최대 휘소 투영(MIP) 볼륨 가시화는 의료기기 등에서 생성된 삼차원 영상 데이터로부터 관찰자가 바라보는 방향으로 최대값을 추출하여 영상을 생성하는 가시화 기법이다. MIP는 조영된 혈관 같은 높은 밀도의 구조를 가려짐 없이 드러내어 의료 영상 등에서 많이 사용된다. 본 연구는 두 단계의 가속화 방법을 제안하여 상용 CPU에서 고속으로 MIP를 수행할 수 있도록 한다. 먼저, 기존 MIP 알고리즘이 다수의 조건 분기 명령으로 구성된다는 것에 착안하여, 상용 CPU에서 제공하는 단일 명령 복수 데이터(single instruction multiple data: SIMD) 연산으로 조건 분기 명령을 제거한다. 많은 시간이 소요되는 조건 분기 명령을 제거하여 가시화 속도가 향상된다. 또한 본 연구는 메모리 참조가 순차적으로 발생하도록 알고리즘을 구성한다, 기존 가시화 방법에서 영상과 객체의 메모리 참조가 무작위로 발생하여 발생하던 속도 저하 문제를 완화시킨다. 두 가지 제안 방법을 통해 기존의 쉬어-왑 볼륨 가시화 기법에 비해 7배 이상의 성능 향상을 얻는다.
데이터 주소의 계수를 위한 하드웨어 설계가 없는 본 노이만(von Neuman) 개념(SISD)의 컴퓨터에서 데이터의 주소지정은 소프트웨어적으로 수행된다. 그러므로 벡터 데이터 요소들의 주소지정은 인덱싱 기법에 의해 그 요소 수만큼 해당 변수들을 만들어서 사용해야 한다. 이것은 데이터 계수기 없이 명령어 계수기, 즉 PC(program counter)만 하드웨어로 설계되기 때문이다. 본 연구에서는 중앙처리장치 외부에 외형적 구조와 크기를 갖는 단위 벡터의 요소를 액세스하는 하드웨어 유닛의 설계를 제안한다. 벡터 처리는 고속처리가 전제되기 때문에 파이프라인 처리기법(SIMD)으로 설계되어야 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션을 통하여 성능 검증을 하였으며, 실험 결과 동일한 프로세싱 유닛을 가지는 벡터 머신 아키텍쳐보다 $12-30\%$ 정도 우수한 성능을 내는 것을 확인하였다.
최근 방송, 의료, 우주산업, 게임, UCC, 핸드폰 등 여러 사업 분야에 걸쳐 실제에 근접한 영상을 요구하고 있고 이것은 3D와 Ultra High Definition (UHD) 영상의 출현으로 현실화 되고 있다. UHD 급에 걸맞는 압축률을 위해 Joint Collaborative Team on Video Coding (JCT-VC) 에서는 MPEG-4 Part 10 AVC/H.264를 뒤이을 차세대 코덱으로 High Efficiency Video Coding (HEVC) 를 개발을 시작했다. HEVC는 기존 MPEG-4 Part 10 AVC/H.264코덱과 비교해 40%이상의 압축률을 나타내지만 복잡도 역시 상승했다. 특히 복호화기에서 복잡도는 중요한 요소이며, 역 코사인변환 (Inverse Discrete Cosine Transform, IDCT) 은 전체 복호화시간의 8% ~ 16%를 차지하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 IDCT 의 수행시간을 줄이기 위해 병렬프로그래밍 중의 하나인 SIMD명령어를 사용하여 효율적으로 병렬화 프로그래밍을 하는 기법들을 제안한다. 본 제안 기법은 IDCT 수행시간을 평균 59% 단축하는 결과를 보였다.
본 논문에서는 SIMD 명령어를 이용하여 H.264 복호화기의 역 정수 변환 과정과 역 양자화 과정을 고속으로 처리 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 고속 역 변환 방법을 ZERO 블록에 대하여 역 변환과 역 양자화 과정을 수행하지 않음으로써 속도 향상을 얻을 수 있다. 움직임이 적은 Akiyo 영상에서는 QP=0일 때 참조 코드(reference code)의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 7.52배, QP=24인 경우 8.1배의 속도 향상을 얻을 수 있다. 또한 움직임이 많은 Stefan 영상에 대해서는 QP=0일 때 고속 역 변환 방법이 참조 코드의 역 정수 변환과 역 양자화 과정에 비하여 6.7배. QP=36인 경우 7.83배의 속도 향상을 얻을 수 있다
본 논문에서는 32$\times$32비트 곱셈 연산의 하위 32비트 결과를 한 클록 주기에 얻기 위한, 130MHz 파이프라인용 SIMD형 2단 곱셈 누산기를 설계하였다. 이 과정에서, Booth 부호기의 부분곱의 생성에 소요되는 지연을 줄이면서 부호가 있는 수의 연산을 수행할 수 있는 Booth 부호기를 설계하였다. 생성된 부분곱을 SIMD 명령어에 따라 크기가 선택된 Wallace Tree로 합산하고, 32$\times$32비트 곱셈 연산의 하위 32비트 결과를 제외한 모든 결과들은 두 번째 파이프라인 단에서 얻어지도록 하였다 현재 설계된 SIMD형 곱셈 누산기는 삼성 0.18$\mu\textrm{m}$ 표준 셀로 합성할 때, 1.65V, +1$25^{\circ}C$에서 약 7.61㎱의 임계 경로 지연을 갖는다
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법으로 많은 연구가 진행되어 왔다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 전통 현악기인 가야금의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD) 방식의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안하는 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 가야금의 12개현을 제어하기 위해 12개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 가야금 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 음 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 12개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서(TI TMS320C6416, ARM926EJ-S, ARM1020E)보다 실행 시간에서 5.6~11.4배, 에너지 효율에서 553~1,424배의 향상을 보였다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법이다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기타의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 병렬 프로세서를 제안한다. 대표적인 현악기인 기타의 6개 현을 제어하기 위해 6개의 프로세싱 엘리먼트 (Processing Element, PE)로 구성된 SIMD기반 병렬 프로세서를 사용하였다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 기타 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 6개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1 kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의 실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서인 TI사의 TMS320C6416보다 실행 시간에서 8.9배, 에너지 효율에서 39.8배의 성능 향상을 보였다.
과거에는 환자가 초음파 영상진단장치가 설치되어 있는 방에 가서 진단을 받았지만, 현재는 의사가 초음파 영상 진단장치를 가지고 이동하면서 환자를 진단(모바일 초음파, handheld ultrasound)할 수 있는 시대가 왔다. 그러나 초음파 영상진단장치로서의 기본적인 기능만을 구현하였으며, 초음파 영상의 질을 결정하는 초음파 빔의 포커싱 알고리즘에서 요구되는 고성능을 만족하지 못하는 실정이다. 또한 모바일 기기의 경우 저전력의 요구조건도 만족하여야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 모바일 초음파 영상신호의 포커싱을 위한 방법 중 대표적인 빔포밍 알고리즘(Beamforming Algorithm)을 고성능, 저전력으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터(Single Instruction Multiple Data, SIMD)기반의 멀티코어 프로세서를 제안한다. 제안한 SIMD기반 멀티코어 프로세서는 16개의 프로세싱 엘리먼트(Processing Element, PE)로 구성되어 있으며, 초음파의 에코 영상데이터에 내재한 무수한 데이터 레벨 병렬성을 활용하여 빔포밍 알고리즘에서 요구되는 고성능을 만족시킨다. 모의실험 결과, 제안한 멀티코어 프로세서는 현재 상용 고성능 프로세서인 TI DSP C6416보다 평균 15.8배의 성능, 6.9배의 에너지 효율 및 10배의 시스템 면적 효율을 보였다.
본 논문은 휴대 멀티미디어 응용을 위한 고정 소수점 DSP(Multimedia Fixed-point DSP : MDSP) 칩 설계 및 구현에 관해 기술한다. MDSP는 멀티미디어 처리에 효율적인 명령어 집합을 가지며 SIMD, 벡터프로세싱의 병렬처리 기술과 DSP 기술의 장점을 접목하여 설계되었다. MDSP는 한 개의 데이터 경로가 목적에 따라 여러 개로 분할될 때 8, 16, 32, 40 비트 등의 다양한 데이터 형태의 처리가 가능하며, 멀티미디어 응용영역에서 핵심적인 역할을 하는 MAC 연산을 한 사이클에 2개를 수행하여 성능을 향상시킨다. 새롭게 제안된 스위칭 네트워크와 Packing 네트워크는 MPEG 디코딩, 인코딩, 콘볼루션 등의 알고리즘 처리시 연산과 데이터 변환을 중첩시켜 성능을 향상시킨다. Verilog HDL 모델을 구현하였고 0.6 ㎛ SOG 라이브러리(KG75000)를 이용하여 논리합성 및 시뮬레이션 하였다. 전체 게이트 수는 68,831개이며 MDSP는 30MHz에 동작한다.
그래픽 프로세서의 발달로 실사 수준의 고품질 컴퓨터 그래픽은 여러 분야에 다양한 용도로 사용되고 있으며, 그래픽 프로세서의 핵심 중 하나인 셰이더 프로세서는 프로그램 가능한 통합 셰이더로 발전하였다. 그러나 현재의 상용 그래픽 프로세서들은 특정한 알고리즘에 최적화되어 있어 다양한 알고리즘의 개발을 위해서는 독립적인 셰이더 프로세서가 필요하다. 본 논문에서는 프로그래머블 통합 셰이더 프로세서에서 DirectX 셰이더 어셈블리 명령어를 수행할 수 있는 고성능 3차원 컴퓨터 그래픽 영상을 지원하기 위한 제어 유닛을 설계하고 구현하였다. 설계한 제어 유닛은 기능적 레벨에서 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 검증 하였으며, FPGA Virtex-4에 구현하여 하드웨어 리소스 사용율을 확인하고 ASIC 라이브러리를 적용하여 동작속도를 확인 하였다. 또한 비슷한 기능을 하는 셰이더 프로세서에 비해 약 1.5배 정도 많은 수의 명령어를 지원하며, 사용하는 연산 유닛 수에 비해 전체적인 성능은 약 3.1GFLOPS 향상된 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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