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Architectural Enhancements for Color Image and Video Processing on Embedded SystemsKim, Jongmyon 21 April 2005 (has links)
As emerging portable multimedia applications demand more and more computational throughput with limited energy consumption, the need for high-efficiency, high-throughput embedded processing is becoming an important challenge in computer architecture.
In this regard, this dissertation addresses application-, architecture-, and technology-level issues in existing processing systems to provide efficient processing of multimedia in many, or ideally all, of its form. In particular, this dissertation explores color imaging in multimedia while focusing on two architectural enhancements for memory- and performance-hungry embedded applications: (1) a pixel-truncation technique and (2) a color-aware instruction set (CAX) for embedded multimedia systems. The pixel-truncation technique differs from previous techniques (e.g., 4:2:2 and 4:2:0 subsampling) used in image and video compression applications (e.g., JPEG and MPEG) in that it reduces the information content in individual pixel word sizes rather than in each dimension. Thus, this technique drastically reduces the bandwidth and memory required to transport and store color images without perceivable distortion in color. At the same time, it maintains the pixel storage format of color image processing in which each pixel computation is performed simultaneously on 3-D YCbCr components, which are widely used in the image and video processing community. CAX supports parallel operations on two-packed 16-bit (6:5:5) YCbCr data in a 32-bit datapath processor, providing greater concurrency and efficiency for processing color image sequences.
This dissertation presents the impact of CAX on processing performance and on both area and energy efficiency for color imaging applications in three major processor architectures: dynamically scheduled (superscalar), statically scheduled (very long instruction word, VLIW), and embedded single instruction multiple data (SIMD) array processors. Unlike typical multimedia extensions, CAX obtains substantial performance and code density improvements through direct support for color data processing rather than depending solely on generic subword parallelism. In addition, the ability to reduce data format size reduces system cost. The reduction in data bandwidth also simplifies system design.
In summary, CAX, coupled with the pixel-truncation technique, provides an efficient mechanism that meets the computational requirements and cost goals for future embedded multimedia products.
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Development of high performance hardware architectures for multimedia applicationsKhan, Shafqat 29 September 2010 (has links) (PDF)
Les besoins en puissance de calcul des processeurs sont en constante augmentation en raison de l'importance croissante des applications multimédia dans la vie courante. Ces applications requièrent de nombreux calculs avec des données de faible précision généralement issues des pixels. Le moyen le plus efficace pour exploiter le parallélisme de données de ces applications est le parallélisme dit de sous-mots (SWP pour \textit{subword parallelism}). Les opérations sont effectuées en parallèle sur des données de faible précision regroupées ce qui permet d'utiliser au mieux les ressources disponibles dimensionnées pour traiter des mots. Dans cette thèse, la conception de différents opérateurs SWP pour les applications multimédia est proposée. Une bonne adéquation entre largeur des sous-mots et largeur des données manipulées permet une meilleure utilisation des ressources et conduit ainsi à améliorer l'efficacité de l'exécution de l'application sur le processeur. Les opérateurs arithmétiques de base développés sont ensuite utilisés dans un opérateur SWP reconfigurable. Ce dernier peut être configuré pour effectuer diverses opérations multimédia avec différentes largeurs de données. L'opérateur reconfigurable peut être utilisé comme unité spécialisée ou comme co-processeur dans un processeur multimédia afin d'en améliorer les performances. La vitesse interne des différentes unités de traitement est également améliorée en représentant les nombres en système redondant plutôt qu'en système binaire. Le système redondant permet entre autre d'augmenter la vitesse des opérations arithmétiques en évitant une propagation de retenue couteuse lors d'opérations d'addition. Les résultats obtenus montrent l'intérêt en terme de performances d'utiliser des opérateurs SWP lors de l'exécution d'applications multimédia.
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Parallelisierung von Algorithmen zur Nutzung auf Architekturen mit Teilwortparallelität / Parallelization of Algorithms for using on Architectures with Subword ParallelismSchaffer, Rainer 12 October 2010 (has links) (PDF)
Der technologische Fortschritt gestattet die Implementierung zunehmend komplexerer Prozessorarchitekturen auf einem Schaltkreis. Ein Trend der letzten Jahre ist die Implementierung von mehr und mehr Verarbeitungseinheiten auf einem Chip. Daraus ergeben sich neue Herausforderungen für die Abbildung von Algorithmen auf solche Architekturen, denn alle Verarbeitungseinheiten sollen effizient bei der Ausführung des Algorithmus genutzt werden.
Der Schwerpunkt der eingereichten Dissertation ist die Ausnutzung der Parallelität von Rechenfeldern mit Teilwortparallelität. Solche Architekturen erlauben Parallelverarbeitung auf mehreren Ebenen. Daher wurde eine Abbildungsstrategie, mit besonderem Schwerpunkt auf Teilwortparallelität entwickelt. Diese Abbildungsstrategie basiert auf den Methoden des Rechenfeldentwurfs.
Rechenfelder sind regelmäßig angeordnete Prozessorelemente, die nur mit ihren Nachbarelementen kommunizieren. Die Datenein- und -ausgabe wird durch die Prozessorelemente am Rand des Rechenfeldes realisiert. Jedes Prozessorelement kann mehrere Funktionseinheiten besitzen, welche die Rechenoperationen des Algorithmus ausführen. Die Teilwortparallelität bezeichnet die Fähigkeit zur Teilung des Datenpfads der Funktionseinheit in mehrere schmale Datenpfade für die parallele Ausführung von Daten mit geringer Wortbreite.
Die entwickelte Abbildungsstrategie unterteilt sich in zwei Schritte, die \"Vorverarbeitung\" und die \"Mehrstufige Modifizierte Copartitionierung\" (kurz: MMC).
Die \"Vorverarbeitung\" verändert den Algorithmus in einer solchen Art, dass der veränderte Algorithmus schnell und effizient auf die Zielarchitektur abgebildet werden kann. Hierfür wurde ein Optimierungsproblem entwickelt, welches schrittweise die Parameter für die Transformation des Algorithmus bestimmt.
Die \"Mehrstufige Modifizierte Copartitionierung\" wird für die schrittweise Anpassung des Algorithmus an die Zielarchitektur eingesetzt. Darüber hinaus ermöglicht die Abbildungsmethode die Ausnutzung der lokalen Register in den Prozessorelementen und die Anpassung des Algorithmus an die Speicherarchitektur, an die das Rechenfeld angebunden ist. Die erste Stufe der MMC dient der Transformation eines Algorithmus mit Einzeldatenoperationen in einen Algorithmus mit teilwortparallelen Operationen. Mit der zweiten Copartitionierungsstufe wird der Algorithmus an die lokalen Register und an das Rechenfeld angepasst. Weitere Copartitionierungsstufen können zur Anpassung des Algorithmus an die Speicherarchitektur verwendet werden. / The technological progress allows the implementation of complex processor architectures on a chip. One trend of the last years is the implemenation of more and more execution units on one chip. That implies new challenges for the mapping of algorithms on such architectures, because the execution units should be used efficiently during the execution of the algorithm.
The focus of the submitted dissertation thesis is the utilization of the parallelism of processor arrays with subword parallelism. Such architectures allow parallel executions on different levels. Therefore an algorithm mapping strategy was developed, where the exploitation of the subword parallelism was in the focus. This algorithm mapping strategy is based on the methods of the processor array design.
Processor arrays are regular arranged processor elements, which communicate with their neighbors elements only. The data in- and output will be realized by the processor elements on the border of the array. Each processor element can have several functional units, which execute the computational operations. Subword parallelism means the capability for splitting the data path of the functional units in several smaller chunks for the parallel execution of data with lower word width.
The developed mapping strategy is subdivided in two steps, the \"Preprocessing\" and the \"Multi-Level Modified Copartitioning\" (kurz: MMC), whereat the MMC means the method of the step simultaneously.
The \"Preprocessing\" alter the algorithm in such a kind, that the altered algorithm can be fast and efficient mapped on the target architecture. Therefore an optimization problem was developed, which determines gradual the parameter for the transformation of the algorithm.
The \"Multi-Level Modified Copartitioning\" is used for mapping the algorithm gradual on the target architecture. Furthermore the mapping methodology allows the exploitation of the local registers in the processing elements and the adaptation of the algorithm on the memory architecture, where the processing array is connected on. The first level of the MMC is used for the transformation of an algorithm with operation based on single data to an algorithm with subword parallel operations. With the second level, the algorithm will be adapted to the local registers in the processing elements and to the processor array. Further copartition levels can be used for matching the algorithm to the memory architecture.
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Parallelisierung von Algorithmen zur Nutzung auf Architekturen mit TeilwortparallelitätSchaffer, Rainer 09 March 2010 (has links)
Der technologische Fortschritt gestattet die Implementierung zunehmend komplexerer Prozessorarchitekturen auf einem Schaltkreis. Ein Trend der letzten Jahre ist die Implementierung von mehr und mehr Verarbeitungseinheiten auf einem Chip. Daraus ergeben sich neue Herausforderungen für die Abbildung von Algorithmen auf solche Architekturen, denn alle Verarbeitungseinheiten sollen effizient bei der Ausführung des Algorithmus genutzt werden.
Der Schwerpunkt der eingereichten Dissertation ist die Ausnutzung der Parallelität von Rechenfeldern mit Teilwortparallelität. Solche Architekturen erlauben Parallelverarbeitung auf mehreren Ebenen. Daher wurde eine Abbildungsstrategie, mit besonderem Schwerpunkt auf Teilwortparallelität entwickelt. Diese Abbildungsstrategie basiert auf den Methoden des Rechenfeldentwurfs.
Rechenfelder sind regelmäßig angeordnete Prozessorelemente, die nur mit ihren Nachbarelementen kommunizieren. Die Datenein- und -ausgabe wird durch die Prozessorelemente am Rand des Rechenfeldes realisiert. Jedes Prozessorelement kann mehrere Funktionseinheiten besitzen, welche die Rechenoperationen des Algorithmus ausführen. Die Teilwortparallelität bezeichnet die Fähigkeit zur Teilung des Datenpfads der Funktionseinheit in mehrere schmale Datenpfade für die parallele Ausführung von Daten mit geringer Wortbreite.
Die entwickelte Abbildungsstrategie unterteilt sich in zwei Schritte, die \"Vorverarbeitung\" und die \"Mehrstufige Modifizierte Copartitionierung\" (kurz: MMC).
Die \"Vorverarbeitung\" verändert den Algorithmus in einer solchen Art, dass der veränderte Algorithmus schnell und effizient auf die Zielarchitektur abgebildet werden kann. Hierfür wurde ein Optimierungsproblem entwickelt, welches schrittweise die Parameter für die Transformation des Algorithmus bestimmt.
Die \"Mehrstufige Modifizierte Copartitionierung\" wird für die schrittweise Anpassung des Algorithmus an die Zielarchitektur eingesetzt. Darüber hinaus ermöglicht die Abbildungsmethode die Ausnutzung der lokalen Register in den Prozessorelementen und die Anpassung des Algorithmus an die Speicherarchitektur, an die das Rechenfeld angebunden ist. Die erste Stufe der MMC dient der Transformation eines Algorithmus mit Einzeldatenoperationen in einen Algorithmus mit teilwortparallelen Operationen. Mit der zweiten Copartitionierungsstufe wird der Algorithmus an die lokalen Register und an das Rechenfeld angepasst. Weitere Copartitionierungsstufen können zur Anpassung des Algorithmus an die Speicherarchitektur verwendet werden. / The technological progress allows the implementation of complex processor architectures on a chip. One trend of the last years is the implemenation of more and more execution units on one chip. That implies new challenges for the mapping of algorithms on such architectures, because the execution units should be used efficiently during the execution of the algorithm.
The focus of the submitted dissertation thesis is the utilization of the parallelism of processor arrays with subword parallelism. Such architectures allow parallel executions on different levels. Therefore an algorithm mapping strategy was developed, where the exploitation of the subword parallelism was in the focus. This algorithm mapping strategy is based on the methods of the processor array design.
Processor arrays are regular arranged processor elements, which communicate with their neighbors elements only. The data in- and output will be realized by the processor elements on the border of the array. Each processor element can have several functional units, which execute the computational operations. Subword parallelism means the capability for splitting the data path of the functional units in several smaller chunks for the parallel execution of data with lower word width.
The developed mapping strategy is subdivided in two steps, the \"Preprocessing\" and the \"Multi-Level Modified Copartitioning\" (kurz: MMC), whereat the MMC means the method of the step simultaneously.
The \"Preprocessing\" alter the algorithm in such a kind, that the altered algorithm can be fast and efficient mapped on the target architecture. Therefore an optimization problem was developed, which determines gradual the parameter for the transformation of the algorithm.
The \"Multi-Level Modified Copartitioning\" is used for mapping the algorithm gradual on the target architecture. Furthermore the mapping methodology allows the exploitation of the local registers in the processing elements and the adaptation of the algorithm on the memory architecture, where the processing array is connected on. The first level of the MMC is used for the transformation of an algorithm with operation based on single data to an algorithm with subword parallel operations. With the second level, the algorithm will be adapted to the local registers in the processing elements and to the processor array. Further copartition levels can be used for matching the algorithm to the memory architecture.
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