Robust/src/Benchmarks/Prefetch/2DConv/javasingle/ConvolutionSizeB.java

   1 public class Convolution extends Thread {
   2   Image img;
   3   int x0,x1,y0,y1;
   4
   5   public Convolution(Image img, int x0, int x1, int y0, int y1) {
   6     this.img = img;
   7     this.x0 = x0;
   8     this.x1 = x1;
   9     this.y0 = y0;
  10     this.y1 = y1;
  11   }
  12
  13   public void run() {
  14     int kernelHeight=11;
  15     int kernelWidth=11;
  16
  17     double[][] kernel = new double[kernelHeight][kernelWidth];
  18     initKernel11(kernel);
  19
  20     double tempinput[][] = img.inputImage;
  21     double tempout[][] = img.outputImage;
  22
  23     double tinput1[] = tempinput[x0];
  24     double tinput2[] = tempinput[x0+1];
  25     double tinput3[] = tempinput[x0+2];
  26     double tinput4[] = tempinput[x0+3];
  27     double tinput5[] = tempinput[x0+4];
  28     double tinput6[] = tempinput[x0+5];
  29     double tinput7[] = tempinput[x0+6];
  30     double tinput8[] = tempinput[x0+7];
  31     double tinput9[] = tempinput[x0+8];
  32     double tinput10[] = tempinput[x0+9];
  33     double tinput0[] = tinput1;
  34
  35     int l=x0+10;
  36     for(int i=x0;i<x1;i++,l++){
  37       double tout[] = tempout[i];
  38       tinput0 = tinput1; tinput1=tinput2; tinput2=tinput3; tinput3=tinput4; tinput4=tinput5;
  39       tinput5 = tinput6; tinput6=tinput7; tinput7=tinput8; tinput8=tinput9; tinput9=tinput10; tinput10=tempinput[l];
  40       for(int j=y0;j<y1;++j){
  41         double s=0;
  42         for(int b=0;b<kernelHeight;++b) {
  43           s+=(tinput0[j+b] * kernel[0][b] + tinput1[j+b] * kernel[1][b] + tinput2[j+b]*kernel[2][b] +
  44               tinput3[j+b]*kernel[3][b] + tinput4[j+b]*kernel[4][b] + tinput5[j+b]*kernel[5][b]+
  45               tinput6[j+b]*kernel[6][b] + tinput7[j+b]*kernel[7][b] + tinput8[j+b]*kernel[8][b]+
  46               tinput9[j+b]*kernel[9][b] + tinput10[j+b]*kernel[10][b]);
  47         }
  48           tout[j]=s;
  49       }
  50     }
  51   }
  52
  53   public static void main(String[] args) {
  54     int SIZE = 256;
  55     int NUM_THREADS = 1;
  56     int kernelHeight=11, kernelWidth=11;
  57
  58     if(args.length>0) {
  59       NUM_THREADS = Integer.parseInt(args[0]);
  60       if(args.length>1) {
  61         SIZE = Integer.parseInt(args[1]);
  62       }
  63     }
  64
  65     Image img;
  66     Convolution[] conv;
  67     Convolution tmp;
  68
  69     img = new Image(SIZE,SIZE,kernelHeight,kernelWidth);
  70     img.setValues();
  71     conv = new Convolution[NUM_THREADS];
  72     int increment=SIZE/NUM_THREADS;
  73     int base = 0;
  74     for(int i = 0; i<NUM_THREADS; i++) {
  75       if((i+1)==NUM_THREADS)
  76         conv[i] = new Convolution(img, base, SIZE, 0, SIZE);
  77       else
  78         conv[i] = new Convolution(img, base, base+increment, 0, SIZE);
  79       base+=increment;
  80     }
  81
  82     /*
  83     System.printString("img.outputImage[10][20] = " +(int) img.outputImage[10][20] + "\n");
  84     System.printString("img.outputImage[256][890] = " +(int) img.outputImage[256][890] + "\n");
  85     */
  86
  87         System.printString("Convolution: Size=");
  88     System.printInt(SIZE);
  89         System.printString("\n");
  90
  91     for(int i = 0; i <NUM_THREADS; i++) {
  92       tmp = conv[i];
  93       tmp.run();
  94     }
  95
  96     /*
  97     System.printString("img.outputImage[10][20] = " +(int) img.outputImage[10][20] + "\n");
  98     System.printString("img.outputImage[256][890] = " +(int) img.outputImage[256][890] + "\n");
  99     */
 100     System.printString("2DConv Done!\n");
 101   }
 102
 103   //define 11X11 Gaussian kernel
 104   public static void initKernel11(double[][] kernel) {
 105     kernel[0][0] = 1/256.0;
 106     kernel[0][1] = 4/256.0;
 107     kernel[0][2] = 6/256.0;
 108     kernel[0][3] = 8/256.0;
 109     kernel[0][4] = 10/256.0;
 110     kernel[0][5] = 12/256.0;
 111     kernel[0][6] = 10/256.0;
 112     kernel[0][7] = 8/256.0;
 113     kernel[0][8] = 6/256.0;
 114     kernel[0][9] = 4/256.0;
 115     kernel[0][10] = 1/256.0;
 116
 117     kernel[1][0] = 4/256.0;
 118     kernel[1][1] = 16/256.0;
 119     kernel[1][2] = 24/256.0;
 120     kernel[1][3] = 32/256.0;
 121     kernel[1][4] = 40/256.0;
 122     kernel[1][5] = 48/256.0;
 123     kernel[1][6] = 40/256.0;
 124     kernel[1][7] = 32/256.0;
 125     kernel[1][8] = 24/256.0;
 126     kernel[1][9] = 8/256.0;
 127     kernel[1][10] = 4/256.0;
 128
 129     kernel[2][0] = 6/256.0;
 130     kernel[2][1] = 24/256.0;
 131     kernel[2][2] = 36/256.0;
 132     kernel[2][3] = 48/256.0;
 133     kernel[2][4] = 60/256.0;
 134     kernel[2][5] = 72/256.0;
 135     kernel[2][6] = 60/256.0;
 136     kernel[2][7] = 48/256.0;
 137     kernel[2][8] = 36/256.0;
 138     kernel[2][9] = 24/256.0;
 139     kernel[2][10] = 6/256.0;
 140
 141     kernel[3][0] = 8/256.0;
 142     kernel[3][1] = 32/256.0;
 143     kernel[3][2] = 48/256.0;
 144     kernel[3][3] = 64/256.0;
 145     kernel[3][4] = 80/256.0;
 146     kernel[3][5] = 96/256.0;
 147     kernel[3][6] = 80/256.0;
 148     kernel[3][7] = 64/256.0;
 149     kernel[3][8] = 48/256.0;
 150     kernel[3][9] = 32/256.0;
 151     kernel[3][10] = 8/256.0;
 152
 153     kernel[4][0] = 10/256.0;
 154     kernel[4][1] = 40/256.0;
 155     kernel[4][2] = 60/256.0;
 156     kernel[4][3] = 80/256.0;
 157     kernel[4][4] = 100/256.0;
 158     kernel[4][5] = 120/256.0;
 159     kernel[4][6] = 100/256.0;
 160     kernel[4][7] = 80/256.0;
 161     kernel[4][8] = 60/256.0;
 162     kernel[4][9] = 40/256.0;
 163     kernel[4][10] = 10/256.0;
 164
 165     kernel[5][0] = 12/256.0;
 166     kernel[5][1] = 48/256.0;
 167     kernel[5][2] = 72/256.0;
 168     kernel[5][3] = 96/256.0;
 169     kernel[5][4] = 120/256.0;
 170     kernel[5][5] = 144/256.0;
 171     kernel[5][6] = 120/256.0;
 172     kernel[5][7] = 96/256.0;
 173     kernel[5][8] = 72/256.0;
 174     kernel[5][9] = 48/256.0;
 175     kernel[5][10] = 12/256.0;
 176
 177     kernel[6][0] = 10/256.0;
 178     kernel[6][1] = 40/256.0;
 179     kernel[6][2] = 60/256.0;
 180     kernel[6][3] = 80/256.0;
 181     kernel[6][4] = 100/256.0;
 182     kernel[6][5] = 120/256.0;
 183     kernel[6][6] = 100/256.0;
 184     kernel[6][7] = 80/256.0;
 185     kernel[6][8] = 60/256.0;
 186     kernel[6][9] = 40/256.0;
 187     kernel[6][10] = 10/256.0;
 188
 189     kernel[7][0] = 8/256.0;
 190     kernel[7][1] = 32/256.0;
 191     kernel[7][2] = 48/256.0;
 192     kernel[7][3] = 64/256.0;
 193     kernel[7][4] = 80/256.0;
 194     kernel[7][5] = 96/256.0;
 195     kernel[7][6] = 80/256.0;
 196     kernel[7][7] = 64/256.0;
 197     kernel[7][8] = 48/256.0;
 198     kernel[7][9] = 32/256.0;
 199     kernel[7][10] = 8/256.0;
 200
 201     kernel[8][0] = 6/256.0;
 202     kernel[8][1] = 24/256.0;
 203     kernel[8][2] = 36/256.0;
 204     kernel[8][3] = 48/256.0;
 205     kernel[8][4] = 60/256.0;
 206     kernel[8][5] = 72/256.0;
 207     kernel[8][6] = 60/256.0;
 208     kernel[8][7] = 48/256.0;
 209     kernel[8][8] = 36/256.0;
 210     kernel[8][9] = 24/256.0;
 211     kernel[8][10] = 6/256.0;
 212
 213     kernel[9][0] = 4/256.0;
 214     kernel[9][1] = 8/256.0;
 215     kernel[9][2] = 24/256.0;
 216     kernel[9][3] = 32/256.0;
 217     kernel[9][4] = 40/256.0;
 218     kernel[9][5] = 48/256.0;
 219     kernel[9][6] = 40/256.0;
 220     kernel[9][7] = 32/256.0;
 221     kernel[9][8] = 24/256.0;
 222     kernel[9][9] = 8/256.0;
 223     kernel[9][10] = 4/256.0;
 224
 225     kernel[10][0] = 1/256.0;
 226     kernel[10][1] = 4/256.0;
 227     kernel[10][2] = 6/256.0;
 228     kernel[10][3] = 8/256.0;
 229     kernel[10][4] = 10/256.0;
 230     kernel[10][5] = 12/256.0;
 231     kernel[10][6] = 10/256.0;
 232     kernel[10][7] = 8/256.0;
 233     kernel[10][8] = 6/256.0;
 234     kernel[10][9] = 4/256.0;
 235     kernel[10][10] = 1/256.0;
 236   }
 237 }
 238
 239 public class Image {
 240   int width, height;
 241   int kernelWidth, kernelHeight;
 242   double[][] inputImage;
 243   double[][] outputImage;
 244
 245   public Image(int width, int height, int kernelWidth, int kernelHeight) {
 246     this.width = width;
 247     this.height = height;
 248     this.kernelWidth = kernelWidth;
 249     this.kernelHeight = kernelHeight;
 250     inputImage = new double[height+kernelHeight-1][width+kernelWidth-1];
 251     outputImage = new double[height][width];
 252   }
 253
 254   /* Create a valid image */
 255   public void setValues() {
 256     for (int i = 0; i < (height+kernelHeight - 1); i++) {
 257       double ainput[] = inputImage[i];
 258       for(int j = 0; j < (width+kernelWidth - 1); j++) {
 259         ainput[j] = 256-j;
 260       }
 261     }
 262
 263     for (int i = 0; i < height; i++){
 264       double aout[] = outputImage[i];
 265       for(int j = 0; j < width; j++) {
 266         aout[j] = 0;
 267       }
 268     }
 269   }
 270 }