Most modem computers or game consoles are well equipped with powerful graphics processing units(GPUs) to accelerate graphics operations. However, since the graphics engines in these GPUs are specially designed for graphics operations, we could not take advantage of their computing power for more general nongraphic operations. In this paper, we studied the GPUs graphics engine in order to accelerate the image processing capability. Specifically, we implemented a JPEC2000 decoding/encoding framework that involves both OpenMP and GPU. Initial experimental results show that significant speed-up can be achieved by utilizing the GPU power.
Chip manufacture nowadays turned their attention from accelerating uniprocessors to integrating multiple cores on a chip. Moreover desktop graphic hardware is now starting to support general purpose computation. Desktop users are able to use multi-core CPU and GPU as a high performance computing resources these days. However exploiting parallel computing resources are still challenging because of lack of higher programming abstraction for parallel programming. The 2-dimensional discrete cosine transform (2D-DCT) algorithms are most computational intensive part of JPEG encoding. There are many fast 2D-DCT algorithms already studied. We implemented several algorithms and estimated its runtime on multi-core CPU and GPU environments. Experiments show that data parallelism can be fully exploited on CPU and GPU architecture. We expect parallelized DCT bring performance benefit towards its applications such as JPEG and MPEG.
The modem multimedia applications which are video Processor, video conference or video phone and so forth require real time processing. Because of a large amount of image data, those require high compression performance. In this paper, the proposed image processing encoder was designed by using wavelet transform encoding. The proposed filter block can process image data on tile high speed because of composing individual function blocks by parallel and compute both highpass and lowpass coefficient in the same clock cycle. When image data is decomposed into multiresolution, the proposed scheme needs external memory and controller to save intermediate results and it can operate within 33㎒.
Polar code의 채널용량 달성 특성은 polar code를 각광 받는 오류 정정 부호로 만들었다. 하지만 충분한 오류 정정 성능은 부호의 길이가 길어졌을 때 달성되는 점근적 속성을 보인다. 따라서 입력 데이터가 길어지는 경우에 대한 초대규모 집적회로 구현을 실현하기 위하여 효율적인 구조가 필요하게 되었다. 기존의 polar code 부호기 구조 중 가장 기본적인 완전 병렬 구조는 직관적이고 구현이 쉽지만 긴 polar code에 높은 하드웨어 복잡성을 보이므로 부적합하다. 그리고 이를 보완하여 제안된 부분 병렬 구조는 하드웨어 면적 측면에서 큰 성과를 얻었으나 그 방식이 일반화되어 있지 않아 설계자에 따라 구조에 변동이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 비트 차원의 치환을 위해 제안된 회로 설계법을 polar code에 적용하는 하드웨어 설계법을 제안한다. 제안하는 방법을 polar code의 부호기에 적용함으로써 완전 병렬 부호기만큼 직관적인 구조를 가짐과 동시에 일반화된 polar code 부분 병렬 부호기를 설계할 수 있다.
In this paper, we propose a parallel approximate string matching algorithm with k-mismatches for multiple fixed-length patterns (PMASM) in DNA sequences. PMASM is developed from parallel single pattern approximate string matching algorithms to effectively calculate the Hamming distances for multiple patterns with a fixed-length. In the preprocessing phase of PMASM, all target patterns are binary encoded and stored into a look-up memory. With each input character from the input string, the Hamming distances between a substring and all patterns can be updated at the same time based on the binary encoding information in the look-up memory. Moreover, PMASM adopts graphics processing units (GPUs) to process the data computations in parallel. This paper presents three kinds of PMASM implementation methods in GPUs: thread PMASM, block-thread PMASM, and shared-mem PMASM methods. The shared-mem PMASM method gives an example to effectively make use of the GPU parallel capacity. Moreover, it also exploits special features of the CUDA (Compute Unified Device Architecture) memory structure to optimize the performance. In the experiments with DNA sequences, the proposed PMASM on GPU is 385, 77, and 64 times faster than the traditional naive algorithm, the shift-add algorithm and the single thread PMASM implementation on CPU. With the same NVIDIA GPU model, the performance of the proposed approach is enhanced up to 44% and 21%, compared with the naive, and the shift-add algorithms.
FTN (Faster Than Nyquist) 전송 방식은 나이퀴스트 (Nyquist) 율보다 빠르게 신호를 전송할 수 있으나 필연적으로 ISI (Inter-Symbol Interference)가 발생하고 이로 인하여 송신 심볼 간 상관관계가 발생한다. 한편 터보류 채널 부호화 방식에서는 정보 프레임의 길이가 길어질수록 성능이 개선되나 정보 프레임의 길이가 길어짐에 따라 전송 지연, 복호기의 복잡도 및 복호 지연이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 FTN 전송으로 인하여 발생한 심볼 간 상관관계를 활용하여 부호어 (codeword)들 간에 상관관계를 부여하고 이를 통하여 보다 큰 정보 프레임을 사용하는 것과 같은 효과를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 부호어 간 상관관계로 인하여 보다 큰 정보 프레임을 사용하는 것과 유사한 성능을 나타낼 뿐만 아니라 복호기에서는 다수의 구성 복호기 (constituent decoder)가 병렬로 연결된 구조를 갖고 있어 병렬 복호가 용이한 장점이 있다.
빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수 있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹 스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과 MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일 관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.
본 논문에서는 4K UHD 입력 영상을 실시간으로 부호화하기 위해 GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화 구조를 지원하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법에서는 순차적 프레임 부호화가 아닌 병렬 부호화를 위한 슬라이스 레벨 비트 분배(bit allocation) 방법을 제안한다. GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화에서 율 제어기를 작동시키는 경우, 계층적 B구조에서 최하위 프레임 계층을 제외한 동일 계층에 속한 프레임 간에는 상호간에는 부호화 수행 이후 각 소모된 비트양에 대한 정보를 공유 할 수 없기 때문에 기존의 비트량 분배 방식으로는 비트 예산(bit budget) 관리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는, 기존의 $R-{\lambda}$ 모델 기반 율 제어 방법인 프레임 부호화 순서에 따라 각 프레임별로 목표 비트량 분배하던 방식으로부터, GOP 별로 비트량을 할당한 후, 각 GOP 내의 계층적 B 구조에서 계층이 깊어지는 방향으로 순차적으로 비트 예산을 갱신하여 비트량을 분배하는 방식으로 율 배분 방식을 개선하였다. 뿐만 아니라, 입력 영상의 전처리 과정을 통해 획득된 영상의 복잡도 정보를 고려하여 비트를 분배하여 영상의 주관적인 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 제안 방법이 병렬 구조의 HEVC 부호화기에서 잘 작동함을 확인 할 수 있었고, 전처리 결과를 활용하여 율 제어기의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.151-157
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1998
Free-space optical interconnection networks can be classified into two types, space variant and space invariant, according to the degree of space variance. In terms of physical implementations, the degree of space variance can be interpreted as the degree of sharing beam steering optics among the nodes of a given network. This implies that all nodes in a totally space-invariant network can share a single beam steering optics to realize the given network topology, whereas, in a totally space variant network, each node requires a distinct beam steering optics. However, space invariant networks require mechanisms for distinguishing the origins of incoming signals detected at the node since several signals may arrive at the same time if the node degree of the network is greater than one. This paper presents a signal source encoding scheme for distinguishing incoming signals efficiently, in terms of the number of detectors at each node or the number of unique wavelengths. The proposed scheme is solved by developing a new parallel genetic algorithm called distributed asynchronous genetic algorithm (DAGA). Using the DAGA, we solved signal distinction schemes for various network sizes of several topologies such as hypercube, the mesh, and the de Brujin.
본 논문에서는 Cell BE 프로세서를 사용한 효율적인 병렬 블록 암호화 알고리즘을 제시한다. 제안하는 알고리즘은, 이종 프로세서인 Cell BE의 특성을 효율적으로 활용하기 위하여 PPE와 SPE에 서로 다른 부호화/복호화 방식을 적용하여 그 성능을 개선하였다. 본 논문에 제시된 구현 방식을 바탕으로 검증된 결과에 따르면, 제안하는 알고리즘은 고성능 네트워크 시스템을 지원할 수 있는 2.59Gbps의 성능을 보여준다. 이는, 다른 다중 코어 프로세서의 병렬 구현 방식과 비교할 때, 1.34배 증가된 성능의 부호화/복호화 속도를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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