In this paper, we propose a novel reconfigurable processor using dynamically partitioned single-instruction multiple-data (DP-SIMD) which is able to process multimedia data. The SIMD processor and parallel SIMD (P-SIMD) processor, which is composed of a number of SIMD processors, are usually used these days. But these processors are inefficient because all processing units (PUs) should process the same operations all the time. Moreover, the PUs can process different operations only when every SIMD group operation is predefined. We propose a processor control method which can partition parallel processors into multiple SIMD-based processors dynamically to enhance efficiency. For performance evaluation of the proposed method, we carried out the inverse transform, inverse quantization, and motion compensation operations of H.264 using processors based on SIMD, P-SIMD, and DP-SIMD. Experimental results show that the DP-SIMD control method is more efficient than SIMD and P-SIMD control methods by about 15% and 14%, respectively.
대량의 데이터 처리 영역에 대한 중요성이 증가하는 가운데 다차원의 속성을 갖는 레코드에 대한 스캔을 필요로 하는 질의처리에 있어 SIMD 명령어 셋을 이용하여 보다 효율적인 스캔성능을 얻을 수 있다. 이러한 배경하에서 이 논문에서 제시하는 기법인 'SIMD 레코드 스캔'은 행-기반의 스캔으로 열-기반의 저장구조를 갖는 기존의 메모리 기반 데이터베이스 시스템에서 조건식 처리나 집계연산등에서의 연산성능을 높이기 위해 열에 종속적으로 SIMD 명령어를 이용하던 것과는 달리 다차원 속성들의 비교가 요구되는 레코드 스캔에서의 효율을 높일 수 있다. 이는 레지스터 및 시스템 메모리의 크기가 증가함에 따라 더 큰 성능향상을 가져올 수 있으며, 멀티코어 기반의 병렬화 기법과 독립적이므로 SIMD를 지원하는 단일 프로세서뿐 아니라 이들로 구성된 멀티코어 프로세서에도 기존 시스템이나 아키텍처를 변경하지 않고도 적용이 가능하다.
SIMD(Single Instruction Multiple Data)는 대표적인 병렬화 아키텍처 중 하나로, SIMD 레지스터에 적재된 여러 개의 데이터들을 하나의 명령어로 처리하는 기술이다. 퀵정렬(Quicksort)은 데이터 값들이 리스트로 저장되어 있을 때, 임의의 위치에 있는 데이터 값을 피봇으로 하여 그것보다 작은 값은 왼편으로, 큰 값은 오른편으로 분할하여 생성된 두 개의 서브리스트에 대하여 같은 작업을 반복함으로써 데이터 값들을 정렬하는 정렬 알고리즘이다. 본 연구에서는 SIMD 명령어를 이용하여 파이프라인 아키텍처에서 조건 예측 실패에 따른 성능 저하를 유발하지 않도록 분기 조건을 최소로 사용하는 효율적인 퀵정렬(Quicksort) 알고리즘을 제안한다. 또한, VBP(Vertical Bit Parallel) 기법과 얼리 프루닝(early pruning) 기법을 적용하여 SIMD 레지스터에 데이터를 바이트 단위로 적재함으로써 퀵 정렬 알고리즘의 성능을 향상하였다.
이 논문은 SIMD 구조를 갖는 프로세서에서 FFT 연산을 효과적으로 처리하는 방법에 대한 것이다. FFT는 디지털 신호처리 분야에서 널리 사용되는 범용 알고리즘으로 이의 효과적인 처리는 성능 향상에 있어서 매우 중요하다. Bruun 알고리즘은 반복적인 인수분해를 통해 구현되는 FFT 알고리즘으로, 널리 사용되는 Cooley-Tukey 알고리즘에 비해 복소수 곱셈이 아닌 실수 곱셈으로 대부분의 동작을 수행하는 장점을 가지고 있으나, SIMD 프로세서에서 구현하는 데는 벡터 데이터의 정렬 형태가 복잡하고 연산에 필요한 계수들을 저장할 메모리를 더 필요로 하는 단점이 있다. 실험 결과에 따르면 길이 1024인 FFT 연산을 SIMD 프로세서에서 수행하는데 있어서 Bruun 알고리즘은 Cooley-Tukey 알고리즘에 비해서 약 1.2배의 더 높은 처리성능을 보이지만, 약 4 배 더 큰 데이터 메모리를 필요로 한다. 따라서 데이터 메모리에 대한 제약이 큰 경우가 아니라면 SIMD 프로세서에서 Bruun 알고리즘이 FFT 연산에 적합하다.
본 논문은 HEVC RExt (High Efficiency Video Coding Range Extension)을 위한 SIMD (Single Instruction Multiple Data) 명령어 기반의 고속 복호화 방법을 소개한다. RExt의 화면 내 예측, 보간필터, 역-양자화, 역-변환, 클리핑 모듈들은 반복적인 산술 연산 혹은 논리 연산을 수행하는 구조로써 SIMD 명령어 집합을 적용하기 적합한 모듈로 분류할 수 있다. 본 논문은 RExt의 증가한 비트 심도를 고려하여 화면 내 예측, 보간필터, 역-양자화, 역-변환, 클리핑 모듈을 SSE (Streaming SIMD Extension) 명령어 집합을 이용하여 연산하는 방법을 소개한다. 또한, 256비트 레지스터를 사용할 수 있는 AVX2 (Advanced Vector eXtension 2) 명령어 집합을 이용하여 보간필터, 역-양자화, 클리핑 모듈의 연산을 효율적으로 연산하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 SIMD 명령어 기반의 고속 복호화 방법은 HEVC 참조 소프트웨어 HM 16.0을 기반으로 자체 개발한 HEVC RExt 복호화기에서 기존의 순차적 연산 방식 대비 평균 12%의 속도향상을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 실생활에 많이 사용되는 멀티미디어의 연산에 꼭 필요한 명령어를 수행할 수 있는 저면적의 저전력 SIMD MAC/MAS(Single Instruction Multiple Data Multiply and ACcumulate/Multiply And Subtract)를 개발하였다. 개발의 목적이 이전에 개발된 64-bit의 고면적, 고성능 MAC/MAS를 저면적, 저비용화하면서 성능 저하를 최소화 하는 것이었기 때문에 이전에 개발된 구조와 비교함으로써 이번 연구의 성과를 판단하였다. 본 논문의 내용은 크게 SIMD MAC의 설계에 대한 내용, 본 설계가 이전의 설계와의 차별성, 그리고 합성 결과 및 결론으로 이루어져 있다. 설계 결과, 이전에 설계되었던 고성능의 64비트 SIMD MAC/班AS에 비해 전체적인 하드웨어의 크기는 32%로 축소되었다. 이는 임베디드 DS(Digital Signal Processor)에 적합하도록 ISA(Instruction Set Architecture)를 개선하였고, 내부 데이터의 대역폭을 32비트로 줄였으며 하드웨어를 보다 최적화하여 설계하였기 때문으로 판단된다.
본 논문에서는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 프로세서를 사용한 HEVC 부호화기의 하다마트 트랜스폼 고속화를 제안한다. 본 논문에서는 MMX와 SSE 레지스터를 사용하여 하다마드 트랜스폼을 SIMD 연산으로 대체함으로써 메모리 접근 횟수와 명령어의 수를 줄여 부호화기를 고속화하였다. 또한, HEVC의 10비트 입력에 따른 SIMD 구조의 비효율적인 구현을 해결하기 위하여 하다마드 트랜스폼의 입력 픽셀 비트수를 감소시키는 IBDD(Internal Bit Depth Decreasing)를 제안했다. HEVC 부호화기에 하다마드 트랜스폼을 SIMD 연산으로 대체한 결과 부호화 효율의 저하 없이, 부호화기의 수행 시간은 10% 감소되었다.
본 논문에서는 첫째로 큰 정수의 소인수 분해를 위한 병렬 이차선별법(parallel quadratic sieve) 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘을 반복적으로 사용하여, 분산 메모리 모델(DMM)을 갖는 SIMD구조의 병렬 컴퓨터 상에서 분할정복기법을 사용하는 병력 소인수 분해(parallel factoring) 알고리즘을 제시한다. 또한 이러한 알고리즘이 시간과 프로세서의 곱의 관점에서 최적화 알고리즘임을 보인다.
DCT(Discrete Cosine Transform)는 현존하는 블록기반 영상 압축 코딩기법의 핵심이 되는 부분이다. 많은 고속 방법이 제안되었으며, 최근 들어 SIMD 병렬구조를 이용한 고속방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 SIMD명령어를 가지는 프로세서에서 4$\times$4 정수변환의 속도를 최적화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 128비트 SIMD영령어로 확장이 가능하며 비슷한 구조를 가지는 Hadamard 변환에서 적용할 수 있다. 제안하는 방법을 펜티엄4 2.4G에서 구현할 경우 H.264 참조 부호화기의 4$\times$4 정수변환 방법보다 64비트 SIMD 명령어를 사용할 경우 4.34배 128-bit SIMD 명령어를 사용할 경우 6.77배의 성능을 얻을 수 있다.
Single-machine-based 그래프 엔진의 state-of-the-art 모델인 RealGraph 는 쓰레드를 이용한 병렬화로 성능을 향상하였으나 쓰레드 내부에서의 병렬성은 고려되지 않았다. 본 논문은 SIMD 명령어를 이용해 RealGraph 의 병렬성을 향상시켰다. 쓰레드 내부의 효율성을 높이기 위해 RealGraph 의 구조와 그래프 알고리즘의 분석을 통한 SIMD 명령어의 적용 가능한 영역을 탐색하였다. 실험으로 SIMD 명령어의 적용을 통해 쓰레드 내부에서 벡터 연산을 수행하여 평균 7.6%, 11.7%, 9.2%의 수행 시간 단축을 이끌어냈으며 SIMD 명령어의 적용이 그래프 엔진의 분석 성능에 얼마나 도움이 될 수 있는지 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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