_oh += OHR * OC; + in_oh += OHR * IC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_1( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 40; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_1(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 2: depthwise_conv2d +// input: [N][28][1][128] i8 +// weight: [5][1][128][1] i8 +// output: [N][24][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_2( + const int8_t *in, // [IH:28, OC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [FH: 5, OC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:24, OC:128]:int32 +) { + const int IH = 28; + const int OC = 128; + const int KH = 5; + const int OH = IH - KH + 1; // 24 + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + const int OHR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / OCV; oc++) { + // load all KH filter values once — loop invariant w.r.t. OH + uint32_t f_kh0 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 0 * OC)); + uint32_t f_kh1 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 1 * OC)); + uint32_t f_kh2 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 2 * OC)); + uint32_t f_kh3 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 3 * OC)); + uint32_t f_kh4 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 4 * OC)); + + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3]; + + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + int32_t o_oc0_oh0 = b0, o_oc1_oh0 = b1, o_oc2_oh0 = b2, + o_oc3_oh0 = b3; + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + uint32_t i_kh0, i_kh1, i_kh2, i_kh3, i_kh4; + + i_kh0 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 0 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh0, f_kh0, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh1 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 1 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh1, f_kh1, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh2 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 2 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh2, f_kh2, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh3 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 3 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh3, f_kh3, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh4 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 4 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh4, f_kh4, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_oc0_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_oc1_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_oc2_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_oc3_oh0; + + in_oc_oh += OHR * OC; + out_oc_oh += OHR * OC; + } + in_oc += OCV; + filter_oc += OCV; + bias_oc += OCV; + out_oc += OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_2( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 5; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assumes offsets are zero. + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + opt_dw_conv2d_layer_2(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 3: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][24][1][128] i8 +// weight: [128][1][1][128] i8 +// output: [N][24][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_3( + const int8_t *in, // [OH:24, IC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:128, IC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:24, OC:128]:int32 +) { + const int OH = 24; + const int IC = 128; + const int OC = 128; + + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OH by OHR=4, OC by OCR=8 + // OH=24 and OC=128 are evenly divisible by OHR=4 and OCR=8 + const int ICV = 4; + const int OHR = 4; + const int OCR = 8; + const int ICR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < (OH / OHR); oh++) { + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p0_c2 = bias_oc[2]; + int32_t acc_p0_c3 = bias_oc[3]; + int32_t acc_p0_c4 = bias_oc[4]; + int32_t acc_p0_c5 = bias_oc[5]; + int32_t acc_p0_c6 = bias_oc[6]; + int32_t acc_p0_c7 = bias_oc[7]; + + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p1_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p1_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p1_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p1_c7 = acc_p0_c7; + + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p2_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p2_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p2_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p2_c7 = acc_p0_c7; + + int32_t acc_p3_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p3_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p3_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p3_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p3_c4 = acc_p0_c4; + int32_t acc_p3_c5 = acc_p0_c5; + int32_t acc_p3_c6 = acc_p0_c6; + int32_t acc_p3_c7 = acc_p0_c7; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_oh_ic = in_oh; + // TODO: try doubling up on loads per loop, + // then iterating over vals and only doing single math op. + // does this require that inputs aren't stride 16 banks away? + // likely, otherwise they would be serialized anyway. + // but different iterations along ic can happen at the same + // time, so maybe not? + // TODO: unroll ICR for loads, add loop for ICR for compute + for (int ic = 0; ic < (IC / (ICR * ICV)); ic++) { + word4b_t in_p0_v0, in_p1_v0, in_p2_v0, in_p3_v0; + word4b_t filt_c0_v0, filt_c1_v0, filt_c2_v0, filt_c3_v0; + word4b_t filt_c4_v0, filt_c5_v0, filt_c6_v0, filt_c7_v0; + + in_p0_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + in_p1_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC + 0 * ICV)); + in_p2_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC + 0 * ICV)); + in_p3_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 3 * IC + 0 * ICV)); + + filt_c0_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + filt_c1_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC + 0 * ICV)); + filt_c2_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC + 0 * ICV)); + filt_c3_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC + 0 * ICV)); + filt_c4_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 4 * IC + 0 * ICV)); + filt_c5_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 5 * IC + 0 * ICV)); + filt_c6_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 6 * IC + 0 * ICV)); + filt_c7_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 7 * IC + 0 * ICV)); + + // for (int icr = 0; icr < ICR; icr++) + { + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + acc_p3_c0 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + acc_p3_c1 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + acc_p3_c2 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + acc_p3_c3 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + + acc_p0_c4 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c4_v0.u32); + acc_p1_c4 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c4_v0.u32); + acc_p2_c4 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c4_v0.u32); + acc_p3_c4 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c4_v0.u32); + + acc_p0_c5 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c5_v0.u32); + acc_p1_c5 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c5_v0.u32); + acc_p2_c5 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c5_v0.u32); + acc_p3_c5 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c5_v0.u32); + + acc_p0_c6 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c6_v0.u32); + acc_p1_c6 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c6_v0.u32); + acc_p2_c6 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c6_v0.u32); + acc_p3_c6 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c6_v0.u32); + + acc_p0_c7 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c7_v0.u32); + acc_p1_c7 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c7_v0.u32); + acc_p2_c7 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c7_v0.u32); + acc_p3_c7 += sdot_vec4xi8(in_p3_v0.u32, filt_c7_v0.u32); + } + + in_oh_ic += ICR * ICV; + filter_oc_ic += ICR * ICV; + // in_oh_ic += OHR*ICV; + // filter_oc_ic += OCR*ICV; + } // end ic loop + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + out_oc_oh[0 * OC + 4] = acc_p0_c4; + out_oc_oh[0 * OC + 5] = acc_p0_c5; + out_oc_oh[0 * OC + 6] = acc_p0_c6; + out_oc_oh[0 * OC + 7] = acc_p0_c7; + + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + out_oc_oh[1 * OC + 4] = acc_p1_c4; + out_oc_oh[1 * OC + 5] = acc_p1_c5; + out_oc_oh[1 * OC + 6] = acc_p1_c6; + out_oc_oh[1 * OC + 7] = acc_p1_c7; + + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + out_oc_oh[2 * OC + 4] = acc_p2_c4; + out_oc_oh[2 * OC + 5] = acc_p2_c5; + out_oc_oh[2 * OC + 6] = acc_p2_c6; + out_oc_oh[2 * OC + 7] = acc_p2_c7; + + out_oc_oh[3 * OC + 0] = acc_p3_c0; + out_oc_oh[3 * OC + 1] = acc_p3_c1; + out_oc_oh[3 * OC + 2] = acc_p3_c2; + out_oc_oh[3 * OC + 3] = acc_p3_c3; + out_oc_oh[3 * OC + 4] = acc_p3_c4; + out_oc_oh[3 * OC + 5] = acc_p3_c5; + out_oc_oh[3 * OC + 6] = acc_p3_c6; + out_oc_oh[3 * OC + 7] = acc_p3_c7; + + out_oc_oh += OHR * OC; + in_oh += OHR * IC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_3( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 128; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_3(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 4: depthwise_conv2d +// input: [N][24][1][128] i8 +// weight: [10][1][128][1] i8 +// output: [N][15][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_4( + const int8_t *in, // [IH:24, OC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [FH:10, OC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:15, OC:128]:int32 +) { + const int IH = 24; + const int OC = 128; + const int KH = 10; + const int OH = IH - KH + 1; // 15 + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + const int OCR = 2; + const int OHR = 3; // OH=15 is divisible by 3 + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / (OCR * OCV); oc++) { + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH / OHR; oh++) { + const int8_t *in_oc_oh_kh = in_oc_oh; + const int8_t *filter_oc_kh = filter_oc; + + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3], b4 = bias_oc[4], b5 = bias_oc[5], + b6 = bias_oc[6], b7 = bias_oc[7]; + int32_t o_oc0_oh0 = b0, o_oc0_oh1 = b0, o_oc0_oh2 = b0, + o_oc1_oh0 = b1, o_oc1_oh1 = b1, o_oc1_oh2 = b1, + o_oc2_oh0 = b2, o_oc2_oh1 = b2, o_oc2_oh2 = b2, + o_oc3_oh0 = b3, o_oc3_oh1 = b3, o_oc3_oh2 = b3, + o_oc4_oh0 = b4, o_oc4_oh1 = b4, o_oc4_oh2 = b4, + o_oc5_oh0 = b5, o_oc5_oh1 = b5, o_oc5_oh2 = b5, + o_oc6_oh0 = b6, o_oc6_oh1 = b6, o_oc6_oh2 = b6, + o_oc7_oh0 = b7, o_oc7_oh1 = b7, o_oc7_oh2 = b7; + for (int kh = 0; kh < KH; kh++) { + // filter shared across all OHR rows + // each uint32_t holds 4 int8 filter values for different + // channels + uint32_t f_oc0, f_oc1; + f_oc0 = *((const uint32_t *)(filter_oc_kh + 0 * OCV)); + f_oc1 = *((const uint32_t *)(filter_oc_kh + 1 * OCV)); + + // input layout is [IH:24, OC:128]. + // each uint32_t holds 4 int8 input values for different + // channels + uint32_t i_oh0_oc0, i_oh0_oc1, i_oh1_oc0, i_oh1_oc1, + i_oh2_oc0, i_oh2_oc1; + i_oh0_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 0 * OC + 0 * OCV)); + i_oh0_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 0 * OC + 1 * OCV)); + + i_oh1_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 1 * OC + 0 * OCV)); + i_oh1_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 1 * OC + 1 * OCV)); + + i_oh2_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 2 * OC + 0 * OCV)); + i_oh2_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 2 * OC + 1 * OCV)); + + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3, mul_oc4, + mul_oc5, mul_oc6, mul_oc7; + + // row oh+0 + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh0_oc0, f_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh0_oc1, f_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + o_oc4_oh0 += mul_oc4; + o_oc5_oh0 += mul_oc5; + o_oc6_oh0 += mul_oc6; + o_oc7_oh0 += mul_oc7; + + // row oh+1 + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh1_oc0, f_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh1_oc1, f_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc0_oh1 += mul_oc0; + o_oc1_oh1 += mul_oc1; + o_oc2_oh1 += mul_oc2; + o_oc3_oh1 += mul_oc3; + o_oc4_oh1 += mul_oc4; + o_oc5_oh1 += mul_oc5; + o_oc6_oh1 += mul_oc6; + o_oc7_oh1 += mul_oc7; + + // row oh+2 + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh2_oc0, f_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh2_oc1, f_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc0_oh2 += mul_oc0; + o_oc1_oh2 += mul_oc1; + o_oc2_oh2 += mul_oc2; + o_oc3_oh2 += mul_oc3; + o_oc4_oh2 += mul_oc4; + o_oc5_oh2 += mul_oc5; + o_oc6_oh2 += mul_oc6; + o_oc7_oh2 += mul_oc7; + + in_oc_oh_kh += 1 * OC; + filter_oc_kh += 1 * OC; + } + // store row oh+0 + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_oc0_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_oc1_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_oc2_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_oc3_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 4] = o_oc4_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 5] = o_oc5_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 6] = o_oc6_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 7] = o_oc7_oh0; + + // store row oh+1 + out_oc_oh[1 * OC + 0] = o_oc0_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = o_oc1_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = o_oc2_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = o_oc3_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 4] = o_oc4_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 5] = o_oc5_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 6] = o_oc6_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 7] = o_oc7_oh1; + + // store row oh+2 + out_oc_oh[2 * OC + 0] = o_oc0_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = o_oc1_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = o_oc2_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = o_oc3_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 4] = o_oc4_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 5] = o_oc5_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 6] = o_oc6_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 7] = o_oc7_oh2; + + in_oc_oh += OHR * OC; + out_oc_oh += OHR * OC; + } + in_oc += OCR * OCV; + filter_oc += OCR * OCV; + bias_oc += OCR * OCV; + out_oc += OCR * OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_4( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 10; + int32_t bias_w_zp[OC]; + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + opt_dw_conv2d_layer_4(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 5: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][15][1][128] i8 +// weight: [128][1][1][128] i8 +// output: [N][15][1][128] i32 +// ============================================================================ +// PASS +// 11851 core cyles, 3907 fabric cycles +// core cycles, fabric cycles +// instead of 5x7x4, implement 3x6x8; didn't fit +// instead of 5x7x4, implement 3x4x8; 19167 6395 +// 3x2x16: 12031 4018 +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_5( + const int8_t *in, // [OH:15, IC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:128, IC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:15, OC:128]:int32 +) { + const int OH = 15; + const int IC = 128; + const int OC = 128; + + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OH by OHWR=5, OC by OCR=7 + const int ICV = 4; + const int ICR = 4; + const int OHWR = 3; + const int OCR = 2; // should this be increasedd up to 3? + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + + for (int oh = 0; oh < (OH / OHWR); oh++) { + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p3_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p4_c0 = acc_p0_c0; + + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p3_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p4_c1 = acc_p0_c1; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_oh_ic = in_oh; + for (int ic = 0; ic < (IC / (ICR * ICV)); ic++) { + uint32_t i_oh0_ic0, i_oh1_ic0, i_oh2_ic0, i_oh0_ic1, + i_oh1_ic1, i_oh2_ic1, i_oh0_ic2, i_oh1_ic2, i_oh2_ic2, + i_oh0_ic3, i_oh1_ic3, i_oh2_ic3; + uint32_t f_oc0_ic0, f_oc1_ic0, f_oc2_ic0, f_oc3_ic0, + f_oc4_ic0, f_oc5_ic0, f_oc0_ic1, f_oc1_ic1, f_oc2_ic1, + f_oc3_ic1, f_oc4_ic1, f_oc5_ic1, f_oc0_ic2, f_oc1_ic2, + f_oc2_ic2, f_oc3_ic2, f_oc4_ic2, f_oc5_ic2, f_oc0_ic3, + f_oc1_ic3, f_oc2_ic3, f_oc3_ic3, f_oc4_ic3, f_oc5_ic3; + + i_oh0_ic0 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + i_oh0_ic1 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC + 1 * ICV)); + i_oh0_ic2 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC + 2 * ICV)); + i_oh0_ic3 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC + 3 * ICV)); + + i_oh1_ic0 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC + 0 * ICV)); + i_oh1_ic1 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC + 1 * ICV)); + i_oh1_ic2 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC + 2 * ICV)); + i_oh1_ic3 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC + 3 * ICV)); + + i_oh2_ic0 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC + 0 * ICV)); + i_oh2_ic1 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC + 1 * ICV)); + i_oh2_ic2 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC + 2 * ICV)); + i_oh2_ic3 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC + 3 * ICV)); + + f_oc0_ic0 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + f_oc0_ic1 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 1 * ICV)); + f_oc0_ic2 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 2 * ICV)); + f_oc0_ic3 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 3 * ICV)); + + f_oc1_ic0 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC + 0 * ICV)); + f_oc1_ic1 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC + 1 * ICV)); + f_oc1_ic2 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC + 2 * ICV)); + f_oc1_ic3 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC + 3 * ICV)); + + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic0, f_oc0_ic0); + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic1, f_oc0_ic1); + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic2, f_oc0_ic2); + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic3, f_oc0_ic3); + + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic0, f_oc0_ic0); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic1, f_oc0_ic1); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic2, f_oc0_ic2); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic3, f_oc0_ic3); + + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic0, f_oc0_ic0); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic1, f_oc0_ic1); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic2, f_oc0_ic2); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic3, f_oc0_ic3); + + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic0, f_oc1_ic0); + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic1, f_oc1_ic1); + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic2, f_oc1_ic2); + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh0_ic3, f_oc1_ic3); + + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic0, f_oc1_ic0); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic1, f_oc1_ic1); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic2, f_oc1_ic2); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh1_ic3, f_oc1_ic3); + + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic0, f_oc1_ic0); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic1, f_oc1_ic1); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic2, f_oc1_ic2); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(i_oh2_ic3, f_oc1_ic3); + + in_oh_ic += ICR * ICV; + filter_oc_ic += ICR * ICV; + } // end ic loop + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + + out_oc_oh += OHWR * OC; + in_oh += OHWR * IC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_5( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 128; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assume offsets are zero. + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_5(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 6: depthwise_conv2d +// input: [N][15][1][128] i8 +// weight: [15][1][128][1] i8 +// output: [N][1][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_6( + const int8_t *in, // [IH:15, OC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [FH:15, OC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH: 1, OC:128]:int32 +) { + const int OC = 128; + const int KH = 15; + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + + // OH=1, so no OH loop — one call per OC tile + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / OCV; oc++) { + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3]; + + int32_t o_oc0 = b0, o_oc1 = b1, o_oc2 = b2, o_oc3 = b3; + const int8_t *in_oc_kh = in_oc; + const int8_t *filter_oc_kh = filter_oc; + for (int kh = 0; kh < KH; kh++) { + word4b_t in_kh0; + word4b_t f_kh0; + + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + + in_kh0.u32 = *((const uint32_t *)(in_oc_kh + 0 * OC)); + + f_kh0.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_kh + 0 * OC)); + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(in_kh0.u32, f_kh0.u32, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0 += mul_oc0; + o_oc1 += mul_oc1; + o_oc2 += mul_oc2; + o_oc3 += mul_oc3; + + in_oc_kh += OC; + filter_oc_kh += OC; + } + out_oc[0] = o_oc0; + out_oc[1] = o_oc1; + out_oc[2] = o_oc2; + out_oc[3] = o_oc3; + + in_oc += OCV; + filter_oc += OCV; + bias_oc += OCV; + out_oc += OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_6( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 15; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assume offsets are zero. + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + opt_dw_conv2d_layer_6(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 7: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][1][1][128] i8 +// weight: [32][1][1][128] i8 +// output: [N][1][1][32] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_7( + const int8_t *in, // [IC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:32, IC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:32]:int32 + int32_t *out // [OC:32]:int32 +) { + const int IC = 128; + const int OC = 32; + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll IC by ICR=8 + // IC=128 evenly divisible by ICV*ICR=32 + const int ICV = 4; + const int ICR = 8; + const int OCR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + int32_t *out_oc = out; + + for (int oc = 0; oc < OC; oc++) { + int32_t acc0 = bias_oc[0]; + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_ic = in; + for (int ic = 0; ic < IC / (ICV * ICR); ic++) { + word4b_t in_v0, in_v1, in_v2, in_v3, in_v4, in_v5, in_v6, in_v7; + word4b_t filt_v0, filt_v1, filt_v2, filt_v3, filt_v4, filt_v5, + filt_v6, filt_v7; + + in_v0.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 0 * ICV)); + in_v1.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 1 * ICV)); + in_v2.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 2 * ICV)); + in_v3.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 3 * ICV)); + in_v4.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 4 * ICV)); + in_v5.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 5 * ICV)); + in_v6.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 6 * ICV)); + in_v7.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 7 * ICV)); + + filt_v0.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * ICV)); + filt_v1.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * ICV)); + filt_v2.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * ICV)); + filt_v3.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * ICV)); + filt_v4.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 4 * ICV)); + filt_v5.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 5 * ICV)); + filt_v6.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 6 * ICV)); + filt_v7.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 7 * ICV)); + + int32_t s0 = sdot_vec4xi8(in_v0.u32, filt_v0.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v1.u32, filt_v1.u32); + int32_t s1 = sdot_vec4xi8(in_v2.u32, filt_v2.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v3.u32, filt_v3.u32); + int32_t s2 = sdot_vec4xi8(in_v4.u32, filt_v4.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v5.u32, filt_v5.u32); + int32_t s3 = sdot_vec4xi8(in_v6.u32, filt_v6.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v7.u32, filt_v7.u32); + acc0 += (s0 + s1) + (s2 + s3); + + in_ic += ICR * ICV; + filter_oc_ic += ICR * ICV; + } // end ic loop + out_oc[0] = acc0; + + bias_oc += OCR; + filter_oc += OCR * IC; + out_oc += OCR; + } // end oc tile loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_7( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 32; + const int K = 128; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_7(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 8: conv2d (pointwise 1x1, classification head) +// input: [N][1][1][32] i8 +// weight: [3][1][1][32] i8 +// output: [N][1][1][3] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_8( + const int8_t *in, // [IC:32]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:3, IC:32]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:3]:int32 + int32_t *out // [OC:3]:int32 +) { + // OC=3 fully unrolled; IC=32 fully unrolled via ICV=4, ICR=8 (1 iteration) + const int IC = 32; + const int ICV = 4; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t acc0 = bias[0], acc1 = bias[1], acc2 = bias[2]; + + word4b_t in_v0, in_v1, in_v2, in_v3, in_v4, in_v5, in_v6, in_v7; + word4b_t filt0_v0, filt0_v1, filt0_v2, filt0_v3, filt0_v4, filt0_v5, + filt0_v6, filt0_v7; + word4b_t filt1_v0, filt1_v1, filt1_v2, filt1_v3, filt1_v4, filt1_v5, + filt1_v6, filt1_v7; + word4b_t filt2_v0, filt2_v1, filt2_v2, filt2_v3, filt2_v4, filt2_v5, + filt2_v6, filt2_v7; + + // TODO: this would ahve to be just IC + in_v0.u32 = *((const uint32_t *)(in + 0 * ICV)); + in_v1.u32 = *((const uint32_t *)(in + 1 * ICV)); + in_v2.u32 = *((const uint32_t *)(in + 2 * ICV)); + in_v3.u32 = *((const uint32_t *)(in + 3 * ICV)); + in_v4.u32 = *((const uint32_t *)(in + 4 * ICV)); + in_v5.u32 = *((const uint32_t *)(in + 5 * ICV)); + in_v6.u32 = *((const uint32_t *)(in + 6 * ICV)); + in_v7.u32 = *((const uint32_t *)(in + 7 * ICV)); + + filt0_v0.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 0 * ICV)); + filt0_v1.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 1 * ICV)); + filt0_v2.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 2 * ICV)); + filt0_v3.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 3 * ICV)); + filt0_v4.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 4 * ICV)); + filt0_v5.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 5 * ICV)); + filt0_v6.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 6 * ICV)); + filt0_v7.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 0 * IC + 7 * ICV)); + + filt1_v0.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 0 * ICV)); + filt1_v1.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 1 * ICV)); + filt1_v2.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 2 * ICV)); + filt1_v3.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 3 * ICV)); + filt1_v4.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 4 * ICV)); + filt1_v5.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 5 * ICV)); + filt1_v6.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 6 * ICV)); + filt1_v7.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 1 * IC + 7 * ICV)); + + filt2_v0.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 0 * ICV)); + filt2_v1.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 1 * ICV)); + filt2_v2.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 2 * ICV)); + filt2_v3.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 3 * ICV)); + filt2_v4.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 4 * ICV)); + filt2_v5.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 5 * ICV)); + filt2_v6.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 6 * ICV)); + filt2_v7.u32 = *((const uint32_t *)(filter + 2 * IC + 7 * ICV)); + + acc0 += sdot_vec4xi8(in_v0.u32, filt0_v0.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v1.u32, filt0_v1.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v2.u32, filt0_v2.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v3.u32, filt0_v3.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v4.u32, filt0_v4.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v5.u32, filt0_v5.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v6.u32, filt0_v6.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v7.u32, filt0_v7.u32); + acc1 += sdot_vec4xi8(in_v0.u32, filt1_v0.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v1.u32, filt1_v1.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v2.u32, filt1_v2.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v3.u32, filt1_v3.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v4.u32, filt1_v4.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v5.u32, filt1_v5.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v6.u32, filt1_v6.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v7.u32, filt1_v7.u32); + acc2 += sdot_vec4xi8(in_v0.u32, filt2_v0.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v1.u32, filt2_v1.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v2.u32, filt2_v2.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v3.u32, filt2_v3.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v4.u32, filt2_v4.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v5.u32, filt2_v5.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v6.u32, filt2_v6.u32) + + sdot_vec4xi8(in_v7.u32, filt2_v7.u32); + + out[0] = acc0; + out[1] = acc1; + out[2] = acc2; + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_8( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 3; + const int K = 32; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assume offsets are zero. + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_8(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/optimized_kernels_e1x.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/optimized_kernels_e1x.c new file mode 100644 index 0000000..9ec4c0d --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/optimized_kernels_e1x.c @@ -0,0 +1,1105 @@ +// <> efficient_e1x +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include "effintrinsic.h" + +typedef uint32_t idx_t; + +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); + +extern int32_t sdot_vec4xi8(uint32_t a, uint32_t b); +extern void mul_vec4xi8_retptr_4xi32(uint32_t a, uint32_t b, int32_t *c0, + int32_t *c1, int32_t *c2, int32_t *c3); + +typedef union { + vec4xi8_t vi8; + int8_t ai8[4]; + uint32_t u32; +} word4b_t; + +// ======= zero point folding functions ============== +// Filter: [OC, FH, FW, IC] +// Bias : [OC] +// NOTE: this is identical to conv2d version, can merge. +__efficient__ void conv1d_bias_zp(const int8_t *filter, const int32_t *bias, + idx_t K, idx_t OC, int32_t zp, + int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t bias_zp = 0; + __effcc_parallel(16) for (idx_t k = 0; k < K; k++) { + bias_zp += (int32_t)filter[oc * K + k]; + } + // TODO: figure out if sub or add neg is better + bias_w_zp[oc] = bias[oc] - zp * bias_zp; + } + } +} + +// Filter: [FH, FW, OC] depthwise (OC==IC) +// Bias : [OC] +// this basically just operates on transposed filter tensor if IC=1? +// also same as 2d +__efficient__ void depthwise_conv1d_bias_zp(const int8_t *filter, + const int32_t *bias, + idx_t K, // FH * FW + idx_t OC, int32_t zp, + int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + __effcc_parallel(16) for (idx_t oc = 0; oc < OC; oc++) { + int32_t bias_zp = 0; + for (idx_t k = 0; k < K; k++) { + bias_zp += (int32_t)filter[k * OC + oc]; + } + // TODO: figure out if adding a negative vs sub is better + bias_w_zp[oc] = bias[oc] - zp * bias_zp; + } + } +} +// -------------------------------------------- + +// ============================================================================ +// Layer 0: depthwise_conv2d +// input: [N][30][1][40] i8 +// weight: [3][1][40][1] i8 (KH x KW x IC x M) +// output: [N][28][1][40] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_0( + const int8_t *__restrict__ in, // [IH:30, OC:40]:int8 + const int8_t *__restrict__ filter, // [FH: 3, OC:40]:int8 + const int32_t *__restrict__ bias, // [ OC:40]:int32 + int32_t *__restrict__ out // [OH:28, OC:40]:int32 +) { + const int IH = 30; + const int OC = 40; + const int KH = 3; + const int OH = IH - KH + 1; // 28 + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + const int OCR = 2; + const int OHR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / (OCR * OCV); oc++) { + uint32_t f_kh0_oc0 = + *((const uint32_t *)(filter_oc + 0 * OC + 0 * OCV)); + uint32_t f_kh1_oc0 = + *((const uint32_t *)(filter_oc + 1 * OC + 0 * OCV)); + uint32_t f_kh2_oc0 = + *((const uint32_t *)(filter_oc + 2 * OC + 0 * OCV)); + + uint32_t f_kh0_oc1 = + *((const uint32_t *)(filter_oc + 0 * OC + 1 * OCV)); + uint32_t f_kh1_oc1 = + *((const uint32_t *)(filter_oc + 1 * OC + 1 * OCV)); + uint32_t f_kh2_oc1 = + *((const uint32_t *)(filter_oc + 2 * OC + 1 * OCV)); + + // 4x4 + int32_t b0 = bias_oc[0x0]; + int32_t b1 = bias_oc[0x1]; + int32_t b2 = bias_oc[0x2]; + int32_t b3 = bias_oc[0x3]; + + int32_t b4 = bias_oc[0x4]; + int32_t b5 = bias_oc[0x5]; + int32_t b6 = bias_oc[0x6]; + int32_t b7 = bias_oc[0x7]; + + uint32_t i_kh0_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc + 0 * OC + 0 * OCV)); + uint32_t i_kh1_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc + 1 * OC + 0 * OCV)); + uint32_t i_kh2_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc + 2 * OC + 0 * OCV)); + + uint32_t i_kh0_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc + 0 * OC + 1 * OCV)); + uint32_t i_kh1_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc + 1 * OC + 1 * OCV)); + uint32_t i_kh2_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc + 2 * OC + 1 * OCV)); + + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + int32_t o_oc0_oh0 = b0; + int32_t o_oc1_oh0 = b1; + int32_t o_oc2_oh0 = b2; + int32_t o_oc3_oh0 = b3; + + int32_t o_oc4_oh0 = b4; + int32_t o_oc5_oh0 = b5; + int32_t o_oc6_oh0 = b6; + int32_t o_oc7_oh0 = b7; + + // kh = 0 + { + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + int32_t mul_oc4, mul_oc5, mul_oc6, mul_oc7; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh0_oc0, f_kh0_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh0_oc1, f_kh0_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc4_oh0 += mul_oc4; + o_oc5_oh0 += mul_oc5; + o_oc6_oh0 += mul_oc6; + o_oc7_oh0 += mul_oc7; + } + + // kh = 1 + { + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + int32_t mul_oc4, mul_oc5, mul_oc6, mul_oc7; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh1_oc0, f_kh1_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh1_oc1, f_kh1_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc4_oh0 += mul_oc4; + o_oc5_oh0 += mul_oc5; + o_oc6_oh0 += mul_oc6; + o_oc7_oh0 += mul_oc7; + } + + // kh = 2 + { + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + int32_t mul_oc4, mul_oc5, mul_oc6, mul_oc7; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh2_oc0, f_kh2_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh2_oc1, f_kh2_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc4_oh0 += mul_oc4; + o_oc5_oh0 += mul_oc5; + o_oc6_oh0 += mul_oc6; + o_oc7_oh0 += mul_oc7; + } + + out_oc_oh[0 * OC + 0x0] = o_oc0_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 0x1] = o_oc1_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 0x2] = o_oc2_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 0x3] = o_oc3_oh0; + + out_oc_oh[0 * OC + 0x4] = o_oc4_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 0x5] = o_oc5_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 0x6] = o_oc6_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 0x7] = o_oc7_oh0; + + i_kh0_oc0 = i_kh1_oc0; + i_kh1_oc0 = i_kh2_oc0; + i_kh2_oc0 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 3 * OC + 0 * OCV)); + + i_kh0_oc1 = i_kh1_oc1; + i_kh1_oc1 = i_kh2_oc1; + i_kh2_oc1 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 3 * OC + 1 * OCV)); + + in_oc_oh += OC; + out_oc_oh += OC; + } + in_oc += OCR * OCV; + filter_oc += OCR * OCV; + bias_oc += OCR * OCV; + out_oc += OCR * OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_0( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, + // FH=3, FW=1, OC=40, IC=1 + idx_t fd0, idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, + idx_t fs3, const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 40; + const int K = 3; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assume offsets are zero + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + // izp folded, not needed since no padding. + opt_dw_conv2d_layer_0(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 1: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][28][1][40] i8 +// weight: [128][1][1][40] i8 (OC x KH x KW x IC) +// output: [N][28][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_1( + const int8_t *in, // [OH:28, IC:40]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:128, IC:40]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:28, OC:128]:int32 +) { + const int OH = 28; + const int IC = 40; + const int OC = 128; + + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OH by OHR=3, OC by OCR=4 + const int ICV = 4; + const int OHR = 3; + const int OCR = 4; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < ((OH + OHR - 1) / OHR); oh++) { + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p0_c2 = bias_oc[2]; + int32_t acc_p0_c3 = bias_oc[3]; + + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + + bool valid = __builtin_expect(oh < OH / OHR, true); + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_oh_ic = in_oh; + for (int ic = 0; ic < (IC / ICV); ic++) { + word4b_t in_p0_v, in_p1_v, in_p2_v; + word4b_t filt_c0_v, filt_c1_v, filt_c2_v, filt_c3_v; + + in_p0_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC)); + in_p1_v.u32 = + valid ? *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC)) : 0; + in_p2_v.u32 = + valid ? *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC)) : 0; + + filt_c0_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC)); + filt_c1_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC)); + filt_c2_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC)); + filt_c3_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC)); + + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c0_v.u32); + + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c1_v.u32); + + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c2_v.u32); + + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c3_v.u32); + + in_oh_ic += ICV; + filter_oc_ic += ICV; + } // end ic loop + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + + if (valid) { + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + } + + out_oc_oh += OHR * OC; + in_oh += OHR * IC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_1( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 40; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_1(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 2: depthwise_conv2d +// input: [N][28][1][128] i8 +// weight: [5][1][128][1] i8 +// output: [N][24][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_2( + const int8_t *in, // [IH:28, OC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [FH: 5, OC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:24, OC:128]:int32 +) { + const int IH = 28; + const int OC = 128; + const int KH = 5; + const int OH = IH - KH + 1; // 24 + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + const int OHR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / OCV; oc++) { + // load all KH filter values once — loop invariant w.r.t. OH + uint32_t f_kh0 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 0 * OC)); + uint32_t f_kh1 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 1 * OC)); + uint32_t f_kh2 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 2 * OC)); + uint32_t f_kh3 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 3 * OC)); + uint32_t f_kh4 = *((const uint32_t *)(filter_oc + 4 * OC)); + + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3]; + + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH; oh++) { + int32_t o_oc0_oh0 = b0, o_oc1_oh0 = b1, o_oc2_oh0 = b2, + o_oc3_oh0 = b3; + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + uint32_t i_kh0, i_kh1, i_kh2, i_kh3, i_kh4; + + i_kh0 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 0 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh0, f_kh0, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh1 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 1 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh1, f_kh1, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh2 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 2 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh2, f_kh2, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh3 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 3 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh3, f_kh3, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + i_kh4 = *((const uint32_t *)(in_oc_oh + 4 * OC)); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_kh4, f_kh4, &mul_oc0, &mul_oc1, + &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_oc0_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_oc1_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_oc2_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_oc3_oh0; + + in_oc_oh += OHR * OC; + out_oc_oh += OHR * OC; + } + in_oc += OCV; + filter_oc += OCV; + bias_oc += OCV; + out_oc += OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_2( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 5; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assume offsets are zero + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + opt_dw_conv2d_layer_2(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 3: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][24][1][128] i8 +// weight: [128][1][1][128] i8 +// output: [N][24][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_3( + const int8_t *in, // [OH:24, IC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:128, IC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:24, OC:128]:int32 +) { + const int OH = 24; + const int IC = 128; + const int OC = 128; + + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OH by OHR=3, OC by OCR=4 + // OH=24 and OC=128 are evenly divisible by OHR=3 and OCR=4 + const int ICV = 4; + const int OHR = 3; + const int OCR = 4; + const int ICR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < (OH / OHR); oh++) { + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p0_c2 = bias_oc[2]; + int32_t acc_p0_c3 = bias_oc[3]; + + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_oh_ic = in_oh; + for (int ic = 0; ic < (IC / (ICR * ICV)); ic++) { + word4b_t in_p0_v0, in_p1_v0, in_p2_v0; + word4b_t filt_c0_v0, filt_c1_v0, filt_c2_v0, filt_c3_v0; + + in_p0_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + in_p1_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC + 0 * ICV)); + in_p2_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC + 0 * ICV)); + + filt_c0_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + filt_c1_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC + 0 * ICV)); + filt_c2_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC + 0 * ICV)); + filt_c3_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC + 0 * ICV)); + + { + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c0_v0.u32); + + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c1_v0.u32); + + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c2_v0.u32); + + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v0.u32, filt_c3_v0.u32); + } + + in_oh_ic += ICR * ICV; + filter_oc_ic += ICR * ICV; + } // end ic loop + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + + out_oc_oh += OHR * OC; + in_oh += OHR * IC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_3( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 128; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assumes offsets are zero. + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_3(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 4: depthwise_conv2d +// input: [N][24][1][128] i8 +// weight: [10][1][128][1] i8 +// output: [N][15][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_4( + const int8_t *in, // [IH:24, OC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [FH:10, OC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:15, OC:128]:int32 +) { + const int IH = 24; + const int OC = 128; + const int KH = 10; + const int OH = IH - KH + 1; // 15 + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + const int OCR = 2; + const int OHR = 3; // OH=15 is divisible by 3 + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / (OCR * OCV); oc++) { + const int8_t *in_oc_oh = in_oc; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < OH / OHR; oh++) { + const int8_t *in_oc_oh_kh = in_oc_oh; + const int8_t *filter_oc_kh = filter_oc; + + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3], b4 = bias_oc[4], b5 = bias_oc[5], + b6 = bias_oc[6], b7 = bias_oc[7]; + int32_t o_oc0_oh0 = b0, o_oc0_oh1 = b0, o_oc0_oh2 = b0, + o_oc1_oh0 = b1, o_oc1_oh1 = b1, o_oc1_oh2 = b1, + o_oc2_oh0 = b2, o_oc2_oh1 = b2, o_oc2_oh2 = b2, + o_oc3_oh0 = b3, o_oc3_oh1 = b3, o_oc3_oh2 = b3, + o_oc4_oh0 = b4, o_oc4_oh1 = b4, o_oc4_oh2 = b4, + o_oc5_oh0 = b5, o_oc5_oh1 = b5, o_oc5_oh2 = b5, + o_oc6_oh0 = b6, o_oc6_oh1 = b6, o_oc6_oh2 = b6, + o_oc7_oh0 = b7, o_oc7_oh1 = b7, o_oc7_oh2 = b7; + for (int kh = 0; kh < KH; kh++) { + // filter shared across all OHR rows + // each uint32_t holds 4 int8 filter values for different + // channels + uint32_t f_oc0, f_oc1; + f_oc0 = *((const uint32_t *)(filter_oc_kh + 0 * OCV)); + f_oc1 = *((const uint32_t *)(filter_oc_kh + 1 * OCV)); + + // input layout is [IH:24, OC:128]. + // each uint32_t holds 4 int8 input values for different + // channels + uint32_t i_oh0_oc0, i_oh0_oc1, i_oh1_oc0, i_oh1_oc1, + i_oh2_oc0, i_oh2_oc1; + i_oh0_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 0 * OC + 0 * OCV)); + i_oh0_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 0 * OC + 1 * OCV)); + + i_oh1_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 1 * OC + 0 * OCV)); + i_oh1_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 1 * OC + 1 * OCV)); + + i_oh2_oc0 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 2 * OC + 0 * OCV)); + i_oh2_oc1 = + *((const uint32_t *)(in_oc_oh_kh + 2 * OC + 1 * OCV)); + + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3, mul_oc4, + mul_oc5, mul_oc6, mul_oc7; + + // row oh+0 + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh0_oc0, f_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh0_oc1, f_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc0_oh0 += mul_oc0; + o_oc1_oh0 += mul_oc1; + o_oc2_oh0 += mul_oc2; + o_oc3_oh0 += mul_oc3; + o_oc4_oh0 += mul_oc4; + o_oc5_oh0 += mul_oc5; + o_oc6_oh0 += mul_oc6; + o_oc7_oh0 += mul_oc7; + + // row oh+1 + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh1_oc0, f_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh1_oc1, f_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc0_oh1 += mul_oc0; + o_oc1_oh1 += mul_oc1; + o_oc2_oh1 += mul_oc2; + o_oc3_oh1 += mul_oc3; + o_oc4_oh1 += mul_oc4; + o_oc5_oh1 += mul_oc5; + o_oc6_oh1 += mul_oc6; + o_oc7_oh1 += mul_oc7; + + // row oh+2 + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh2_oc0, f_oc0, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(i_oh2_oc1, f_oc1, &mul_oc4, + &mul_oc5, &mul_oc6, &mul_oc7); + o_oc0_oh2 += mul_oc0; + o_oc1_oh2 += mul_oc1; + o_oc2_oh2 += mul_oc2; + o_oc3_oh2 += mul_oc3; + o_oc4_oh2 += mul_oc4; + o_oc5_oh2 += mul_oc5; + o_oc6_oh2 += mul_oc6; + o_oc7_oh2 += mul_oc7; + + in_oc_oh_kh += 1 * OC; + filter_oc_kh += 1 * OC; + } + // store row oh+0 + out_oc_oh[0 * OC + 0] = o_oc0_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 1] = o_oc1_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 2] = o_oc2_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 3] = o_oc3_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 4] = o_oc4_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 5] = o_oc5_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 6] = o_oc6_oh0; + out_oc_oh[0 * OC + 7] = o_oc7_oh0; + + // store row oh+1 + out_oc_oh[1 * OC + 0] = o_oc0_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = o_oc1_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = o_oc2_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = o_oc3_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 4] = o_oc4_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 5] = o_oc5_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 6] = o_oc6_oh1; + out_oc_oh[1 * OC + 7] = o_oc7_oh1; + + // store row oh+2 + out_oc_oh[2 * OC + 0] = o_oc0_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = o_oc1_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = o_oc2_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = o_oc3_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 4] = o_oc4_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 5] = o_oc5_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 6] = o_oc6_oh2; + out_oc_oh[2 * OC + 7] = o_oc7_oh2; + + in_oc_oh += OHR * OC; + out_oc_oh += OHR * OC; + } + in_oc += OCR * OCV; + filter_oc += OCR * OCV; + bias_oc += OCR * OCV; + out_oc += OCR * OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_4( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 10; + int32_t bias_w_zp[OC]; + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + opt_dw_conv2d_layer_4(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 5: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][15][1][128] i8 +// weight: [128][1][1][128] i8 +// output: [N][15][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_5( + const int8_t *in, // [OH:15, IC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:128, IC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH:15, OC:128]:int32 +) { + const int OH = 15; + const int IC = 128; + const int OC = 128; + + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OH by OHR=3, OC by OCR=4 + const int ICV = 4; + const int OHR = 3; + const int OCR = 4; + + __effcc_ignore_memory_order { + int32_t *out_oc = out; + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + for (int oc = 0; oc < (OC / OCR); oc++) { + const int8_t *in_oh = in; + int32_t *out_oc_oh = out_oc; + for (int oh = 0; oh < (OH / OHR); oh++) { + int32_t acc_p0_c0 = bias_oc[0]; + int32_t acc_p1_c0 = acc_p0_c0; + int32_t acc_p2_c0 = acc_p0_c0; + + int32_t acc_p0_c1 = bias_oc[1]; + int32_t acc_p1_c1 = acc_p0_c1; + int32_t acc_p2_c1 = acc_p0_c1; + + int32_t acc_p0_c2 = bias_oc[2]; + int32_t acc_p1_c2 = acc_p0_c2; + int32_t acc_p2_c2 = acc_p0_c2; + + int32_t acc_p0_c3 = bias_oc[3]; + int32_t acc_p1_c3 = acc_p0_c3; + int32_t acc_p2_c3 = acc_p0_c3; + + const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_oh_ic = in_oh; + for (int ic = 0; ic < (IC / ICV); ic++) { + word4b_t in_p0_v, in_p1_v, in_p2_v; + word4b_t filt_c0_v, filt_c1_v, filt_c2_v, filt_c3_v; + + in_p0_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 0 * IC)); + in_p1_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 1 * IC)); + in_p2_v.u32 = *((const uint32_t *)(in_oh_ic + 2 * IC)); + + filt_c0_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC)); + filt_c1_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 1 * IC)); + filt_c2_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 2 * IC)); + filt_c3_v.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 3 * IC)); + + acc_p0_c0 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p1_c0 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c0_v.u32); + acc_p2_c0 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c0_v.u32); + + acc_p0_c1 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p1_c1 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c1_v.u32); + acc_p2_c1 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c1_v.u32); + + acc_p0_c2 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p1_c2 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c2_v.u32); + acc_p2_c2 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c2_v.u32); + + acc_p0_c3 += sdot_vec4xi8(in_p0_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p1_c3 += sdot_vec4xi8(in_p1_v.u32, filt_c3_v.u32); + acc_p2_c3 += sdot_vec4xi8(in_p2_v.u32, filt_c3_v.u32); + + in_oh_ic += ICV; + filter_oc_ic += ICV; + } // end ic loop + + out_oc_oh[0 * OC + 0] = acc_p0_c0; + out_oc_oh[1 * OC + 0] = acc_p1_c0; + out_oc_oh[2 * OC + 0] = acc_p2_c0; + + out_oc_oh[0 * OC + 1] = acc_p0_c1; + out_oc_oh[1 * OC + 1] = acc_p1_c1; + out_oc_oh[2 * OC + 1] = acc_p2_c1; + + out_oc_oh[0 * OC + 2] = acc_p0_c2; + out_oc_oh[1 * OC + 2] = acc_p1_c2; + out_oc_oh[2 * OC + 2] = acc_p2_c2; + + out_oc_oh[0 * OC + 3] = acc_p0_c3; + out_oc_oh[1 * OC + 3] = acc_p1_c3; + out_oc_oh[2 * OC + 3] = acc_p2_c3; + + out_oc_oh += OHR * OC; + in_oh += OHR * IC; + } // end oh loop + filter_oc += OCR * IC; + bias_oc += OCR; + out_oc += OCR; + } // end oc loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_5( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 128; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_5(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 6: depthwise_conv2d +// input: [N][15][1][128] i8 +// weight: [15][1][128][1] i8 +// output: [N][1][1][128] i32 +// ============================================================================ +__effcc_rip_exact void opt_dw_conv2d_layer_6( + const int8_t *in, // [IH:15, OC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [FH:15, OC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [ OC:128]:int32 + int32_t *out // [OH: 1, OC:128]:int32 +) { + const int OC = 128; + const int KH = 15; + + // tile size: vectorize OCV channels at a time + const int OCV = 4; + + // OH=1, so no OH loop — one call per OC tile + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *in_oc = in; + const int8_t *filter_oc = filter; + const int32_t *bias_oc = bias; + int32_t *out_oc = out; + for (int oc = 0; oc < OC / OCV; oc++) { + int32_t b0 = bias_oc[0], b1 = bias_oc[1], b2 = bias_oc[2], + b3 = bias_oc[3]; + + int32_t o_oc0 = b0, o_oc1 = b1, o_oc2 = b2, o_oc3 = b3; + const int8_t *in_oc_kh = in_oc; + const int8_t *filter_oc_kh = filter_oc; + for (int kh = 0; kh < KH; kh++) { + word4b_t in_kh0; + word4b_t f_kh0; + + int32_t mul_oc0, mul_oc1, mul_oc2, mul_oc3; + + in_kh0.u32 = *((const uint32_t *)(in_oc_kh + 0 * OC)); + + f_kh0.u32 = *((const uint32_t *)(filter_oc_kh + 0 * OC)); + + mul_vec4xi8_retptr_4xi32(in_kh0.u32, f_kh0.u32, &mul_oc0, + &mul_oc1, &mul_oc2, &mul_oc3); + o_oc0 += mul_oc0; + o_oc1 += mul_oc1; + o_oc2 += mul_oc2; + o_oc3 += mul_oc3; + + in_oc_kh += OC; + filter_oc_kh += OC; + } + out_oc[0] = o_oc0; + out_oc[1] = o_oc1; + out_oc[2] = o_oc2; + out_oc[3] = o_oc3; + + in_oc += OCV; + filter_oc += OCV; + bias_oc += OCV; + out_oc += OCV; + } + } +} + +void dw_conv2d_layer_6( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 128; + const int K = 15; + int32_t bias_w_zp[OC]; + // assumes offsets are zero. + depthwise_conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, + bias_w_zp); + opt_dw_conv2d_layer_6(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} + +// ============================================================================ +// Layer 7: conv2d (pointwise 1x1) +// input: [N][1][1][128] i8 +// weight: [32][1][1][128] i8 +// output: [N][1][1][32] i32 +// ============================================================================ +// perf is still not good compared to tosa. +// 2.87 ops/cyc for parallel 8 +// 2.75 ops/cyc for parallel 12 +__effcc_rip_exact void opt_conv2d_layer_7( + const int8_t *in, // [IC:128]:int8 + const int8_t *filter, // [OC:32, IC:128]:int8 + const int32_t *bias, // [OC:32]:int32 + int32_t *out // [OC:32]:int32 +) { + const int IC = 128; + const int OC = 32; + // vectorize IC by ICV=4 using sdot, unroll OC by OCR=6, IC by ICR=2 + // OC=32 = 5 full OCR=6 tiles + tail of 2; IC=128 evenly divisible by + // ICV*ICR=8 + const int ICV = 4; + + const int ICR = 1; + const int OCR = 1; + + __effcc_ignore_memory_order { + const int32_t *bias_oc = bias; + const int8_t *filter_oc = filter; + int32_t *out_oc = out; + + __effcc_parallel(12) for (int oc = 0; oc < OC; oc++) { + int32_t acc0 = bias[oc]; + const int8_t *filter_oc_ic = filter + oc * IC; + // const int8_t *filter_oc_ic = filter_oc; + const int8_t *in_ic = in; + for (int ic = 0; ic < IC / (ICV * ICR); ic++) { + word4b_t in_v0, in_v1; + word4b_t filt0_v0, filt0_v1; + + in_v0.u32 = *((const uint32_t *)(in_ic + 0 * ICV)); + + filt0_v0.u32 = + *((const uint32_t *)(filter_oc_ic + 0 * IC + 0 * ICV)); + + acc0 += sdot_vec4xi8(in_v0.u32, filt0_v0.u32); + + in_ic += ICR * ICV; + filter_oc_ic += ICR * ICV; + } // end ic loop + out[oc] = acc0; + } // end oc tile loop + } // end __effcc_ignore_memory_order +} + +void conv2d_layer_7( + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_sn, idx_t in_sh, idx_t in_sw, + idx_t in_sc, const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t fd0, + idx_t fd1, idx_t fd2, idx_t fd3, idx_t fs0, idx_t fs1, idx_t fs2, idx_t fs3, + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim, + idx_t bias_stride, const int8_t *input_zp_ptr, idx_t input_zp_offset, + idx_t izp_dim, idx_t izp_stride, const int8_t *weight_zp_ptr, + idx_t weight_zp_offset, idx_t wzp_dim, idx_t wzp_stride, int32_t *out_base, + idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, idx_t out_dim_w, + idx_t out_dim_c, idx_t out_sn, idx_t out_sh, idx_t out_sw, idx_t out_sc) { + const int OC = 32; + const int K = 128; + int32_t bias_w_zp[OC]; + conv1d_bias_zp(filter_base, bias_base, K, OC, *input_zp_ptr, bias_w_zp); + opt_conv2d_layer_7(in_base, filter_base, bias_w_zp, out_base); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/sdot_vec4xi8.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/sdot_vec4xi8.mlir new file mode 100644 index 0000000..d3fe4c9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/sdot_vec4xi8.mlir @@ -0,0 +1,81 @@ +module { + func.func @sdot_vec4xi8(%arg0: i32, %arg1: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%a: i32 = %arg0, %b: i32 = %arg1) { + %a_vec = llvm.bitcast %a : i32 to vector<4xi8> + %b_vec = llvm.bitcast %b : i32 to vector<4xi8> + + // On M+, this takes a total of 3 FUs, on Monaco it takes 4 FUs + // M+: 1 ARITH/ARITH_PLUS, 2 BASIC_INT + // Monaco: 2 FULL_INT, 1 BASIC_PLUS, 1 BASIC_INT + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT + // low: [l0, l1, l2, l3] + // high:[h0, h1, h2, h3] + %low, %high = arith.mulsi_extended %a_vec, %b_vec: vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT - on M+ this gets merged into previous operation + // [l0, h0, l1, h1] + %0 = vector.shuffle %low, %high[0, 4, 1, 5]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + // [l2, h2, l3, h3] + %1 = vector.shuffle %low, %high[2, 6, 3, 7]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + + %cast0 = llvm.bitcast %0: vector<4xi8> to vector<2xi16> + %cast1 = llvm.bitcast %1: vector<4xi8> to vector<2xi16> + + // Two additions - this is fast math + // Note: -128*-128*2 = 32768 which does NOT fit in i16 but this + // is the only case where overflow can happens so we accept it. + // BASIC_INT + %tmp = arith.addi %cast0, %cast1 : vector<2xi16> + + // Get's vector reduce + // ARITH/ARITH_PLUS/BASIC_PLUS + %tmp_low = vector.extract %tmp[0] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_high = vector.extract %tmp[1] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_low_signed = arith.extsi %tmp_low : i16 to i32 + %tmp_high_signed = arith.extsi %tmp_high : i16 to i32 + %sum = arith.addi %tmp_low_signed, %tmp_high_signed : i32 + + rip.yield %sum : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } + + func.func @mul_vec4xi8_retptr_4xi32(%arg0: i32, %arg1: i32, %arg2: !llvm.ptr, %arg3: !llvm.ptr, %arg4: !llvm.ptr, %arg5: !llvm.ptr) { + rip.inline_mlir(%a: i32 = %arg0, %b: i32 = %arg1, %p2: !llvm.ptr = %arg2, %p3: !llvm.ptr = %arg3, %p4: !llvm.ptr = %arg4, %p5: !llvm.ptr = %arg5) { + %a_vec = llvm.bitcast %a : i32 to vector<4xi8> + %b_vec = llvm.bitcast %b : i32 to vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT + // low: [l0, l1, l2, l3] + // high:[h0, h1, h2, h3] + %low, %high = arith.mulsi_extended %a_vec, %b_vec: vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT - on M+ this gets merged into previous operation + // [l0, h0, l1, h1] + %0 = vector.shuffle %low, %high[0, 4, 1, 5]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + // [l2, h2, l3, h3] + %1 = vector.shuffle %low, %high[2, 6, 3, 7]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + + %cast0 = llvm.bitcast %0: vector<4xi8> to vector<2xi16> + %cast1 = llvm.bitcast %1: vector<4xi8> to vector<2xi16> + + // Extract each i16 product and sign-extend to i32 + %i16_0 = vector.extract %cast0[0] : i16 from vector<2xi16> + %i16_1 = vector.extract %cast0[1] : i16 from vector<2xi16> + %i16_2 = vector.extract %cast1[0] : i16 from vector<2xi16> + %i16_3 = vector.extract %cast1[1] : i16 from vector<2xi16> + + %ext0 = arith.extsi %i16_0 : i16 to i32 + %ext1 = arith.extsi %i16_1 : i16 to i32 + %ext2 = arith.extsi %i16_2 : i16 to i32 + %ext3 = arith.extsi %i16_3 : i16 to i32 + + llvm.store %ext0, %p2 : i32, !llvm.ptr + llvm.store %ext1, %p3 : i32, !llvm.ptr + llvm.store %ext2, %p4 : i32, !llvm.ptr + llvm.store %ext3, %p5 : i32, !llvm.ptr + } + return + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules.mlir new file mode 100644 index 0000000..8071130 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules.mlir @@ -0,0 +1,475 @@ +module { + // ========================================================================= + // DEBUG + // Insert `tosa.identity` ops in the .tosa file to mark debug points. + // This pattern rewrites them to tosa.custom with operator_name="debug_print" + // so the runtime can print the tensor contents. + // + // Usage in .tosa: + // %dbg = tosa.identity %some_result : (tensor) -> tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @debug_print : benefit(10) { + %ty = pdl.type + %inp = pdl.operand : %ty + + %root = pdl.operation "tosa.identity" + (%inp : !pdl.value) + -> (%ty : !pdl.type) + + pdl.rewrite %root { + %name = pdl.attribute = "debug_print" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp : !pdl.value) + {"operator_name" = %name, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%ty : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + +// // ========================================================================= +// // Layer 0: depthwise_conv2d +// // input: tensor +// // weight: tensor<3x1x40x1xi8> (HxWxICxM, H=3) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @dw_conv2d_layer_0 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 3x1x40x1: check H (dim 0) = 3 +// %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 +// %h_size = pdl.attribute = 3 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_0" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 1: conv2d (pointwise 1x1) +// // input: tensor +// // weight: tensor<128x1x1x40xi8> (OCxHxWxIC, IC=40 — unique) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @conv2d_layer_1 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 128x1x1x40: check IC (dim 3) = 40 +// %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 +// %ic_size = pdl.attribute = 40 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %ic_dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_1" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 2: depthwise_conv2d +// // input: tensor +// // weight: tensor<5x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=5) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @dw_conv2d_layer_2 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 5x1x128x1: check H (dim 0) = 5 +// %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 +// %h_size = pdl.attribute = 5 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_2" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 3: conv2d (pointwise 1x1) +// // input: tensor <- H=24 distinguishes from layer 5 +// // weight: tensor<128x1x1x128xi8> +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @conv2d_layer_3 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight is 128x1x1x128 — same as layer 5. +// // Disambiguate by input spatial H (dim 1) = 24. +// %h_dim = pdl.attribute = 1 : i32 +// %h_size = pdl.attribute = 24 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %inpTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_3" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 4: depthwise_conv2d +// // input: tensor +// // weight: tensor<10x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=10) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @dw_conv2d_layer_4 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 10x1x128x1: check H (dim 0) = 10 +// %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 +// %h_size = pdl.attribute = 10 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_4" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 5: conv2d (pointwise 1x1) +// // input: tensor <- H=15 distinguishes from layer 3 +// // weight: tensor<128x1x1x128xi8> +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @conv2d_layer_5 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight is 128x1x1x128 — same as layer 3. +// // Disambiguate by input spatial H (dim 1) = 15. +// %h_dim = pdl.attribute = 1 : i32 +// %h_size = pdl.attribute = 15 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %inpTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_5" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 6: depthwise_conv2d +// // input: tensor +// // weight: tensor<15x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=15) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @dw_conv2d_layer_6 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 15x1x128x1: check H (dim 0) = 15 +// %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 +// %h_size = pdl.attribute = 15 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_6" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 7: conv2d (pointwise 1x1) +// // input: tensor +// // weight: tensor<32x1x1x128xi8> (OCxHxWxIC, OC=32 — unique) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @conv2d_layer_7 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 32x1x1x128: check OC (dim 0) = 32 +// %oc_dim = pdl.attribute = 0 : i32 +// %oc_size = pdl.attribute = 32 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %oc_dim, %oc_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_7" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +// +// // ========================================================================= +// // Layer 8: conv2d (pointwise 1x1, final classification head) +// // input: tensor +// // weight: tensor<3x1x1x32xi8> (OCxHxWxIC, OC=3 — unique) +// // output: tensor +// // ========================================================================= +// +// pdl.pattern @conv2d_layer_8 : benefit(1) { +// %inpTy = pdl.type +// %wTy = pdl.type +// %resTy = pdl.type +// +// %inp = pdl.operand : %inpTy +// %w = pdl.operand : %wTy +// %bias = pdl.operand +// %input_zp = pdl.operand +// %weight_zp = pdl.operand +// +// %stride = pdl.attribute = array +// %pad = pdl.attribute = array +// %dilation = pdl.attribute = array +// +// %root = pdl.operation "tosa.conv2d" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// +// // Weight shape 3x1x1x32: check OC (dim 0) = 3 +// %oc_dim = pdl.attribute = 0 : i32 +// %oc_size = pdl.attribute = 3 : i32 +// pdl.apply_native_constraint "check_type"( +// %wTy, %oc_dim, %oc_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute +// ) +// +// pdl.rewrite %root { +// %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_8" +// %empty = pdl.attribute = "" +// %custom = pdl.operation "tosa.custom" +// (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp +// : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) +// {"operator_name" = %customName, +// "domain_name" = %empty, +// "implementation_attrs" = %empty} +// -> (%resTy : !pdl.type) +// pdl.replace %root with %custom +// } +// } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl new file mode 100644 index 0000000..97a2469 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules_e1.pdl @@ -0,0 +1,373 @@ +module { + // ========================================================================= + // DEBUG + // Insert `tosa.identity` ops in the .tosa file to mark debug points. + // This pattern rewrites them to tosa.custom with operator_name="debug_print" + // so the runtime can print the tensor contents. + // + // Usage in .tosa: + // %dbg = tosa.identity %some_result : (tensor) -> tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @debug_print : benefit(10) { + %ty = pdl.type + %inp = pdl.operand : %ty + + %root = pdl.operation "tosa.identity" + (%inp : !pdl.value) + -> (%ty : !pdl.type) + + pdl.rewrite %root { + %name = pdl.attribute = "debug_print" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp : !pdl.value) + {"operator_name" = %name, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%ty : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 0: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<3x1x40x1xi8> (HxWxICxM, H=3) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_0 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 3x1x40x1: check H (dim 0) = 3 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 3 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_0" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + + // ========================================================================= + // Layer 1: conv2d (pointwise 1x1) + // input: tensor + // weight: tensor<128x1x1x40xi8> (OCxHxWxIC, IC=40 — unique) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @conv2d_layer_1 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 128x1x1x40: check IC (dim 3) = 40 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 40 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %ic_dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 2: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<5x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=5) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_2 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 5x1x128x1: check H (dim 0) = 5 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 5 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 3: conv2d (pointwise 1x1) + // input: tensor <- H=24 distinguishes from layer 5 + // weight: tensor<128x1x1x128xi8> + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @conv2d_layer_3 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight is 128x1x1x128 — same as layer 5. + // Disambiguate by input spatial H (dim 1) = 24. + %h_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 24 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_3" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 4: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<10x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=10) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_4 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 10x1x128x1: check H (dim 0) = 10 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 10 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_4" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // Fallback (benefit 1): fires if the folded-bias pattern above fails. + // Routes to conv2d_layer_5, which computes the ZP adjustment at runtime. + pdl.pattern @conv2d_layer_5 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight is 128x1x1x128 — same as layer 3. + // Disambiguate by input spatial H (dim 1) = 15. + %h_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 15 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_5" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 6: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<15x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=15) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_6 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 15x1x128x1: check H (dim 0) = 15 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 15 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_6" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl new file mode 100644 index 0000000..3631bc9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/eff/tosa_optimized_rules_e1x.pdl @@ -0,0 +1,379 @@ +module { + // ========================================================================= + // DEBUG + // Insert `tosa.identity` ops in the .tosa file to mark debug points. + // This pattern rewrites them to tosa.custom with operator_name="debug_print" + // so the runtime can print the tensor contents. + // + // Usage in .tosa: + // %dbg = tosa.identity %some_result : (tensor) -> tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @debug_print : benefit(10) { + %ty = pdl.type + %inp = pdl.operand : %ty + + %root = pdl.operation "tosa.identity" + (%inp : !pdl.value) + -> (%ty : !pdl.type) + + pdl.rewrite %root { + %name = pdl.attribute = "debug_print" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp : !pdl.value) + {"operator_name" = %name, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%ty : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 0: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<3x1x40x1xi8> (HxWxICxM, H=3) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_0 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 3x1x40x1: check H (dim 0) = 3 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 3 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_0" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + + // ========================================================================= + // Layer 1: conv2d (pointwise 1x1) + // input: tensor + // weight: tensor<128x1x1x40xi8> (OCxHxWxIC, IC=40 — unique) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @conv2d_layer_1 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 128x1x1x40: check IC (dim 3) = 40 + %ic_dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 40 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %ic_dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_1" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + + // ========================================================================= + // Layer 2: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<5x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=5) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_2 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 5x1x128x1: check H (dim 0) = 5 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 5 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 3: conv2d (pointwise 1x1) + // input: tensor <- H=24 distinguishes from layer 5 + // weight: tensor<128x1x1x128xi8> + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @conv2d_layer_3 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight is 128x1x1x128 — same as layer 5. + // Disambiguate by input spatial H (dim 1) = 24. + %h_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 24 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_3" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 4: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<10x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=10) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_4 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 10x1x128x1: check H (dim 0) = 10 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 10 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_4" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 5: conv2d (pointwise 1x1) + // input: tensor <- H=15 distinguishes from layer 3 + // weight: tensor<128x1x1x128xi8> + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @conv2d_layer_5 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight is 128x1x1x128 — same as layer 3. + // Disambiguate by input spatial H (dim 1) = 15. + %h_dim = pdl.attribute = 1 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 15 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %inpTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_layer_5" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + // ========================================================================= + // Layer 6: depthwise_conv2d + // input: tensor + // weight: tensor<15x1x128x1xi8> (HxWxICxM, H=15) + // output: tensor + // ========================================================================= + + pdl.pattern @dw_conv2d_layer_6 : benefit(1) { + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %input_zp = pdl.operand + %weight_zp = pdl.operand + + %stride = pdl.attribute = array + %pad = pdl.attribute = array + %dilation = pdl.attribute = array + + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %stride, "pad" = %pad, "dilation" = %dilation} + -> (%resTy : !pdl.type) + + // Weight shape 15x1x128x1: check H (dim 0) = 15 + %h_dim = pdl.attribute = 0 : i32 + %h_size = pdl.attribute = 15 : i32 + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %h_dim, %h_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "dw_conv2d_layer_6" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %input_zp, %weight_zp + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/featurize.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/featurize.c new file mode 100644 index 0000000..a2146d7 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/featurize.c @@ -0,0 +1,175 @@ +// clang-format off <> efficient_e1 efficient_e1x ambiq_apollo4p nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 ambiq_apollo510 renesas_ra8p1 clang-format on + +#include +#include +#include + +#include "fft4k.h" +#include "mel_filterbank.h" +#include "hamming_coeffs.h" +#include "featurize.h" + +// Implements a pre-emphasis (high-pass) filter +// Hard-coded single FIR tap of 31/32 +__efficient__ void preemphasis(const int16_t *input, int16_t *output) { + output[0] = input[0]; + for (size_t i = 1; i < WAV_NUM_SAMPLES; i++) { + int32_t sample = (int32_t)input[i] - ((int32_t)input[i - 1] * 31 / 32); + + // Clip + if (sample > INT16_MAX) { + sample = INT16_MAX; + } else if (sample < INT16_MIN) { + sample = INT16_MIN; + } + + output[i] = sample; + } +} + +__efficient__ void hamming_window(const int16_t *signal, const int16_t *coeffs, + int16_t *out) { + for (int f = 0; f < MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES; f++) { + int inFrameStart = f * STFT_FRAME_STRIDE; + int outFrameStart = f * STFT_FRAME_LENGTH; + for (int i = 0; i < STFT_FRAME_LENGTH; i++) { + int32_t y = + (int32_t)signal[inFrameStart + i] * (int32_t)coeffs[i] / 32768; + out[outFrameStart + i] = (int16_t)y; + } + } +} + +__efficient__ void prepare_fft_inputs( + eff_fft_cpx fft_arr[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][STFT_FRAME_LENGTH], + int16_t real_input[STFT_FRAME_LENGTH * MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES]) { + for (int frame = 0; frame < MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES; frame++) { + int frameStart = frame * STFT_FRAME_LENGTH; + for (int sample = 0; sample < STFT_FRAME_LENGTH; sample++) { + fft_arr[frame][sample].r = real_input[frameStart + sample]; + fft_arr[frame][sample].i = 0; + } + } +} + +// Mel filterbank is a bunch of triangular filters, +// basically a subproblem of dense-sparse matmul +// TODO: This currently fails on fabric because of int16_t -> int64_t promotion +// bug +__efficient__ void melspec_warp( + int32_t power_spectrum[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][POWSPEC_LENGTH], + int64_t mel_spectrum[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS], + const MelFilter *mel_filter_metadata, const int16_t *mel_weights) { + for (int frame = 0; frame < MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES; frame++) // 30 + { + for (int bin = 0; bin < MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS; bin++) // 40 + { + MelFilter filter = mel_filter_metadata[bin]; + for (int i = filter.location; i < filter.location + filter.length; + i++) { + mel_spectrum[frame][bin] += + (int64_t)power_spectrum[frame][i] * + mel_weights[filter.offset + (i - filter.location)]; + } + } + } +} + +__efficient__ void get_power_spectra(eff_fft_cpx fft[][STFT_FRAME_LENGTH], + int32_t spectra[][POWSPEC_LENGTH]) { + for (int frame = 0; frame < MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES; frame++) { + for (int i = 0; i < POWSPEC_LENGTH; i++) { + int16_t real = (int16_t)fft[frame][i].r; + int16_t imag = (int16_t)fft[frame][i].i; + // No risk of overflow due to FFT normalization + int32_t sum = (real * real) + (imag * imag); + // magnitude is sqrt(sum), but it gets squared again for powspec + spectra[frame][i] = sum / STFT_FRAME_LENGTH; + } + } +} + +// TODO: a lot of opportunities for early exit in this function but will have to +// explore +__efficient__ void log_normalize( + int64_t input[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS], + int8_t *output) { + for (int frame = 0; frame < MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES; frame++) { + for (int bin = 0; bin < MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS; bin++) { + int64_t m = input[frame][bin]; + int32_t log10_q8, log2_q8, frac, norm, quantized; + if (m < 1) { + log10_q8 = 0; + } else { + // Logarithm function manually inlined + int n = 63 - __builtin_clzll((uint64_t)m); + if (n >= 8) { + frac = (uint32_t)((uint64_t)m >> (n - 8)) & 0xFF; + } else { + frac = (uint32_t)((uint64_t)m << (8 - n)) & 0xFF; + } + log2_q8 = (n << 8) | frac; + log10_q8 = (log2_q8 * 771) >> 8; + } + + norm = (log10_q8 - 5955) / 64; + if (norm < 0) { + norm = 0; + } else if (norm > 256) { + norm = 256; + } + + quantized = ((norm * MODEL_SCALE_FACTOR_RECPR_INT + 128) >> 8) + + MODEL_ZERO_POINT; + if (quantized < INT8_MIN) { + quantized = INT8_MIN; + } else if (quantized > INT8_MAX) { + quantized = INT8_MAX; + } + output[frame * MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS + bin] = (int8_t)quantized; + } + } +} + +int16_t filtered[WAV_NUM_SAMPLES]; +int16_t afterHamming[STFT_FRAME_LENGTH * MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES]; +int32_t powspec[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][POWSPEC_LENGTH]; +int64_t melspec[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS]; + +// Apollo4p can't fit FFT buffers in TCM. Put them in shared SRAM +#ifdef AM_PART_APOLLO4P +__attribute__((section(".shared"))) eff_fft_cpx + fft_in[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][STFT_FRAME_LENGTH]; +__attribute__((section(".shared"))) eff_fft_cpx + fft_out[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][STFT_FRAME_LENGTH]; +#else +eff_fft_cpx fft_in[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][STFT_FRAME_LENGTH]; +eff_fft_cpx fft_out[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][STFT_FRAME_LENGTH]; +#endif + +void featurize(const int16_t *rawData, int8_t *featurized) { + // Q1.15 -> holds [-1, 1) with 15 bit precision + preemphasis(rawData, filtered); + + // Short time fourier transform + // All intermediate results are buffered so each step of + // the STFT can be batched + + hamming_window(filtered, hamming_coeffs, afterHamming); + prepare_fft_inputs(fft_in, afterHamming); + + // NOP for Efficient devices, FFT init for others + fft_init(); + + for (int frame = 0; frame < MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES; frame++) { + eff_fft4(fft_in[frame], fft_out[frame]); + } + + get_power_spectra(fft_out, powspec); + + // Must zero out melspec before accumulation + memset(melspec, 0, sizeof(melspec)); + melspec_warp(powspec, melspec, mel_filters, mel_filter_weights); + + log_normalize(melspec, featurized); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/featurize.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/featurize.h new file mode 100644 index 0000000..87aac0b --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/featurize.h @@ -0,0 +1,44 @@ +// clang-format off <> efficient_e1 efficient_e0 efficient_e1x ambiq_apollo4p nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 ambiq_apollo510 renesas_ra8p1 clang-format on + +#pragma once +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif +#include + +#include "mel_filterbank.h" + +#define WAV_NUM_SAMPLES 16000 +#define MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS 40 +#define MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES 30 + +#define STFT_FRAME_LENGTH 1024 +#define STFT_FRAME_STRIDE 512 + +#define MODEL_SCALE_FACTOR 0.003701042616739869f +#define MODEL_SCALE_FACTOR_RECPR_INT ((int)(1.0f / MODEL_SCALE_FACTOR)) +#define MODEL_ZERO_POINT -128 + +// Only track power spectrum of unique components of STFT +#define POWSPEC_LENGTH ((STFT_FRAME_LENGTH / 2) + 1) + +void preemphasis(const int16_t *input, int16_t *output); +void hamming_window(const int16_t *signal, const int16_t *coeffs, int16_t *out); +void prepare_fft_inputs( + eff_fft_cpx fft_arr[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][STFT_FRAME_LENGTH], + int16_t real_input[STFT_FRAME_LENGTH * MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES]); +void melspec_warp( + int32_t power_spectrum[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][POWSPEC_LENGTH], + int64_t mel_spectrum[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS], + const MelFilter *mel_filter_metadata, const int16_t *mel_weights); +void log_normalize( + int64_t input[MEL_SPECTROGRAM_NUM_FRAMES][MEL_SPECTROGRAM_NUM_BINS], + int8_t *output); +void get_power_spectra(eff_fft_cpx fft[][STFT_FRAME_LENGTH], + int32_t spectra[][POWSPEC_LENGTH]); + +void featurize(const int16_t *rawData, int8_t *featurized); + +#ifdef __cplusplus +} +#endif diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4_1024.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4_1024.h new file mode 100644 index 0000000..566d3e2 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4_1024.h @@ -0,0 +1,316 @@ +#include + +#define FFT_SIZE 1024 +#define FFT_IS_INVERSE 0 + +#ifdef DEFINE_TWIDDLES +const int32_t effFFTDummyWord = 0xEFF; +const int16_t __attribute__((aligned(4))) twiddles[2728] = { + 32767, 0, 32766, -201, 32765, -402, 32761, -603, 32757, + -804, 32752, -1005, 32745, -1206, 32737, -1407, 32728, -1608, + 32717, -1809, 32705, -2009, 32692, -2210, 32678, -2410, 32663, + -2611, 32646, -2811, 32628, -3012, 32609, -3212, 32589, -3412, + 32567, -3612, 32545, -3811, 32521, -4011, 32495, -4210, 32469, + -4410, 32441, -4609, 32412, -4808, 32382, -5007, 32351, -5205, + 32318, -5404, 32285, -5602, 32250, -5800, 32213, -5998, 32176, + -6195, 32137, -6393, 32098, -6590, 32057, -6786, 32014, -6983, + 31971, -7179, 31926, -7375, 31880, -7571, 31833, -7767, 31785, + -7962, 31736, -8157, 31685, -8351, 31633, -8545, 31580, -8739, + 31526, -8933, 31470, -9126, 31414, -9319, 31356, -9512, 31297, + -9704, 31237, -9896, 31176, -10087, 31113, -10278, 31050, -10469, + 30985, -10659, 30919, -10849, 30852, -11039, 30783, -11228, 30714, + -11417, 30643, -11605, 30571, -11793, 30498, -11980, 30424, -12167, + 30349, -12353, 30273, -12539, 30195, -12725, 30117, -12910, 30037, + -13094, 29956, -13279, 29874, -13462, 29791, -13645, 29706, -13828, + 29621, -14010, 29534, -14191, 29447, -14372, 29358, -14553, 29268, + -14732, 29177, -14912, 29085, -15090, 28992, -15269, 28898, -15446, + 28803, -15623, 28706, -15800, 28609, -15976, 28510, -16151, 28411, + -16325, 28310, -16499, 28208, -16673, 28105, -16846, 28001, -17018, + 27896, -17189, 27790, -17360, 27683, -17530, 27575, -17700, 27466, + -17869, 27356, -18037, 27245, -18204, 27133, -18371, 27019, -18537, + 26905, -18703, 26790, -18868, 26674, -19032, 26556, -19195, 26438, + -19357, 26319, -19519, 26198, -19680, 26077, -19841, 25955, -20000, + 25832, -20159, 25708, -20317, 25582, -20475, 25456, -20631, 25329, + -20787, 25201, -20942, 25072, -21096, 24942, -21250, 24811, -21403, + 24680, -21554, 24547, -21705, 24413, -21856, 24279, -22005, 24143, + -22154, 24007, -22301, 23870, -22448, 23731, -22594, 23592, -22739, + 23452, -22884, 23311, -23027, 23170, -23170, 23027, -23311, 22884, + -23452, 22739, -23592, 22594, -23731, 22448, -23870, 22301, -24007, + 22154, -24143, 22005, -24279, 21856, -24413, 21705, -24547, 21554, + -24680, 21403, -24811, 21250, -24942, 21096, -25072, 20942, -25201, + 20787, -25329, 20631, -25456, 20475, -25582, 20317, -25708, 20159, + -25832, 20000, -25955, 19841, -26077, 19680, -26198, 19519, -26319, + 19357, -26438, 19195, -26556, 19032, -26674, 18868, -26790, 18703, + -26905, 18537, -27019, 18371, -27133, 18204, -27245, 18037, -27356, + 17869, -27466, 17700, -27575, 17530, -27683, 17360, -27790, 17189, + -27896, 17018, -28001, 16846, -28105, 16673, -28208, 16499, -28310, + 16325, -28411, 16151, -28510, 15976, -28609, 15800, -28706, 15623, + -28803, 15446, -28898, 15269, -28992, 15090, -29085, 14912, -29177, + 14732, -29268, 14553, -29358, 14372, -29447, 14191, -29534, 14010, + -29621, 13828, -29706, 13645, -29791, 13462, -29874, 13279, -29956, + 13094, -30037, 12910, -30117, 12725, -30195, 12539, -30273, 12353, + -30349, 12167, -30424, 11980, -30498, 11793, -30571, 11605, -30643, + 11417, -30714, 11228, -30783, 11039, -30852, 10849, -30919, 10659, + -30985, 10469, -31050, 10278, -31113, 10087, -31176, 9896, -31237, + 9704, -31297, 9512, -31356, 9319, -31414, 9126, -31470, 8933, + -31526, 8739, -31580, 8545, -31633, 8351, -31685, 8157, -31736, + 7962, -31785, 7767, -31833, 7571, -31880, 7375, -31926, 7179, + -31971, 6983, -32014, 6786, -32057, 6590, -32098, 6393, -32137, + 6195, -32176, 5998, -32213, 5800, -32250, 5602, -32285, 5404, + -32318, 5205, -32351, 5007, -32382, 4808, -32412, 4609, 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-9512, -31356, -12539, + -30273, -15446, -28898, -18204, -27245, -20787, -25329, -23170, -23170, + -25329, -20787, -27245, -18204, -28898, -15446, -30273, -12539, -31356, + -9512, -32137, -6393, -32609, -3212, -32767, 0, -32609, 3212, + -32137, 6393, -31356, 9512, -30273, 12539, -28898, 15446, -27245, + 18204, -25329, 20787, -23170, 23170, -20787, 25329, -18204, 27245, + -15446, 28898, -12539, 30273, -9512, 31356, -6393, 32137, -3212, + 32609, 0, 32767, 3212, 32609, 6393, 32137, 9512, 31356, + 12539, 30273, 15446, 28898, 18204, 27245, 20787, 25329, 23170, + 23170, 25329, 20787, 27245, 18204, 28898, 15446, 30273, 12539, + 31356, 9512, 32137, 6393, 32609, 3212, 32767, 0, 30273, + -12539, 23170, -23170, 12539, -30273, 0, -32767, -12539, -30273, + -23170, -23170, -30273, -12539, -32767, 0, -30273, 12539, -23170, + 23170, -12539, 30273, 0, 32767, 12539, 30273, 23170, 23170, + 30273, 12539, 32767, 0, 0, -32767, -32767, 0, 0, + 32767}; + +const int twiddleSchedule[5] = {1360, 1344, 1280, 1024, 0}; + +#endif diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4k.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4k.c new file mode 100644 index 0000000..7ff08b6 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4k.c @@ -0,0 +1,432 @@ +// <> efficient_e1 efficient_e1x +// clang-format off +#include "stopprop.h" // <> ../../../include/stopprop.h +// clang-format on +#define DEFINE_TWIDDLES +#include "fft4k.h" + +#define FIXED_ROUND(x) \ + (eff_fft_scalar)(((x) + (1 << (FRACBITS - 1))) >> FRACBITS) + +#define SAMP_MAX 32767 +#define FRACBITS 15 + +// Naive implementation macros +#define SAMPPROD int32_t +#define smul(a, b) ((SAMPPROD)(a) * (b)) +#define sround(x) (eff_fft_scalar)(((x) + (1 << (FRACBITS - 1))) >> FRACBITS) + +#define S_MUL(a, b) sround(smul(a, b)) + +#define C_MUL(m, a, b) \ + do { \ + (m).r = sround(smul((a).r, (b).r) - smul((a).i, (b).i)); \ + (m).i = sround(smul((a).r, (b).i) + smul((a).i, (b).r)); \ + } while (0) + +#define DIVSCALAR(x, k) (x) = sround(smul(x, SAMP_MAX / k)) + +#define C_FIXDIV(c, div) \ + do { \ + DIVSCALAR((c).r, div); \ + DIVSCALAR((c).i, div); \ + } while (0) + +#define C_MULBYSCALAR(c, s) \ + do { \ + (c).r = sround(smul((c).r, s)); \ + (c).i = sround(smul((c).i, s)); \ + } while (0) + +#ifndef CHECK_OVERFLOW_OP +#define CHECK_OVERFLOW_OP(a, op, b) /* noop */ +#endif + +#define C_ADD(res, a, b) \ + do { \ + CHECK_OVERFLOW_OP((a).r, +, (b).r) \ + CHECK_OVERFLOW_OP((a).i, +, (b).i) \ + (res).r = (a).r + (b).r; \ + (res).i = (a).i + (b).i; \ + } while (0) +#define C_SUB(res, a, b) \ + do { \ + CHECK_OVERFLOW_OP((a).r, -, (b).r) \ + CHECK_OVERFLOW_OP((a).i, -, (b).i) \ + (res).r = (a).r - (b).r; \ + (res).i = (a).i - (b).i; \ + } while (0) +#define C_ADDTO(res, a) \ + do { \ + CHECK_OVERFLOW_OP((res).r, +, (a).r) \ + CHECK_OVERFLOW_OP((res).i, +, (a).i) \ + (res).r += (a).r; \ + (res).i += (a).i; \ + } while (0) + +#define C_SUBFROM(res, a) \ + do { \ + CHECK_OVERFLOW_OP((res).r, -, (a).r) \ + CHECK_OVERFLOW_OP((res).i, -, (a).i) \ + (res).r -= (a).r; \ + (res).i -= (a).i; \ + } while (0) + +#ifndef EFF_ARCH_E0 + +// FFT init is a NOP for Efficient devices; only necessary for ARM FFT +void fft_init() { return; } + +#ifdef EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED +__efficient__ void eff_fft_init_dst(eff_fft_cpx* dst, eff_fft_cpx* src, + int size) { + __effcc_ignore_memory_order { + // Computing log2(size) + uint32_t log2Size = -1; + uint32_t sizeShift = size; + while (sizeShift) { + sizeShift >>= 1; + log2Size++; + } + + int highShiftAmt = 32 - log2Size + 1; + int lowShiftAmt = 32 - log2Size - 1; + + __effcc_parallel(16) { + for (int i = 0; i < size; i++) { + // Reversing bits of dstIdx (i) + uint32_t reversed = __builtin_elementwise_bitreverse(i); + + // Swapping each pair of bits + uint32_t reversedA = reversed & 0xAAAAAAAA; + uint32_t reversedB = reversed & 0x55555555; + + reversedA = reversedA >> highShiftAmt; + reversedB = reversedB >> lowShiftAmt; + + uint32_t srcIdx = reversedA | reversedB; + + dst[i] = src[srcIdx]; + } + } + } +} + +__efficient__ void eff_fft_run_layer(eff_fft_cpx* data, int twiddleStart, + int idxStride, int scheduleLen) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (int i = 0; i < scheduleLen; i++) { + uint32_t* Fout = (uint32_t*)(data + (i * idxStride)); + uint32_t m = idxStride / 4; + + uint32_t *tw1, *tw2, *tw3; + uint32_t m2 = m + m; + uint32_t m3 = m2 + m; + + tw3 = tw2 = tw1 = (uint32_t*)(twiddles + twiddleStart * 2); + + for (int32_t k = m; k > 0; k--) { + // C_FIXDIV(*Fout,4); + uint32_t Fout0 = Fout[0]; + int16_t Fout0r = (int16_t)(Fout0 & 0xFFFF); + int16_t Fout0i = (int16_t)(Fout0 >> 16); + int32_t fOut0r = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout0r * (SAMP_MAX / 4))); + int32_t fOut0i = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout0i * (SAMP_MAX / 4))); + // C_FIXDIV(Fout[m],4); + uint32_t Fout1 = Fout[m]; + int16_t Fout1r = (int16_t)(Fout1 & 0xFFFF); + int16_t Fout1i = (int16_t)(Fout1 >> 16); + int32_t fOut1r = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout1r * (SAMP_MAX / 4))); + int32_t fOut1i = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout1i * (SAMP_MAX / 4))); + // C_FIXDIV(Fout[m2],4); + uint32_t Fout2 = Fout[m2]; + int16_t Fout2r = (int16_t)(Fout2 & 0xFFFF); + int16_t Fout2i = (int16_t)(Fout2 >> 16); + int32_t fOut2r = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout2r * (SAMP_MAX / 4))); + int32_t fOut2i = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout2i * (SAMP_MAX / 4))); + // C_FIXDIV(Fout[m3],4); + uint32_t Fout3 = Fout[m3]; + int16_t Fout3r = (int16_t)(Fout3 & 0xFFFF); + int16_t Fout3i = (int16_t)(Fout3 >> 16); + int32_t fOut3r = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout3r * (SAMP_MAX / 4))); + int32_t fOut3i = + FIXED_ROUND((int32_t)(Fout3i * (SAMP_MAX / 4))); + + // C_MUL(scratch[0],Fout[m] , *tw1 ); + uint32_t twiddle1 = *tw1; + int16_t twiddle1r = (int16_t)(twiddle1 & 0xFFFF); + int16_t twiddle1i = (int16_t)(twiddle1 >> 16); + int32_t scratch0r = FIXED_ROUND( + (int32_t)(fOut1r * twiddle1r - fOut1i * twiddle1i)); + int32_t scratch0i = FIXED_ROUND( + (int32_t)(fOut1r * twiddle1i + fOut1i * twiddle1r)); + + // C_MUL(scratch[1],Fout[m2] , *tw2 ); + uint32_t twiddle2 = *tw2; + int16_t twiddle2r = (int16_t)(twiddle2 & 0xFFFF); + int16_t twiddle2i = (int16_t)(twiddle2 >> 16); + int32_t scratch1r = FIXED_ROUND( + (int32_t)(fOut2r * twiddle2r - fOut2i * twiddle2i)); + int32_t scratch1i = FIXED_ROUND( + (int32_t)(fOut2r * twiddle2i + fOut2i * twiddle2r)); + + // C_MUL(scratch[2],Fout[m3] , *tw3 ); + uint32_t twiddle3 = *tw3; + int16_t twiddle3r = (int16_t)(twiddle3 & 0xFFFF); + int16_t twiddle3i = (int16_t)(twiddle3 >> 16); + int32_t scratch2r = FIXED_ROUND( + (int32_t)(fOut3r * twiddle3r - fOut3i * twiddle3i)); + int32_t scratch2i = FIXED_ROUND( + (int32_t)(fOut3r * twiddle3i + fOut3i * twiddle3r)); + + // C_SUB( scratch[5] , *Fout, scratch[1] ); + int32_t scratch5r = fOut0r - scratch1r; + int32_t scratch5i = fOut0i - scratch1i; + + // C_ADDTO(*Fout, scratch[1]); + fOut0r = fOut0r + scratch1r; + fOut0i = fOut0i + scratch1i; + + // C_ADD( scratch[3] , scratch[0] , scratch[2] ); + int32_t scratch3r = scratch0r + scratch2r; + int32_t scratch3i = scratch0i + scratch2i; + + // C_SUB( scratch[4] , scratch[0] , scratch[2] ); + int32_t scratch4r = scratch0r - scratch2r; + int32_t scratch4i = scratch0i - scratch2i; + + // C_SUB( Fout[m2], *Fout, scratch[3] ); + Fout[m2] = (uint32_t)((uint16_t)(fOut0r - scratch3r)) | + (((uint16_t)(fOut0i - scratch3i)) << 16); + + tw1 += 1; + tw2 += 2; + tw3 += 3; + // C_ADDTO( *Fout , scratch[3] ); + Fout[0] = (uint32_t)((uint16_t)(fOut0r + scratch3r)) | + (((uint16_t)(fOut0i + scratch3i)) << 16); + +#if FFT_IS_INVERSE == 1 + Fout[m] = (uint32_t)((uint16_t)(scratch5r - scratch4i)) | + (((uint16_t)(scratch5i + scratch4r)) << 16); + Fout[m3] = (uint32_t)((uint16_t)(scratch5r + scratch4i)) | + (((uint16_t)(scratch5i - scratch4r)) << 16); +#else + Fout[m] = (uint32_t)((uint16_t)(scratch5r + scratch4i)) | + (((uint16_t)(scratch5i - scratch4r)) << 16); + Fout[m3] = (uint32_t)((uint16_t)(scratch5r - scratch4i)) | + (((uint16_t)(scratch5i + scratch4r)) << 16); +#endif + ++Fout; + } + } + } +} + +#else // EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED + +__efficient__ void eff_fft_init_dst(eff_fft_cpx* dst, eff_fft_cpx* src, + int size) { + // Computing log2(size) + uint32_t log2Size = -1; + uint32_t sizeShift = size; + while (sizeShift) { + sizeShift >>= 1; + log2Size++; + } + + int highShiftAmt = 32 - log2Size + 1; + int lowShiftAmt = 32 - log2Size - 1; + + for (int i = 0; i < size; i++) { + // Reversing bits of dstIdx (i) + uint32_t reversed = __builtin_elementwise_bitreverse(i); + + // Swapping each pair of bits + uint32_t reversedA = reversed & 0xAAAAAAAA; + uint32_t reversedB = reversed & 0x55555555; + + reversedA = reversedA >> highShiftAmt; + reversedB = reversedB >> lowShiftAmt; + + uint32_t srcIdx = reversedA | reversedB; + + dst[i] = src[srcIdx]; + } +} + +__efficient__ void eff_fft_run_layer(eff_fft_cpx* data, int twiddleStart, + int idxStride, int scheduleLen) { + for (int i = 0; i < scheduleLen; i++) { + eff_fft_cpx* Fout = (eff_fft_cpx*)(data + (i * idxStride)); + uint32_t m = idxStride / 4; + + eff_fft_cpx *tw1, *tw2, *tw3; + uint32_t m2 = m + m; + uint32_t m3 = m2 + m; + + tw3 = tw2 = tw1 = (eff_fft_cpx*)(twiddles + twiddleStart * 2); + + eff_fft_cpx scratch[6]; + + for (int32_t k = m; k > 0; k--) { + C_FIXDIV(*Fout, 4); + C_FIXDIV(Fout[m], 4); + C_FIXDIV(Fout[m2], 4); + C_FIXDIV(Fout[m3], 4); + + C_MUL(scratch[0], Fout[m], *tw1); + C_MUL(scratch[1], Fout[m2], *tw2); + C_MUL(scratch[2], Fout[m3], *tw3); + + C_SUB(scratch[5], *Fout, scratch[1]); + + C_ADDTO(*Fout, scratch[1]); + + C_ADD(scratch[3], scratch[0], scratch[2]); + + C_SUB(scratch[4], scratch[0], scratch[2]); + + C_SUB(Fout[m2], *Fout, scratch[3]); + + tw1 += 1; + tw2 += 2; + tw3 += 3; + + C_ADDTO(*Fout, scratch[3]); + +#if FFT_IS_INVERSE == 1 + Fout[m].r = scratch[5].r - scratch[4].i; + Fout[m].i = scratch[5].i + scratch[4].r; + Fout[m3].r = scratch[5].r + scratch[4].i; + Fout[m3].i = scratch[5].i - scratch[4].r; +#else + Fout[m].r = scratch[5].r + scratch[4].i; + Fout[m].i = scratch[5].i - scratch[4].r; + Fout[m3].r = scratch[5].r - scratch[4].i; + Fout[m3].i = scratch[5].i + scratch[4].r; +#endif + ++Fout; + } + } +} + +#endif // EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED + +void eff_fft4(eff_fft_cpx* src, eff_fft_cpx* dst) { + eff_fft_init_dst(dst, src, FFT_SIZE); + + int i = 0; + int maxStride = FFT_SIZE; + for (int m = 1; m < maxStride; m *= 4) { + int scheduleLen = maxStride / (m * 4); + eff_fft_run_layer(dst, twiddleSchedule[i], m * 4, scheduleLen); + i++; + } +} + +#else + +__efficient__ void eff_fft_init_dst(eff_fft_cpx* dst, eff_fft_cpx* src, + int size, int shiftAmt) { + __effcc_parallel(6) { + for (int i = 0; i < size; i++) { + // Reversing bits of dstIdx (i) + uint32_t reversed = __builtin_elementwise_bitreverse(i); + + uint32_t srcIdx = reversed >> shiftAmt; + dst[i] = src[srcIdx]; + } + } +} + +__efficient__ void eff_fft_run_layer(eff_fft_cpx* data, int twiddleStart, + int idxStride, int scheduleLen) { + for (int i = 0; i < scheduleLen; i++) { + uint32_t* Fout = (uint32_t*)(data + (i * idxStride)); + uint32_t m = idxStride >> 1; + + uint32_t* tw1; + + tw1 = (uint32_t*)(twiddles + twiddleStart * 2); + + for (int32_t k = m; k > 0; k--) { + // C_FIXDIV(*Fout, 2); + uint32_t Fout0 = Fout[0]; + int16_t Fout0r = (int16_t)(Fout0 & 0xFFFF); + int16_t Fout0i = (int16_t)(Fout0 >> 16); + int32_t fOut0r = FIXED_ROUND((int32_t)(Fout0r * (SAMP_MAX / 2))); + int32_t fOut0i = FIXED_ROUND((int32_t)(Fout0i * (SAMP_MAX / 2))); + // C_FIXDIV(*Fout[m], 2); + uint32_t Fout1 = Fout[m]; + int16_t Fout1r = (int16_t)(Fout1 & 0xFFFF); + int16_t Fout1i = (int16_t)(Fout1 >> 16); + int32_t fOut1r = FIXED_ROUND((int32_t)(Fout1r * (SAMP_MAX / 2))); + int32_t fOut1i = FIXED_ROUND((int32_t)(Fout1i * (SAMP_MAX / 2))); + + // C_MUL(t, *Fout2[m], *tw1); + uint32_t twiddle1 = *tw1; + int16_t twiddle1r = (int16_t)(twiddle1 & 0xFFFF); + int16_t twiddle1i = (int16_t)(twiddle1 >> 16); + int32_t scratch0r = + FIXED_ROUND((int32_t)(fOut1r * twiddle1r - fOut1i * twiddle1i)); + int32_t scratch0i = + FIXED_ROUND((int32_t)(fOut1r * twiddle1i + fOut1i * twiddle1r)); + + tw1 += 1; + // C_SUB(*Fout2[m], *Fout, t); + Fout[m] = (uint32_t)((uint16_t)(fOut0r - scratch0r)) | + (((uint16_t)(fOut0i - scratch0i)) << 16); + + // C_ADDTO(*Fout, t); + Fout[0] = (uint32_t)((uint16_t)(fOut0r + scratch0r)) | + (((uint16_t)(fOut0i + scratch0i)) << 16); + + ++Fout; + } + } +} + +void eff_fft4(eff_fft_cpx* src, eff_fft_cpx* dst) { + // Computing log2(size) + uint32_t log2Size = -1; + uint32_t sizeShift = FFT_SIZE; + while (sizeShift) { + sizeShift >>= 1; + log2Size++; + } + + int shiftAmt = 32 - log2Size; + + // Copying and scrambling input + eff_fft_init_dst(dst, src, FFT_SIZE, shiftAmt); + + // Running butterflies + int i = 0; + int maxStride = FFT_SIZE; + for (int m = 1; m < maxStride; m *= 2) { + int scheduleLen = maxStride / (m * 2); + eff_fft_run_layer(dst, twiddleSchedule[i], m * 2, scheduleLen); + i++; + } +} + +// A dummy function that triggers a bitstream miss and tile power up +// for each fabric function so that the main function doesn't need to +// be run twice +void eff_fft4_warmup() { + int32_t fftSize = 0; + stop_propagation_i32(&fftSize, 1); + + eff_fft_init_dst(0, 0, fftSize, 0); + eff_fft_run_layer(0, 0, 0, 0); +} + +#endif diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4k.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4k.h new file mode 100644 index 0000000..12b57cc --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/fft4k.h @@ -0,0 +1,26 @@ +// clang-format off <> efficient_e1 efficient_e0 efficient_e1x ambiq_apollo4p nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 ambiq_apollo510 renesas_ra8p1 clang-format on + +#pragma once + +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif +#include "fft4_1024.h" + +#define eff_fft_scalar int16_t + +typedef struct { + eff_fft_scalar r; + eff_fft_scalar i; +} eff_fft_cpx __attribute__((aligned(4))); + +void eff_fft4_warmup(); + +// Only used for competitor ARM devices +void fft_init(); + +void eff_fft4(eff_fft_cpx* src, eff_fft_cpx* dst); + +#ifdef __cplusplus +} +#endif diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/gen_hamming_window.py b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/gen_hamming_window.py new file mode 100755 index 0000000..f440248 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/gen_hamming_window.py @@ -0,0 +1,129 @@ +#!/usr/bin/env python +""" +gen_hamming_window.py - Generate the Hamming window coefficients used in the STFT +inside extract_features.py. + +The STFT calls: + tf.signal.hamming_window(window_size_samples, periodic=False) + +which produces a symmetric Hamming window: + w[n] = 0.54 - 0.46 * cos(2*pi*n / (N-1)), n = 0 .. N-1 + +Usage +----- + # Print float32 values to stdout + python gen_hamming_window.py + + # Write a C header + python gen_hamming_window.py -o hamming_window.h + + # Different window size + python gen_hamming_window.py --window_size 512 -o hamming_window.h +""" + +import argparse +import math +import os +import subprocess + +# Q1.15: 1 sign bit + 15 fractional bits, stored as int16_t. +# Representable range: [-1, 1). Scale factor = 2^15 = 32768. +Q15 = 32768 + + +def hamming_window(n: int) -> list[float]: + """Symmetric Hamming window of length n (periodic=False). + + Matches tf.signal.hamming_window(n, periodic=False). + """ + if n == 1: + return [1.0] + return [0.54 - 0.46 * math.cos(2.0 * math.pi * i / (n - 1)) for i in range(n)] + + +def to_q15(coeffs: list[float]) -> list[int]: + """Convert float coefficients in [0, 1] to Q1.15 int16 values. + + Rounds half-away from zero and clips to the int16 range [-32768, 32767]. + The Hamming window lies in [0.08, 1.0], so values are non-negative and + the maximum representable value (1.0) maps to 32767 (not 32768, which + would overflow), giving a worst-case rounding error of ~3e-5. + """ + result = [] + for v in coeffs: + q = int(math.floor(v * Q15 + 0.5)) # round half-up + q = max(-32768, min(32767, q)) # clip to int16 + result.append(q) + return result + + +def write_header(q15_coeffs: list[int], output_path: str, window_size: int) -> None: + base = os.path.splitext(os.path.basename(output_path))[0] + var_name = base.replace("-", "_").replace(".", "_").replace(" ", "_") + + with open(output_path, "w") as f: + f.write("/* Auto-generated by gen_hamming_window.py\n") + f.write(f" * Symmetric Hamming window, length {window_size}, Q1.15 format\n") + f.write(f" * w[n] = 0.54 - 0.46 * cos(2*pi*n / (N-1))\n") + f.write(f" * Stored as int16_t; true value = coeff / 32768.0\n") + f.write(" */\n") + f.write("#pragma once\n") + f.write("#include \n\n") + f.write(f"#define {var_name.upper()}_LENGTH {window_size}\n\n") + f.write(f"static const int16_t {var_name}[{var_name.upper()}_LENGTH] = {{\n") + + per_line = 16 + for i in range(0, len(q15_coeffs), per_line): + chunk = q15_coeffs[i : i + per_line] + line = ", ".join(f"{v:6d}" for v in chunk) + comma = "," if i + per_line < len(q15_coeffs) else "" + f.write(f" {line}{comma}\n") + + f.write("};\n") + + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser( + description=__doc__, + formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, + ) + parser.add_argument( + "--window_size", + type=int, + default=1024, + help="Window length in samples (default 1024, matching extract_features.py).", + ) + parser.add_argument( + "--output", + "-o", + default=None, + help="Output path. Use a .h extension for a C header file. " + "Defaults to printing values to stdout.", + ) + args = parser.parse_args() + + coeffs = hamming_window(args.window_size) + q15_coeffs = to_q15(coeffs) + + if args.output is None: + print(f'{"idx":>4} {"float":>14} {"Q1.15":>6}') + for i, (f_val, q_val) in enumerate(zip(coeffs, q15_coeffs)): + print(f"{i:4d} {f_val:14.10f} {q_val:6d}") + elif args.output.endswith(".h"): + write_header(q15_coeffs, args.output, args.window_size) + subprocess.run(["clang-format", "-style=file", "-i", args.output], check=True) + print( + f"Wrote {len(q15_coeffs)}-coefficient Q1.15 Hamming window to {args.output}" + ) + else: + import numpy as np + + arr = np.array(q15_coeffs, dtype=np.int16) + np.save(args.output, arr) + print( + f"Saved {len(q15_coeffs)}-coefficient Q1.15 Hamming window to {args.output}" + ) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/gen_mel_filterbank.py b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/gen_mel_filterbank.py new file mode 100755 index 0000000..95f6a7c --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/gen_mel_filterbank.py @@ -0,0 +1,144 @@ +#!/usr/bin/env python +""" +gen_mel_filterbank.py - Generate a C header for the mel filterbank. + +Outputs a MelFilter struct definition, a flat int16 weights array, and a +static array of MelFilter structs (one per mel bin). + +Usage +----- + python gen_mel_filterbank.py # defaults, to stdout + python gen_mel_filterbank.py -o mel_filterbank.h + python gen_mel_filterbank.py --num_mel_bins 40 --window_size_samples 1024 --sample_rate 16000 +""" + +import argparse +import subprocess +import sys + +import numpy as np +import tensorflow as tf + + +def gen_mel_filterbank_c( + num_mel_bins=40, num_spectrogram_bins=513, sample_rate=16000, out=None +): + """Print C source for the mel filterbank to *out* (default: stdout).""" + if out is None: + out = sys.stdout + + lower_edge_hertz = 0.0 + upper_edge_hertz = float(sample_rate) / 2.0 + + weight_matrix = tf.signal.linear_to_mel_weight_matrix( + num_mel_bins=num_mel_bins, + num_spectrogram_bins=num_spectrogram_bins, + sample_rate=sample_rate, + lower_edge_hertz=lower_edge_hertz, + upper_edge_hertz=upper_edge_hertz, + ) + + mel_matrix_int16 = np.round(weight_matrix.numpy() * np.iinfo(np.int16).max).astype( + np.int16 + ) + + # Build per-filter (start_bin, weights) from each column of the matrix. + filters = [] + all_weights = [] + weight_offsets = [] + for f in range(num_mel_bins): + col = mel_matrix_int16[:, f] + nonzero_rows = np.flatnonzero(col) + if len(nonzero_rows) == 0: + start_bin, weights = 0, [] + else: + start_bin = int(nonzero_rows[0]) + end_bin = int(nonzero_rows[-1]) + weights = col[start_bin : end_bin + 1].tolist() + weight_offsets.append(len(all_weights)) + all_weights.extend(weights) + filters.append((start_bin, weights)) + + total_weights = len(all_weights) + + def w(s=""): + out.write(s + "\n") + + w("#pragma once") + w("#include ") + w() + w( + f"/* Mel filterbank: {num_mel_bins} triangular filters over " + f"{num_spectrogram_bins} spectrogram bins," + ) + w(f" sample_rate={sample_rate} Hz, weights normalized to int16. */") + w( + f"/* Total stored weights: {total_weights} " + f"(vs {num_spectrogram_bins * num_mel_bins} dense) */" + ) + w() + w(f"#define NUM_MEL_FILTERS {num_mel_bins}") + w(f"#define MEL_FILTER_TOTAL_WEIGHTS {total_weights}") + w() + + # Flat weights array + w(f"static const int16_t mel_filter_weights[{total_weights}] = {{") + chunk = 16 + for i in range(0, total_weights, chunk): + seg = all_weights[i : i + chunk] + comma = "," if i + chunk < total_weights else "" + w(f' {", ".join(str(x) for x in seg)}{comma}') + w("};") + w() + + # Struct definition + array + w("typedef struct {") + w(" int16_t location;") + w(" int16_t length;") + w(" int16_t offset; /* index into mel_filter_weights[] */") + w("} MelFilter;") + w() + w(f"static const MelFilter mel_filters[{num_mel_bins}] = {{") + for f, (start_bin, weights) in enumerate(filters): + comma = "," if f < num_mel_bins - 1 else "" + w( + f" {{ {start_bin:3d}, {len(weights):3d}, {weight_offsets[f]:4d} }}{comma}" + f" /* filter {f} */" + ) + w("};") + + +def main(): + parser = argparse.ArgumentParser( + description=__doc__, + formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter, + ) + parser.add_argument("--num_mel_bins", type=int, default=40) + parser.add_argument( + "--window_size_samples", + type=int, + default=1024, + help="STFT window length in samples (default 1024). " + "num_spectrogram_bins = window_size_samples // 2 + 1", + ) + parser.add_argument("--sample_rate", type=int, default=16000) + parser.add_argument( + "-o", "--output", default=None, help="Output file path (default: stdout)" + ) + args = parser.parse_args() + + num_spectrogram_bins = args.window_size_samples // 2 + 1 + + if args.output: + with open(args.output, "w") as f: + gen_mel_filterbank_c( + args.num_mel_bins, num_spectrogram_bins, args.sample_rate, out=f + ) + subprocess.run(["clang-format", "-style=file", "-i", args.output], check=True) + print(f"Wrote {args.output}") + else: + gen_mel_filterbank_c(args.num_mel_bins, num_spectrogram_bins, args.sample_rate) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/generate_fft4.py b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/generate_fft4.py new file mode 100755 index 0000000..9200d43 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/generate_fft4.py @@ -0,0 +1,116 @@ +import argparse +import math +import subprocess +import sys + + +def twiddle_size(n, radix): + if n <= radix: + return radix + return n + twiddle_size(n / radix, radix) + + +def gen_twiddle_schedule(s, n, radix): + if n <= radix: + return [int(s)] + + rest = gen_twiddle_schedule(s + n, n / radix, radix) + rest.extend([int(s)]) + return rest + + +def gen_twiddle(idx, n, inverse): + phase = -2 * math.pi * idx / n + if inverse: + phase = -phase + + return ( + math.floor(0.5 + 32767 * math.cos(phase)), + math.floor(0.5 + 32767 * math.sin(phase)), + ) + + +def gen_twiddles(n, inverse, radix): + twiddles = [] + + for i in range(n): + twiddle = gen_twiddle(i, n, inverse) + twiddles.append(twiddle[0]) + twiddles.append(twiddle[1]) + + j = int(n / radix) + while j >= radix: + for i in range(j): + twiddle = gen_twiddle(i * n / j, n, inverse) + twiddles.append(twiddle[0]) + twiddles.append(twiddle[1]) + + j = int(j / radix) + + return twiddles + + +def write_array(f, arr, per_line=8): + for i, v in enumerate(arr): + if i != 0: + f.write(", ") + + if i % per_line == per_line - 1: + f.write("\n\t") + + f.write(f"{v}") + + +def generate_fft4(size, path, inverse, radix): + with open(path, "w") as f: + f.write("#include \n\n") + f.write(f"#define FFT_SIZE {size}\n") + f.write(f"#define FFT_IS_INVERSE {1 if inverse else 0}\n\n") + f.write(f"#ifdef DEFINE_TWIDDLES\n") + f.write(f"const int32_t effFFTDummyWord = 0xEFF;\n") + f.write( + f"const int16_t __attribute__((aligned(4))) twiddles[{int(twiddle_size(size, radix)) * 2}] = {{\n\t" + ) + + write_array(f, gen_twiddles(size, inverse, radix)) + + f.write("};\n\n") + + tw_schedule = gen_twiddle_schedule(0, size, radix) + f.write(f"const int twiddleSchedule[{len(tw_schedule)}] = {{\n\t") + write_array(f, tw_schedule) + + f.write("};\n\n") + f.write("#endif\n\n") + + subprocess.run(["clang-format", "-style=file", "-i", path], check=True) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + "-s", "--size", default=256, type=int, help="Size of fft. Must be power of 4" + ) + parser.add_argument( + "-o", "--output", required=True, type=str, help="Output file path" + ) + parser.add_argument( + "-x", "--inverse", default=False, type=bool, help="Whether the FFT is inverted" + ) + parser.add_argument( + "-c", + "--chip", + required=True, + type=str, + help="One of 'e0' or 'e1x' or 'e1' or 'e2'", + ) + args = parser.parse_args() + + if args.chip in ["e1", "e1x", "e2"]: + radix = 4 + elif args.chip == "e0": + radix = 2 + else: + print(f"unknown chip target [{args.chip}]", file=sys.stderr) + + generate_fft4(args.size, args.output, args.inverse, radix) diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/hamming_coeffs.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/hamming_coeffs.h new file mode 100644 index 0000000..3f4b4a5 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_sww/hamming_coeffs.h @@ -0,0 +1,105 @@ +/* Auto-generated by gen_hamming_window.py + * Symmetric Hamming window, length 1024, Q1.15 format + * w[n] = 0.54 - 0.46 * cos(2*pi*n / (N-1)) + * Stored as int16_t; true value = coeff / 32768.0 + */ +#pragma once +#include + +#define HAMMING_COEFFS_LENGTH 1024 + +static const int16_t hamming_coeffs[HAMMING_COEFFS_LENGTH] = { + 2621, 2622, 2623, 2624, 2626, 2629, 2632, 2635, 2640, 2644, 2650, + 2656, 2662, 2669, 2677, 2685, 2694, 2704, 2713, 2724, 2735, 2747, + 2759, 2772, 2785, 2799, 2813, 2828, 2844, 2860, 2877, 2894, 2912, + 2930, 2949, 2968, 2988, 3009, 3030, 3052, 3074, 3097, 3120, 3144, + 3169, 3194, 3219, 3245, 3272, 3299, 3327, 3355, 3384, 3413, 3443, + 3473, 3504, 3536, 3568, 3600, 3633, 3667, 3701, 3736, 3771, 3807, + 3843, 3880, 3917, 3955, 3993, 4032, 4071, 4111, 4152, 4193, 4234, + 4276, 4318, 4361, 4405, 4449, 4493, 4538, 4583, 4629, 4676, 4723, + 4770, 4818, 4866, 4915, 4964, 5014, 5065, 5115, 5167, 5218, 5270, + 5323, 5376, 5430, 5484, 5538, 5593, 5649, 5705, 5761, 5818, 5875, + 5933, 5991, 6049, 6108, 6168, 6228, 6288, 6349, 6410, 6471, 6533, + 6596, 6659, 6722, 6786, 6850, 6914, 6979, 7044, 7110, 7176, 7243, + 7310, 7377, 7445, 7513, 7581, 7650, 7719, 7789, 7859, 7929, 8000, + 8071, 8142, 8214, 8286, 8359, 8432, 8505, 8578, 8652, 8727, 8801, + 8876, 8951, 9027, 9103, 9179, 9256, 9332, 9410, 9487, 9565, 9643, + 9721, 9800, 9879, 9959, 10038, 10118, 10198, 10279, 10359, 10440, 10522, + 10603, 10685, 10767, 10850, 10932, 11015, 11098, 11181, 11265, 11349, 11433, + 11517, 11602, 11687, 11772, 11857, 11942, 12028, 12114, 12200, 12286, 12373, + 12460, 12547, 12634, 12721, 12808, 12896, 12984, 13072, 13160, 13249, 13337, + 13426, 13515, 13604, 13693, 13782, 13872, 13961, 14051, 14141, 14231, 14321, + 14412, 14502, 14593, 14683, 14774, 14865, 14956, 15047, 15138, 15229, 15321, + 15412, 15504, 15595, 15687, 15779, 15871, 15963, 16055, 16147, 16239, 16331, + 16423, 16516, 16608, 16700, 16793, 16885, 16978, 17070, 17163, 17255, 17348, + 17440, 17533, 17625, 17718, 17810, 17903, 17996, 18088, 18181, 18273, 18366, + 18458, 18551, 18643, 18735, 18828, 18920, 19012, 19104, 19197, 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57, 38, 17, -24, + -22, -10, -13, 7, 23, 0, 17, 9, -37, + -35, -13, 2, 6, 10, 12, 36, 68, 63, + 76, 106, 130, 98, 68, 53, 14, 32, 23, + 6, 40, 64, 32, 60, 120, 117, 141, 143, + 152, 175, 159, 173, 175, 158, 133, 83, 70, + 57, 30, 30, 46, 48, 53, 61, 58, 69, + 82, 62, 76, 89, 55, 38, 37, 10, 13, + 30, 4, -28, -37, -50, -58, -17, -22, -37, + 19, 39, -3, 1, 2, 19, 27, -56, -73, + -32, -42, -35, -30, -67, -73, -60, -79, -46, + -14, -55, -44, -22, -27, -59, -63, -66, -94, + -48, -55, -83, -62, -72, -82, -83, -57, -35, + 10, 51, 16, 3, 31, 36, 17, 12, -18, + -26, 16, 12, -44, -77, -38, -14, -23, -22, + -43, -12, 35, 28, 33, 32, 17, 15, 25, + 13, -15, -3, 24, 18, -29, -58, -58, -72, + -30, -11, -71, -106, -119, -110, -99, -110, -99, + -71, -39, -11, -44, -73, -19, -5, -29, -68, + -106, -78, -48, -51, -42, -42, -58, -33, -28, + -64, -96, -86, -14, 34, 39, 63, 54, 38, + 33, 19, 39, 65, 66, 52, 17, -18, -6, + -2, -29, -63, -83, -74, -32, -7, -28, -38, + -9, 27, 54, 76, 37, -26, -16, -10, -91, + -144, -117, -121, -131, -92, -116, -151, -93, -43, + -30, -18, -32, 23, 94, 69, 23, 1, 1, + 10, 22, -39, -89, -69, -34, 0, -13, -14, + 6, 22, 21, -14, -23, -2, 49, 88, 27, + -31, -7, 10, -27, -34, -33, -23, 1, -8, + -31, -24, 21, 8, 10, 30, -14, 1, 29, + 16, 14, 19, 29, 2, 1, 7, 4, 27, + 13, 9, 14, 5, -8, -2, 36, 23, 5, + -17, -33, -20, -14, -20, -37, -15, -22, -63, + -102, -99, -52, -36, -29, -32, 10, 54, 74, + 107, 73, 63, 84, 90, 80, 16, -42, -44, + -27, 1, 21, 2, 15, 60, 68, 86, 123, + 118, 104, 111, 95, 48, 61, 83, 56, 74, + 79, 26, 26, 86, 68, 51, 78, 65, 78, + 87, 59, 22, -5, 3, -3, -11, -6, 5, + 16, 32, 43, 6, 3, 28, 25, 2, -8, + 27, 52, 47, 2, -21, -26, -19, 30, 4, + -25, -5, 7, 18, -5, 24, 51, 50, 44, + 6, 6, 29, 72, 63, 47, 72, 89, 92, + 60, 53, 76, 17, -28, -1, 9, 9, 25, + 19, -2, 41, 62, 21, -4, 0, 12, 8, + -17, 7, 39, 22, 18, 11, -69, -66, 12, + 5, -17, -28, -20, 7, 20, -5, -32, -24, + -3, -12, -34, -49, -55, -23, -25, -51, -23, + -10, 2, -5, -50, -62, -37, 29, 24, -13, + -5, 19, 19, -22, -39, -39, -34, -42, -44, + -32, -58, -62, -31, -45, -60, -36, -57, -90, + -39, -58, -98, -81, -66, -29, -23, -33, -42, + -44, -54, -69, -89, -108, -74, -45, -72, -80, + -86, -64, -29, -66, -102, -71, -8, -28, -64, + -74, -59, -45, -89, -107, -101, -98, -77, -64, + -62, -35, 8, -23, -37, 6, -16, -29, -22, + -23, -25, -13, 5, 6, 5, 27, 55, 13, + -34, -28, -11, 6, 15, 21, 25, 51, 70, + 19, 8, 38, 61, 37, 18, 38, 46, 85, + 53, 20, 15, 25, 53, 44, 47, 57, 107, + 137, 81, 61, 69, 61, 27, -2, -10, -19, + 9, 19, 59, 54, 28, 51, 31, 31, 25, + 27, 60, 66, 38, -10, -6, 34, 53, 33, + 18, 26, -10, -31, -45, -53, -10, 47, 47, + 19, 13, -23, -39, -52, -30, 20, -11, -39, + -25, -20, -40, -49, -69, -73, -38, -25, -33, + -44, -77, -62, 4, 9, -13, -26, -20, -55, + -82, -46, -45, -35, -1, 11, 7, -5, 10, + 12, 19, 47, 66, 65, 48, 28, -5, -5, + 11, 34, 24, 6, 21, 19, 23, -8, -21, + 31, 54, 79, 79, 66, 43, 71, 122, 113, + 126, 104, 87, 73, 58, 58, 16, 23, 86, + 106, 85, 95, 81, 64, 89, 58, 31, 35, + 53, 64, 24, 10, 58, 90, 73, 56, 47, + 27, 31, 35, 14, 26, 64, 83, 53, 36, + 57, 34, 7, 5, 18, 38, 23, 9, 24, + 51, 47, 7, -9, 35, 37, 4, -19, -30, + -13, -8, -20, -32, -12, 0, -24, -70, -117, + -83, -59, -86, -121, -157, -145, -122, -76, -76, + -80, -66, -79, -72, -66, -62, -75, -79, -71, + -79, -90, -105, -122, -114, -92, -77, -86, -83, + -93, -109, -121, -126, -90, -71, -61, -95, -79, + -34, -40, -52, -76, -76, -63, -54, -63, -89, + -77, -46, -24, -30, -58, -49, -40, -45, -81, + -89, -83, -88, -59, -80, -101, -83, -55, -67, + -102, -105, -123, -112, -82, -79, -96, -86, -68, + -51, -44, -95, -77, -58, -59, -17, -29, -34, + -13, -26, -57, -62, -66, -59, -18, 7, -6, + -43, -59, -26, 3, 14, 11, -1, 38, 54, + 40, 45, 62, 80, 116, 115, 60, 59, 90, + 84, 38, 30, 51, 61, 105, 97, 48, 51, + 68, 99, 106, 92, 97, 108, 125, 137, 121, + 91, 108, 117, 104, 86, 83, 97, 49, 49, + 70, 47, 77, 106, 127, 122, 102, 104, 100, + 78, 34, 32, 39, 47, 55, 37, 28, 54, + 45, 18, 43, 22, 41, 92, 72, 62, 34, + 35, 44, 32, 56, 35, 12, -4, -7, -12, + -19, -23, -38, -6, -17, -34, -35, -32, -10, + 9, 46, 59, 33, 4, 34, 20, -3, 58, + 54, 52, 36, -27, -45, -30, 15, 14, 15, + 33, 38, 34, 7, 3, -4, 24, 47, 63, + 46, 29, 54, 38, 30, 13, 32, 54, 21, + 39, 29, 22, 61, 73, 67, 49, 68, 36, + 5, -15, -50, -32, -36, -39, -51, -44, -24, + -51, -43, -21, -25, -27, -2, 0, -22, -1, + 22, 21, 8, -10, -5, 20, 26, 10, 5, + 5, -1, -2, 13, 32, 38, 30, 16, 35, + 45, 27, 51, 35, 12, 49, 47, 31, 0, + -23, -14, 21, 41, 19, 17, 7, -3, -13, + -32, -42, -27, -5, -33, -45, -38, -57, -62, + -46, -21, -26, -4, -10, -42, -36, -31, -17, + -19, -3, 26, 21, 10, 26, 17, -12, -23, + -54, -61, -39, -50, -47, -43, -39, -17, -23, + -40, -52, -17, -13, -33, -10, -14, -19, -38, + -32, -16, -24, -6, -25, -40, -40, -50, -43, + -54, -49, -26, -12, -32, -45, -52, -66, -80, + -85, -66, -91, -98, -112, -123, -76, -58, -76, + -98, -88, -56, -60, -86, -98, -71, -65, -48, + -26, -25, 18, 22, -7, -28, -7, 9, -19, + -20, -16, 3, 13, -5, 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+ -2, 22, 16, 23, 37, 32, 55, 41, 43, + 35, 50, 55, 30, 78, 96, 76, 52, 12, + 7, -6, -37, -35, -6, 2, -25, -12, 13, + 12, 8, 25, 45, 65, 83, 67, 44, 11, + 4, 7, -2, -13, -19, -23, -21, 15, -1, + -21, -14, -34, -39, -43, -42, -33, -21, -25, + -21, 4, 12, -2, -21, -18, -28, -28, 0, + 13, -9, -20, 4, 18, 29, 43, 16, 11, + 22, 6, 3, -12, -17, -9, 10, 21, 19, + 32, 32, 7, -9, -2, 11, 52, 74, 72, + 69, 73, 66, 25, 20, 28, 54, 45, 26, + 24, 6, 1, 11, 42, 61, 73, 58, 43, + 41, 36, 7, -39, -11, 39, 20, 14, 34, + 32, 1, 2, -5, -29, 1, 0, 10, -10, + -33, -18, -13, -4, -14, -51, -51, -11, -30, + -45, -3, -2, -32, -17, -2, 1, -13, -25, + -19, -26, -35, -36, -29, -38, -38, -40, -49, + -62, -92, -76, -64, -61, -54, -55, -33, -45, + -68, -75, -44, -22, -58, -65, -43, -33, -44, + -53, -64, -74, -26, -14, -22, -4, -19, -7, + 15, 29, 15, -32, -32, -4, -13, -45, -40, + -34, -25, -11, -19, -1, -4, 2, 4, -21, + 10, 44, 41, 34, 40, 43, 28, 29, 26, + 8, 10, 35, 59, 46, 32, 12, 0, 28, + 36, 0, -49, -38, -9, 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19, 8, -14, 12, 11, 11, 39, 13, + -14, -18, -31, -25, -28, -64, -53, -26, -38, + -15, 30, 28, -13, -28, -38, -51, -39, -19, + -7, 21, 39, 22, 19, 21, 3, 3, 4, + -11, -21, -30, -43, -33, -23, -45, -44, -33, + -46, -48, -38, -77, -92, -49, -40, -3, 6, + 8, 54, 33, 27, 31, 12, 24, 55, 19, + -6, 29, 38, 40, 38, 70, 73, 71, 107, + 106, 100, 92, 81, 92, 110, 102, 60, 34, + 23, 6, 20, 18, 23, 50, 4, 4, 55, + 32, 50, 75, 42, 52, 47, 18, 35, 37, + 23, 17, 27, 39, 43, 47, 22, -8, -2, + 9, 5, 20, 2, -39, -35, -52, -67, -49, + -60, -88, -71, -70, -67, -38, -44, -49, -47, + -45, -37, -3, -1, -5, -10, -38, -30, -18, + -44, -59, -36, -76, -109, -89, -85, -94, -97, + -97, -109, -74, -43, -46, -49, -66, -78, -79, + -73, -58, -53, -36, -35, -53, -23, -12, -2, + 22, 21, 48, 32, 32, 80, 49, 27, 37, + 17, 39, 52, 8, -16, -49, -29, 10, -1, + 21, 32, 31, 24, 20, 63, 82, 45, 47, + 33, 25, 72, 47, 35, 84, 74, 29, 44, + 50, 47, 77, 68, 77, 85, 61, 42, 29, + 19, 47, 44, -29, -38, -14, -12, 8, 50, + 21, -32, -17, -22, -18, 9, 15, 15, -5, + -38, -15, 28, 27, -1, -14, -1, -35, -31, + -47, -72, -16, -19, -31, 3, 1, -14, -9, + -31, -51, -60, -64, -38, -15, -47, -60, -48, + -49, -32, 0, 12, -8, 0, 0, 8, 33, + 16, 14, 51, 73, 42, 22, 24, 2, -9, + 29, 19, -23, -15, -22, -36, -40, -10, 16, + -2, 14, 11, -13, -4, -8, -6, -14, -22, + -35, -68, -23, 7, -39, -30, -26, -16, 3, + -2, -3, -19, -14, 2, 0, -23, -10, 6, + 2, 13, 5, -32, -49, -31, -31, -63, -83, + -51, -21, 11, 31, -3, -22, -44, -21, 19, + -23, -35, -41, -36, -16, -7, 16, 26, 57, + 38, -12, 14, 56, 44, 42, 39, 38, 53, + 14, -20, -21, -1, 36, 41, 21, 9, -13, + -16, 5, 0, -11, -11, 19, 40, 38, 58, + 84, 89, 75, 41, 11, 13, 62, 53, 23, + 36, 12, 24, 49, 39, 49, 60, 34, 41, + 31, 6, 2, -8, 2, -4, -6, -5, -5, + 8, 24, 33, 19, 9, 9, 12, -12, -15, + 19, 10, 12, 7, -16, 11, 5, -57, -75, + -38, 0, -18, -30, -34, -28, 14, -1, -33, + -36, -30, -14, -1, 2, 14, 33, 18, 5, + -8, -13, 2, 6, -12, -41, -4, 1, -43, + -18, -13, -35, 6, 17, -1, -7, -29, -26, + -32, 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+ -4927, -4451, -4131, -4036, -4191, -4388, -4507, -4449, -4173, + -3732, -3144, -2419, -1692, -965, -411, -74, 150, 258, + 355, 433, 530, 546, 504, 382, 286, 247, 239, + 149, -49, -331, -627, -971, -1372, -1870, -2345, -2741, + -2963, -2892, -2694, -2398, -2120, -1846, -1558, -1353, -1153, + -942, -739, -471, -118, 275, 677, 1152, 1595, 1979, + 2312, 2602, 2832, 2922, 2938, 2893, 2792, 2699, 2631, + 2459, 2303, 2221, 2149, 2154, 2167, 2028, 1841, 1610, + 1367, 1152, 921, 794, 781, 862, 966, 1116, 1256, + 1288, 1260, 1236, 1207, 1246, 1373, 1529, 1688, 1895, + 2108, 2252, 2370, 2491, 2531, 2476, 2337, 2123, 1881, + 1555, 1269, 998, 812, 714, 628, 577, 519, 405, + 281, 200, 185, 241, 392, 500, 542, 602, 573, + 489, 338, 199, -55, -234, -362, -509, -695, -1017, + -1546, -2243, -2896, -3456, -3837, -4099, -4109, -3922, -3659, + -3376, -3212, -3249, -3358, -3484, -3584, -3530, -3305, -3024, + -2658, -2243, -1875, -1547, -1256, -957, -675, -405, -172, + 102, 335, 447, 371, 239, 64, -57, 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895, 859, 1045, 1164, 1121, 1031, 981, 1021, + 1034, 1036, 1060, 1166, 1329, 1363, 1095, 625, 436, + 357, 251, 138, -34, -282, -617, -1190, -1972, -2625, + -2922, -2870, -2855, -3140, -3575, -3695, -3603, -3480, -3390, + -3556, -3672, -3587, -3312, -3031, -2708, -2226, -1682, -1217, + -1053, -987, -791, -490, -223, -59, -41, -110, -92, + 155, 369, 334, 199, -7, -267, -608, -993, -1115, + -1129, -1231, -1358, -1641, -1915, -1959, -1783, -1669, -1792, + -2045, -2177, -2022, -1680, -1248, -851, -626, -356, -55, + 86, 308, 493, 712, 954, 1075, 1266, 1517, 1853, + 2113, 2251, 2235, 2020, 1890, 1878, 1940, 2007, 1980, + 1886, 1728, 1680, 1732, 1695, 1654, 1630, 1433, 1128, + 944, 902, 929, 1065, 1147, 1051, 907, 832, 894, + 1022, 1067, 1056, 1132, 1194, 1317, 1450, 1448, 1496, + 1461, 1471, 1551, 1457, 1473, 1592, 1624, 1472, 1251, + 1251, 1212, 1207, 1330, 1322, 1230, 1156, 1276, 1426, + 1493, 1681, 1863, 1931, 1939, 1928, 2014, 1801, 1589, + 1581, 1413, 1015, -115, -1761, -2965, -3237, 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+ -1375, -1324, -1393, -1551, -1538, -1242, -581, 213, 792, + 1121, 1316, 1626, 1991, 2123, 1934, 1518, 1190, 1130, + 1291, 1639, 1948, 1968, 1684, 1244, 1005, 1008, 830, + 444, 269, 436, 714, 874, 942, 1087, 1091, 837, + 524, 253, 291, 709, 1160, 1346, 1300, 1337, 1488, + 1432, 1061, 679, 637, 635, 565, 693, 860, 962, + 946, 831, 573, 185, -32, -25, 109, 296, 583, + 917, 989, 878, 724, 630, 556, 406, 446, 705, + 1027, 1235, 1260, 1293, 1335, 1514, 1615, 1449, 1444, + 1662, 2113, 2425, 2378, 2298, 2120, 1529, -59, -2205, + -3204, -2702, -1852, -1964, -2891, -3362, -3358, -3270, -3690, + -4459, -4767, -4710, -4297, -3745, -2945, -1624, -499, -145, + -606, -1131, -850, -214, 209, 318, 522, 1100, 1572, + 1752, 1607, 1136, 480, -273, -932, -1186, -1037, -674, + -520, -810, -1265, -1594, -1739, -2032, -2481, -2599, -2324, + -1959, -1679, -1394, -951, -734, -727, -863, -1033, -743, + -313, 89, 528, 915, 1251, 1419, 1414, 1209, 945, + 838, 811, 806, 856, 1095, 1385, 1516, 1446, 1256, + 1134, 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769, 778, 714, 744, + 648, 577, 693, 745, 762, 821, 868, 799, 686, + 696, 703, 540, 132, -106, 201, 561, 644, 521, + 414, 364, 352, 477, 550, 691, 824, 694, 746, + 995, 1208, 1341, 1206, 1071, 829, 543, 475, 472, + 522, 158, -642, -1150, -1296, -1211, -1359, -1886, -2144, + -2268, -2325, -2302, -2274, -2171, -2211, -2402, -2547, -2334, + -1749, -1457, -1596, -1630, -1530, -1255, -1006, -874, -716, + -740, -848, -883, -706, -496, -518, -674, -785, -825, + -768, -791, -961, -1124, -1232, -1260, -1253, -1117, -1028, + -1051, -1132, -1349, -1402, -1158, -942, -849, -841, -746, + -548, -322, -78, 50, 181, 339, 461, 547, 717, + 993, 1176, 1174, 1210, 1367, 1506, 1592, 1636, 1680, + 1715, 1668, 1565, 1657, 1704, 1597, 1443, 1244, 1186, + 1220, 1191, 1115, 1023, 966, 904, 797, 717, 539, + 441, 443, 422, 437, 420, 423, 499, 549, 515, + 475, 477, 482, 436, 435, 413, 403, 492, 502, + 432, 419, 436, 337, 219, 157, 49, -19, 19, + 128, 185, 101, 64, 163, 244, 169, 95, 146, + 179, 210, 195, 328, 538, 561, 483, 385, 450, + 431, 323, 335, 427, 478, 360, 227, 157, -29, + -198, -333, -501, -567, -661, -726, -845, -958, -1053, + -1218, -1284, -1348, -1443, -1458, -1445, -1434, -1407, -1386, + -1327, -1324, -1393, -1370, -1271, -1263, -1282, -1242, -1177, + -1130, -1015, -923, -970, -931, -926, -1005, -1014, -987, + -875, -784, -769, -767, -756, -722, -754, -746, -714, + -767, -766, -687, -570, -445, -395, -402, -334, -267, + -205, -77, 36, 78, 182, 418, 587, 716, 801, + 812, 866, 969, 1042, 1149, 1281, 1363, 1424, 1424, + 1466, 1500, 1553, 1541, 1365, 1384, 1429, 1362, 1366, + 1304, 1278, 1288, 1213, 1157, 1052, 1112, 1114, 932, + 829, 748, 1053, 1163, 460, 413, 739, 635, 399, + 43, 447, 418, 172, 174, 165, 391, 87, 39, + 130, 143, 106, 43, 31, 38, -48, -98, -105, + -104, -25, -96, -14, 20, 12, 38, 56, 85, + 108, 73, 64, -1, -31, 85, 105, 126, 46, + -21, -7, -24, 15, 17, 42, 28, 5, 43, + 115, 163, 127, 44, 48, 38, -63, -85, -116, + -204, -277, -318, -374, -523, -653, -717, -848, -985, + -1071, -1149, -1141, -1125, -1150, -1165, -1222, -1276, -1292, + -1295, -1320, -1286, -1250, -1271, -1205, -1109, -1109, -1119, + -1060, -1007, -979, -945, -917, -861, -806, -786, -769, + -708, -545, -503, -536, -477, -452, -355, -279, -263, + -170, -44, 26, 63, 139, 190, 286, 404, 402, + 419, 570, 674, 671, 731, 842, 908, 901, 915, + 1047, 1014, 955, 976, 1010, 1040, 1039, 1036, 983, + 932, 834, 867, 834, 751, 759, 704, 656, 664, + 658, 570, 536, 542, 471, 427, 409, 404, 455, + 386, 299, 249, 251, 257, 236, 328, 306, 266, + 329, 276, 273, 344, 260, 254, 223, 159, 178, + 133, 118, 53, 14, -25, -95, -118, -136, -114, + -103, -92, -14, 7, -7, -22, -15, 33, 59, + 72, 11, -30, 1, 9, -80, -113, -68, -80, + -111, -136, -110, -62, -40, -85, -98, -112, -158, + -191, -237, -301, -289, -322, -417, -392, -417, -470, + -546, -591, -601, -550, -599, -664, -668, -722, -652, + -722, -785, -782, -807, -797, -898, -913, -856, -848, + -818, -828, -837, -803, -782, -784, -777, -738, -751, + -712, -639, 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+#include + +/* Mel filterbank: 40 triangular filters over 513 spectrogram bins, + sample_rate=16000 Hz, weights normalized to int16. */ +/* Total stored weights: 987 (vs 20520 dense) */ + +#define NUM_MEL_FILTERS 40 +#define MEL_FILTER_TOTAL_WEIGHTS 987 + +static const int16_t mel_filter_weights[987] = { + 11769, 23284, 30979, 19941, 9127, 1788, 12826, 23640, 31295, 20902, 10709, + 706, 1472, 11865, 22058, 32061, 23655, 14014, 4545, 9112, 18753, 28222, + 28008, 18863, 9873, 1032, 4759, 13904, 22894, 31735, 25102, 16544, 8122, + 7665, 16223, 24645, 32598, 24434, 16393, 8471, 665, 169, 8333, 16374, + 24296, 32102, 25739, 18156, 10679, 3305, 7028, 14611, 22088, 29462, 28799, + 21623, 14543, 7556, 659, 3968, 11144, 18224, 25211, 32108, 26618, 19895, + 13256, 6698, 221, 6149, 12872, 19511, 26069, 32546, 26588, 20264, 14014, + 7836, 1729, 6179, 12503, 18753, 24931, 31038, 28459, 22489, 16585, 10746, + 4970, 4308, 10278, 16182, 22021, 27797, 32023, 26369, 20775, 15239, 9760, + 4337, 744, 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+ -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.scalar.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} + --no-rip-region + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-scalar DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) + +set(MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/${MODEL_NAME}.tosa.opt.fabric.mlir) +add_custom_command( + OUTPUT ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} + COMMAND ${EFF_IMPORT_PATH} ${MODEL_INPUT_PATH} + -o ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} + --use-custom-kernels + --custom-rule-path=${RULES_PATH} + --entrypoint-name=run_model_opt + -S + DEPENDS ${MODEL_INPUT_PATH} ${RULES_PATH} + VERBATIM +) +add_custom_target(${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric DEPENDS ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) + +# --- Hand-written MLIR --- + +set(MLIR_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/sdot_vec4xi8.mlir + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/add_tree.mlir + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/load_guard.mlir +) + +# --- Build --- + +set(COMMON_SRCS + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/benchmark.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/main.c + # ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/optimized_kernels_${EFF_ARCH}.c + ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/eff/optimized_kernels.c + ) + +add_eff_app(mlperftiny_vww + TYPE exe + ARCHS e1x e1 + TARGETS fabric optimized_fabric scalar # optimized_sim + SOURCE + ${COMMON_SRCS} + ${MLIR_SRCS} +) + +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_OPT_FABRIC_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) +eff_subtarget_sources(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR}) +set_source_files_properties(${MODEL_OUTPUT_SCALAR_MLIR} PROPERTIES LANGUAGE C) + +include_directories(${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}) +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_sim ${MODEL_NAME}-tosa-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) +endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim ${MODEL_NAME}-tosa-opt-fabric) + endif() +if(TARGET mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar) + add_dependencies(mlperftiny_${MODEL_NAME}_scalar ${MODEL_NAME}-tosa-scalar) +endif() + +eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_fabric PRIVATE -DUSE_PRAGMAS) +eff_subtarget_compile_options(mlperftiny_${MODEL_NAME}_optimized_sim PRIVATE -DUSE_PRAGMAS) diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/README.md b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/README.md new file mode 100644 index 0000000..d8eb42e --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/README.md @@ -0,0 +1,80 @@ +# MLPerfTiny Visual Wake Words + +`mlperftiny_vww` is the MLPerfTiny visual-wake-words example for E1/E1x. It +runs the quantized `vww_96_int8.tflite` model on a deterministic 96 x 96 RGB +input image and validates the two-class output tensor. + +## What This App Demonstrates + +Visual wake words is an image-based binary classification workload. It is useful +for exercising convolutional inference with a larger image tensor than the +32 x 32 image-classification example while keeping the output contract simple. + +This app demonstrates: + +- importing the MLPerfTiny VWW TFLite model with `eff-import`; +- building scalar, fabric, and optimized fabric variants; +- using custom rewrite rules and hand-written MLIR helpers; +- validating a compact two-logit output tensor. + +## Model and Tensor Contract + +| Item | Value | +|------|-------| +| Model file | `vww_96_int8.tflite` | +| Model source | MLCommons Tiny visual wake words | +| Input tensor | `int8_t input[1][96][96][3]` | +| Output tensor | `int8_t output[1][2]` | +| Expected output | `{-114, 114}` | +| Build targets | `fabric`, `optimized_fabric`, `scalar` | +| Architectures | `e1x`, `e1` | +| Operation count tag | `15213445` | + +## Build Flow + +`CMakeLists.txt` uses `eff-import` to generate: + +- `vww.tosa.fabric.mlir` for fabric; +- `vww.tosa.opt.fabric.mlir` for optimized fabric with custom kernels; +- `vww.tosa.scalar.mlir` for scalar. + +The optimized path currently uses `eff/tosa_optimized_rules.mlir`. +Architecture-specific rule files can be introduced when E1 support is added for +that path. + +Hand-written MLIR helpers are included from: + +- `sdot_vec4xi8.mlir`; +- `add_tree.mlir`; +- `load_guard.mlir`. + +The optimized kernel implementation is `eff/optimized_kernels.c`. + +## Running and Validation + +Build from the parent `app_examples` folder: + +```sh +mkdir bld +cd bld +cmake -G Ninja .. +ninja mlperftiny_vww_fabric +ninja mlperftiny_vww_optimized_fabric +``` + +The app enters the `model` profile region, runs the selected model entry point, +and compares both output logits against the expected result. A passing run +prints: + +```text +[mlperftiny_vww] PASS +``` + +Any mismatch prints `FAIL` and returns a non-zero exit code. + +## Customizing the Example + +To test a different visual input, replace `input_arr` in `eff/benchmark.c` with +a 96 x 96 x 3 int8 image tensor and regenerate the expected two-logit output. +When changing the model, update the TFLite path, any custom rewrite rules, and +the validation tensor together. diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/add_tree.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/add_tree.mlir new file mode 100644 index 0000000..f89f645 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/add_tree.mlir @@ -0,0 +1,55 @@ +module { + func.func @add_tree_8( + %arg0: i32, %arg1: i32, %arg2: i32, %arg3: i32, + %arg4: i32, %arg5: i32, %arg6: i32, %arg7: i32 + ) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir( + %a0: i32 = %arg0, %a1: i32 = %arg1, + %a2: i32 = %arg2, %a3: i32 = %arg3, + %a4: i32 = %arg4, %a5: i32 = %arg5, + %a6: i32 = %arg6, %a7: i32 = %arg7 + ) { + + // Build an addition tree + %sum0 = arith.addi %a0, %a1 : i32 + %sum1 = arith.addi %a2, %a3 : i32 + %sum2 = arith.addi %a4, %a5 : i32 + %sum3 = arith.addi %a6, %a7 : i32 + + %sum4 = arith.addi %sum0, %sum1 : i32 + %sum5 = arith.addi %sum2, %sum3 : i32 + + %total = arith.addi %sum4, %sum5 : i32 + + rip.yield %total : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } + + func.func @add_tree_10( + %arg0: i32, %arg1: i32, %arg2: i32, %arg3: i32, %arg4: i32, + %arg5: i32, %arg6: i32, %arg7: i32, %arg8: i32, %arg9: i32 + ) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir( + %a0: i32 = %arg0, %a1: i32 = %arg1, %a2: i32 = %arg2, %a3: i32 = %arg3, %a4: i32 = %arg4, + %a5: i32 = %arg5, %a6: i32 = %arg6, %a7: i32 = %arg7, %a8: i32 = %arg8, %a9: i32 = %arg9 + ) { + // Pairwise + %s0 = arith.addi %a0, %a1 : i32 + %s1 = arith.addi %a2, %a3 : i32 + %s2 = arith.addi %a4, %a5 : i32 + %s3 = arith.addi %a6, %a7 : i32 + %s4 = arith.addi %a8, %a9 : i32 + + // Reduce (balanced-ish) + %t0 = arith.addi %s0, %s1 : i32 + %t1 = arith.addi %s2, %s3 : i32 + + %u0 = arith.addi %t0, %t1 : i32 + %total = arith.addi %u0, %s4 : i32 + + rip.yield %total : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp new file mode 100644 index 0000000..1e6ce41 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/arm/cmsis_nn/benchmark.cpp @@ -0,0 +1,2426 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +#define TF_LITE_STATIC_MEMORY +// #define CMSIS_NN +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wc++11-narrowing" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wconversion" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wfloat-equal" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-compare" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wunused-parameter" +#pragma clang diagnostic push +#pragma clang diagnostic ignored "-Wsign-conversion" +#include "tensorflow/lite/micro/kernels/micro_ops.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" +#include "tensorflow/lite/micro/micro_mutable_op_resolver.h" +#include "tensorflow/lite/schema/schema_generated.h" +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop +#pragma clang diagnostic pop + +#include "model_data.h" + +constexpr int kTensorArenaSize = 120 * 1024; +alignas(16) uint8_t tensor_arena[kTensorArenaSize]; + +alignas(16) int8_t input_arr[27648] = { + -83, -83, -89, -84, -84, -90, -89, -87, -93, -93, -91, -97, + -97, -93, -99, -99, -95, -101, -101, -94, -101, -102, -94, -101, + -98, -90, -97, -100, -87, -95, -92, -79, -87, -80, -65, -73, + -68, -51, -60, -64, -47, -56, -70, -53, -62, -79, -61, -68, + -93, -71, -76, -87, -64, -68, -87, -64, -68, -92, -69, -73, + -88, -65, -69, -78, -55, -59, -78, -55, -59, -86, -63, -67, + -86, -63, -67, -88, -65, -69, -86, -63, -67, -82, -59, -63, + -82, -59, -63, -87, -64, -68, -85, -62, -66, -79, -56, -60, + -77, -59, -58, -77, -59, -58, -78, -60, -59, -81, -63, -62, + -84, -66, -65, -84, -66, -65, -81, -63, -62, -78, -60, -59, + -75, -57, -56, -80, -62, -61, -85, -67, -66, -88, -70, -69, + -88, -70, -69, -87, -69, -68, -87, -69, -68, -87, -69, -70, + -88, -74, -75, -86, -72, -74, -86, -72, -74, -87, -73, -75, + -83, -68, -72, -76, -61, -65, -71, -57, -63, -72, -58, -64, + -67, -53, -59, -78, -64, -70, -88, -75, -83, -102, -89, -97, + -107, -94, -102, -91, -78, -86, -81, -70, -78, -94, -83, -91, + -93, -82, -90, -82, -71, -79, -78, -70, -77, -86, -78, -85, + -91, -83, -90, -87, -79, -86, -88, -81, -88, -95, -88, -95, + -83, -76, -83, -93, -86, -93, -96, -92, -98, -98, -94, -100, + -104, -100, -106, -110, -106, -112, -101, -97, -103, -86, -82, -88, + -90, -84, -89, -98, -92, -97, -109, -103, -108, -117, -111, -116, + -118, -112, -117, -111, -105, -110, -101, -95, -100, -93, -87, -92, + -102, -96, -101, -103, -97, -102, -102, -96, -101, -97, -91, -96, + -91, -85, -90, -89, -83, -88, -92, -86, -91, -96, -90, -95, + -86, -86, -92, -85, -85, -91, -85, -85, -91, -88, -86, -92, + -91, -89, -95, -96, -92, -98, -99, -95, -101, -103, -96, -103, + -101, -93, -100, -100, -89, -97, -95, -82, -90, -85, -70, -78, + -75, -60, -68, -71, -54, -63, -72, -57, -65, -77, -61, -68, + -88, -68, -73, -84, -63, -66, -84, -63, -66, -88, -67, -70, + -84, -63, -66, -74, -53, -56, -72, -51, -54, -79, -58, -61, + -92, -71, -74, -94, -73, -76, -92, -71, -74, -88, -67, -70, + -88, -67, -70, -91, -70, -73, -89, -68, -71, -83, -62, -65, + -76, -58, -59, -75, -59, -60, -77, -62, -60, -81, -65, -66, + -85, -70, -68, -86, -70, -71, -84, -69, -67, -83, -67, -68, + -73, -58, -56, -78, -62, -63, -85, -70, -68, -89, -73, -74, + -88, -73, -71, -85, -69, -70, -82, -67, -65, -81, -65, -66, + -78, -64, -66, -72, -58, -60, -69, -56, -58, -75, -61, -63, + -76, -62, -66, -70, -56, -60, -63, -49, -55, -59, -45, -51, + -53, -41, -47, -75, -63, -69, -88, -75, -83, -91, -78, -86, + -90, -79, -87, -84, -73, -81, -81, -70, -78, -88, -77, -85, + -96, -88, -95, -87, -79, -86, -84, -76, -83, -90, -82, -89, + -92, -84, -91, -86, -79, -86, -85, -78, -85, -90, -83, -90, + -90, -83, -90, -97, -93, -99, -103, -99, -105, -104, -100, -106, + -109, -107, -113, -116, -112, -118, -106, -104, -110, -94, -90, -96, + -85, -81, -86, -93, -87, -92, -100, -96, -101, -110, -104, -109, + -109, -105, -110, -107, -101, -106, -97, -93, -98, -94, -88, -93, + -102, -98, -103, -106, -100, -105, -104, -100, -105, -98, -92, -97, + -87, -83, -88, -86, -80, -85, -89, -85, -90, -97, -91, -96, + -90, -93, -98, -88, -91, -96, -85, -88, -93, -86, -86, -92, + -88, -88, -94, -94, -92, -98, -102, -98, -104, -107, -100, -107, + -102, -95, -102, -99, -91, -98, -96, -85, -93, -91, -78, -86, + -84, -71, -79, -82, -67, -75, -77, -64, -72, -78, -64, 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-93, + -84, -83, -87, -90, -86, -91, -94, -93, -97, -101, -97, -102, + -101, -100, -104, -102, -98, -103, -96, -95, -99, -96, -92, -97, + -96, -95, -99, -99, -95, -100, -96, -95, -99, -91, -87, -92, + -80, -79, -83, -81, -77, -82, -85, -84, -88, -95, -91, -96, + -85, -89, -94, -83, -87, -92, -80, -84, -89, -80, -83, -88, + -81, -84, -89, -87, -87, -93, -93, -91, -97, -98, -94, -100, + -89, -85, -91, -87, -80, -87, -85, -77, -84, -83, -75, -82, + -83, -72, -80, -80, -69, -77, -74, -63, -71, -72, -59, -67, + -73, -61, -67, -75, -61, -67, -80, -66, -70, -86, -72, -78, + -86, -72, -76, -81, -67, -73, -80, -66, -70, -84, -70, -76, + -85, -71, -75, -84, -70, -76, -83, -69, -73, -82, -68, -74, + -83, -69, -73, -84, -70, -76, -83, -69, -73, -80, -66, -70, + -76, -65, -68, -75, -64, -67, -75, -64, -66, -76, -65, -68, + -77, -66, -68, -77, -66, -69, -75, -64, -66, -73, -62, -65, + -75, -64, -66, -79, -68, -71, -83, -72, -74, -84, -73, -76, + -81, -70, -72, -77, -66, -69, -74, -63, -65, -72, -61, 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resolver.AddAdd(); + resolver.AddFullyConnected(); + resolver.AddConv2D(); + resolver.AddDepthwiseConv2D(); + resolver.AddReshape(); + resolver.AddSoftmax(); + resolver.AddAveragePool2D(); + + static tflite::MicroInterpreter interpreter(model, resolver, tensor_arena, + kTensorArenaSize, nullptr); + + if (interpreter.AllocateTensors() != kTfLiteOk) { + printf("Failed to allocate tensors\n"); + return 1; + } + + printf("size: %d\n", interpreter.arena_used_bytes()); + + TfLiteTensor* input = interpreter.input(0); + for (int i = 0; i < 27648; i++) { + input->data.int8[i] = input_arr[i]; + } + + TfLiteStatus status; + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + status = interpreter.Invoke(); + __effcc_exit_profile_region(); + + if (status != kTfLiteOk) { + printf("Failed to run model: %d\n", status); + return 1; + } + + TfLiteTensor* output = interpreter.output(0); + if (validate_output(output)) { + printf("[mlperftiny_vww] PASS\n"); + } else { + printf("[mlperftiny_vww] FAIL\n"); + return 1; + } + + return 0; +} + +#include + +void MicroPrintf(const char* format, ...) { + printf("Got something? %s\n", format); +} + +#ifdef __cplusplus +extern "C" { +#endif + +void DebugLog(const char* s) { + // Route this to your logging backend + // Example: semihosting/ITM: + printf("%s", s); + + // Or: SEGGER RTT + // SEGGER_RTT_WriteString(0, s); +} + +#ifdef __cplusplus +} +#endif \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/arm/cmsis_nn/model_data.h b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/arm/cmsis_nn/model_data.h new file mode 100644 index 0000000..020f5ba --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/arm/cmsis_nn/model_data.h @@ -0,0 +1,27777 @@ +// <> ambiq_apollo4p ambiq_apollo510 nxp_lpc55s69 renesas_ra8m1 +alignas(16) const unsigned char g_person_detect_model_data[] = { + 0x20, 0x00, 0x00, 0x00, 0x54, 0x46, 0x4c, 0x33, 0x00, 0x00, 0x00, 0x00, + 0x00, 0x00, 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-3, -8, -10, -18, + 11, 9, -1, 6, 2, -8, -5, -11, -24, 12, 4, -8, + 23, 13, 3, 11, -1, -10, 11, -1, -10, 16, 4, -5, + 12, 0, -9, 13, 1, -8, 16, 4, -5, 12, 0, -9, + 15, 3, -6, 15, 3, -6, 15, 3, -6, 15, 3, -6, + 15, 3, -6, 15, 3, -6, 15, 3, -6, 17, 2, -6, + 19, 1, -9, 16, -2, -15, 13, -5, -18, 14, -4, -17, + 14, -4, -17, 12, -6, -19, 11, -7, -20, 14, -4, -17, + 16, -2, -15, 11, -7, -20, 10, -8, -21, 14, -4, -17, + 15, -3, -16, 11, -7, -20, 9, -9, -22, 10, -8, -21, + -25, -21, -32, -24, -20, -31, -23, -19, -30, -22, -18, -29, + -21, -17, -28, -20, -16, -27, -21, -17, -28, -21, -17, -28, + -23, -19, -30, -11, -7, -18, -3, 0, -10, -8, -4, -15, + -20, -16, -27, -23, -19, -30, -10, -6, -17, 8, 7, -2, + -1, -6, -15, 2, -6, -15, 1, -7, -16, 1, -7, -16, + 2, -6, -15, 4, -4, -13, 6, -2, -11, 7, -1, -10, + 1, -7, -16, 4, -4, -13, 18, 9, 0, 8, -1, -9, + 2, -6, -15, 8, -1, -9, 1, -7, -16, 6, -1, -9, + -1, -6, -15, -1, -4, -15, 1, -3, -12, 4, 0, -10, + 7, 2, -6, 8, 4, -6, 6, 1, -7, 6, 0, -10, + 14, 7, -1, 10, 4, -6, 14, 5, -3, 25, 15, 5, + 9, -3, -11, 40, 28, 18, 84, 71, 63, 90, 71, 58, + 60, 29, 8, 68, 34, 10, 60, 29, 8, 54, 27, 7, + 45, 23, 5, 17, 1, -14, 23, 10, -3, 14, 5, -7, + 8, -1, -10, 3, -5, -15, 17, 8, -1, 7, -1, -13, + 18, 9, -3, 11, 0, -13, 10, -2, -18, 15, -1, -16, + 26, 2, -9, 21, -5, -15, 25, -1, -11, 30, 3, -6, + 24, -2, -12, 25, -1, -11, 30, 3, -6, 28, 1, -8, + 24, -2, -12, 24, -2, -12, 24, -2, -12, 24, -2, -12, + 24, -2, -12, 24, -2, -12, 24, -2, -12, 24, -1, -13, + 32, 5, -8, 26, 0, -15, 22, -3, -19, 24, -1, -17, + 24, -1, -17, 22, -3, -19, 23, -2, -18, 26, 0, -15, + 22, -3, -19, 20, -5, -21, 19, -6, -22, 22, -3, -19, + 22, -3, -19, 20, -5, -21, 18, -7, -23, 19, -6, -22, + -1, -11, -21, -1, -10, -20, 0, -9, -19, 2, -7, -17, + 3, -6, -16, 3, -6, -16, 3, -6, -16, 3, -6, -16, + 9, -1, -10, 2, -7, -17, -2, -12, -22, -1, -10, -20, + 7, -2, -12, 11, 1, -8, 7, -2, -12, 6, -8, -17, + 15, -5, -13, 17, -5, -13, 19, -6, -13, 17, -5, -13, + 20, -5, -12, 20, -2, -10, 25, 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8, -6, 29, 8, -6, + 29, 6, -8, 27, 6, -8, 28, 5, -9, 26, 5, -9, + 28, 5, -9, 25, 4, -10, 27, 4, -10, 25, 4, -10, + 7, 15, 15, 8, 16, 16, 10, 18, 18, 14, 20, 19, + 16, 21, 20, 18, 20, 20, 19, 20, 18, 20, 18, 17, + 13, 10, 6, 17, 12, 9, 24, 17, 14, 33, 24, 20, + 43, 31, 29, 51, 39, 35, 59, 44, 41, 64, 48, 42, + 47, 27, 22, 42, 20, 14, 32, 10, 5, 23, 1, -4, + 20, -1, -7, 22, 1, -6, 30, 6, 0, 36, 10, 3, + 36, 10, 3, 37, 10, 0, 38, 9, 0, 39, 10, 1, + 40, 11, 2, 40, 12, 1, 38, 9, 0, 36, 8, -2, + 36, 12, 0, 33, 11, -1, 31, 11, 0, 31, 10, 2, + 32, 11, 3, 35, 12, 4, 38, 14, 2, 41, 15, 1, + 42, 17, 1, 40, 17, 2, 39, 19, 8, 26, 14, 8, + 21, 17, 22, -8, -4, 6, -52, -41, -21, -44, -30, -8, + -12, 4, 23, -17, -1, 11, -1, 7, 14, 19, 19, 19, + 30, 18, 12, 38, 18, 7, 45, 19, 5, 41, 14, 0, + 42, 14, 3, 41, 14, 4, 39, 13, 6, 39, 13, 6, + 41, 14, 4, 42, 16, 2, 43, 17, 1, 42, 17, 1, + 37, 15, 3, 33, 16, 3, 33, 16, 3, 32, 15, 2, + 34, 15, 2, 33, 14, 1, 33, 14, 1, 33, 14, 1, + 34, 12, 0, 34, 12, 0, 34, 12, 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23, 20, 13, 24, 21, 15, 24, 21, + 15, 24, 21, 18, 25, 22, 19, 24, 22, 19, 24, 22, + 21, 24, 22, 34, 35, 31, 51, 49, 48, 60, 59, 55, + 58, 57, 53, 47, 44, 40, 29, 26, 22, 20, 13, 10, + 28, 18, 11, 28, 15, 7, 25, 12, 4, 25, 12, 4, + 28, 12, 5, 31, 13, 6, 30, 11, 4, 28, 9, 2, + 31, 9, 3, 32, 12, 7, 35, 17, 18, 35, 20, 24, + 45, 31, 42, 5, -5, 10, 18, 9, 29, 26, 17, 37, + 13, 3, 19, 24, 12, 24, 24, 9, 17, 22, 5, 8, + 32, 11, 9, 35, 12, 4, 38, 12, 0, 46, 19, 5, + 43, 14, 0, 42, 13, -1, 40, 12, 1, 39, 13, 1, + 38, 11, 1, 38, 11, 1, 38, 10, 3, 38, 10, 3, + 36, 11, 1, 36, 12, 0, 35, 11, -1, 33, 9, -2, + 31, 7, -4, 30, 6, -5, 29, 5, -6, 28, 4, -7, + 31, 5, -6, 31, 5, -6, 31, 5, -6, 30, 4, -7, + 30, 4, -7, 30, 4, -7, 29, 3, -8, 30, 1, -7, + 33, 2, -6, 32, 1, -7, 34, 0, -5, 31, 0, -8, + 32, -1, -7, 29, -1, -10, 30, -3, -9, 27, -3, -12, + 30, -3, -9, 27, -3, -12, 29, -4, -10, 27, -3, -12, + 29, -4, -10, 27, -3, -12, 29, -4, -10, 27, -3, -12, + 4, 12, 11, 4, 12, 11, 5, 13, 12, 5, 13, 12, + 6, 14, 13, 7, 15, 14, 8, 16, 15, 8, 16, 15, + 9, 17, 16, 9, 17, 16, 10, 18, 17, 10, 18, 17, + 11, 19, 18, 12, 20, 19, 13, 21, 20, 13, 21, 20, + 12, 23, 20, 10, 24, 20, 12, 23, 20, 13, 24, 21, + 15, 24, 21, 15, 24, 21, 18, 25, 22, 18, 25, 22, + 13, 18, 16, 18, 23, 21, 27, 30, 28, 35, 38, 36, + 40, 43, 41, 43, 46, 44, 45, 46, 44, 46, 45, 41, + 11, 8, 0, 23, 16, 7, 31, 22, 13, 29, 19, 9, + 26, 11, 2, 25, 6, -1, 32, 10, 4, 39, 17, 11, + 25, 2, 0, 46, 22, 22, 22, 0, 5, 19, 0, 9, + 4, -12, 0, 32, 19, 33, 47, 35, 53, 44, 34, 51, + 2, -8, 7, 29, 17, 29, 37, 21, 32, 28, 11, 15, + 33, 12, 11, 38, 13, 9, 36, 7, -1, 34, 5, -8, + 44, 11, -3, 44, 11, -3, 42, 10, -2, 39, 10, -3, + 37, 9, -1, 35, 8, -1, 33, 7, 0, 31, 8, 0, + 33, 8, -1, 32, 8, -3, 32, 8, -3, 30, 6, -5, + 29, 5, -6, 28, 4, -7, 27, 3, -8, 27, 3, -8, + 27, 3, -8, 27, 3, -8, 27, 3, -8, 26, 2, -9, + 26, 2, -9, 25, 1, -10, 25, 1, -10, 27, 1, -10, + 28, -1, -9, 29, -2, -8, 29, -2, -8, 28, -3, -9, + 28, -3, -9, 27, -4, -10, 27, -4, -10, 26, -5, -11, 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-19, 18, -8, -18, 16, -7, -19, + -2, 7, 1, -2, 7, 1, -1, 8, 2, -1, 9, 3, + -1, 9, 3, 0, 10, 4, 1, 11, 5, 1, 11, 5, + 4, 14, 8, 4, 14, 8, 5, 15, 9, 6, 16, 10, + 7, 17, 11, 7, 17, 11, 8, 18, 12, 8, 18, 12, + 7, 16, 13, 8, 17, 14, 8, 17, 14, 9, 18, 15, + 8, 19, 16, 9, 20, 17, 9, 20, 17, 8, 22, 18, + 7, 21, 17, 6, 21, 17, 6, 21, 17, 7, 22, 18, + 5, 22, 18, 6, 23, 19, 6, 23, 19, 8, 24, 17, + 11, 25, 14, 13, 24, 14, 13, 24, 14, 12, 25, 17, + 12, 23, 20, 13, 24, 22, 13, 23, 23, 13, 23, 23, + 17, 27, 27, 16, 26, 26, 16, 24, 24, 14, 22, 21, + 13, 22, 19, 13, 23, 17, 14, 24, 18, 14, 25, 17, + 11, 21, 15, 15, 25, 19, 19, 29, 23, 22, 32, 26, + 22, 29, 24, 16, 23, 18, 10, 15, 13, 5, 11, 6, + 14, 15, 13, 27, 28, 24, 47, 44, 40, 57, 53, 48, + 55, 49, 44, 40, 34, 29, 24, 15, 11, 16, 5, -2, + 27, 9, -1, 28, 9, -3, 30, 8, -3, 29, 10, -2, + 32, 10, -1, 29, 10, -2, 28, 6, -5, 23, 4, -8, + 22, 0, -11, 20, 1, -11, 23, 1, -10, 21, 2, -10, + 22, 0, -11, 18, -1, -13, 18, -3, -15, 15, -3, -16, + 9, -10, -21, 9, -10, -21, 10, -9, -20, 11, -8, -19, + 13, -6, -17, 14, -5, -16, 15, -4, -15, 15, -4, -15, + 12, -7, -18, 12, -7, -18, 13, -6, -17, 13, -6, -17, + 13, -6, -17, 14, -5, -16, 14, -5, -16, 14, -5, -16, + -2, 8, 0, -2, 8, 0, -1, 9, 1, -1, 10, 2, + -1, 10, 2, 0, 11, 3, 1, 12, 4, 1, 12, 4, + 3, 14, 6, 3, 14, 6, 4, 15, 7, 5, 16, 8, + 6, 17, 9, 6, 17, 9, 7, 18, 10, 7, 17, 11, + 8, 15, 12, 9, 16, 13, 7, 16, 13, 8, 17, 14, + 7, 18, 15, 8, 19, 16, 6, 20, 16, 7, 21, 17, + 7, 21, 17, 6, 21, 17, 6, 21, 17, 5, 22, 18, + 5, 22, 18, 6, 23, 19, 4, 24, 19, 8, 24, 17, + 13, 24, 14, 15, 25, 13, 15, 24, 14, 14, 25, 17, + 14, 23, 20, 15, 23, 22, 13, 23, 23, 13, 23, 23, + 9, 21, 23, 9, 21, 21, 11, 21, 21, 12, 23, 21, + 13, 24, 21, 14, 26, 20, 15, 27, 21, 14, 28, 22, + 14, 29, 25, 8, 25, 21, 5, 20, 16, 1, 16, 12, + 2, 17, 13, 6, 21, 17, 13, 26, 24, 18, 32, 28, + 14, 22, 21, 8, 17, 14, 10, 15, 13, 22, 26, 21, + 40, 41, 37, 51, 50, 46, 52, 49, 45, 49, 43, 36, + 28, 14, 2, 24, 7, -5, 19, 0, -12, 16, -1, -13, + 21, 2, -10, 21, 4, -8, 20, 1, -11, 14, -2, -15, + 23, 4, -8, 19, 2, -10, 20, 1, -11, 16, -1, -13, + 18, -1, -13, 18, 1, -11, 22, 3, -9, 21, 4, -8, + 26, 10, -1, 24, 9, 0, 24, 9, 0, 25, 10, 1, + 25, 10, 1, 26, 11, 2, 26, 11, 2, 26, 11, 2, + 35, 20, 11, 35, 20, 11, 34, 19, 10, 34, 19, 10, + 34, 19, 10, 34, 19, 10, 34, 19, 10, 33, 18, 9, + -2, 8, 0, -2, 8, 0, -1, 9, 1, -1, 10, 2, + -1, 10, 2, 0, 11, 3, 1, 12, 4, 1, 12, 4, + 2, 13, 5, 2, 13, 5, 3, 14, 6, 4, 15, 7, + 4, 15, 7, 5, 16, 8, 6, 17, 9, 6, 17, 9, + 8, 15, 12, 8, 15, 12, 7, 16, 13, 7, 16, 13, + 6, 17, 14, 7, 18, 15, 6, 20, 16, 6, 20, 16, + 6, 21, 17, 6, 21, 17, 4, 21, 17, 5, 22, 18, + 5, 22, 18, 6, 23, 19, 4, 24, 19, 8, 24, 17, + 13, 25, 13, 16, 25, 12, 15, 24, 14, 16, 24, 17, + 14, 24, 18, 15, 24, 21, 13, 23, 23, 13, 23, 23, + 12, 24, 26, 13, 25, 27, 16, 26, 26, 16, 27, 25, + 15, 26, 24, 14, 25, 22, 12, 24, 18, 10, 24, 18, + 5, 25, 20, 4, 26, 21, 8, 28, 23, 9, 29, 24, + 7, 26, 23, 5, 24, 21, 4, 21, 18, 1, 18, 15, + 9, 22, 20, 11, 24, 22, 16, 25, 22, 14, 21, 18, + 12, 18, 13, 16, 20, 15, 27, 28, 24, 41, 38, 30, + 69, 57, 47, 62, 45, 32, 49, 32, 19, 44, 27, 14, + 47, 30, 17, 49, 32, 19, 46, 29, 16, 41, 24, 11, + 46, 29, 16, 42, 25, 12, 38, 21, 8, 35, 18, 5, + 36, 19, 6, 40, 23, 10, 46, 29, 16, 49, 33, 20, + 43, 28, 19, 40, 28, 18, 39, 27, 17, 37, 25, 15, + 35, 23, 13, 33, 21, 11, 32, 20, 10, 31, 19, 9, + 28, 16, 6, 27, 15, 5, 26, 14, 4, 25, 13, 3, + 24, 12, 2, 23, 11, 1, 22, 10, 0, 22, 10, 0}; +int8_t _Alignas(4) output_arr[2]; + +int8_t (*input)[96][96][3] = (int8_t (*)[96][96][3])input_arr; +int8_t (*output)[2] = &output_arr; + +const char *modelType = "vww"; + +#ifdef EFF_BLD_HAND_OPTIMIZED +#define model_func run_model_opt +#else +#define model_func run_model +#endif + +int model_func(int8_t input_0[1][96][96][3], int8_t output_0[1][2]); + +int8_t expected_output[2] = {-114, 114}; + +#define DEBUG_PRINT +#ifdef DEBUG_PRINT +#define TENSOR_PRINT(x, ...) \ + do { \ + printf(x, ##__VA_ARGS__); \ + } while (0) +#else +#define TENSOR_PRINT(x, ...) +#endif + +bool validate_output(int8_t *tensor) { + TENSOR_PRINT("Output tensor: [%d", tensor[0]); + bool correct = tensor[0] == expected_output[0]; + for (int i = 1; i < 2; i++) { + TENSOR_PRINT(", %d", tensor[i]); + if (tensor[i] != expected_output[i]) { + correct = false; + } + } + + TENSOR_PRINT("]\n"); + + return correct; +} + +int benchmarkModel() { + __effcc_enter_profile_region("model"); + for (int iter = 0; iter < __effcc_get_profile_iterations(); iter++) + model_func(input, output); + __effcc_exit_profile_region(); + + bool correct = validate_output((int8_t *)output); + if (!correct) { + printf("[mlperftiny_%s] FAIL\n", modelType); + return 1; + } + + printf("[mlperftiny_%s] PASS\n", modelType); + return 0; +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/eff/optimized_kernels.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/eff/optimized_kernels.c new file mode 100644 index 0000000..ca99ff4 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/eff/optimized_kernels.c @@ -0,0 +1,516 @@ +// <> efficient_e1x +#include +#include +#include +#include +#include +#include +#include "effintrinsic.h" + +#define likely(x) __builtin_expect(!!(x), 1) + +#define LOAD_FILTER_3x3(TYPE, filter_ptr, STRIDE) \ + TYPE f00 = (filter_ptr)[0 * (STRIDE)]; \ + TYPE f01 = (filter_ptr)[1 * (STRIDE)]; \ + TYPE f02 = (filter_ptr)[2 * (STRIDE)]; \ + TYPE f10 = (filter_ptr)[3 * (STRIDE)]; \ + TYPE f11 = (filter_ptr)[4 * (STRIDE)]; \ + TYPE f12 = (filter_ptr)[5 * (STRIDE)]; \ + TYPE f20 = (filter_ptr)[6 * (STRIDE)]; \ + TYPE f21 = (filter_ptr)[7 * (STRIDE)]; \ + TYPE f22 = (filter_ptr)[8 * (STRIDE)]; + +// element-wise product over 3x3 hw-spatial grid +#define MUL_3x3() \ + int32_t s0 = f00 * in00; \ + int32_t s1 = f01 * in01; \ + int32_t s2 = f02 * in02; \ + int32_t s3 = f10 * in10; \ + int32_t s4 = f11 * in11; \ + int32_t s5 = f12 * in12; \ + int32_t s6 = f20 * in20; \ + int32_t s7 = f21 * in21; \ + int32_t s8 = f22 * in22; + +#define SDOT_3x3() \ + int32_t i00 = sdot_vec4xi8(in00, f00); \ + int32_t i01 = sdot_vec4xi8(in01, f01); \ + int32_t i02 = sdot_vec4xi8(in02, f02); \ + int32_t i10 = sdot_vec4xi8(in10, f10); \ + int32_t i11 = sdot_vec4xi8(in11, f11); \ + int32_t i12 = sdot_vec4xi8(in12, f12); \ + int32_t i20 = sdot_vec4xi8(in20, f20); \ + int32_t i21 = sdot_vec4xi8(in21, f21); \ + int32_t i22 = sdot_vec4xi8(in22, f22); + +typedef uint32_t idx_t; +typedef int8_t vec4xi8_t __attribute__((ext_vector_type(4))); +extern int32_t sdot_vec4xi8(vec4xi8_t a, vec4xi8_t b); +extern int32_t add_tree_8(int32_t a, int32_t b, int32_t c, int32_t d, int32_t e, + int32_t f, int32_t g, int32_t h); +extern int32_t add_tree_10(int32_t a, int32_t b, int32_t c, int32_t d, + int32_t e, int32_t f, int32_t g, int32_t h, + int32_t i, int32_t j); +extern vec4xi8_t load_guard(bool cond, vec4xi8_t ld, vec4xi8_t alt); +extern int8_t load_guard_i8(bool cond, int8_t ld, int8_t alt); +vec4xi8_t vec_zero = {0, 0, 0, 0}; + +__efficient__ void conv2d_stride_2_impl( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *input, idx_t IW, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t IC_div4 = IC >> 2; + const idx_t IW_IC_div4 = IW * IC_div4; + vec4xi8_t zp_vec = {zp, zp, zp, zp}; + // const int8_t *input_base = input - IW * IC; + const int8_t *input_base = input; + const idx_t IC_div4_2 = IC_div4 << 1; + const idx_t IW_IC_div4_2 = IW_IC_div4 << 1; + + int32_t *output_base = output; + vec4xi8_t *filter_ptr = (vec4xi8_t *)filter; + for (idx_t oc = 0; oc < OC; ++oc) { + int32_t b = bias[oc]; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic += 4) { + LOAD_FILTER_3x3(vec4xi8_t, filter_ptr, IC_div4); + filter_ptr++; + + vec4xi8_t *input_ptr = (vec4xi8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + oc; + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + bool not_last_row = (h != OH - 1); + + vec4xi8_t in00 = input_ptr[0]; + vec4xi8_t in10 = input_ptr[IW_IC_div4]; + vec4xi8_t in20 = load_guard( + not_last_row, input_ptr[IW_IC_div4_2], zp_vec); + + vec4xi8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC_div4; + vec4xi8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC_div4; + input_ptr += IW_IC_div4_2; + + for (idx_t w = 0; w < OW; ++w) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + vec4xi8_t in01 = input_ptr_0[0]; + vec4xi8_t in11 = input_ptr_1[0]; + vec4xi8_t in21 = + load_guard(not_last_row, input_ptr_2[0], zp_vec); + + vec4xi8_t in02 = load_guard( + not_last_col, input_ptr_0[IC_div4], zp_vec); + vec4xi8_t in12 = load_guard( + not_last_col, input_ptr_1[IC_div4], zp_vec); + vec4xi8_t in22 = + load_guard(not_last_row && not_last_col, + input_ptr_2[IC_div4], zp_vec); + + SDOT_3x3(); + + int32_t sum = + add_tree_8(i00, i01, i02, i10, i11, i12, i20, i21) + + i22; + int32_t running = likely(ic != 0) ? *output_ptr : b; + + *output_ptr = running + sum; + + in00 = in02; + in10 = in12; + in20 = in22; + + input_ptr_0 += IC_div4_2; + input_ptr_1 += IC_div4_2; + input_ptr_2 += IC_div4_2; + + output_ptr += OC; + } + } + } + filter_ptr += 8 * IC_div4; + } + } +} + +__efficient__ void pad_channel_to_div4(const int8_t *input, idx_t N, idx_t H, + idx_t W, idx_t C, vec4xi8_t *output) { + __effcc_ignore_memory_order { + const int8_t *input_ptr = input; + int32_t *output_ptr = (int32_t *)output; + for (idx_t n = 0; n < N; n++) { + for (idx_t h = 0; h < H; h++) { + for (idx_t w = 0; w < W; w++) { + idx_t remainder = C; + for (idx_t c = 0; (c + 4) < C; c += 4) { + *output_ptr++ = *((int32_t *)input_ptr); + input_ptr += 4; + remainder = C - c; + } + int32_t val = 0; + for (idx_t r = 0; r < remainder; r++) { + val |= ((int32_t)*input_ptr & 0xFF) << (r * 8); + input_ptr++; + } + if (remainder) { + *output_ptr++ = val; + } + } + } + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_dw_stride_1_core( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *input, idx_t IW, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t IC_div4 = IC; + const idx_t IW_IC = IW * IC; + const idx_t IW_IC_2 = (IW_IC << 1); + const int8_t *input_base = input - IW * IC; + + int32_t *output_base = output; + const int8_t *filter_ptr = filter; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic++) { + LOAD_FILTER_3x3(int8_t, filter_ptr, IC); + filter_ptr++; + + int8_t *input_ptr = (int8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + ic; + int32_t bias_oc = bias[ic]; + + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + int8_t in00 = zp, in10 = zp, in20 = zp; + + bool not_first_row = (h != 0); + bool not_last_row = (h != OH - 1); + + int8_t in01 = load_guard_i8((not_first_row), input_ptr[0], zp); + int8_t in11 = input_ptr[IW_IC]; + int8_t in21 = + load_guard_i8((not_last_row), input_ptr[IW_IC_2], zp); + + int8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC; + int8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC; + int8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC; + input_ptr += IW_IC; + + for (idx_t w = 0; w < OW; w++) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + + int8_t in02 = load_guard_i8((not_first_row && not_last_col), + *input_ptr_0, zp); + int8_t in12 = + load_guard_i8((not_last_col), *input_ptr_1, zp); + int8_t in22 = load_guard_i8((not_last_row && not_last_col), + *input_ptr_2, zp); + + // element-wise product s = in * f + MUL_3x3(); + + *output_ptr = add_tree_10(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7, + s8, bias_oc); + + in00 = in01; + in10 = in11; + in20 = in21; + + in01 = in02; + in11 = in12; + in21 = in22; + + input_ptr_0 += IC; + input_ptr_1 += IC; + input_ptr_2 += IC; + + output_ptr += OC; + } + } + } + } +} + +__effcc_rip_exact void conv2d_dw_stride_2_core( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *input, idx_t IW, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter, idx_t OC, idx_t IC, + + // ==== Zero-point ==== + int8_t zp, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *output, idx_t OH, idx_t OW) { + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t IW_IC = IW * IC; + const idx_t IW_IC_2 = (IW_IC << 1); + const int8_t *input_base = input; // No top-padding for stride-2. + // So do not adjust the input base + const idx_t IC_2 = IC << 1; + + int32_t *output_base = output; + const int8_t *filter_ptr = filter; + + for (idx_t ic = 0; ic < IC; ic++) { + LOAD_FILTER_3x3(int8_t, filter_ptr, IC); + filter_ptr++; + + int8_t *input_ptr = (int8_t *)(input_base + ic); + int32_t *output_ptr = output_base + ic; + int32_t bias_oc = bias[ic]; + + for (idx_t h = 0; h < OH; ++h) { + bool not_last_row = (h != OH - 1); + + int8_t in00 = input_ptr[0]; + int8_t in10 = input_ptr[IW_IC]; + int8_t in20 = + load_guard_i8((not_last_row), input_ptr[IW_IC_2], zp); + + int8_t *input_ptr_0 = input_ptr + IC; + int8_t *input_ptr_1 = input_ptr_0 + IW_IC; + int8_t *input_ptr_2 = input_ptr_1 + IW_IC; + input_ptr += IW_IC_2; + + for (idx_t w = 0; w < OW; w++) { + bool not_last_col = (w != OW - 1); + + int8_t in01 = input_ptr_0[0]; + int8_t in02 = + load_guard_i8(not_last_col, input_ptr_0[IC], zp); + int8_t in11 = input_ptr_1[0]; + int8_t in12 = + load_guard_i8(not_last_col, input_ptr_1[IC], zp); + int8_t in21 = + load_guard_i8(not_last_row, input_ptr_2[0], zp); + int8_t in22 = load_guard_i8(not_last_row && not_last_col, + input_ptr_2[IC], zp); + + // element-wise product s = in * f + MUL_3x3(); + + *output_ptr = add_tree_10(s0, s1, s2, s3, s4, s5, s6, s7, + s8, bias_oc); + + in00 = in02; + in10 = in12; + in20 = in22; + + input_ptr_0 += IC_2; + input_ptr_1 += IC_2; + input_ptr_2 += IC_2; + + output_ptr += OC; + } + } + } + } +} + +__efficient__ void conv2d_bias_zp_1(const int8_t *filter, + idx_t filter_stride_oc, const int32_t *bias, + idx_t bias_dim_oc, int32_t zp, + int32_t *bias_w_zp) { + __effcc_ignore_memory_order { + for (idx_t i = 0; i < bias_dim_oc; ++i) { + int32_t bias_zp = 0; + __effcc_parallel(16) for (idx_t j = 0; j < filter_stride_oc; j++) { + bias_zp += zp * (int32_t)filter[j]; + } + filter += filter_stride_oc; + bias_w_zp[i] = bias[i] + bias_zp; + } + } +} + +__efficient__ void conv2d_bias_zp_2(const int8_t *filter, + idx_t filter_stride_oc, const int32_t *bias, + idx_t bias_dim_oc, int32_t zp, + int32_t *bias_w_zp) { + // Assumption for depthwise TOSA-style filter layout: + // filter is [KH, KW, C, 1] (or [3,3,C,1]) and bias_dim_oc == C. + // Then the 9 taps for channel i are at: + // filter[(kh*KW + kw)*C + i] + // + // For 3x3: filter_stride_oc should be 9 * bias_dim_oc (i.e., 9*C). + __effcc_ignore_memory_order { + const idx_t KH = 3; + const idx_t KW = 3; + const idx_t C = bias_dim_oc; + + for (idx_t i = 0; i < bias_dim_oc; ++i) { + int32_t sumW = 0; + + // Sum the 3x3 weights for channel i (not contiguous in memory!) + for (idx_t kh = 0; kh < KH; ++kh) { + for (idx_t kw = 0; kw < KW; ++kw) { + const idx_t idx = (kh * KW + kw) * C + i; // depthwise M=1 + sumW += (int32_t)filter[idx]; + } + } + + // Correct sign: bias' = bias - zp * sumW + bias_w_zp[i] = bias[i] + zp * sumW; + } + } +} + +void conv2d_dw_stride_1( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp_2(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, + -(int32_t)pad0_ptr[0], bias_w_zp); + + conv2d_dw_stride_1_core(in_base + in_offset, in_dim_w, + filter_base + filter_offset, filter_dim_kw, + filter_dim_kw, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); +} + +void conv2d_dw_stride_2( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp_2(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, + -(int32_t)pad0_ptr[0], bias_w_zp); + + conv2d_dw_stride_2_core(in_base + in_offset, in_dim_w, + filter_base + filter_offset, filter_dim_kw, + filter_dim_kw, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); +} + +void conv2d_ch_3_stride_2( + // ==== Input (i8, NHWC) ==== + const int8_t *in_base, idx_t in_offset, idx_t in_dim_n, idx_t in_dim_h, + idx_t in_dim_w, idx_t in_dim_c, idx_t in_stride_n, idx_t in_stride_h, + idx_t in_stride_w, idx_t in_stride_c, + + // ==== Filter (i8, [OC,KH,KW,IC]) ==== + const int8_t *filter_base, idx_t filter_offset, idx_t filter_dim_oc, + idx_t filter_dim_kh, idx_t filter_dim_kw, idx_t filter_dim_ic, + idx_t filter_stride_oc, idx_t filter_stride_h, idx_t filter_stride_w, + idx_t filter_stride_ic, + + // ==== Bias (i32, length = OC) ==== + const int32_t *bias_base, idx_t bias_offset, idx_t bias_dim_oc, + idx_t bias_stride_1, + + // ==== Pad0 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad0_ptr, idx_t pad0_offset, idx_t pad0_dim_1, + idx_t pad0_stride_1, + + // ==== Pad1 (i8, length = 1) ==== + const int8_t *pad1_ptr, idx_t pad1_offset, idx_t pad1_dim_1, + idx_t pad1_stride_1, + + // ==== Output (i8, NHWC) ==== + int32_t *out_base, idx_t out_offset, idx_t out_dim_n, idx_t out_dim_h, + idx_t out_dim_w, idx_t out_dim_c, idx_t out_stride_n, idx_t out_stride_h, + idx_t out_stride_w, idx_t out_stride_c) { + int32_t bias_w_zp[bias_dim_oc]; + conv2d_bias_zp_1(filter_base + filter_offset, filter_stride_oc, + bias_base + bias_offset, bias_dim_oc, + -(int32_t)pad0_ptr[0], bias_w_zp); + + vec4xi8_t *padded_input = + (vec4xi8_t *)malloc(in_dim_n * in_dim_h * in_dim_w * sizeof(vec4xi8_t)); + pad_channel_to_div4(in_base + in_offset, in_dim_n, in_dim_h, in_dim_w, + in_dim_c, padded_input); + + vec4xi8_t *padded_filter = (vec4xi8_t *)malloc( + filter_dim_oc * filter_dim_kh * filter_dim_kw * sizeof(vec4xi8_t)); + pad_channel_to_div4(filter_base + filter_offset, filter_dim_oc, + filter_dim_kh, filter_dim_kw, filter_dim_ic, + padded_filter); + + conv2d_stride_2_impl((int8_t *)padded_input, in_dim_w, + (int8_t *)padded_filter, filter_dim_oc, + filter_dim_ic + 1, pad0_ptr[0], bias_w_zp, + out_base + out_offset, out_dim_h, out_dim_w); + + free(padded_input); + free(padded_filter); +} diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/eff/tosa_optimized_rules.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/eff/tosa_optimized_rules.mlir new file mode 100644 index 0000000..051905c --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/eff/tosa_optimized_rules.mlir @@ -0,0 +1,112 @@ +module { + + pdl.pattern @conv2d_to_custom : benefit(1) { + %inp = pdl.operand + %w = pdl.operand + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + %resTy = pdl.type + %customName = pdl.attribute = "conv2d_dw_stride_2" + + %a = pdl.attribute = array + + + // Provide one operand type per operand: + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) {"stride" = %a} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.rewrite %root { + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + pdl.pattern @conv2d_to_custom1 : benefit(1) { + %inp = pdl.operand + %w = pdl.operand + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + %resTy = pdl.type + %customName = pdl.attribute = "conv2d_dw_stride_1" + + %a = pdl.attribute = array + + + // Provide one operand type per operand: + %root = pdl.operation "tosa.depthwise_conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) {"stride" = %a} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.rewrite %root { + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + + + pdl.pattern @conv2d_stride_1_pad_1_ic_3 : benefit(1) { + // Types + %inpTy = pdl.type + %wTy = pdl.type + %resTy = pdl.type + + // Operands with types + %inp = pdl.operand : %inpTy + %w = pdl.operand : %wTy + %bias = pdl.operand + %pad0 = pdl.operand + %pad1 = pdl.operand + + // Attributes from original pattern + %a = pdl.attribute = array + %b = pdl.attribute = array + + // Dim index for IC in OCxHxWxIC layout + %dim = pdl.attribute = 3 : i32 + %ic_size = pdl.attribute = 3 : i32 + + // Match tosa.conv2d + %root = pdl.operation "tosa.conv2d" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"stride" = %a, "pad" = %b} + -> (%resTy : !pdl.type) + + pdl.apply_native_constraint "check_type"( + %wTy, %dim, %ic_size : !pdl.type, !pdl.attribute, !pdl.attribute + ) + + pdl.rewrite %root { + %customName = pdl.attribute = "conv2d_ch_3_stride_2" + %empty = pdl.attribute = "" + %custom = pdl.operation "tosa.custom" + (%inp, %w, %bias, %pad0, %pad1 + : !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value, !pdl.value) + {"operator_name" = %customName, + "domain_name" = %empty, + "implementation_attrs" = %empty} + -> (%resTy : !pdl.type) + pdl.replace %root with %custom + } + } + +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/load_guard.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/load_guard.mlir new file mode 100644 index 0000000..2d97ca5 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/load_guard.mlir @@ -0,0 +1,24 @@ +module { + func.func @load_guard(%arg0: i1, %arg1: i32, %arg2: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%cond: i1 = %arg0, %ld: i32 = %arg1, %alt: i32 = %arg2) { + %sel = arith.select %cond, %ld, %alt : i32 + rip.yield %sel : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } + + func.func @load_guard_i8(%arg0: i1, %arg1: i8, %arg2: i8) -> i8 { + %res = rip.inline_mlir( + %cond: i1 = %arg0, + %ld: i8 = %arg1, + %alt: i8 = %arg2 + ) { + + %sel = arith.select %cond, %ld, %alt : i8 + rip.yield %sel : i8 + } -> i8 + + return %res : i8 + } + +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/main.c b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/main.c new file mode 100644 index 0000000..5b104d9 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/main.c @@ -0,0 +1,4 @@ + +int benchmarkModel(); + +int main() { return benchmarkModel(); } \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/sdot_vec4xi8.mlir b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/sdot_vec4xi8.mlir new file mode 100644 index 0000000..9b0e9d2 --- /dev/null +++ b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/sdot_vec4xi8.mlir @@ -0,0 +1,38 @@ +module { + func.func @sdot_vec4xi8(%arg0: i32, %arg1: i32) -> i32 { + %res = rip.inline_mlir(%a: i32 = %arg0, %b: i32 = %arg1) { + %a_vec = llvm.bitcast %a : i32 to vector<4xi8> + %b_vec = llvm.bitcast %b : i32 to vector<4xi8> + + // On M+, this takes a total of 3 FUs, on Monaco it takes 4 FUs + // M+: 1 ARITH/ARITH_PLUS, 2 BASIC_INT + // Monaco: 2 FULL_INT, 1 BASIC_PLUS, 1 BASIC_INT + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT + %low, %high = arith.mulsi_extended %a_vec, %b_vec: vector<4xi8> + + // 1 ARITH/ARITH_PLUS/FULL_INT - on M+ this gets merged into previous operation + %0 = vector.shuffle %low, %high[0, 4, 1, 5]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + %1 = vector.shuffle %low, %high[2, 6, 3, 7]: vector<4xi8>, vector<4xi8> + %cast0 = llvm.bitcast %0: vector<4xi8> to vector<2xi16> + %cast1 = llvm.bitcast %1: vector<4xi8> to vector<2xi16> + + // Two additions - this is fast math + // Note: -128*-128*2 = 32768 which does NOT fit in i16 but this + // is the only case where overflow can happens so we accept it. + // BASIC_INT + %tmp = arith.addi %cast0, %cast1 : vector<2xi16> + + // Get's vector reduce + // ARITH/ARITH_PLUS/BASIC_PLUS + %tmp_low = vector.extract %tmp[0] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_high = vector.extract %tmp[1] : i16 from vector<2xi16> + %tmp_low_signed = arith.extsi %tmp_low : i16 to i32 + %tmp_high_signed = arith.extsi %tmp_high : i16 to i32 + %sum = arith.addi %tmp_low_signed, %tmp_high_signed : i32 + + rip.yield %sum : i32 + } -> i32 + return %res : i32 + } +} \ No newline at end of file diff --git a/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/vww_96_int8.tflite b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/vww_96_int8.tflite new file mode 100644 index 0000000..f3bd64d Binary files /dev/null and b/app_examples/mlperftiny/mlperftiny_vww/vww_96_int8.tflite differ