Robust/src/Benchmarks/Prefetch/ManualPrefetch/2DConv/ConvolutionSizeC.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
  15     int tempx0, tempy0, tempx1, tempy1;
  16     atomic {
  17       tempx0 = x0;
  18       tempy0 = y0;
  19       tempx1 = x1;
  20       tempy1 = y1;
  21     }
  22
  23     //
  24     //Add manual prefetch this.img.inputImage[] the first 32 objects
  25     short[] offsets = new short[6];
  26     offsets[0] = getoffset{Convolution, img};
  27     offsets[1] = (short) 0;
  28     offsets[2] = getoffset{Image, inputImage};
  29     offsets[3] = (short) 0;
  30     offsets[4] = (short) tempx0;
  31     offsets[5] = (short) 31;
  32     System.rangePrefetch(this, offsets);
  33
  34     //Prefetch this.img.outputImage[] the first 32 objects
  35     offsets[2] = getoffset{Image, outputImage};
  36     offsets[3] = (short) 0;
  37     System.rangePrefetch(this, offsets);
  38
  39     int kernelHeight=15;
  40     int kernelWidth=15;
  41
  42     double[][] kernel = new double[kernelHeight][kernelWidth];
  43     initKernel15(kernel);
  44
  45     atomic {
  46       double tempinput[][] = img.inputImage;
  47       double tempout[][] = img.outputImage;
  48
  49       double tinput1[] = tempinput[x0];
  50       double tinput2[] = tempinput[x0+1];
  51       double tinput3[] = tempinput[x0+2];
  52       double tinput4[] = tempinput[x0+3];
  53       double tinput5[] = tempinput[x0+4];
  54       double tinput6[] = tempinput[x0+5];
  55       double tinput7[] = tempinput[x0+6];
  56       double tinput8[] = tempinput[x0+7];
  57       double tinput9[] = tempinput[x0+8];
  58       double tinput10[] = tempinput[x0+9];
  59       double tinput11[] = tempinput[x0+10];
  60       double tinput12[] = tempinput[x0+11];
  61       double tinput13[] = tempinput[x0+12];
  62       double tinput14[] = tempinput[x0+13];
  63       double tinput0[] = tinput1;
  64       short[] offsets2 = new short[2];
  65
  66
  67       int l=x0+14;
  68       for(int i=x0;i<x1;i++,l++){
  69         if((i&31) == 0) {  //prefetch every 16th iteration
  70           //Prefetch this.img.inputImage[]
  71           offsets2[0] = (short) (i+32);
  72           offsets2[1] = (short) 31;
  73           System.rangePrefetch(tempinput, offsets2);
  74           System.rangePrefetch(tempout, offsets2);
  75         }
  76
  77         double tout[] = tempout[i];
  78         tinput0 = tinput1; tinput1=tinput2; tinput2=tinput3; tinput3=tinput4; tinput4=tinput5;
  79         tinput5 = tinput6; tinput6=tinput7; tinput7=tinput8; tinput8=tinput9; tinput9=tinput10;
  80         tinput10 = tinput11; tinput11=tinput12; tinput12=tinput13; tinput13=tinput14; tinput14=tempinput[l];
  81         for(int j=y0;j<y1;++j){
  82           double s=0;
  83           for(int b=0;b<kernelHeight;++b) {
  84             s+=(tinput0[j+b] * kernel[0][b] + tinput1[j+b] * kernel[1][b] + tinput2[j+b]*kernel[2][b] +
  85                 tinput3[j+b]*kernel[3][b] + tinput4[j+b]*kernel[4][b] + tinput5[j+b]*kernel[5][b]+
  86                 tinput6[j+b]*kernel[6][b] + tinput7[j+b]*kernel[7][b] + tinput8[j+b]*kernel[8][b]+
  87                 tinput9[j+b]*kernel[9][b] + tinput10[j+b]*kernel[10][b] + tinput11[j+b]*kernel[11][b]+
  88                 tinput12[j+b]*kernel[12][b]+ tinput13[j+b]*kernel[13][b] + tinput14[j+b]*kernel[14][b]);
  89           }
  90           tout[j]=s;
  91         }
  92       }
  93     }
  94   }
  95
  96   public static void main(String[] args) {
  97     int SIZE = 256;
  98     int NUM_THREADS = 1;
  99     int kernelHeight=15, kernelWidth=15;
 100
 101     if(args.length>0) {
 102       NUM_THREADS = Integer.parseInt(args[0]);
 103       if(args.length>1) {
 104         SIZE = Integer.parseInt(args[1]);
 105       }
 106     }
 107
 108     int[] mid = new int[8];
 109     mid[0] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|162; //dw-10
 110     mid[1] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|163; //dw-11
 111     mid[2] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|164; //dw-12
 112     mid[3] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|165; //dw-13
 113     mid[4] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|166; //dw-14
 114     mid[5] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|167; //dw-15
 115     mid[6] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|168; //dw-16
 116     mid[7] = (128<<24)|(195<<16)|(136<<8)|169; //dw-17
 117
 118     Image img;
 119     Convolution[] conv;
 120     Convolution tmp;
 121
 122     atomic {
 123       img = global new Image(SIZE,SIZE,kernelHeight,kernelWidth);
 124       img.setValues();
 125       conv = global new Convolution[NUM_THREADS];
 126       int increment=SIZE/NUM_THREADS;
 127       int base = 0;
 128       for(int i = 0; i<NUM_THREADS; i++) {
 129         if((i+1)==NUM_THREADS)
 130           conv[i] = global new Convolution(img, base, SIZE, 0, SIZE);
 131         else
 132           conv[i] = global new Convolution(img, base, base+increment, 0, SIZE);
 133         base+=increment;
 134       }
 135     }
 136
 137     /*
 138     atomic{
 139       System.printString("img.outputImage[10][20] = " +(int) img.outputImage[10][20] + "\n");
 140       System.printString("img.outputImage[256][890] = " +(int) img.outputImage[256][890] + "\n");
 141     }
 142     */
 143
 144         System.printString("Convolution: Size=");
 145     System.printInt(SIZE);
 146         System.printString("\n");
 147
 148     for(int i = 0; i <NUM_THREADS; i++) {
 149       atomic {
 150         tmp = conv[i];
 151       }
 152       tmp.start(mid[i]);
 153     }
 154
 155     for(int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
 156       atomic {
 157         tmp = conv[i];
 158       }
 159       tmp.join();
 160     }
 161
 162     System.printString("2DConv Done!\n");
 163
 164     /*
 165     atomic{
 166       System.printString("img.outputImage[10][20] = " +(int) img.outputImage[10][20] + "\n");
 167       System.printString("img.outputImage[256][890] = " +(int) img.outputImage[256][890] + "\n");
 168     }
 169     */
 170   }
 171
 172   //define 15X15 Gaussian kernel
 173   public static void initKernel15(double[][] kernel) {
 174     kernel[0][0] = 1/256.0;
 175     kernel[0][1] = 4/256.0;
 176     kernel[0][2] = 6/256.0;
 177     kernel[0][3] = 8/256.0;
 178     kernel[0][4] = 10/256.0;
 179     kernel[0][5] = 12/256.0;
 180     kernel[0][6] = 14/256.0;
 181     kernel[0][7] = 16/256.0;
 182     kernel[0][8] = 14/256.0;
 183     kernel[0][9] = 12/256.0;
 184     kernel[0][10] = 10/256.0;
 185     kernel[0][11] = 8/256.0;
 186     kernel[0][12] = 6/256.0;
 187     kernel[0][13] = 4/256.0;
 188     kernel[0][14] = 1/256.0;
 189
 190     kernel[1][0] = 4/256.0;
 191     kernel[1][1] = 16/256.0;
 192     kernel[1][2] = 24/256.0;
 193     kernel[1][3] = 32/256.0;
 194     kernel[1][4] = 40/256.0;
 195     kernel[1][5] = 48/256.0;
 196     kernel[1][6] = 56/256.0;
 197     kernel[1][7] = 64/256.0;
 198     kernel[1][8] = 56/256.0;
 199     kernel[1][9] = 48/256.0;
 200     kernel[1][10] = 40/256.0;
 201     kernel[1][11] = 32/256.0;
 202     kernel[1][12] = 24/256.0;
 203     kernel[1][13] = 16/256.0;
 204     kernel[1][14] = 4/256.0;
 205
 206     kernel[2][0] = 6/256.0;
 207     kernel[2][1] = 24/256.0;
 208     kernel[2][2] = 36/256.0;
 209     kernel[2][3] = 48/256.0;
 210     kernel[2][4] = 60/256.0;
 211     kernel[2][5] = 72/256.0;
 212     kernel[2][6] = 84/256.0;
 213     kernel[2][7] = 96/256.0;
 214     kernel[2][8] = 84/256.0;
 215     kernel[2][9] = 72/256.0;
 216     kernel[2][10] = 60/256.0;
 217     kernel[2][11] = 48/256.0;
 218     kernel[2][12] = 36/256.0;
 219     kernel[2][13] = 24/256.0;
 220     kernel[2][14] = 6/256.0;
 221
 222     kernel[3][0] = 8/256.0;
 223     kernel[3][1] = 32/256.0;
 224     kernel[3][2] = 48/256.0;
 225     kernel[3][3] = 64/256.0;
 226     kernel[3][4] = 80/256.0;
 227     kernel[3][5] = 96/256.0;
 228     kernel[3][6] = 112/256.0;
 229     kernel[3][7] = 128/256.0;
 230     kernel[3][8] = 112/256.0;
 231     kernel[3][9] = 96/256.0;
 232     kernel[3][10] = 80/256.0;
 233     kernel[3][11] = 64/256.0;
 234     kernel[3][12] = 48/256.0;
 235     kernel[3][13] = 32/256.0;
 236     kernel[3][14] = 8/256.0;
 237
 238
 239     kernel[4][0] = 10/256.0;
 240     kernel[4][1] = 40/256.0;
 241     kernel[4][2] = 60/256.0;
 242     kernel[4][3] = 80/256.0;
 243     kernel[4][4] = 100/256.0;
 244     kernel[4][5] = 120/256.0;
 245     kernel[4][6] = 140/256.0;
 246     kernel[4][7] = 160/256.0;
 247     kernel[4][8] = 140/256.0;
 248     kernel[4][9] = 120/256.0;
 249     kernel[4][10] = 100/256.0;
 250     kernel[4][11] = 80/256.0;
 251     kernel[4][12] = 60/256.0;
 252     kernel[4][13] = 40/256.0;
 253     kernel[4][14] = 10/256.0;
 254
 255     kernel[5][0] = 12/256.0;
 256     kernel[5][1] = 48/256.0;
 257     kernel[5][2] = 72/256.0;
 258     kernel[5][3] = 96/256.0;
 259     kernel[5][4] = 120/256.0;
 260     kernel[5][5] = 144/256.0;
 261     kernel[5][6] = 168/256.0;
 262     kernel[5][7] = 192/256.0;
 263     kernel[5][8] = 168/256.0;
 264     kernel[5][9] = 144/256.0;
 265     kernel[5][10] = 120/256.0;
 266     kernel[5][11] = 96/256.0;
 267     kernel[5][12] = 72/256.0;
 268     kernel[5][13] = 48/256.0;
 269     kernel[5][14] = 12/256.0;
 270
 271     kernel[6][0] = 14/256.0;
 272     kernel[6][1] = 56/256.0;
 273     kernel[6][2] = 84/256.0;
 274     kernel[6][3] = 112/256.0;
 275     kernel[6][4] = 140/256.0;
 276     kernel[6][5] = 168/256.0;
 277     kernel[6][6] = 196/256.0;
 278     kernel[6][7] = 224/256.0;
 279     kernel[6][8] = 196/256.0;
 280     kernel[6][9] = 168/256.0;
 281     kernel[6][10] = 140/256.0;
 282     kernel[6][11] = 112/256.0;
 283     kernel[6][12] = 84/256.0;
 284     kernel[6][13] = 56/256.0;
 285     kernel[6][14] = 14/256.0;
 286
 287     kernel[7][0] = 16/256.0;
 288     kernel[7][1] = 64/256.0;
 289     kernel[7][2] = 96/256.0;
 290     kernel[7][3] = 128/256.0;
 291     kernel[7][4] = 160/256.0;
 292     kernel[7][5] = 192/256.0;
 293     kernel[7][6] = 224/256.0;
 294     kernel[7][7] = 256/256.0;
 295     kernel[7][8] = 224/256.0;
 296     kernel[7][9] = 192/256.0;
 297     kernel[7][10] = 160/256.0;
 298     kernel[7][11] = 128/256.0;
 299     kernel[7][12] = 96/256.0;
 300     kernel[7][13] = 64/256.0;
 301     kernel[7][14] = 16/256.0;
 302
 303     kernel[8][0] = 14/256.0;
 304     kernel[8][1] = 56/256.0;
 305     kernel[8][2] = 84/256.0;
 306     kernel[8][3] = 112/256.0;
 307     kernel[8][4] = 140/256.0;
 308     kernel[8][5] = 168/256.0;
 309     kernel[8][6] = 196/256.0;
 310     kernel[8][7] = 224/256.0;
 311     kernel[8][8] = 196/256.0;
 312     kernel[8][9] = 168/256.0;
 313     kernel[8][10] = 140/256.0;
 314     kernel[8][11] = 112/256.0;
 315     kernel[8][12] = 84/256.0;
 316     kernel[8][13] = 56/256.0;
 317     kernel[8][14] = 14/256.0;
 318
 319     kernel[9][0] = 12/256.0;
 320     kernel[9][1] = 48/256.0;
 321     kernel[9][2] = 72/256.0;
 322     kernel[9][3] = 96/256.0;
 323     kernel[9][4] = 120/256.0;
 324     kernel[9][5] = 144/256.0;
 325     kernel[9][6] = 168/256.0;
 326     kernel[9][7] = 192/256.0;
 327     kernel[9][8] = 168/256.0;
 328     kernel[9][9] = 144/256.0;
 329     kernel[9][10] = 120/256.0;
 330     kernel[9][11] = 96/256.0;
 331     kernel[9][12] = 72/256.0;
 332     kernel[9][13] = 48/256.0;
 333     kernel[9][14] = 12/256.0;
 334
 335     kernel[10][0] = 10/256.0;
 336     kernel[10][1] = 40/256.0;
 337     kernel[10][2] = 60/256.0;
 338     kernel[10][3] = 80/256.0;
 339     kernel[10][4] = 100/256.0;
 340     kernel[10][5] = 120/256.0;
 341     kernel[10][6] = 140/256.0;
 342     kernel[10][7] = 160/256.0;
 343     kernel[10][8] = 140/256.0;
 344     kernel[10][9] = 120/256.0;
 345     kernel[10][10] = 100/256.0;
 346     kernel[10][11] = 80/256.0;
 347     kernel[10][12] = 60/256.0;
 348     kernel[10][13] = 40/256.0;
 349     kernel[10][14] = 10/256.0;
 350
 351     kernel[11][0] = 8/256.0;
 352     kernel[11][1] = 32/256.0;
 353     kernel[11][2] = 48/256.0;
 354     kernel[11][3] = 64/256.0;
 355     kernel[11][4] = 80/256.0;
 356     kernel[11][5] = 96/256.0;
 357     kernel[11][6] = 112/256.0;
 358     kernel[11][7] = 128/256.0;
 359     kernel[11][8] = 112/256.0;
 360     kernel[11][9] = 96/256.0;
 361     kernel[11][10] = 80/256.0;
 362     kernel[11][11] = 64/256.0;
 363     kernel[11][12] = 48/256.0;
 364     kernel[11][13] = 32/256.0;
 365     kernel[11][14] = 8/256.0;
 366
 367     kernel[12][0] = 6/256.0;
 368     kernel[12][1] = 24/256.0;
 369     kernel[12][2] = 36/256.0;
 370     kernel[12][3] = 48/256.0;
 371     kernel[12][4] = 60/256.0;
 372     kernel[12][5] = 72/256.0;
 373     kernel[12][6] = 84/256.0;
 374     kernel[12][7] = 96/256.0;
 375     kernel[12][8] = 84/256.0;
 376     kernel[12][9] = 72/256.0;
 377     kernel[12][10] = 60/256.0;
 378     kernel[12][11] = 48/256.0;
 379     kernel[12][12] = 36/256.0;
 380     kernel[12][13] = 24/256.0;
 381     kernel[12][14] = 6/256.0;
 382
 383     kernel[13][0] = 4/256.0;
 384     kernel[13][1] = 16/256.0;
 385     kernel[13][2] = 24/256.0;
 386     kernel[13][3] = 32/256.0;
 387     kernel[13][4] = 40/256.0;
 388     kernel[13][5] = 48/256.0;
 389     kernel[13][6] = 56/256.0;
 390     kernel[13][7] = 64/256.0;
 391     kernel[13][8] = 56/256.0;
 392     kernel[13][9] = 48/256.0;
 393     kernel[13][10] = 40/256.0;
 394     kernel[13][11] = 32/256.0;
 395     kernel[13][12] = 24/256.0;
 396     kernel[13][13] = 16/256.0;
 397     kernel[13][14] = 4/256.0;
 398
 399     kernel[14][0] = 1/256.0;
 400     kernel[14][1] = 4/256.0;
 401     kernel[14][2] = 6/256.0;
 402     kernel[14][3] = 8/256.0;
 403     kernel[14][4] = 10/256.0;
 404     kernel[14][5] = 12/256.0;
 405     kernel[14][6] = 14/256.0;
 406     kernel[14][7] = 16/256.0;
 407     kernel[14][8] = 14/256.0;
 408     kernel[14][9] = 12/256.0;
 409     kernel[14][10] = 10/256.0;
 410     kernel[14][11] = 8/256.0;
 411     kernel[14][12] = 6/256.0;
 412     kernel[14][13] = 4/256.0;
 413     kernel[14][14] = 1/256.0;
 414   }
 415 }
 416
 417 public class Image {
 418   int width, height;
 419   int kernelWidth, kernelHeight;
 420   double[][] inputImage;
 421   double[][] outputImage;
 422
 423   public Image(int width, int height, int kernelWidth, int kernelHeight) {
 424     this.width = width;
 425     this.height = height;
 426     this.kernelWidth = kernelWidth;
 427     this.kernelHeight = kernelHeight;
 428     inputImage = global new double[height+kernelHeight-1][width+kernelWidth-1];
 429     outputImage = global new double[height][width];
 430   }
 431
 432   /* Create a valid image */
 433   public void setValues() {
 434     for (int i = 0; i < (height+kernelHeight - 1); i++) {
 435       double ainput[] = inputImage[i];
 436       for(int j = 0; j < (width+kernelWidth - 1); j++) {
 437         ainput[j] = 256-j;
 438       }
 439     }
 440
 441     for (int i = 0; i < height; i++){
 442       double aout[] = outputImage[i];
 443       for(int j = 0; j < width; j++) {
 444         aout[j] = 0;
 445       }
 446     }
 447   }
 448 }