Jin, Ran;Chen, Gang;Tung, Anthony K.H.;Shou, Lidan;Ooi, Beng Chin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2761-2781
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2018
With the continuous growth of data size and the use of compression technology, data reduction has great research value and practical significance. Aiming at the shortcomings of the existing semantic compression algorithm, this paper is based on the analysis of ItCompress algorithm, and designs a method of bidirectional order selection based on interval partitioning, which named An Optimized Iterative Semantic Compression Algorithm (Optimized ItCompress Algorithm). In order to further improve the speed of the algorithm, we propose a parallel optimization iterative semantic compression algorithm using GPU (POICAG) and an optimized iterative semantic compression algorithm using Spark (DOICAS). A lot of valid experiments are carried out on four kinds of datasets, which fully verified the efficiency of the proposed algorithm.
X-Match 알고리즘은 비교적 간단하여 하드웨어로 구현하는 데에 적합한 무손실 압축 알고리즘이다. X-Match 알고리즘은 사이클 당 32비트의 압축이 가능하므로 고속 압축에 적합하다. 그렇지만 버스 폭이 증가됨에 따라서 이에 맞추어서 압축 단위를 증가시킬 필요가 있게 되었다. 본 논문에서는 X-Match 알고리즘을 병렬로 수행하여 압축 속도를 2배 향상시키고 X-Match 알고리즘 거의 비슷한 압축률을 제공하는 협동 병렬 X-Match 알고리즘, 즉 X-MatchCP 알고리즘을 제안한다. 기존의 병렬 X-Match 알고리즘이 X-Match 알고리즘을 병렬로 수행할 매에 각자의 사전을 검색하는 데 비해서 X-MatchCP 알고리즘에서는 X-Match 알고리즘이 병렬로 수행되지만 전체 사전을 검색하여 매칭빈도를 높이도록 하였고 run-length 부호화도 두 워드에 대해서 한꺼번에 하는 방식으로 서로 협동하면서 동작한다 메모리 데이타와 파일 자료를 사용한 시뮬레이션 결과 X-MatchCP 알고리즘은 같은 사전 크기의 X-Match 알고리즘과 거의 비슷한 압축률을 보였다. 그리고 X-MatchCP 알고리즘의 하드웨어 구현을 위한 전체적인 구조 설계를 Verilog 언어를 사용하여 수행하였다.
본 연구에서는 압축 해제 호환성을 갖춘 병렬 처리 Deflate 압축 알고리즘을 구현하기 위하여 병렬 압축 및 압축 해제에 필수적인 정보를 복수의 비 압축 블록(Non-Compression Block)내의 버려지는 영역(Disposed Bit Area)에 저장하는 방식으로 구성한 컨트롤 헤더를 삽입하는 새로운 방식을 제안하였다. 이를 통해 기존 압축 해제 프로그램과 완벽한 호환성을 유지하면서도 병렬 압축 및 병렬 압축 해제가 가능하도록 하였다. 또한 순차 처리방식 대비 압축 시간을 최대 71.2% 절감하였고 병렬 압축해제 시간을 65.7%까지 절감하였다. 특히 Deflate 알고리즘의 구조적 제약으로 인해 병렬 압축 해제는 불가능하다고 알려져 있으나, 제안하는 방식을 탑재한 디코더로 알고리즘 수준에서 고속의 병렬 압축 해제가 가능하고, 호환성을 유지하여 동일한 압축 데이터를 기존의 압축 해제 프로그램으로도 정상적 압축 해제가 가능함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권4호
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pp.1457-1470
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2015
In wireless multimedia sensor networks (WMSN), the latency of transmission is an increasingly problem. With the improvement of resolution, the time cost in image and video compression is more and more, which seriously affects the real-time of WMSN. In JPEG system, the core of the system is DCT, but DCT-JPEG is not the best choice. Block-based DCT transform coding has serious blocking artifacts when the image is highly compressed at low bit rates. APBT is used in this paper to solve that problem, but APBT does not have a fast algorithm. In this paper, we analyze the structure in JPEG and propose a parallel framework to speed up the algorithm of JPEG on GPU. And we use all phase biorthogonal transform (APBT) to replace the discrete cosine transform (DCT) for the better performance of reconstructed image. Therefore, parallel APBT-JPEG is proposed to solve the real-time of WMSN and the blocking artifacts in DCT-JPEG in this paper. We use the CUDA toolkit based on GPU which is released by NVIDIA to design the parallel algorithm of APBT-JPEG. Experimental results show that the maximum speedup ratio of parallel algorithm of APBT-JPEG can reach more than 100 times with a very low version GPU, compared with conventional serial APBT-JPEG. And the reconstructed image using the proposed algorithm has better performance than the DCT-JPEG in terms of objective quality and subjective effect. The proposed parallel algorithm based on GPU of APBT also can be used in image compression, video compression, the edge detection and some other fields of image processing.
In this study, a new multimedia data converter is proposed. Also the PC interfacing met hod using the parallel port of is suggested. The image compression/decompression is based on the JPEG algorithm, which is widely used for an effective compression in the image processing industry. The suggested interfacing method is based on the IEEE1284 and IEEE1284.3 protocol, which is a standard in the PC's parallel port interface.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3543-3557
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2017
Compression is a very important technique for remotely sensed hyperspectral images. The lossless compression based on the recursive least square (RLS), which eliminates hyperspectral images' redundancy using both spatial and spectral correlations, is an extremely powerful tool for this purpose, but the relatively high computational complexity limits its application to time-critical scenarios. In order to improve the computational efficiency of the algorithm, we optimize its serial version and develop a new parallel implementation on graphics processing units (GPUs). Namely, an optimized recursive least square based on optimal number of prediction bands is introduced firstly. Then we use this approach as a case study to illustrate the advantages and potential challenges of applying GPU parallel optimization principles to the considered problem. The proposed parallel method properly exploits the low-level architecture of GPUs and has been carried out using the compute unified device architecture (CUDA). The GPU parallel implementation is compared with the serial implementation on CPU. Experimental results indicate remarkable acceleration factors and real-time performance, while retaining exactly the same bit rate with regard to the serial version of the compressor.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4467-4486
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2016
Discrete cosine transform (DCT) based JPEG standard significantly improves the coding efficiency of image compression, but it is unacceptable event in serious blocking artifacts at low bit rate and low efficiency of high-definition image. In the light of all phase digital filtering theory, this paper proposes a novel transform based on discrete sine transform (DST), which is called all phase discrete sine biorthogonal transform (APDSBT). Applying APDSBT to JPEG scheme, the blocking artifacts are reduced significantly. The reconstructed image of APDSBT-JPEG is better than that of DCT-JPEG in terms of objective quality and subjective effect. For improving the efficiency of JPEG coding, the structure of JPEG is analyzed. We analyze key factors in design and evaluation of JPEG compression on the massive parallel graphics processing units (GPUs) using the compute unified device architecture (CUDA) programming model. Experimental results show that the maximum speedup ratio of parallel algorithm of APDSBT-JPEG can reach more than 100 times with a very low version GPU. Some new parallel strategies are illustrated in this paper for improving the performance of parallel algorithm. With the optimal strategy, the efficiency can be improved over 10%.
Optimization of engine desist and operation parameters using a genetic algorithm was demonstrated for direct injection diesel engine combustion. A micro genetic algorithm and a modified KIVA-3V code were used for the analysis and optimization of the engine combustion. At each generation of the optimization step the micro genetic algorithm generated five groups of parameter sets, and the five cases of KIVA-3V analysis were to be performed either in series or in parallel. The micro genetic algorithm code was also parallelized by using MPI programming, and a multi-CPU parallel supercomputer was used to speed up the optimization process by four times. An example case for a fixed engine speed was performed with six parameters of intake swirl ratio, compression ratio, fuel injection included angle, injector hole number, SOI, and injection duration. A simultaneous optimization technique for the whole range of engine speeds would be suggested for further studies.
Choi, Do Young;Oh, Jung Hwan;Kim, Ji Kwang;Lee, Seung Eun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4648-4663
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2020
This paper proposes the Lempel-Ziv 4(LZ4) compression accelerator optimized for scale-out servers in data centers. In order to reduce CPU loads caused by compression, we propose an accelerator solution and implement the accelerator on an Field Programmable Gate Array(FPGA) as heterogeneous computing. The LZ4 compression hardware accelerator is a fully pipelined architecture and applies 16 dictionaries to enhance the parallelism for high throughput compressor. Our hardware accelerator is based on the 20-stage pipeline and dictionary architecture, highly customized to LZ4 compression algorithm and parallel hardware implementation. Proposing dictionary architecture allows achieving high throughput by comparing input sequences in multiple dictionaries simultaneously compared to a single dictionary. The experimental results provide the high throughput with intensively optimized in the FPGA. Additionally, we compare our implementation to CPU implementation results of LZ4 to provide insights on FPGA-based data centers. The proposed accelerator achieves the compression throughput of 639MB/s with fine parallelism to be deployed into scale-out servers. This approach enables the low power Intel Atom processor to realize the Hadoop storage along with the compression accelerator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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