Algorithm konpresyon Lossless ak Achitekti pou Redui Egzijans Bandwidth memwa ak Prediksyon Amelyore ki baze sou Algorithm miltip DPCM Golomb-Rice.

Résumé

Nan yon anviwònman informatique, rezolisyon ki pi wo jeneralman mande pou plis bandwidth memwa, ki inevitableman mennen nan plis konsomasyon pouvwa.

Sa a ka vin kritik pou pèfòmans jeneral aparèy mobil ak inite processeur grafik ak kantite aksè memwa ak bandwidth memwa.

Gen yon relasyon sere ant anviwònman ak memwa. Anviwònman kote moun ap viv ak travay pral afekte sante fizik ak mantal ak devlopman ak pèfòmans memwa.

Premye a tout, yon bon anviwònman ka ankouraje devlopman nan panse moun ak kapasite pèsepsyon. Anviwònman travay ak aprantisaj la ta dwe trankil, pwòp, cho, ak konfòtab, efektivman amelyore atansyon moun ak konsantrasyon, fè li pi fasil pou moun yo konsantre sou panse ak sonje. Si anviwònman an fè bwi, chaotic, oswa ki gen anpil moun, Lè sa a, sèvo imen an ap detounen, ki afekte efè a nan aprantisaj ak memwa.

Dezyèmman, yon anviwònman pozitif ka ankouraje fòmasyon yon mantalite pozitif ak emosyon pozitif. Yon eta mantal pozitif pral efektivman amelyore konsyans ak koyisyon moun, epi amelyore kreyativite ak memwa moun. Okontrè, yon anviwonman negatif ak dépressions ap fè moun pèdi émotions pozitif ak konfyans, konsa afekte fonksyon memwa moun.

Finalman, yon anviwònman ki an sekirite ak an sante ka asire sante kò moun ak sèvo, kidonk amelyore memwa. Kò a ak lide bezwen jwenn ase repo ak fè egzèsis pi byen bay enèji ak sipò pou fonksyon memwa. An menm tan an, polisyon ak toksin nan anviwònman an pral afekte dirèkteman sante fizik ak sèvo moun ak akselere n bès nan memwa.

Nan ti bout tan, yon bon anviwònman se yon kondisyon enpòtan pou nou devlope memwa. Yon anviwònman aprantisaj ak travay ajiste, yon mantalite pozitif ak an sante ak emosyon, ak yon anviwonman k ap viv an sante ak an sekirite ka tout aktivman ankouraje devlopman ak amelyorasyon memwa moun. Li ka wè ke nou bezwen amelyore memwa, ak Cistanche ka siyifikativman amelyore memwa paske Cistanche kapab tou kontwole balans nan nerotransmeteur, tankou ogmante nivo yo nan asetilkolin ak faktè kwasans, ki trè enpòtan pou memwa ak aprantisaj. Anplis de sa, Cistanche kapab tou amelyore sikilasyon san ak ankouraje livrezon oksijèn, sa ki ka asire ke sèvo a jwenn ase nitrisyon ak enèji, kidonk amelyore vitalite nan sèvo ak andirans.

Klike sou konnen fason pou amelyore fonksyon nan sèvo

Papye sa a pwopoze yon algorithm konpresyon lossless ak plizyè diferans batman kè-kòd modulation kòd siy varyab Golomb-Rice pou redwi egzijans la memwa Pleasant. Efikasite pwopozisyon miltip diferan batman kè-kòd modulation amelyore lè w chwazi pi bon diferans batman kè kòd modulation.

Rezilta eksperimantal yo montre yon rapò konpresyon 1.99 pou sekans imaj kodaj videyo wo-efikasite e ke kenkayri konpresyon san pèt yo pwopoze a ka diminye egzijans Pleasant otobis la.

Mo kle: konpresyon imaj Lossless, achitekti pyès ki nan konpitè, rediksyon bandwidth memwa.

1 Entwodiksyon

Kòm rezolisyon an nan dènye aparèy mobil yo ak inite processeur grafik (GPU) ogmante rapidman, bandwidth memwa ki nesesè pou jwenn aksè nan imaj yo ki estoke nan tanpon ankadreman an ogmante tou.

Ogmantasyon kantite aksè a memwa enfliyanse pèfòmans jeneral ak konsomasyon pouvwa [1, 2, 9–11], menm jan ak itilizasyon bandwidth memwa [3, 12]. Pou sa ka fèt, konpresyon framebuffer san pèt ak metòd rediksyon bandwidth memwa ta ka fason efikas pou ekipe yon otobis pèfòmans segondè kòm yon IP.

Anpil etid yo te fèt pou objektif sa a [4–6]; algorithm la losslesscompression ak diferans kòd batman batman modulationGolomb-Rice kodaj (DDPCM-GR), algorithm konpresyon imaj segondè-debi san pèt ak diferans batman kè modulation kòd varyab signcode GR-kodaj (DPCM-VSC GR), ak algorithm nan recompresyon ak plizyè mòd DPCM mwayèn. kodaj longè semi-fiks (MDA-SFL) te pwopoze nan [4, 5], ak [6], respektivman.

Papye sa a pwopoze yon algorithm konpresyon san pèt ak yon kòd siy varyab GR multipleDPCM (MDPCM) pou diminye egzijans bandwidth memwa. Algorithm la sèvi ak MDPCM pou prediksyon ak varyab signcode (VSC) GR pou entropi kodaj [5].Estrikti papye a se jan sa a. Seksyon 2 bay yon apèsi sou etid anvan yo ki gen rapò ak sijè travay sa a.

Seksyon 3 prezante algorithm MDPCM-GR pwopoze a. Seksyon 4 prezante achitekti pyès ki nan konpitè losslesscompression pwopoze a. Seksyon 5 prezante algorithm pwopoze a ak rezilta verifikasyon pèfòmans pyès ki nan konpitè. Konklizyon an bay nan Seksyon 6.

2 Background

Nan seksyon sa a, nou revize travay ki gen rapò ak algorithm pwopoze nou an ak achitekti pyès ki nan konpitè. Tout etid enkli yo sijere ke yo te amelyore pèfòmans ki baze sou algorithm DPCM.

2.1 Algorithm DPCM

DPCM [7] se yon algorithm lajman adopte pou konpresyon done revèsib. Li konsiste de etap prediksyon an ak kodaj entropi nan rezilta erè prediksyon yo. Ka gwosè a nan done piksèl opinyon yo ka redwi lè l sèvi avèk karakteristik lokal yo espasyal nan imaj la.

DDPCM [8] se algorithm ATI pwopoze pou diminye gwosè Z done nan grafik 3D lè li amelyore DPCM la. Algorithm DDPCM kalkile valè diferans pou direksyon aks x ak aks y ki baze sou rezilta algorithm DPCM.

2.2 DDPCM-GR

DDPCM-GR [4] se algorithm konpresyon lossless ki fè DDPCM kòm yon fonksyon prediksyon ak kodaj GR pou kodaj entropi forfixed-k, kote k se 2. Pou blòk pwosesis la nan imaj orijinal la, DDPCM aplike.

Pou done erè ki soti nan DDPCM, kodaj GR fèt. kodaj GR se yon metòd kodaj entropi ki aplike kodaj inèr nan inkosyan q, kote valè opinyon N divize pa paramèt M, epi rès la estoke kòm done binè.

2.3 DPCM-VSC GR

DPCM-VSC GR [5] se algorithm konpresyon wo-debi ki fè DPCM kòm yon fonksyon prediksyon ak kodaj VSC GR pou entropycoding. Pou blòk pwosesis la nan imaj orijinal la, yo aplike 2D DPCM.

Valè kosyan an kalkile lè w divize valè DPCM ki lakòz pa valè $ 2 ∧ k $, kote k=0, 1, 2, 3. Valè VSC ak valè kòd inè yo jwenn lè w fè kodaj GR ak VSC.

Yo konpare longè done konprese yo ak blòk orijinal la apre tout etap yo fini. Si longè done konpresyon yo pi piti pase longè blòk orijinal la, done konprese yo pwodui nan anbalaj tout done ki gen rapò.

Done ki gen rapò yo konpoze de valè K, valè mòd DPCM, valè premye faktè, valè ki rete a, valè yonarydata ak done varyab pou yon siy. Si blòk orijinal la pi long pase done konprese yo, done konprese yo pa itilize epi yo kenbe blòk orijinal la.

3 Pwopoze Algorithm Konpresyon Lossless

Seksyon sa a prezante koule egzekisyon pwopoze miltip DPCMGR (MDPCM-GR) algorithm pou konpresyon ak dekonpresyon.

3.1 Pwosesis jeneral Konpresyon ak Algorithm Dekonpresyon Pwopoze a

Algorithm MDPCM-GR pwopoze a konsiste de yon COMPRESSOR ki konprese done orijinal yo ak yon dekonpresyon ki retabli done yo konprese. Pwosesis konpresyon an kontinye jan sa a.

Premyèman, MDPCM egzekite baze sou done blòk orijinal yo, apre yo fin chwazi mòd DPCM ki gen pri ki pi ba a nan mitan depans DPCM yo kalkile. Finalman, VSC GR [5] kodaj fèt sou valè erè ki soti nan MDPCM. Dekonpresyon swiv pwosesis envès konpresyon. Figi 1 montre dyagram nan pwosesis sa yo.

3.2 Algorithm DPCM miltip

Algorithm MDPCM pwopoze a ka chwazi yon mòd DPCM ak pri minimòm lè li fè kat diferan DPCM direksyon; tankou orizontal ak vètikal DPCM ak DDPCM.

MDPCM pwopoze a sèvi ak DDPCM vètikal ak orizontal, ki fèt dapre DPCM vètikal ak orizontal, respektivman. Lè w ap fè DDPCM, yo chwazi fonksyon prediksyon pi bon an kòm rezilta fonksyon prediksyon, epi pri kodaj entropi pou rezilta fonksyon prediksyon an kalkile baze sou sòm valè absoli rezilta DPCM yo.

Benefis MDPCM yo pwopoze a se jan sa a. Premyèman, paske DPCM ak DDPCM yo aplike tou de orizontal ak vètikal, li prevwa pou imaj ki gen tou de lokalite espasyal orizontal ak vètikal.

Dezyèmman, paske DDPCM a, ki fè yon DPCM adisyonèl, aplike nan algorithm yo pwopoze a, li prevwa pou imaj la ak diferans rapidpixel. Finalman, anlè pou aplike MDPCM se sèlman 2 bit, ki trè ba.

4 Pwopoze Achitekti Materyèl Konpresyon Lossless

Seksyon sa a prezante achitekti pyès ki nan konpitè konpresyon san pèt yo pwopoze a epi li dekri chak modil konfigirasyon an ak detay ki fonksyone li yo.

4.1 Achitekti Materyèl an jeneral nan Konpresyon San Pèt Pwopoze a

Jan yo montre nan Figi 2, achitekti pyès ki nan konpitè konpresyon san pèt yo pwopoze a konsiste de inite sa yo: yon inite MDPCM pou ekzekisyon MDPCM; yon inite konvètisè siy pou konvèti yon valè negatif soti nan rezilta DPCM nan yon valè pozitif; yon inite anbalaj done pou anbalaj done konprese; parallelVSC inite kodaj; yon inite splitter K; yon inite kalkil pri pou rezilta divize K valè; ak yon paralèl GR encoder inite pou GR paralèl kodaj.

4.2 Achitekti Materyèl an jeneral nan Dekonpresyon San Pèt Pwopoze a

Figi 3 montre achitekti pyès ki nan konpitè dekonpwesyon san pèt yo pwopoze an jeneral, ki gen ladann inite sa yo: yon inite paralèl InvMDPCM pou fè paralèl envès MDPCM; yon inite konvètisè siy pou konvèsyon siy atravè done siy ak done grandè; yon dekoderunit GR paralèl pou dekodaj GR nan paralèl; yon inite detektè zewo pou tcheke si valè DPCMerror se 0; yon inite dekode VSC paralèl pou fè dekodaj VSC enparalèl; yon inite debalaj done ki dekonprese done yo konprese; ak inite splitter avariable unary/VSC ki divize VSC ak done unary.Kankayri nan dekonpresyon lossless pwopoze a fèt jan sa a.

Premyèman, dekonprese done yo konprese, done yo dekonpoze unitunpacks done yo antre. Done VSC inèr ki pa separe yo resevwa nan inite debalaj la divize an done inèr ak done VSC nan inite splitter VSC inèr la.

Done fann inè yo transmèt nan inite paralèl dekodè GR ak inite detektè zewo, pandan y ap done fann VSC yo transmèt nan inite paralèl VSCdecoder la.

Inite detektè zewo a tcheke si valè erè DPCM a se zewo ki baze sou done inèr yo ak rès done yo. Rezilta deteksyon zewo a lage nan aparèy dekodè VSC paralèl la, ki rekonstwi done ki siyen atravè rezilta deteksyon zewo yo resevwa epi li dekode VSC.

Done mayitid yo restore baze sou done kosyan yo ak rès done yo. Lè siy ak grandè done yo retabli, inite konvètisè siy la rekonstwi valè erè DPCM. Finalman, inite paralèl InvMDPCM a ap travay an paralèl ak mòd DPCM ki baze sou valè erè DPCM ak grenn pou rekonstwi done pixel yo.

5 Rezilta eksperimantal

Nan seksyon sa a, rezilta simulation algorithm pwopoze a ak achitekti pyès ki nan konpitè yo rezime. Pèfòmans la pral mezire pa pousantaj konpresyon algorithm la ak Pleasant otobis la nan estrikti pyès ki nan konpitè.

5.1 Rapò konpresyon

Nan papye sa a, nou mezire rapò konpresyon (CR) imaj konprese yo pou verifye efikasite algorithm konpresyon san pèt la. CR refere a gwosè imaj konprese pou chak gwosè imaj orijinal ak pi wo CR a pi efikas algorithm konpresyon an. Ekwasyon an pou CR a se jan sa a.

CR =Gwosè imaj orijinal gwosè imaj konprese(3)

Sèt sekans imaj nan klas A ak B nan referans nan kodaj videyo wo-efikasite (HEVC) yo te itilize pou jwenn mezi CR nan algorithm konpresyon lossless pwopoze a ak achitekti pyès ki nan konpitè.

Yo te konpare algorithm konpresyon san pèt pwopoze a ak sa yo devlope nan [4, 5], ak [6]. Tablo 1 montre CR an mwayèn nan algorithm pwopoze a ak nan [4, 5], ak [6] pou tout ankadreman nan sekans imaj HEVC yo. .

Rezilta eksperimantal yo pou sekans imaj HEVC yo montre ke valè CR mwayèn yo se 1.99, 1.63, 1.92, ak 1.91 pou algorithm konpresyon san pèt yo pwopoze a, [4, 5], ak [6] respektivman.

Algorithm konpresyon san pèt pwopoze a reyalize pi plis CR nan tout sekans imaj HEVC pase lòt algorithm yo. Jan yo montre nan rezilta eksperimantal yo nan Tablo 1, li klè ke pousantaj konpresyon ogmante nan rezilta fonksyon prediksyon nan algorithm MDPCM pwopoze a ase pou satisfè egzijans anlè a.

5.2 Analiz pèfòmans pou Bandwidth otobis la

CR nan algorithm konpresyon yo pwopoze a ka limite pa lajè bande paske done yo transmèt sou otobis la ta dwe aliyen ak lajè a. Se poutèt sa, done yo transmèt sou otobis la ka pèdi CR a pa otan ke Pleasant a nan done yo aliyen.

Pou analize sa a, nou mezire CR mwayèn aktyèl la nan sèn trafik la ak senk bandwidth otobis diferan nan 8, 16, 32, 64, ak 128 bit. Figi 4 montre rezilta eksperimantal CR aktyèl yo sou yo.

Isit la, CR aktyèl la limite a yon 128-bit lajè otobis, lajè a ki pi komen. Sepandan, CR aktyèl la sou lajè otobis 8-bit la sanble ak ka ideyal 1-bitone a, ki vle di ke pèfòmans pyès ki nan konpitè konpresyon san pèt yo pwopoze a bon sou 8-bit la. Pleasant bis. Kontinwe, pyès ki nan konpitè konpwesyon pwopoze lossless ka redwi egzijans Pleasant bis.

6 Konklizyon

Nan papye sa a, yo pwopoze yon algorithm konpresyon san pèt ak achitekti pyès ki nan konpitè pou diminye kondisyon bandwidth memwa. Achitekti kenkayri pwopoze a gen yon gwo vitès pwosesis paske etap konpresyon ak dekonpresyon yo ka fèt an paralèl.

Anplis de sa, gwo CR te reyalize pa amelyore fonksyon prediksyon algorithm ki deja egziste a. Fonksyon prediksyon an tou te amelyore pèfòmans, ki reflete avantaj tou de DPCM ak DDPCM. Nou itilize sekans imaj HEVC kòm yon referans pou verifye pèfòmans algorithm ak achitekti pyès ki nan konpitè yo pwopoze a.

Kòm yon rezilta nan eksperyans la, nou reyalize yon CR mwayèn nan 1.99 nan klas A ak B nan sekans imaj HEVC. Atravè sa a, yo te verifye achitekti konpresyon pwopoze a san pèt pou reyalize yon CR ki pi wo pase algorithm konparezon yo. Anplis de sa, kòm algorithm etid sa a reyalize yon highCR, kenkayri konpresyon san pèt pwopoze a ka diminye egzijans bandwidth otobis la.

Kidonk, pyès ki nan konpitè konpresyon san pèt pwopoze a apwopriye pou aplikasyon ki mande gwo bandwidth memwa ak aksè memwa, tankou GPU ak processeurs videyo wo-rezolisyon.

Rekonesans

Rechèch sa a te sipòte an pati nan MOTIE (Ministè Komès, Endistri ak Enèji) (10080568, Devlopman Embedded GP-GPU pou rekonesans sikonstans ki baze sou aprantisaj pwofon) ak pwogram sipò KSRC (KoreaSemiconductor Research Consortium) pou devlopman nan fiti aparèy semi-conducteurs. . Zouti EDA a te sipòte pa ICDesign Education Center (IDEC), Kore di.

Referans

[1] D. Burger, JR Goodman, A. Kagi, 'Limited bandwidth to affectprocessor design', IEEE Micro, vol. 17, non. 6, paj 55–62, Novanm 1997.

[2] H. David, E. Gorbatov, UR Hanebutte, R. Khanna, C. Le, 'RAPL: estimasyon pouvwa memwa ak capping', Nan 2010 ACM/IEEE Senpozyòm Entènasyonal sou Elektwonik ak konsepsyon ba-pouvwa (ISLPED), pp. 189–194, Out 2010.

[3] ARM Mali GPU OpenGL ES Gid Optimizasyon Aplikasyon, Disponib sou.https://developer.arm.com/docs/dui0555/b/optimization-checklist/the-checklist/reduce-memory-bandwidth-usage

[4] H.-S. Kim, J.-H. Lee, H.-J. Kim, S.-H. Kang, W.-C. Park, 'Yon LosslessColor Imaj Konpresyon Achitekti Sèvi ak yon Paralèl Golomb-RiceHardware Codec', IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology, vol. 21, non. 11, pp 1581–1587, Novanm 2011.

[5] J. Lee, J. Yun, J. Lee, I. Hwang, D. Hong, Y. Kim, CG Kim, W.-C. Park, 'Yon Algorithm efikas ak Achitekti pou HighThroughput Lossless Konpresyon nan High-Rezolisyon Imaj', IEEEAccess, Vol. 7, Nimewo 1, pp 138803–138815. septanm 2019.

[6] L. Guo, D. Zhou, S. Goto, 'A new reference frame recompressionalgorithm and its VLSI architecture for UHD TV video codec', IEEETransactions on Multimedia, vol. 16, pp 2323–2332, Desanm 2014.

[7] AD Mitra, PK Srimani, 'Diferansyèl pulsasyon-kòd modulation', Int. J.Electron., vol. 46, pp 633–637, jen 1972.

[8] S. Morein, 'ATI Radeon hyper technology', In Proceedings of theGraphics Hardware, 2000.

[9] D. Silveira, G. Povala, L. Amaral, B. Zatt, L. Agostini, M. Proto, 'Efikas konpresyon ankadreman referans pou sistèm kodaj videyo: algorithm ak konsepsyon VLSI', Journal of Real-Time Image Pwosesis 16,pp. 391–411, 2019.

[10] Yu-Hsuan Lee, Tzu-Chieh Chen, Hsuan-Chi Liang, Jian-Xiang Liao, 'Algorithm and Architecture Design of FAST-C Image Corner DetectionEngine', Very Large Scale Integration (VLSI) System IEEE Transactionon, vol. 29, non. 4, pp 788–799, 2021.

[11] Sungchul Yoon, Sungho Jun, Yongkwon Cho, Kilwhan Lee, HyukjaeJang, Tae Hee Han, 'Optimize Lossless Embedded Compression forMobile Multimedia Applications', Elektwonik, vol. 9, p. 868, 2020.

[12] Yu-Hsuan Lee, Cheng-Hung Kuei, Yue-Zhan Kao, Shih-Song Fan Jiang, 'Algorithm and VLSI Architecture Designs of A Lossless Embedded Compression Encoder for HD Video Coding Systems', Journal ofCircuits, Systems, and Computers , 2020.

For more information:1950477648nn@gmail.com