OpenHarmony硬件合成方案解析

本文档主要讲解在OpenHarmony中,硬件合成适配的方法及原理说明。

环境说明:

  • OHOS版本:3.1-Release及以上

一、背景介绍

1.1 什么是合成

要理解什么是合成,合成做了什么?我们先通过分解设置界面来回答这个问题:

在设置界面中,一帧完整的图像是由4个部分构成的,每一个部分我们称之为一个layer。

layer的概念

layer(图层)是图形合成中最重要的单元,一个layer对应一个buffer及显示参数。一帧图像由一个或多个layer组成,每个layer单独负责一块区域的内容刷新,大大提升了渲染及显示效率。比如:我们把鼠标的显示单独设置成一个Layer,鼠标的移动,只需要更改layer的显示坐标,不需要重复渲染背景显示区域的数据等。

在设置界面中,4个layer分别是背景层、应用层、状态栏和工具栏。合成就是把这些layer组合在一起,最终变成一帧完整的图像。

我们可以通过如下命令获取当前界面的layers信息:

hidumper -s 10 -a surface

对当前界面截屏

snapshot_display -f /data/snapshot_display.jpeg

我们可以看到,layer2和layer3背景显示为黑色,与实际效果有较大区别。要理解这个差异的原因,我们需要要知道合成做了什么。

1.2 合成做了什么

从前面的介绍我们知道,合成就是把多个layer合成了一帧图像。那这个合成的过程中,主要处理了哪些事?总结如下:

  • 颜色混合。包含透明度处理、背景填充、阴影处理等。

  • 编码格式转换。支持RGB565、RGB888、ARGB888、YUV420_2P等

  • 缩放处理。支持1/16~24倍率缩放

  • 输入/输出旋转。

不同的硬件支持的能力有差别,最基本的能力需要支持透明度处理及编码转换。

上面layer背景显示黑色的原因,是因为背景的RGBA值都是0,RGB 值为0,显示黑色。Alpha值为0,为全透明。如果给他们添加一个背景图层,那图层就会显示成背景的颜色值。

理解了合成,我们再看看合成模块在OpenHarmony系统进程中的位置。

1.3 合成在OpenHarmony中位置

图像合成在OpenHarmony进程示意图,以便了解合成模块的生命周期及运行逻辑:

如上图所示,合成模块代码由虚框标记,运行在render_service进程中。硬件适配主要是适配display_device及display_gfx模块。

  • display_device: 为composer提供接口及适配

  • display_gfx:包含具体硬件sensor的功能实现。

    重启render_service服务,Dispaly HDI服务就会重启。

1.4 合成的方式

OpenHarmony中合成方式有以下几种:

  • CPU合成。由skia或pixmax提供。
  • GPU合成。由GPU硬件提供。
  • 纯硬件sensor合成。如展锐的gsp,瑞芯微的rga等
  • drm合成。由drm通用接口封装,一般集成合成和送显功能。如展锐的dpu。

以上合成方式在相同layers数量下,xx平台性能对比如下:

类型CPUGPUGFXDRM
合成时间(ms)>80ms12.07ms11.38ms7.5ms

从合成性能看,drm性能最佳,减少了内存复制开销。GFX与GPU性能相差不多,但能完成一些drm无法完成的合成场景。CPU最差,只有适配早期,其它硬件没有调试好时,临时使用。

二、适配的方法

适配硬件合成前,我们先要理清代码的运行逻辑,并且知道适配需要做什么,去哪里修改。以下通过流程图来展示代码的运行逻辑和位置。

当Layers准备好后,进入composer模块的repaint()处理。流程如下:

  • prepare阶段。
    • gfx_prepare:为每个layer选择具体的合成方式
    • drm_prepare:把dpu类型添加到List
    • 处理GPU合成
  • commit阶段。
    • gfx_commit:处理gfx硬件合成
    • drm_commit:处理drm合成及送显

2.1 合成方式的选择

Layer合成方式选择示例:

当前合成方式并没有使用GPU合成,是否使用,可根据其它硬件能力来选择。一般情况下,为了减轻GPU负担,尽量使用其它硬件来完成合成操作。

每个硬件支持能力不同,比如:支持的layer数量,是否支持缩放时旋转,缩放倍率等。

合成方式的选择要结合具体的硬件来调整。硬件详细能力请查阅相关芯片手册。

注意事项:

  • 如果GSP列表非空,那clientLayer作为GSP的合成结果,会占用DPU的plane0.

  • 由于Layer图层是有顺序的,所以连续的图层会选择同一种硬件合成。

比如:DPU只支持4个图层,如果总图层有6个,那前面3个将使用GSP合成结果到clientLayer,再与后面的3个图层一起,共4个layer给DPU合成送显。

代码示例:

int32_t HdiGfxComposition::SetLayers(std::vector<HdiLayer *> &layers, HdiLayer &clientLayer)
{……HdiLayer *layer;uint32_t dpuSize = 0;for (uint32_t i = 0; i < layers.size(); i++) {layer = layers[i];if (CanHandle(*layer)) {if ((layer->GetCompositionType() != COMPOSITION_VIDEO) &&(layer->GetCompositionType() != COMPOSITION_CURSOR)) {if((mask == 0) && (layers.size() < 4)) {//直接给DPU处理layer->SetAcceleratorType(ACCELERATOR_DPU);……} else {//GSP+DPUint32_t tempMask = CheckLayers(layers, i);// 判断剩下的layers DPU是否支持uint32_t tempSize = layers.size() - i;if(tempMask) {//复杂场景交给GSPlayer->SetAcceleratorType(ACCELERATOR_GSP);……}  else {if((dpuSize + tempSize) < 5) {//dpu支持6个layer,先只使用4个layer->SetAcceleratorType(ACCELERATOR_DPU);……} else {layer->SetAcceleratorType(ACCELERATOR_GSP);……}}}} else {layer->SetDeviceSelect(layer->GetCompositionType());}mCompLayers.push_back(layer);} else { //GPUlayer->SetDeviceSelect(COMPOSITION_CLIENT);……}}……
}

2.2 GFX适配之GSP

2.3 DRM适配之DPU

2.4 GPU适配

三、调测及优化

3.1 测试程序-hello_composer

hello_composer在3.2-Release中默认没有参与编译,修改如下:

foundation/graphic/graphic_2d/bundle.json

--- a/bundle.json
+++ b/bundle.json
@@ -61,6 +61,7 @@"//foundation/graphic/graphic_2d/rosen/modules/2d_graphics:2d_graphics","//foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/2d_graphics:drawing_sample_rs",
+            "//foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/composer:hello_composer","//foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/2d_graphics:drawing_engine_sample",

在第一次运行hello_composer前,需要先把render_service服务停止。

service_control stop render_service

执行hello_composer

cd /system/bin
./hello_composer

测试分以下几个点进行:

  • 图层数量测试
    foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/composer/hello_composer.cpp
void HelloComposer::InitLayers(uint32_t screenId)
{
……
// status bardrawLayers.emplace_back(std::make_unique<LayerContext>(IRect { 0, 0, displayWidth, statusHeight },IRect { 0, 0, displayWidth, statusHeight },3, LayerType::LAYER_STATUS));
……
}
默认是4个图层,可以根据实际测试情况,添加、删除layers的信息。
  • 图层旋转
    foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/composer/layer_context.h
drawLayers.emplace_back(std::make_unique<LayerContext>(IRect { layerPositionX, layerPositionY, 200, 400},IRect { 0, 0, 100, 200},1, LayerType::LAYER_EXTRA));
修改为true后,LayerType::LAYER_EXTRA 图层会周期旋转。
  • 图层缩放
    foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/composer/hello_composer.cpp
bool testYUV_ = true;

通过修改目的图层的大小,来达到缩放测试的目的

  • yuv测试
    foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/composer/layer_context.h
bool testYUV_ = true;
修改为true后,LayerType::LAYER_EXTRA图层会以yuv格式合成。
  • 透明度测试
    foundation/graphic/graphic_2d/rosen/samples/composer/layer_context.h
const std::vector<uint32_t> colors_ = {0xff0000ff, 0xffff00ff, 0xaa00ff00, 0xff00ffaa, 0xff0f0f00};
修改colors_最高8位值,可以测试透明度。0x00:全透明 0xFF:不透明

3.2 TRACE抓取分析

合成消耗了多少时间,帧率的统计都可以使用抓trace来分析。

trace命令:

hdc shell bytrace -t 5 --overwrite app graphic > mytrace.ftrace

帧率统计:

帧率首先由vsync频率决定,当合成总时间大于vsync间隔时,会影响帧率,并需要进行优化。合成计算帧率就是统计1s内合成帧的个数。

合成时间统计:

以上标记的时间就是实际硬件合成的时间,在commit方法中执行。我们从前面两个图片可看出,他们的合成间隔是有明显区别的,赵成这个现象的原因是同步及异步设置导致。

3.3 fence机制

当我们的操作需要使用其它硬件资源执行时,就涉及到同步的方式问题。总结如下:

  • 同步执行

    调用硬件接口后,需要等待硬件所有指令执行完成。libdrm接口中示例如下:

uint32_t flags = DRM_MODE_ATOMIC_ALLOW_MODESET | DRM_MODE_ATOMIC_NONBLOCK;//去掉DRM_MODE_ATOMIC_NONBLOCK代表同步执行
ret = drmModeAtomicCommit(drmFd, atomicReqPtr.Get(), flags, nullptr);
  • 异步执行

    异步在图形中常用的就是fence机制。fence机制框架由内核提供,当硬件完成时,会修改fence的状态。常用的如AcqureFenceFd、ReleaseFenceFd。

    AcqureFenceFd 由GPU提供,标记渲染结果。

    ReleaseFenceFd 由drm crtc提供,标记送显结果。

    例如 ReleaseFenceFd:

ret = drmModeAtomicAddProperty(atomicReqPtr.Get(), mCrtc->GetId(), mCrtc->GetOutFencePropId(),(uint64_t)&crtcOutFence);
……
layer->SetReleaseFence(dup(crtcOutFence));
fence机制,让CPU在硬件工作时,释放生产力,继续执行与当前操作无关代码,把流程继续向前推进。当再次需要执行与当前硬件相关的操作时,再检查fence完成状态或等待。在整个周期中,大大增加了代码执行效率。

四、常见问题分析

4.1 状态栏背景为黑色

实际显示效果状态栏和工具栏为黑色。这个一般是透明度没有处理好。修改drm blend_mode可以解决。

drmModeAtomicAddProperty(pset,  drmPlane.GetId(), drmPlane.property_blend_mode, 0);//0-2.具体类型可以使用modetest查看

4.2 滑动列表时有闪烁的现象

如果硬件没有报错,那大概率是ReleaseFence没有同步。buffer还没有使用完成,又对buffer进行了操作。

layer->SetReleaseFence(dup(crtcOutFence));//step1: 检查ReleaseFence是否设置
currSbuffer_->releaseFence_ = Merge(currSbuffer_->releaseFence_, layerReleaseFence);//step2: 检查ReleaseFece是否有合并

4.3 滑动列表时有抖动的现象

这种一般只有在低端GPU上才会出现。原因是AcqureFence没有同步,使用了未准备好的渲染结果。增加对fence的等待:

if(layer->GetAcquireFenceFd() > 0) {sync_wait(layer->GetAcquireFenceFd(), 100);
}

4.4 Layer区域显示黑色或者丢失

主要有以下几种可能。

  • zorder顺序不对,被其它图层覆盖。

  • layer内容为空。显示成了背景填充色0

  • 超出硬件支持的图层上限,需要增加循环合成处理

五、知识分享

在模块开发过程中,如果我们对layer的数据不确定时,可以把layer的数据dumper出来。

setenforce 0
param set rosen.afbc.enabled 0//start
touch /data/bq_dump
//end
rm /data/bq_dump

数据生成在/data目录下。文件可以使用yuvplayer.exe工具查看,它支持yuv、rgb等不同的格式类型及分辨率大小。

写在最后

  • 如果你觉得这篇内容对你还蛮有帮助,我想邀请你帮我三个小忙:
  • 点赞,转发,有你们的 『点赞和评论』,才是我创造的动力。
  • 关注小编,同时可以期待后续文章ing🚀,不定期分享原创知识。
  • 想要获取更多完整鸿蒙最新学习资源,请移步前往小编:https://gitee.com/MNxiaona/733GH

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/652228.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MF(推荐系统的矩阵分解技术)论文笔记

论文概述 推荐系统的矩阵分解技术可以为用户提供更为准确的个性化推荐&#xff0c;对比传统的近邻技术&#xff0c;矩阵分解技术可以纳入更多信息&#xff0c;如隐式反馈、时间效应和置信度 近邻技术&#xff1a;基于用户或物品之间的相似性进行推荐&#xff0c;当用户之间已…

SpringBoot---------整合Redis

目录 第一步&#xff1a;引入依赖 第二步&#xff1a;配置Redis信息 第三步&#xff1a;选择Spring Data Redis进行操作Redis数据库 ①操作String类型数据&#xff08;用的少&#xff09; ②操作Object类型数据&#xff08;重要&#xff01;&#xff01;&#xff01;&#x…

CLIP论文笔记:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

导语 会议&#xff1a;ICML 2021链接&#xff1a;https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf 当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别&#xff0c;这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限&#xff0c;本文探索了一种新的学习方法&#x…

论文解读:(CAVPT)Dual Modality Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model

v1文章名字&#xff1a;Dual Modality Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model v2文章名字&#xff1a;Class-Aware Visual Prompt Tuning for Vision-Language Pre-Trained Model 文章汇总 对该文的改进&#xff1a;论文解读&#xff1a;(VPT)Visual Prompt …

【03-掌握Scikit-learn:深入机器学习的实用技术】

文章目录 前言数据预处理缺失值处理数据缩放 特征选择模型训练参数调整模型评估总结 前言 经过了对Python和Scikit-learn的基础安装及简单应用&#xff0c;我们现在将更深入地探究Scikit-learn的实用技术&#xff0c;以进一步提升我们的数据科学技能。在本文中&#xff0c;我们…

The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree) 论文阅读笔记

原论文&#xff1a;The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree) LSM-Tree的简介和关键技术要点 LSM-Tree&#xff08;Log-Structured Merge-Tree&#xff09;是一种为高吞吐量读写操作优化的数据结构&#xff0c;特别适用于写入密集型的应用场景。它由Patrick O’Neil等人开发…

Linux快速部署大语言模型LLaMa3,Web可视化j交互(Ollama+Open Web UI)

本文在个人博客同步发布&#xff0c;前往阅读 1 介绍 本文将介绍使用开源工具Ollama(60.6k⭐)部署LLaMa大模型&#xff0c;以及使用Open WebUI搭建前端Web交互界面的方法。 我们先来过一遍几个相关的概念&#xff0c;对这块比较熟悉的朋友可跳过。 1.1 大规模语言模型 大规…

YOLOv8 的安装、使用与训练

YOLOV8 YOLOv8简介 YOLOv8是YOLO系列的最新版本&#xff0c;它融合了先进的深度学习技术和目标检测领域的最新研究成果 与其前身相比&#xff0c;YOLOv8在速度和精度方面都有了显著的提升&#xff0c;使其成为一个理想的实时目标检测解决方案。该模型结合了卷积神经网络&…

身份证二要素核验介绍及使用方法

一、身份证二要素核验简介及重要性 身份证二要素核验是一种重要的身份验证技术&#xff0c;它在现代社会中发挥着至关重要的作用&#xff0c;特别是在涉及个人信息安全和隐私保护的领域。通过身份证二要素核验&#xff0c;我们可以有效地确认个人身份的真实性&#xff0c;从而…

基于spring boot的实习管理系统

基于spring boot的实习管理系统设计与实现 开发语言&#xff1a;Java 框架&#xff1a;springboot JDK版本&#xff1a;JDK1.8 服务器&#xff1a;tomcat7 数据库&#xff1a;mysql 5.7&#xff08;一定要5.7版本&#xff09; 数据库工具&#xff1a;Navicat11 开发软件&…

SpringBoot学习之Kafka下载安装和启动【Windows版本】(三十四)

一、配置Java环境变量 打开CMD输入java -version检查java环境变量是否配置正确,如果配置正确在CMD窗口输入java -version应该输出如下: ​ 怎么配置Java环境变量这里我就不赘叙了,网上教程很多,请读者自行搜索操作。 二、下载Kafka 1、Kafka官网地址:Apache Kafka,…

5、Flink事件时间之Watermark详解

1&#xff09;生成 Watermark 1.Watermark 策略简介 为了使用事件时间语义&#xff0c;Flink 应用程序需要知道事件时间戳对应的字段&#xff0c;即数据流中的每个元素都需要拥有可分配的事件时间戳。 通过使用 TimestampAssigner API 从元素中的某个字段去访问/提取时间戳。…