Tapsfri komprimeringsalgoritme og arkitektur for redusert minnebåndbreddekrav med forbedret prediksjon basert på multippel DPCM Golomb-Rice-algoritmen
Jun 19, 2024
Abstrakt
I et datamiljø krever høyere oppløsninger generelt mer minnebåndbredde, noe som uunngåelig fører til mer strømforbruk.
Dette kan bli kritisk for den generelle ytelsen til mobile enheter og grafiske prosessorenheter med økte mengder minnetilgang og minnebåndbredde.
Det er et nært forhold mellom miljø og hukommelse. Miljøet der mennesker bor og arbeider vil påvirke fysisk og mental helse og utvikling og ytelse av hukommelse.
For det første kan et godt miljø fremme utviklingen av menneskers tenke- og oppfatningsevner. Arbeids- og læringsmiljøet bør være stille, ryddig, varmt og behagelig, for å effektivt forbedre folks oppmerksomhet og konsentrasjon, noe som gjør det lettere for folk å konsentrere seg om å tenke og huske. Hvis miljøet er støyende, kaotisk eller overfylt, vil den menneskelige hjernen bli forstyrret, noe som påvirker effekten av læring og hukommelse.
For det andre kan et positivt miljø fremme dannelsen av en positiv mentalitet og positive følelser. En positiv mental tilstand vil effektivt forbedre folks bevissthet og kognisjon, og forbedre folks kreativitet og hukommelse. Tvert imot vil et negativt og deprimerende miljø få folk til å miste positive følelser og selvtillit, og dermed påvirke folks hukommelsesfunksjon.
Endelig kan et trygt og sunt miljø sikre helsen til folks kropper og hjerner, og dermed effektivt forbedre hukommelsen. Kroppen og sinnet trenger å få nok hvile og mosjon for bedre å gi energi og støtte til hukommelsesfunksjonen. Samtidig vil forurensning og giftstoffer i miljøet direkte påvirke menneskers fysiske og hjernehelse og fremskynde nedgangen i hukommelsen.
Kort fortalt er et godt miljø en viktig forutsetning for at vi skal utvikle hukommelsen. Et tilpasset lærings- og arbeidsmiljø, en positiv og sunn mentalitet og følelser, og et sunt og trygt bomiljø kan alle aktivt fremme utvikling og forbedring av folks hukommelse. Det kan sees at vi trenger å forbedre hukommelsen, og Cistanche kan forbedre hukommelsen betydelig fordi Cistanche også kan regulere balansen av nevrotransmittere, som å øke nivåene av acetylkolin og vekstfaktorer, som er svært viktige for hukommelse og læring. I tillegg kan Cistanche også forbedre blodstrømmen og fremme oksygentilførsel, noe som kan sikre at hjernen får tilstrekkelig næring og energi, og dermed forbedre hjernens vitalitet og utholdenhet.
Klikk vet måter å forbedre hjernefunksjonen på
Denne artikkelen foreslår en tapsfri komprimeringsalgoritme med flere differensielle pulskodemodulasjonsvariable tegnkode Golomb-Rice for å redusere minnebåndbreddekravet. Effektiviteten til den foreslåtte multiple differensielle pulskodemodulasjonen forbedres ved å velge den optimale differensialpulskodemodulasjonsmodusen.
De eksperimentelle resultatene viser et komprimeringsforhold på 1,99 for høyeffektive videokodingsbildesekvenser, og at den foreslåtte tapsfrie komprimeringsmaskinvaren kan redusere bussbåndbreddekravet.
Nøkkelord: Tapsfri bildekomprimering, maskinvarearkitektur, reduksjon av minnebåndbredde.
1 Introduksjon
Ettersom oppløsningen til de nyeste mobile enhetene og grafiske prosessorenheter (GPUer) øker raskt, øker også minnebåndbredden som er nødvendig for å få tilgang til bildene som er lagret i rammebufferen.
Denne økte mengden minnetilgang påvirker den generelle ytelsen og strømforbruket [1, 2, 9–11], og det samme gjør minnebåndbreddeutnyttelsen [3, 12]. For dette formål kan tapsfri rammebufferkomprimering og minnebåndbredde-reduksjonsmetoder være effektive måter å utstyre en høyytelsesbuss som en IP.
Mange studier er utført for dette formålet [4–6]; den tapsfrie komprimeringsalgoritmen med differensiell pulskodemodulasjonGolomb-Rice-koding (DDPCM-GR), den tapsfrie bildekomprimeringsalgoritmen med høy gjennomstrømning med differensiell pulskodemodulasjonsvariabel signcode GR-koding (DPCM-VSC GR), og rekomprimeringsalgoritmen med gjennomsnittlig multippel DPCM-modus semi-fixed length coding (MDA-SFL) ble foreslått i henholdsvis [4, 5] og [6].
Denne artikkelen foreslår en tapsfri komprimeringsalgoritme med en multipleDPCM (MDPCM) variabel tegnkode GR for å redusere minnebåndbreddekravet. Algoritmen bruker MDPCM for prediksjon og variabel tegnkode (VSC) GR for entropikoding [5]. Strukturen til papiret er som følger. Del 2 gir en oversikt over tidligere studier relatert til emnet for dette arbeidet.
Del 3 introduserer den foreslåtte MDPCM-GR-algoritmen. Del 4 presenterer den foreslåtte maskinvarearkitekturen for tapsfri komprimering. Del 5 presenterer de foreslåtte resultatene for verifisering av algoritme og maskinvareytelse. Konklusjonen er gitt i del 6.
2 Bakgrunn
I denne delen gjennomgår vi arbeider relatert til vår foreslåtte algoritme og maskinvarearkitektur. Alle de inkluderte studiene tyder på at de har forbedret ytelsen basert på DPCM-algoritmen.
2.1 DPCM-algoritme
DPCM [7] er en mye brukt algoritme for reversibel datakomprimering. Det består av prediksjonsstadiet og entropikoding av prediksjonsfeilresultater. Størrelsen på inputpikslers data kan reduseres ved å bruke de romlige lokalitetskarakteristikkene til bildet.
DDPCM [8] er algoritmen foreslått av ATI for å redusere størrelsen på Z-data i 3D-grafikk ved å forbedre DPCM. DDPCM-algoritmen beregner differensialverdiene for x-akse- og y-akseretningene basert på resultatene av DPCM-algoritmen.
2.2 DDPCM-GR
DDPCM-GR [4] er den tapsfrie komprimeringsalgoritmen som utfører DDPCM som en prediksjonsfunksjon og GR-koding for entropikoding for fiksert-k, der k er 2. For behandlingsblokken i det originale bildet er DDPCM brukt.
For feildataene fra DDPCM utføres GR-koding. GR-koding er en entropikodingsmetode som bruker unær koding i kvotienten q, hvor inngangsverdien N er delt med parameteren M, og restenr lagres som binære data.
2.3 DPCM-VSC GR
DPCM-VSC GR [5] er komprimeringsalgoritmen med høy gjennomstrømning som utfører DPCM som en prediksjonsfunksjon og VSC GR-koding for entropykoding. For behandlingsblokken i originalbildet brukes 2D DPCM.
Kvotientverdien beregnes ved å dele den resulterende verdien av DPCM med $ 2 ∧ k $-verdien, hvor k=0, 1, 2, 3. VSC-verdier og unære kodeverdier oppnås ved å utføre GR-koding og VSC.
Lengdene på de komprimerte dataene og den opprinnelige blokken sammenlignes etter at alle stadier er fullført. Hvis lengden på komprimeringsdataene er mindre enn lengden på den opprinnelige blokken, genereres komprimerte data ved å pakke alle relaterte data.
De relaterte dataene består av K-verdien, DPCM-modusverdien, førstefaktorverdien, gjenværende verdi, unærdataverdien og variabeldataene for et tegn. Hvis den opprinnelige blokken er lengre enn de komprimerte dataene, brukes ikke komprimerte data og den opprinnelige blokken opprettholdes.
3 Foreslått Lossless Compression Algorithm
Denne delen introduserer utførelsesflyten til den foreslåtte multiple DPCMGR (MDPCM-GR) algoritmen for komprimering og dekompresjon.
3.1 Overordnet prosess for den foreslåtte komprimerings- og dekompresjonsalgoritmen
Den foreslåtte MDPCM-GR-algoritmen består av en kompressor som komprimerer de originale dataene og en dekomprimerer som gjenoppretter de komprimerte dataene. Kompresjonsprosessen fortsetter som følger.
Først utføres MDPCM basert på de originale blokkdataene, hvoretter DPCM-modusen med den laveste kostnaden velges blant de beregnede DPCM-kostnadene. Til slutt utføres VSC GR [5]-koding på feilverdiene fra MDPCM. Dekompresjon følger den omvendte komprimeringsprosessen. Figur 1 viser diagrammer over disse prosessene.
3.2 Multippel DPCM-algoritme
Den foreslåtte MDPCM-algoritmen kan velge en DPCM-modus med minimumskostnader ved å utføre fire forskjellige retningsbestemte DPCM-er; slik som horisontal og vertikal DPCM og DDPCM.
Den foreslåtte MDPCM bruker vertikal og horisontal DDPCM, som utføres basert på henholdsvis vertikal og horisontal DPCM. Når du utfører DDPCM, velges den optimale prediksjonsfunksjonen som resultat av prediksjonsfunksjonen, og entropikodingskostnaden for prediksjonsfunksjonsresultatet beregnes basert på summen av de absolutte verdiene til DPCM-resultatene.
Fordelene med den foreslåtte MDPCM er som følger. For det første, fordi DPCM og DDPCM brukes både horisontalt og vertikalt, er det spådd for bilder som har både horisontale og vertikale romlige lokaliteter.
For det andre, fordi DDPCM, som utfører en ekstra DPCM, blir brukt på den foreslåtte algoritmen, er det spådd for bildet med rask pikselforskjell. Til slutt er overheaden for å bruke MDPCM bare 2 biter, noe som er veldig lavt.
4 Foreslått maskinvarearkitektur for tapsfri kompresjon
Denne delen introduserer den foreslåtte maskinvarearkitekturen for tapsfri komprimering og beskriver hver modul i konfigurasjonen og detaljer om dens operasjonelle flyt.
4.1 Generell maskinvarearkitektur for den foreslåtte tapsfrie komprimeringen
Som vist i figur 2, består den foreslåtte tapsfrie kompresjonsmaskinvarearkitekturen av følgende enheter: en MDPCM-enhet for MDPCM-utførelse; en tegnkonverteringsenhet for å konvertere en negativ verdi fra DPCM-en til en positiv verdi; en datapakkeenhet for pakking av komprimerte data; parallellVSC koding enhet; en K splitterenhet; en kostnadsberegningsenhet for resultatet av å dele K-verdier; og en parallell GR-koderenhet for GR parallellkoding.
4.2 Generell maskinvarearkitektur for den foreslåtte tapsfri dekompresjonen
Figur 3 viser den generelle foreslåtte tapsfrie dekompresjonsmaskinvarearkitekturen, som består av følgende enheter: en parallell InvMDPCM-enhet for å utføre parallell invers MDPCM; en skiltkonverteringsenhet for skiltkonvertering gjennom skiltdata og størrelsesdata; en parallell GR-dekoderenhet for GR-dekoding parallelt; en nulldetektorenhet for å sjekke om DPCMerror-verdien er 0; en parallell VSC-dekoderenhet for å utføre VSC-dekoding inparallell; en datautpakkingsenhet som dekomprimerer de komprimerte dataene; og tilgjengelig unær/VSC splitterenhet som deler VSC og unær data. Maskinvaren til den foreslåtte tapsfrie dekompresjonen utføres som følger.
Først, for å dekomprimere de komprimerte dataene, pakker datautpakkingsenheten ut inndataene. De udelte unære VSC-dataene som mottas fra utpakkingsenheten deles i unære data og VSC-data i den unære VSC-splitterenheten.
De delte unære dataene overføres til den parallelle GR-dekoderenheten og nulldetektorenheten, mens delte VSC-data overføres til den parallelle VSCdekoderenheten.
Nulldetektorenheten sjekker om DPCM-feilverdien er null basert på de unære dataene og de resterende dataene. Nulldeteksjonsresultatet leveres til den parallelle VSC-dekoderenheten, som rekonstruerer de signerte dataene gjennom det mottatte nulldeteksjonsresultatet og dekoder VSC. De unære dataene dekodes parallelt av den parallelle GR-dekoderenheten for å gjenopprette kvotientdataene.
Størrelsesdataene gjenopprettes basert på de lagrede kvotientdataene og resten av dataene. Når fortegn og størrelsesdata gjenopprettes, rekonstruerer fortegnskonverteringsenheten DPCM-feilverdien. Til slutt fungerer den parallelle InvMDPCM-enheten parallelt med DPCM-modus basert på frø- og DPCM-feilverdier for å rekonstruere pikseldataene.
5 Eksperimentelle resultater
I denne delen er simuleringsresultatene av den foreslåtte algoritmen og maskinvarearkitekturen oppsummert. Ytelsen vil bli målt ved komprimeringshastigheten til algoritmen og bussbåndbredden i maskinvarestrukturen.
5.1 Kompresjonsforhold
I denne artikkelen måler vi komprimeringsforholdet (CR) til komprimerte bilder for å bekrefte effektiviteten til den tapsfrie komprimeringsalgoritmen. CR refererer til komprimert bildestørrelse per original bildestørrelse, og jo høyere CR, desto mer effektiv er komprimeringsalgoritmen. Ligningen for CR er som følger.
CR =Original bildestørrelseKomprimert bildestørrelse(3)
Syv bildesekvenser i klasse A og B med benchmarks for høyeffektiv videokoding (HEVC) ble brukt for å oppnå CR-målinger i den foreslåtte tapsfrie komprimeringsalgoritmen og maskinvarearkitekturen.
Den foreslåtte tapsfrie komprimeringsalgoritmen ble sammenlignet med de som ble utviklet i [4, 5] og [6]. Tabell 1 viser gjennomsnittlig CR for den foreslåtte algoritmen og av [4, 5], og [6] for alle bilder i HEVC-bildesekvensene .
De eksperimentelle resultatene for HEVC-bildesekvensene viser at gjennomsnittlige CR-verdier er henholdsvis 1,99, 1,63, 1,92 og 1,91 for den foreslåtte tapsfrie komprimeringsalgoritmen [4, 5] og [6].
Den foreslåtte tapsfrie komprimeringsalgoritmen oppnår høyere CR i alle HEVC-bildesekvenser enn de andre algoritmene. Den foreslåtte MDPCM-algoritmen har et 2-bit-overheadkrav for å lagre DPCM-modusinformasjon. Som vist i de eksperimentelle resultatene i tabell 1, er det klart at den økte kompresjonshastigheten for prediksjonsfunksjonsresultatene til den foreslåtte MDPCM-algoritmen er tilstrekkelig til å oppfylle overheadkravet.
5.2 Ytelsesanalyse for bussbåndbredde
CR-verdien til den foreslåtte komprimeringsalgoritmen kan være begrenset av bussbåndbredde fordi dataene som sendes over bussen bør justeres i forhold til dens bredde. Derfor kan dataene som sendes over bussen miste CR med så mye som båndbredden til de justerte dataene.
For å analysere dette målte vi den faktiske gjennomsnittlige CR for trafikkscenen med fem forskjellige bussbåndbredder på 8, 16, 32, 64 og 128 biter. Figur 4 viser de eksperimentelle resultatene av de faktiske CR-ene på dem.
Her er den faktiske CR begrenset til en 128-bit bussbredde, den vanligste båndbredden. Imidlertid er den faktiske CR på 8-bitbussbredden lik det ideelle tilfellet for 1-bitone, noe som betyr at ytelsen til den foreslåtte tapsfrie komprimeringsmaskinvaren er god på 8-biten buss båndbredde. Følgelig kan den foreslåtte tapsfrie komprimeringsmaskinvaren redusere kravene til bussbåndbredde.
6 Konklusjon
I denne artikkelen er en tapsfri komprimeringsalgoritme og maskinvarearkitektur foreslått for å redusere krav til minnebåndbredde. Den foreslåtte maskinvarearkitekturen har en høy prosesseringshastighet fordi komprimerings- og dekompresjonstrinnene kan utføres parallelt.
I tillegg ble høy CR oppnådd ved å forbedre den eksisterende algoritmens prediksjonsfunksjon. Prediksjonsfunksjonen har også forbedret ytelse, noe som gjenspeiler fordelene med både DPCM og DDPCM. Vi brukte HEVC-bildesekvensen som abenchmark for å verifisere ytelsen til den foreslåtte algoritmen og maskinvarearkitekturen.
Som et resultat av eksperimentet oppnådde vi en gjennomsnittlig CR på 1,99 i klasse A og B i HEVC-bildesekvensen. Gjennom dette ble den foreslåtte tapsfrie komprimeringsarkitekturen verifisert for å oppnå en høyere CR enn sammenligningsalgoritmene. I tillegg, ettersom denne studiens algoritme oppnår en høy CR, kan den foreslåtte tapsfrie komprimeringsmaskinvaren redusere bussbåndbreddekravene.
Dermed er den foreslåtte tapsfrie komprimeringsmaskinvaren egnet for applikasjoner som krever høy minnebåndbredde og minnetilgang, for eksempel GPUer og høyoppløselige videoprosessorer.
Bekreftelse
Denne forskningen ble delvis støttet av MOTIE (Ministry of Trade, Industry & Energy) (10080568, Development of the Embedded GP-GPU for Deep Learning based Circumstance Recognition) og KSRC (KoreaSemiconductor Research Consortium) støtteprogram for utviklingen av den fremtidige halvlederenheten . EDA-verktøyet ble støttet av ICDesign Education Center (IDEC), Korea.
Referanser
[1] D. Burger, JR Goodman, A. Kagi, 'Begrenset båndbredde for å påvirke prosessordesign', IEEE Micro, vol. 17, nei. 6, s. 55–62, november 1997.
[2] H. David, E. Gorbatov, UR Hanebutte, R. Khanna, C. Le, 'RAPL: minnekraftestimering og avgrensning', I 2010 ACM/IEEE International Symposium on Low-Power Electronics and Design (ISLPED), s. 189–194, august 2010.
[3] ARM Mali GPU OpenGL ES Application Optimization Guide, tilgjengelig på.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, 'A LosslessColor Image Compression Architecture Using a Parallel Golomb-RiceHardware Codec', IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology, vol. 21, nei. 11, s. 1581–1587, november 2011.
[5] J. Lee, J. Yun, J. Lee, I. Hwang, D. Hong, Y. Kim, CG Kim, W.-C. Park, "En effektiv algoritme og arkitektur for tapsfri komprimering med høy gjennomstrømning av høyoppløselige bilder", IEEEAccess, vol. 7, utgave 1, s. 138803–138815. september 2019.
[6] L. Guo, D. Zhou, S. Goto, 'En ny referanseramme rekomprimeringsalgoritme og dens VLSI-arkitektur for UHD TV-videokodek', IEEETransactions on Multimedia, vol. 16, s. 2323–2332, desember 2014.
[7] AD Mitra, PK Srimani, 'Differensiell pulskodemodulasjon', Int. J. Electron., vol. 46, s. 633–637, juni 1972.
[8] S. Morein, 'ATI Radeon hyper technology', In Proceedings of the Graphics Hardware, 2000.
[9] D. Silveira, G. Povala, L. Amaral, B. Zatt, L. Agostini, M. Proto, "Effektiv referanserammekomprimering for videokodingssystem: algoritme og VLSI-design", Journal of Real-Time Image Behandling 16,s. 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, nei. 4, s. 788–799, 2021.
[11] Sungchul Yoon, Sungho Jun, Yongkwon Cho, Kilwhan Lee, HyukjaeJang, Tae Hee Han, 'Optimized Lossless Embedded Compression for Mobile Multimedia Applications', Electronics, vol. 9, s. 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
