이 논문은 SDR 시스템용으로 개발된 기저대역 프로세서인 SODA-II를 활용하는데 필요한 프로그래밍 모델에 대한 것이다. SODA-II는 4개의 프로세서로 구성되는 멀티코어 시스템으로 한 코어에는 SIMD 데이터패스와 직렬 데이터패스가 모두 구현되어 있어 벡터 연산과 직렬 연산이 혼재하는 기저대역 신호처리 동작에 적합하다. SODA-II에 대한 프로그래밍 모델은 C 언어 라이브러리 형태를 가진다. 라이브러리 함수가 SODA-II의 SIMD 데이터패스를 구동시키는데 필요한 세부적인 제어동작을 모두 처리하므로 사용자는 SIMD 데이터패스 구조에 대한 자세한 이해 없이 기저대역 신호처리 알고리즘을 구현할 수 있다. 이 논문에서는 기저대역 신호처리의 핵심 연산들이 SODA-II에서 어떤 형태로 구현되는지 설명하고 응용의 예로 W-CDMA 다중 경로 탐색기와 OFDM 복호기 동작을 SODA-II에서 구현한 결과를 살펴본다.
최근 3D TV나 영화, 증강현실과 같은 대용량 고화질의 영상 응용분야가 확산됨에 따라 빠른속도로 영상을 처리하는 것이 요구되고 있다. 여러개의 프로세서로 구성되어 병렬처리 성능을 극대화 시킬 수 있는 SIMD구조의 컴퓨터는 다양하고 많은 양의 데이터들을 처리하는 것을 가속화한다. 다중접근기억장치인 MAMS는 여러개의 PE와 고성능 SIMD 구조에 최적화된 시스템으로 MAMS는 메모리 모듈을 $M{\times}N$의 2-D array 개념을 적용하여 X, Y 좌표 및 임의의 간격으로 pq개의 데이터 각각에 수평, 수직, 대각선, 역대각선, 블록의 다양한 방식으로 충돌없이 접근하며, 이 메모리모듈(MM)의 개수 m은 pq 개수보다 큰 소수이다. MAMS-PP4는 4개의 PE와 5개의 MM로 구성되어 기존에 구현된 바 있다. 이 논문에서는 MAMS-PP4의 확장으로 16개의 PE와 17개의 MM으로 구성된 MAMS-PP16에 대한 영상처리 알고리즘의 구현과 그에 따른 성능평가에 대해 소개한다. MAMS-PP16의 인스트럭션 포맷은 64비트로 확장되어 새로 설계 되었으며 특정 어플리케이션의 추가와 새로운 인스트럭션이 포함되어 있다. 본 논문에서는 구현된 알고리즘이 수행될 수 있도록 MAMS-PP16의 시뮬레이터를 개발하였다. 이 시뮬레이터를 통해 구현된 영상처리 알고리즘을 수행함으로서 MAMS-PP16의 성능이 향상되었음을 확인하였다. 영상처리 알고리즘 중 피라미드 기법을 적용하여 수행한 결과, 캐시를 사용하는 Serial processor에서는 랜덤한 응답인 반면, 캐시를 사용하지 않는 MAMS-PP16에서 일정한 응답을 확인하였다.
본 논문에서는 원소오토마타 모델의 시뮬레이션에서 SIMD형 병렬성을 이용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 SIMD 병렬성을 이용하여 시뮬레이션에 사용되는 컴퓨터 내에 들어 있는 ALU의 이용도를 높이고 시뮬레이션 시간을 줄인다. 그래서 몇 개의 원소들을 결합하여 하나의 표준 크기의 컴퓨터 단어로 만들고 그 원소들의 상태를 동시에 변환시킨다. 제안된 시뮬레이션 방법의 성능을 보이기 위하여, 본 논문에서는 두 가지 원소오토마타 모델을 세 가지 하드웨어 환경에서 시뮬레이션 하였다. 실험결과로부터, 모든 경우에서 시뮬레이션 속도가 매우 크게 향상되었다. 특히 최상의 경우에는 제안된 시뮬레이션 방법에 의한 속도 향상이 20배에 달하는 경우도 있었다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권4호
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pp.294-301
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2016
In this paper, we present methods to efficiently parallelize iterative 3D image reconstruction by exploiting trigeneous devices (three different types of device) at the same time: a CPU, an integrated GPU, and a discrete GPU. We first present a technique that exploits single instruction multiple data (SIMD) architectures in GPUs. Then, we propose a performance estimation model, based on which we can easily find the optimal data partitioning on trigeneous devices. We found that the performance significantly varies by up to 6.23 times, depending on how SIMD units in GPUs are accessed. Then, by using trigeneous devices and the proposed estimation models, we achieve optimal partitioning and throughput, which corresponds to a 9.4% further improvement, compared to discrete GPU-only execution.
해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권4호
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pp.298-306
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2013
The scale invariant feature transform (SIFT) is an effective algorithm used in object recognition, panorama stitching, and image matching. However, due to its complexity, real-time processing is difficult to achieve with current software approaches. The increasing availability of parallel computers makes parallelizing these tasks an attractive approach. This paper proposes a novel parallel approach for SIFT algorithm implementation using a block filtering technique in a Gaussian convolution process on the SIMD Pixel Processor. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and input/output capabilities of the processor, which results in a system that can perform real-time image and video compression. We apply this implementation to images and measure the effectiveness of such an approach. Experimental simulation results indicate that the proposed method is capable of real-time applications, and the result of our parallel approach is outstanding in terms of the processing performance.
Scale Invariant Feature Transform (SIFT) is an effective algorithm in object recognition, panorama stitching, and image matching, however, due to its complexity, real time processing is difficult to achieve with software approaches. This paper proposes using a reconfigurable hardware processor with integer half kernel. The integer half kernel Gaussian reduces the Gaussian pyramid complexity in about half [] and the reconfigurable processor carries out a parallel implementation of a full search Fast SIFT algorithm. We use a low memory, fine grain single instruction stream multiple data stream (SIMD) pixel processor that is currently being developed. This implementation fully exposes the available parallelism of the SIFT algorithm process and exploits the processing and I/O capabilities of the processor which results in a system that can perform real time image and video compression. We apply this novel implementation to images and measure the effectiveness. Experimental simulation results indicate that the proposed implementation is capable of real time applications.
방사형 그라디언트 페인트(radial gradient paint)는 벡터 그래픽스(vector graphics)에서 적은 정보로 다양한 효과를 적용시킬 수 있는 방법이다. 기본적으로 이 방법은 곱하기, 나누기, 제곱근 등의 복잡한 연산이 필요하기 때문에 모바일 같은 저성능 환경에 적합하지 않았다. 하지만 최근 모바일 기기들은 SIMD 연산 지원 및 고성능의 GPU 탑재 등으로 성능이 향상됨에 따라 이러한 문제를 해결할 수 있게 되었다. 본 논문은 ARM의 SIMD연산인 NEON을 이용하여 최대 2.6배의 성능을 가속시켰으며 GPU의 쉐이더를 이용하여 4.9배의 성능을 가속하였다.
최근 멀티코어 프로세서의 사용이 증가함에 따라 영상처리나 대용량 처리가 필요한 기술과 같은 다양한 분야에 OpenMP, SIMD 등과 같은 다양한 병렬화 기법들이 적용되고 있다. 특히, 영상처리 분야에서 Full-HD, UHD, 3D TV 등과 같이 높은 복잡도를 갖는 컨텐츠들의 수요가 높아짐에 따라 기존의 싱글코어 기반의 코덱에 병렬화를 적용하는 여러가지 기법들이 제안되어왔다. 본 논문은 기존의 OpenMP와 SIMD와 같은 병렬처리 기법을 H.264/AVC 코덱의 참조 소프트웨어 JM 18.2의 디코더에 적용함으로써 Full-HD영상을 실시간으로 디코딩하는 기법을 제안한다. 실험결과는 평균 38.338 fps의 프레임 율을 보이며 병렬처리시 평균 2배 이상 프레임 율이 증가함으로써 Full-HD 영상의 실시간 처리가 가능하다는 것을 보여준다.
최근 모바일 멀티미디어 기기들의 사용이 증가 하면서 고성능 멀티미디어 프로세서에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 낮은 소비전력으로 고성능 멀티미디어 애플리케이션을 구현할 수 있는 SIMD기반 병렬프로세서를 제안한다. 제안하는 병렬프로세서는 16개의 프로세싱 엘리먼트로 구성되어 있으며, 3단계 파이프라인 구조로 설계되었다. 모의실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬프로세서는 기존의 병렬프로세서보다 프로세싱 엘리먼트 당 상대 연산 처리량에서 높은 성능을 보였으며, 또한 동일한 130nm 테크놀리지와 720 클록주파수에서 상용 고성능 프로세서인 TI C6416보다 1.4~31.4배의 성능 향상 및 5.9~8.1배의 에너지 효율 향상을 보였다. 제안한 병렬프로세서를 하드웨어 설계언어인 verilog HDL을 이용하여 설계하였고, FPGA를 이용해 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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