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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00554668 |
| Date | 29 September 2010 |
| Creators | Khan, Shafqat |
| Publisher | Université Rennes 1 |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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