Tabsfri kompressionsalgoritme og arkitektur for reduceret hukommelsesbåndbreddekrav med forbedret forudsigelse baseret på multipel DPCM Golomb-Rice-algoritmen

Abstrakt

I et computermiljø kræver højere opløsninger generelt mere hukommelsesbåndbredde, hvilket uundgåeligt fører til mere strømforbrug.

Dette kan blive afgørende for den overordnede ydeevne af mobile enheder og grafiske processorenheder med øgede mængder hukommelsesadgang og hukommelsesbåndbredde.

Der er en tæt sammenhæng mellem miljø og hukommelse. Det miljø, som mennesker lever og arbejder i, vil påvirke fysisk og mental sundhed og hukommelsens udvikling og ydeevne.

Først og fremmest kan et godt miljø fremme udviklingen af ​​menneskers tænke- og opfattelsesevner. Arbejds- og læringsmiljøet skal være roligt, ryddeligt, varmt og behageligt for effektivt at forbedre folks opmærksomhed og koncentration, hvilket gør det lettere for folk at koncentrere sig om at tænke og huske. Hvis omgivelserne er støjende, kaotiske eller overfyldte, vil den menneskelige hjerne blive forstyrret, hvilket påvirker effekten af ​​indlæring og hukommelse.

For det andet kan et positivt miljø fremme dannelsen af ​​en positiv mentalitet og positive følelser. En positiv mental tilstand vil effektivt forbedre folks bevidsthed og kognition og forbedre folks kreativitet og hukommelse. Tværtimod vil et negativt og deprimerende miljø få folk til at miste positive følelser og selvtillid og dermed påvirke folks hukommelsesfunktion.

Endelig kan et sikkert og sundt miljø sikre sundheden for menneskers kroppe og hjerner og derved effektivt forbedre hukommelsen. Kroppen og sindet har brug for at få nok hvile og motion for bedre at give energi og støtte til hukommelsesfunktionen. Samtidig vil forurening og toksiner i miljøet direkte påvirke menneskers fysiske og hjernemæssige sundhed og fremskynde nedgangen i hukommelsen.

Kort sagt er et godt miljø en vigtig betingelse for, at vi kan udvikle hukommelsen. Et tilpasset lærings- og arbejdsmiljø, en positiv og sund mentalitet og følelser samt et sundt og trygt bomiljø kan alle aktivt fremme udvikling og forbedring af menneskers hukommelse. Det kan ses, at vi skal forbedre hukommelsen, og Cistanche kan forbedre hukommelsen markant, fordi Cistanche også kan regulere balancen af ​​neurotransmittere, såsom at øge niveauet af acetylcholin og vækstfaktorer, som er meget vigtige for hukommelse og indlæring. Derudover kan Cistanche også forbedre blodgennemstrømningen og fremme ilttilførsel, hvilket kan sikre, at hjernen får tilstrækkelig næring og energi, og derved forbedre hjernens vitalitet og udholdenhed.

Klik på kender måder at forbedre hjernens funktion

Dette papir foreslår en tabsfri komprimeringsalgoritme med flere differentiel puls-kodemodulation variabel tegnkode Golomb-Rice for at reducere hukommelsesbåndbreddekravet. Effektiviteten af ​​den foreslåede multiple differentielle pulskodemodulation forbedres ved at vælge den optimale differentielle pulskodemodulationstilstand.

De eksperimentelle resultater viser et komprimeringsforhold på 1,99 for højeffektive videokodningsbilledsekvenser, og at den foreslåede tabsfri komprimeringshardware kan reducere busbåndbreddekravet.

Nøgleord: Tabsfri billedkomprimering, hardwarearkitektur, reduktion af hukommelsesbåndbredde.

1 Indledning

Efterhånden som opløsningen af ​​de nyeste mobile enheder og grafiske processorenheder (GPU'er) stiger hurtigt, øges den nødvendige hukommelsesbåndbredde for at få adgang til billederne, der er gemt i rammebufferen.

Denne øgede mængde hukommelsesadgang påvirker den overordnede ydeevne og strømforbrug [1, 2, 9-11], ligesom hukommelsesbåndbreddeudnyttelsen [3, 12]. Til dette formål kunne tabsfri rammebufferkomprimering og hukommelsesbåndbredde-reduktionsmetoder være effektive måder at udstyre en højtydende bus som en IP.

Mange undersøgelser er blevet udført til dette formål [4-6]; den tabsfri kompressionsalgoritme med differentiel pulskodemodulationGolomb-Rice-kodning (DDPCM-GR), den tabsfri billedkomprimeringsalgoritme med høj gennemstrømning med differentiel pulskodemodulationsvariabel signcode GR-kodning (DPCM-VSC GR), og rekomprimeringsalgoritmen med multiple DPCM-tilstandsgennemsnit semi-fixed length coding (MDA-SFL) blev foreslået i henholdsvis [4, 5] og [6].

Dette papir foreslår en tabsfri komprimeringsalgoritme med en multipleDPCM (MDPCM) variabel tegnkode GR for at reducere hukommelsesbåndbreddekravet. Algoritmen bruger MDPCM til forudsigelse og variabel tegnkode (VSC) GR til entropikodning [5]. Strukturen af ​​papiret er som følger. Afsnit 2 giver en oversigt over tidligere undersøgelser relateret til emnet for dette arbejde.

Afsnit 3 introducerer den foreslåede MDPCM-GR-algoritme. Afsnit 4 præsenterer den foreslåede tabsfri kompressionshardwarearkitektur. Afsnit 5 præsenterer de foreslåede algoritme- og hardwareydelsesverifikationsresultater. Konklusionen er givet i afsnit 6.

2 Baggrund

I dette afsnit gennemgår vi værker relateret til vores foreslåede algoritme og hardwarearkitektur. Alle de inkluderede undersøgelser tyder på, at de har forbedret ydeevnen baseret på DPCM-algoritmen.

2.1 DPCM-algoritme

DPCM [7] er en udbredt algoritme til reversibel datakomprimering. Det består af forudsigelsesstadiet og entropikodning af prædiktionsfejlresultater. Størrelsen af ​​inputpixeldata kan reduceres ved at bruge billedets rumlige lokalitetskarakteristika.

DDPCM [8] er algoritmen foreslået af ATI til at reducere størrelsen af ​​Z-data i 3D-grafik ved at forbedre DPCM. DDPCM-algoritmen beregner differentialværdierne for x-akse- og y-akseretningerne baseret på resultaterne af DPCM-algoritmen.

2.2 DDPCM-GR

DDPCM-GR [4] er den tabsfri komprimeringsalgoritme, der udfører DDPCM som en forudsigelsesfunktion og GR-kodning til entropikodning for fikseret-k, hvor k er 2. For behandlingsblokken i det originale billede anvendes DDPCM.

For fejldataene fra DDPCM udføres GR-kodning. GR-kodning er en entropikodningsmetode, der anvender unær kodning i kvotienten q, hvor inputværdien N divideres med parameteren M, og restenr lagres som binære data.

2,3 DPCM-VSC GR

DPCM-VSC GR [5] er high-throughput kompressionsalgoritmen, der udfører DPCM som en forudsigelsesfunktion og VSC GR-kodning til entropykodning. For behandlingsblokken i det originale billede anvendes 2D DPCM.

Kvotientværdien beregnes ved at dividere den resulterende værdi af DPCM med værdien $ 2 ∧ k $, hvor k=0, 1, 2, 3. VSC-værdier og unære kodeværdier opnås ved at udføre GR-kodning og VSC.

Længderne af de komprimerede data og den originale blok sammenlignes, efter at alle stadier er afsluttet. Hvis længden af ​​komprimeringsdataene er mindre end længden af ​​den oprindelige blok, genereres komprimerede data ved at pakke alle relaterede data.

De relaterede data består af K-værdien, DPCM-tilstandsværdien, førstefaktorværdien, den resterende værdi, unærdataværdien og de variable data for et tegn. Hvis den oprindelige blok er længere end de komprimerede data, bruges komprimerede data ikke, og den oprindelige blok bibeholdes.

3 Foreslået tabsfri kompressionsalgoritme

Dette afsnit introducerer udførelsesflowet af den foreslåede multiple DPCMGR (MDPCM-GR) algoritme til komprimering og dekompression.

3.1 Overordnet proces for den foreslåede kompressions- og dekompressionsalgoritme

Den foreslåede MDPCM-GR-algoritme består af en kompressor, der komprimerer de originale data, og en dekomprimering, der gendanner de komprimerede data. Kompressionsprocessen forløber som følger.

Først udføres MDPCM baseret på de originale blokdata, hvorefter DPCM-tilstanden med den laveste pris vælges blandt de beregnede DPCM-omkostninger. Til sidst udføres VSC GR [5]-kodning på fejlværdierne fra MDPCM. Dekompression følger den omvendte kompressionsproces. Figur 1 viser diagrammer over disse processer.

3.2 Multiple DPCM-algoritme

Den foreslåede MDPCM-algoritme kan vælge en DPCM-tilstand med minimale omkostninger ved at udføre fire forskellige retningsbestemte DPCM'er; såsom vandret og lodret DPCM og DDPCM.

Den foreslåede MDPCM bruger vertikal og horisontal DDPCM, som udføres baseret på henholdsvis vertikal og horisontal DPCM. Når der udføres DDPCM, vælges den optimale forudsigelsesfunktion som resultat af forudsigelsesfunktionen, og entropikodningsomkostningerne for forudsigelsesfunktionsresultatet beregnes baseret på summen af ​​de absolutte værdier af DPCM-resultaterne.

Fordelene ved den foreslåede MDPCM er som følger. For det første, fordi DPCM og DDPCM anvendes både vandret og vertikalt, forudsiges det for billeder, der har både vandrette og vertikale rumlige lokaliteter.

For det andet, fordi DDPCM, som udfører en yderligere DPCM, anvendes på den foreslåede algoritme, forudsiges den for billedet med hurtig pixelforskel. Endelig er overheaden for at anvende MDPCM kun 2 bit, hvilket er meget lavt.

4 Foreslået tabsfri kompressionshardwarearkitektur

Dette afsnit introducerer den foreslåede tabsfri komprimeringshardwarearkitektur og beskriver hvert modul i konfigurationen og dets operationelle flow-in detaljer.

4.1 Overordnet hardwarearkitektur af den foreslåede tabsfri komprimering

Som vist i figur 2 består den foreslåede tabsfri komprimeringshardwarearkitektur af følgende enheder: en MDPCM-enhed til MDPCM-udførelse; en tegnkonverterenhed til konvertering af en negativ værdi fra DPCM'en til en positiv værdi; en datapakkeenhed til pakning af komprimerede data; parallelVSC kodningsenhed; en K splitterenhed; en omkostningsberegningsenhed for resultatet af at dividere K-værdier; og en parallel GR encoder enhed til GR parallel kodning.

4.2 Overordnet hardwarearkitektur af den foreslåede tabsfri dekompression

Figur 3 viser den overordnede foreslåede tabsfri dekompressionshardwarearkitektur, som består af følgende enheder: en parallel InvMDPCM-enhed til udførelse af parallel invers MDPCM; en tegnkonverterenhed til tegnkonvertering gennem tegndata og størrelsesdata; en parallel GR-dekoderenhed til GR-afkodning parallelt; en nuldetektorenhed til at kontrollere, om DPCMerror-værdien er 0; en parallel VSC-dekoderenhed til at udføre VSC-dekodning inparallel; en dataudpakningsenhed, der dekomprimerer de komprimerede data; og tilgængelig unær/VSC splitterenhed, der opdeler VSC og unær data. Hardwaren til den foreslåede tabsfri dekompression udføres som følger.

For det første, for at dekomprimere de komprimerede data, udpakker dataudpakningsenheden inputdataene. De uopdelte unære VSC-data modtaget fra udpakningsenheden opdeles i unære data og VSC-data i den unære VSC-splitterenhed.

De opdelte unære data transmitteres til den parallelle GR-dekoderenhed og nuldetektorenheden, mens opdelte VSC-data transmitteres til den parallelle VSCdekoderenhed.

Nuldetektorenheden kontrollerer, om DPCM-fejlværdien er nul baseret på de unære data og de resterende data. Nuldetekteringsresultatet leveres til den parallelle VSC-dekoderenhed, som rekonstruerer de signerede data gennem det modtagne nuldetekteringsresultat og afkoder VSC. De unære data afkodes parallelt af den parallelle GR-dekoderenhed for at gendanne kvotientdataene.

Størrelsesdataene gendannes baseret på de lagrede kvotientdata og de resterende data. Når fortegns- og størrelsesdata er gendannet, rekonstruerer fortegnskonverterenheden DPCM-fejlværdien. Til sidst arbejder den parallelle InvMDPCM-enhed parallelt med DPCM-tilstand baseret på seed- og DPCM-fejlværdier for at rekonstruere pixeldataene.

5 Eksperimentelle resultater

I dette afsnit er simuleringsresultaterne af den foreslåede algoritme og hardwarearkitektur opsummeret. Ydeevnen vil blive målt ved komprimeringshastigheden af ​​algoritmen og busbåndbredden i hardwarestrukturen.

5.1 Kompressionsforhold

I dette papir måler vi komprimeringsforholdet (CR) af komprimerede billeder for at verificere effektiviteten af ​​den tabsfrie komprimeringsalgoritme. CR refererer til komprimeret billedstørrelse pr. original billedstørrelse, og jo højere CR, desto mere effektiv er komprimeringsalgoritmen. Ligningen for CR er som følger.

CR =Original billedstørrelse Komprimeret billedstørrelse(3)

Syv billedsekvenser i klasse A og B af benchmarks for højeffektiv videokodning (HEVC) blev brugt til at opnå CR-målinger i den foreslåede tabsfri komprimeringsalgoritme og hardwarearkitektur.

Den foreslåede tabsfri kompressionsalgoritme blev sammenlignet med dem, der er udviklet i [4, 5] og [6]. Tabel 1 viser den gennemsnitlige CR for den foreslåede algoritme og for [4, 5] og [6] for alle frames af HEVC-billedsekvenserne .

De eksperimentelle resultater for HEVC-billedsekvenserne viser, at de gennemsnitlige CR-værdier er henholdsvis 1,99, 1,63, 1,92 og 1,91 for den foreslåede tabsfri kompressionsalgoritme [4, 5] og [6].

Den foreslåede tabsfri komprimeringsalgoritme opnår højere CR i alle HEVC-billedsekvenser end de andre algoritmer. Den foreslåede MDPCM-algoritme har et 2-bit overheadkrav til at gemme DPCM-tilstandsoplysninger. Som vist i de eksperimentelle resultater i tabel 1 er det klart, at den øgede kompressionshastighed af forudsigelsesfunktionsresultaterne af den foreslåede MDPCM-algoritme er tilstrækkelig til at opfylde overheadkravet.

5.2 Ydeevneanalyse for busbåndbredde

CR'en af ​​den foreslåede kompressionsalgoritme kan være begrænset af busbåndbredden, fordi de data, der transmitteres over bussen, bør justeres efter dens bredde. Derfor kan de data, der transmitteres over bussen, miste CR'en med så meget som båndbredden af ​​de justerede data.

For at analysere dette målte vi den faktiske gennemsnitlige CR for trafikscenen med fem forskellige busbåndbredder på 8, 16, 32, 64 og 128 bit. Figur 4 viser de eksperimentelle resultater af de faktiske CR'er på dem.

Her er den faktiske CR begrænset til en 128-bit busbredde, den mest almindelige båndbredde. Den faktiske CR på 8-bit-busbredden svarer dog til det ideelle tilfælde af 1-bitonen, hvilket betyder, at ydeevnen af ​​den foreslåede tabsfri kompressionshardware er god på 8-bitten bus båndbredde. Følgelig kan den foreslåede tabsfri komprimeringshardware reducere busbåndbreddekravene.

6 Konklusion

I dette papir foreslås en tabsfri komprimeringsalgoritme og hardwarearkitektur for at reducere kravene til hukommelsesbåndbredde. Den foreslåede hardwarearkitektur har en høj behandlingshastighed, fordi komprimerings- og dekomprimeringstrinene kan udføres parallelt.

Derudover blev høj CR opnået ved at forbedre den eksisterende algoritmes forudsigelsesfunktion. Forudsigelsesfunktionen har også forbedret ydeevne, hvilket afspejler fordelene ved både DPCM og DDPCM. Vi brugte HEVC-billedsekvensen som abenchmark til at verificere ydeevnen af ​​den foreslåede algoritme og hardwarearkitektur.

Som et resultat af eksperimentet opnåede vi en gennemsnitlig CR på 1,99 i klasse A og B i HEVC-billedsekvensen. Gennem dette blev den foreslåede tabsfri komprimeringsarkitektur verificeret for at opnå en højere CR end sammenligningsalgoritmerne. Da denne undersøgelses algoritme opnår en høj CR, kan den foreslåede tabsfri komprimeringshardware desuden reducere busbåndbreddekravene.

Således er den foreslåede tabsfri komprimeringshardware egnet til applikationer, der kræver høj hukommelsesbåndbredde og hukommelsesadgang, såsom GPU'er og højopløselige videoprocessorer.

Anerkendelse

Denne forskning blev delvist støttet af MOTIE (Ministeriet for Handel, Industri og Energi) (10080568, Udvikling af den indlejrede GP-GPU for Deep Learning-baseret Omstændighedsgenkendelse) og KSRC (KoreaSemiconductor Research Consortium) støtteprogram for udviklingen af ​​den fremtidige halvlederenhed . EDA-værktøjet blev understøttet af ICDesign Education Center (IDEC), Korea.

Referencer

[1] D. Burger, JR Goodman, A. Kagi, 'Begrænset båndbredde til at påvirke processordesign', IEEE Micro, vol. 17, nr. 6, s. 55-62, november 1997.

[2] H. David, E. Gorbatov, UR Hanebutte, R. Khanna, C. Le, 'RAPL:memory power estimation and capping', I 2010 ACM/IEEE International Symposium on Low-Power Electronics and Design (ISLPED), pp. 189-194, august 2010.

[3] ARM Mali GPU OpenGL ES Application Optimization Guide, tilgængelig 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, nr. 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 komprimering af højopløsningsbilleder med høj gennemstrømningstab', IEEEAccess, Vol. 7, hæfte 1, s. 138803–138815. september 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, s. 2323-2332, december 2014.

[7] AD Mitra, PK Srimani, 'Differential pulse-code modulation', Int. J. Electron., bind. 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 referencerammekompressionsskema for videokodningssystem: algoritme og VLSI-design', Journal of Real-Time Image Behandling 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, nr. 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