본 연구는 게임 물리 엔진을 실시간 물리 기술의 관점으로 고찰한다. 실시간 물리 기술이란 물리 시뮬레이션 기술을 게임에 적용하기 위해서 간략화 하는 기술을 말한다. 조사 대상으로 상용 물리 엔진인 Havok Physics SDK와 NVIDIA PhysX SDK를 선택하였고, 오픈 소스기반 물리 엔진인 ODE와 Bullet을 선택하였다. 그 결과 물리 엔진은 강체 역학, 변형체 시뮬레이션, 유체 시뮬레이션을 구현하고 있었고, 실시간 시뮬레이션을 위해서 수식의 간략화, 충돌 처리의 효율성 재고 등 소프트웨어 측면의 기술과 멀티 코어 CPU의 이용, PPU, GPU 활용 등 병렬처리 하드웨어 기술을 사용하고 있었다.
본 논문에서는 상태 변수 표현 방법에 따른 알고리즘 분할을 통해 2차원 웨이브렛 변환 연산을 실시간으로 처리할 수 있는 프로세서 구조를 제안하였다. 제안된 프로세서 구조는 영상입력에 대하여 행, 열 방향을 동시에 고려하여 데이터 플로우 방식으로 처리함으로써 중간적인 결과의 메모리 저장 및 읽기에 소요되는 전달 지연 시간을 감소할 수 있어 실시간 처리에 적합한 VLSI 구조이다. 필터의 길이를 K라할 때 프로세서는 내부에 4개의 곱셈기, 4개의 덧셈기 및 NK-N 크기의 메모리를 가지는 등의 하드웨어 복잡도가 낮아 웹 카메라 서버와 같은 내장형의 응용에 매우 적합한 구조이고, 쉽게 어레이 구조로 확장할 수 있어 고성능을 요구하는 다양한 영상 처리 응용에도 사용 가능하다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.65-70
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2015
In this paper, we describe the world's first real-time ray-tracing chip architecture. Ray-tracing technology generates high-quality 3D graphics images better than current rasterization technology by providing four essential light effects: shadow, reflection, refraction and transmission. The real-time ray-tracing chip named RayChip includes a real-time ray-tracing graphics processing unit and an accelerating tree-building unit. An ARM Ltd. central processing unit (CPU) and other peripherals are also included to support all processes of 3D graphics applications. Using the accelerating tree-building unit named RayTree to minimize the CPU load, the chip uses a low-end CPU and decreases both silicon area and power consumption. The evaluation results with RayChip show appropriate performance to support real-time ray tracing in high-definition (HD) resolution, while the rendered images are scaled to full HD resolution. The chip also integrates the Linux operating system and the familiar OpenGL for Embedded Systems application programming interface for easy application development.
No 1A ESS must operate in real time. Call processing capacity is the maximm number of originating plus incoming calls which the processor can process in some fixed interval of real time shile all service criteria have been satisfied. In this paper. we discuss the postcutower method of determining call processing capacity of No 1A ESS which can be applicable to an in service office and explain the usuage mithod of estimated call processing capacity of No 1A ESS in service
The medical image processing system is intended for a diverse set of users in the medical Imaging Parts. This system consists of a 640 Kbyte IBM-PC/AT with 30 Mbyte hard disk, special purpose image processor with video input devices and display monitor. Image may be recorded and processed in real time at sampling rate up to 10 MHz. This system provides a wide range of image enhancement processing facilities via a menu-driven software packages. These facilities include point by point processing, image averaging, convolution filter and subtraction.
This paper has been studied a real-time video frame data processing control that used the linear systolic array for motion estimation. The proposed data control processing provides to the input data into the multiple processor array unit(MPAU) from search area and reference block data. The proposed data control architecture has based on two slice band for input data processing. And it has no required external control logic blocks for input data as like reference block or search area data.
최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.
최근 real-time 시스템들이 많이 개발되어 상용화되고 있고, 여러 산업분야에 적용되고 있다. 한편 리눅스 운영체제의 사용이 증가하고 안정화됨에 따라, 이 시스템에 real-time 기능을 추가하기 위한 노력으로 여러 프로젝트가 진행 중에 있다. 이 가운데 시스템간에 네트웍 패킷을 송수신하고 이를 처리하는 과정에 대해 본 논문은 soft real-time을 적응하고자 한다. 기존 방식은 TOP HALF와 BOTTOM HALF로 인터럽트 처리과정을 나누어 BOTTOM HALF의 크기와 시스템 콜의 사용 빈도에 비례하여 종료시간을 예측할 수 없다. 이에 본 논문에서는 real-time 네트웍 패킷을 좀더 신속히 처리할 수 있도록 네트웍 인터럽트 처리 방안을 소개하고자 한다.
Currently many sensors and processing data in a robot based on USN environments need to real-time features. In this paper, we examine recent research trends on real-time operating systems, especially on real-time embedded Linux, RTAI and Xenomai, for intelligent robots. Xenomai is a real-time development framework and have special feature supporting RTAI, VxWorks, pSOS+ etc. through the "skin". This research gives a guide to researcher in using real-time embedded Linux in the sense of architecture, supporting real-time mechanisms, kinds of real-time device driver, performances.
Of the experiments to shorten NMR measuring time by sparse sampling, non-uniform sampling (NUS) is advantageous. NUS miminizes systematic errors which arise due to the lack of samplings by randomization. In this study, I report the real-time acquisition of 3D NMR data using NUS and maximum-entropy (MaxEnt) data processing. The real-time acquisition combined with NUS can reduce NMR measuring time much more. Compared with multidimensional decomposition (MDD) method, which was originally suggested by Jaravine and Orekhov (JACS 2006, 13421-13426), MaxEnt is faster at least several times and more suitable for the realtime acquisition. The designed sampling schedule of current study makes all the spectra during acquisition have the comparable resulting resolutions by MaxEnt. Therefore, one can judge the quality of spectra easily by examining the intensities of peaks. I report two cases of 3D experiments as examples with the simulated subdataset from experimental data. In both cases, the spectra having good qualitie for data analysis could be obtained only with 3% of original data. Its corresponding NMR measuring time was 8 minutes for 3D HNCO of ubiquitin.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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