Updated Python bindings to reflect API changes
[tidl/tidl-api.git] / examples / pybind / two_eo_per_frame_opt.py
1 #!/usr/bin/python3
3 # Copyright (c) 2018 Texas Instruments Incorporated - http://www.ti.com/
4 # All rights reserved.
5 #
6 # Redistribution and use in source and binary forms, with or without
7 # modification, are permitted provided that the following conditions are met:
8 # * Redistributions of source code must retain the above copyright
9 # notice, this list of conditions and the following disclaimer.
10 # * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
11 # notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
12 # documentation and/or other materials provided with the distribution.
13 # * Neither the name of Texas Instruments Incorporated nor the
14 # names of its contributors may be used to endorse or promote products
15 # derived from this software without specific prior written permission.
16 #
17 # THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS "AS IS"
18 # AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE
19 # IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE
20 # ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE
21 # LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR
22 # CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF
23 # SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS
24 # INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN
25 # CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE)
26 # ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF
27 # THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
30 import argparse
31 from tidl import DeviceId, DeviceType, Configuration, TidlError
32 from tidl import Executor, ExecutionObjectPipeline
33 from tidl import allocate_memory, free_memory, enable_time_stamps
35 from tidl_app_utils import read_frame, write_output
38 def main():
39     """Read the configuration and run the network"""
41     args = parse_args()
43     # Heaps are sized for the j11_v2 network. Changing the network will
44     # require updating network_heap_size and param_heap_size
45     config_file = '../test/testvecs/config/infer/tidl_config_j11_v2.txt'
47     configuration = Configuration()
48     configuration.read_from_file(config_file)
49     configuration.enable_api_trace = False
50     configuration.num_frames = args.num_frames
52     # Heap sizes for this network determined using Configuration.showHeapStats
53     configuration.param_heap_size = (3 << 20)
54     configuration.network_heap_size = (20 << 20)
56     num_dsp = Executor.get_num_devices(DeviceType.DSP)
57     num_eve = Executor.get_num_devices(DeviceType.EVE)
59     if num_dsp == 0 or num_eve == 0:
60         print('This example required EVEs and DSPs.')
61         return
63     enable_time_stamps("2eo_opt_timestamp.log", 16)
64     run(num_eve, num_dsp, configuration)
66 # Run layer group 1 on EVE, 2 on DSP
67 EVE_LAYER_GROUP_ID = 1
68 DSP_LAYER_GROUP_ID = 2
71 def run(num_eve, num_dsp, c):
72     """ Run the network on the specified device type and number of devices"""
74     print('Running on {} EVEs, {} DSPs'.format(num_eve, num_dsp))
76     dsp_device_ids = set([DeviceId.ID0, DeviceId.ID1,
77                           DeviceId.ID2, DeviceId.ID3][0:num_dsp])
78     eve_device_ids = set([DeviceId.ID0, DeviceId.ID1,
79                           DeviceId.ID2, DeviceId.ID3][0:num_eve])
81     c.layer_index_to_layer_group_id = {12:DSP_LAYER_GROUP_ID,
82                                        13:DSP_LAYER_GROUP_ID,
83                                        14:DSP_LAYER_GROUP_ID}
85     try:
86         print('TIDL API: performing one time initialization ...')
88         eve = Executor(DeviceType.EVE, eve_device_ids, c, EVE_LAYER_GROUP_ID)
89         dsp = Executor(DeviceType.DSP, dsp_device_ids, c, DSP_LAYER_GROUP_ID)
91         num_eve_eos = eve.get_num_execution_objects()
92         num_dsp_eos = dsp.get_num_execution_objects()
94         # On AM5749, create a total of 4 pipelines (EOPs):
95         # EOPs[0] : { EVE1, DSP1 }
96         # EOPs[1] : { EVE1, DSP1 } for double buffering
97         # EOPs[2] : { EVE2, DSP2 }
98         # EOPs[3] : { EVE2, DSP2 } for double buffering
99         PIPELINE_DEPTH = 2
101         eops = []
102         num_pipe = max(num_eve_eos, num_dsp_eos)
103         for i in range(num_pipe):
104             for i in range(PIPELINE_DEPTH):
105                 eops.append(ExecutionObjectPipeline([eve.at(i % num_eve_eos),
106                                                      dsp.at(i % num_dsp_eos)]))
108         allocate_memory(eops)
110         # Open input, output files
111         f_in = open(c.in_data, 'rb')
112         f_out = open(c.out_data, 'wb')
115         print('TIDL API: processing input frames ...')
117         num_eops = len(eops)
118         for frame_index in range(c.num_frames+num_eops):
119             eop = eops[frame_index % num_eops]
121             if eop.process_frame_wait():
122                 write_output(eop, f_out)
124             if read_frame(eop, frame_index, c, f_in):
125                 eop.process_frame_start_async()
128         f_in.close()
129         f_out.close()
131         free_memory(eops)
132     except TidlError as err:
133         print(err)
136 DESCRIPTION = 'Process frames using ExecutionObjectPipeline. '\
137               'Each ExecutionObjectPipeline processes a single frame. '\
138               'The example also uses double buffering on the EOPs to '\
139               'hide frame read overhead.'
141 def parse_args():
142     """Parse input arguments"""
144     parser = argparse.ArgumentParser(description=DESCRIPTION)
145     parser.add_argument('-n', '--num_frames',
146                         type=int,
147                         default=16,
148                         help='Number of frames to process')
149     args = parser.parse_args()
151     return args
154 if __name__ == '__main__':
155     main()