• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.175-178
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• 2003

최근에 표준화가 완료된 차세대 비디오 코딩 표준인 H.264 는 적은 비트율에서 높은 품질의 비디오 압축을 목표로 하기 때문에, H.263+ 및 MPEG-2/4 와 같은 이전의 표준들보다 훨씬 더 많은 연산을 필요로 한다. 본 논문은 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 명령어를 가지는 범용 프로세서(예를 들면, 펜티엄 4)에서 H.264 S/W 인코더의 속도 최적화를 위한 알고리듬 및 구현 기술을 제안한다. 화질 저하 없이 RDO (Rate Distortion Optimization) 의 속도를 높일 수 있는 효율적인 모드 검색 건너뛰기 알고리듬을 제안하고, SIMD 명령어를 이용하여 1/4 화소 보간, SAD(Sum of Absolute Difference), SATD(Sum of Absolute Transformed Difference), SSD (Sum of Squared Difference) 등의 개별 루틴의 속도를 최적화한다. 일련의 최적화 후에 인코더는 화질 저하 없이 H.264 레퍼런스 인코더보다 평균 3배 정도의 속도 향상이 이루어진다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.203-206
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• 2015

본 논문은 4K UHD 입력 영상에 대한 HEVC 고속 부호화를 위하여 대부분의 상용 CPU 및 AP 에서 사용되고 있는 SIMD (Single Instruction Mutiple Data) 명령어를 사용한 고속의 정수 화소 단위 움직임 추정 방법에 대한 연구이다. 특히, IT 기기에서의 고속 동영상 부호화를 위해 기존의 SIMD 명령어를 개량하여 동일한 CPU 실행시간에 다수의 움직임 추정을 수행할 수 있는 SIMD 명령어를 사용하여 보다 같은 실행시간에 보다 넓은 영역에 대한 움직임 벡터 탐색을 수행할 수 있도록 Search Box 기법을 새로이 개발하고 이를 토대로 기존 HEVC 에서 사용되고 있는 움직임 추정 방법에 대하여 연산시간을 줄이는 동시에 화질 열화를 최소화 시킬 수 있는 방법에 대하여 논한다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.2
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• pp.8-12
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• 2012

Area-based stereo matchng algorithms are widely used for image analysis for stereo vision. SAD (Sum of Absolute Difference) algorithm is one of well known area-based stereo matchng algorithms with the characteristics of data intensive computing application. Therefore, it requires very high computation capabilities and its processing speed becomes very slow with software realization. This paper proposes a fast SAD algorithm utilizing SSE (Streaming SIMD Extensions) instructions based on SIMD (Single Instruction Multiple Data) parallism. CPU supporing SSE instructions has 16 XMM registers with 128 bits. For the performance evaluation of the proposed scheme, we compare the processing speed between SAD with/without SSE instructions. The proposed scheme achieves four times performance improvement over the general SAD, which shows the possibility of the software realization of real time SAD algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.36 no.6
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• pp.425-435
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• 2017

In this paper, we propose optimization methods for speeding the feedforward network of deep neural networks using NEON SIMD (Single Instruction Multiple Data) parallel instructions and multi-core parallelization on the multi-core ARM processor. As the result of the optimization using SIMD parallel instructions, we present the amount of speed improvement and arithmetic precision stage by stage. Through the optimization using SIMD parallel instructions on the single core, we obtain $2.6{\times}$ speedup over the baseline implementation using C compiler. Furthermore, by parallelizing the single core implementation on the multi-core, we obtain $5.7{\times}{\sim}7.7{\times}$ speedup. The results we obtain show the possibility for applying the arithmetic-intensive deep neural network technology to applications on mobile devices.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.206-208
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• 2014

본 논문에서는 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 IDCT (Inverse Discrete Cosine Transform) 모듈을 AVX2 (Advanced Vector Extensions 2) 명령어 셋을 사용하여 고속화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 4 개의 $4{\times}4$ 블록을 AVX2 레지스터에 로드 한 후, 동시에 AVX2 명령어 셋을 통해 한 번에 IDCT 를 수행한다. 제안하는 방법은 $4{\times}4$ 블록 단위로 순차적으로 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어 셋을 통해 IDCT 를 수행하는 방법에 비해 명령어 단위의 병렬화 성능을 극대화한다. 실험 결과, HEVC 디코더의 $4{\times}4$ IDCT 에 SIMD 명령어 셋을 적용한 경우 기존의 HM-12.1 에 비해 평균 3.35 배 수행 속도를 향상 시킨 반면, 제안하는 방법은 HM12.1에 비해 평균 9.50 배 수행 속도를 향상 시켰다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1589-1590
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• 2010

VLIW 아키텍처는 동시에 여러 개의 명령어를 수행하면서도 상대적으로 크기가 작으며 적은 전력을 소모한다는 장점 때문에 임베디드 어플리케이션을 처리하기 위해 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 SIMD 명령어를 추가한 VLIW 아키텍처를 설계함으로써 동영상 처리와 같은 미디어 어플리케이션을 효과적으로 처리할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.431-432
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• 2007

본 연구에서는 영상의 잡음 제거에 우수한 평균화 필터 알고리즘을 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 명령어를 이용하여 고속화하였다. 먼저 순차 알고리즘의 속도 향상을 위한 최적화를 수행하고, SIMD에 적합 하도록 변환 하여 4 또는 16 개의 데이터를 동시에 연산이 가능하도록 하였다. 또한 나누기 연산을 줄이기 위하여 8비트의 데이터 타입과 함께 룩업 테이블(Lookup Table)을 이용하였다. 각각의 데이터 타입에 적합하게 알고리즘을 변환하여 비교하였고 실험을 통하여 기존의 순차 처리방식에 비해 평균적으로 2.5배 이상의 속도 향상을 보았다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.8
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• pp.498-503
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• 2017

SIMD (Single Instruction Multiple Data) is a representative parallelization architecture that processes multiple data loaded in a SIMD register with a single instruction. Quicksort is a sorting algorithm that picks an element as a pivot from the array and reorders the array such that all elements having the values less than the pivot value are located in the left side on the pivot as well as all elements having the value greater than the pivot value are located in the right side on the pivot and then the algorithm performs the same task on both sublist recursively. In this paper, we propose an efficient Quicksort algorithm applying the SIMD instructions which minimally invokes conditional branches to avoid the performance degradation incurred by branch misprediction in a pipeline architecture. In addition, we improve the performance of the Quicksort algorithm by fetching data into a SIMD register as a byte unit to apply VBP (Vertical Bit Parallel) and the early pruning technique.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.2
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• pp.65-77
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• 2009

This paper proposes fast image processing algorithms using SSE (Streaming SIMD Extensions) instructions. The CPU's supporting SSE instructions have 128bit XMM registers; data included in these registers are processed at the same time with the SIMD (Single Instruction Multiple Data) mode. This paper develops new SIMD image processing algorithms for Mean filter, Sobel horizontal edge detector, and Morphological erosion operation which are most widely used in automated optical inspection systems and compares their processing times. In order to objectively evaluate the processing time, the developed algorithms are compared with OpenCV 1.0 operated in SISD (Single Instruction Single Data) mode, Intel's IPP 5.2 and MIL 8.0 which are fast image processing libraries supporting SIMD mode. The experimental result shows that the proposed algorithms on average are 8 times faster than the SISD mode image processing library and 1.4 times faster than the SIMD fast image processing libraries. The proposed algorithms demonstrate their applicability to practical image processing systems at high speed without commercial image processing libraries or additional hardwares.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.43 no.2 s.344
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• pp.51-59
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• 2006

Von Neumann architecture suffers from the interface between the central processing unit and the memory, which is called 'Von Neumann bottleneck' In this paper, we propose a scalable general-purpose associative processor (AP) based on content-addressable memory (CAM) which solves this problem and is suitable for the search-oriented applications. We propose an efficient instruction set and a structural scalability to extend for larger applications. We define twelve instructions and provide some reduced instructions to speed up which execute two instructions in a single instruction cycle. The proposed AP performs in a bit-serial, word-parallel fashion and can be considered as a 32-bit general-purpose parallel processor with a massively parallel SIMD structure. We design and simulate a maximum/minumum search greater-than/less-than search, and parallel addition to verify the proposed architecture. The algorithms are executed in a constant time O(k) regardless of the number of input data.