Algoritem stiskanja brez izgub in arhitektura za zmanjšano potrebo po pasovni širini pomnilnika z izboljšano napovedjo, ki temelji na Golomb-Riceovem algoritmu več DPCM

Povzetek

V računalniškem okolju višje ločljivosti na splošno zahtevajo večjo pasovno širino pomnilnika, kar neizogibno povzroči večjo porabo energije.

To lahko postane kritično za splošno delovanje mobilnih naprav in grafičnih procesorskih enot s povečanim obsegom dostopa do pomnilnika in pasovno širino pomnilnika.

Med okoljem in spominom obstaja tesna povezava. Okolje, v katerem ljudje živijo in delajo, bo vplivalo na fizično in duševno zdravje ter na razvoj in delovanje spomina.

Prvič, dobro okolje lahko spodbuja razvoj razmišljanja in sposobnosti zaznavanja ljudi. Delovno in učno okolje mora biti tiho, urejeno, toplo in udobno, da se učinkovito izboljša pozornost in koncentracija ljudi, da se ljudje lažje osredotočijo na razmišljanje in pomnjenje. Če je okolje hrupno, kaotično ali gneča, bodo človeški možgani moteni, kar vpliva na učinek učenja in spomina.

Drugič, pozitivno okolje lahko spodbuja oblikovanje pozitivne miselnosti in pozitivnih čustev. Pozitivno duševno stanje bo učinkovito izboljšalo zavest in kognicijo ljudi ter izboljšalo njihovo ustvarjalnost in spomin. Ravno nasprotno, zaradi negativnega in depresivnega okolja bodo ljudje izgubili pozitivna čustva in samozavest, kar bo vplivalo na njihovo spominsko funkcijo.

Končno lahko varno in zdravo okolje zagotovi zdravje teles in možganov ljudi ter tako učinkovito izboljša spomin. Telo in um morata imeti dovolj počitka in vadbe, da bolje zagotovita energijo in podporo za delovanje spomina. Hkrati bodo onesnaženost in toksini v okolju neposredno vplivali na fizično in možgansko zdravje ljudi ter pospešili upad spomina.

Skratka, dobro okolje je pomemben pogoj za razvoj spomina. Prilagojeno učno in delovno okolje, pozitivna in zdrava miselnost in čustva ter zdravo in varno življenjsko okolje lahko aktivno spodbujajo razvoj in izboljšanje spomina ljudi. Vidi se, da moramo izboljšati spomin in Cistanche lahko bistveno izboljša spomin, saj lahko Cistanche uravnava tudi ravnovesje nevrotransmiterjev, kot je povečanje ravni acetilholina in rastnih faktorjev, ki so zelo pomembni za spomin in učenje. Poleg tega lahko Cistanche izboljša pretok krvi in ​​spodbuja dostavo kisika, kar lahko zagotovi, da možgani dobijo dovolj hranil in energije, s čimer se izboljša vitalnost in vzdržljivost možganov.

Kliknite Spoznajte načine za izboljšanje delovanja možganov

Ta članek predlaga algoritem za stiskanje brez izgub z večkratno Golomb-Ricevo spremenljivo predznakovno kodo diferencialne pulzno-kodne modulacije za zmanjšanje zahteve glede pasovne širine pomnilnika. Učinkovitost predlagane večkratne diferencialne impulzno kodne modulacije se poveča z izbiro optimalnega načina diferencialne impulzno kodne modulacije.

Eksperimentalni rezultati kažejo kompresijsko razmerje 1,99 za visoko učinkovito video kodiranje slikovnih zaporedij in da lahko predlagana strojna oprema za stiskanje brez izgub zmanjša zahtevo po pasovni širini vodila.

Ključne besede: kompresija slik brez izgub, arhitektura strojne opreme, zmanjšanje pomnilniške pasovne širine.

1 Uvod

Ker se ločljivost najnovejših mobilnih naprav in grafičnih procesorjev (GPU) hitro povečuje, se povečuje tudi pasovna širina pomnilnika, potrebna za dostop do slik, shranjenih v medpomnilniku okvirja.

Ta povečana količina dostopa do pomnilnika vpliva na splošno zmogljivost in porabo energije [1, 2, 9–11], kot tudi izkoriščenost pasovne širine pomnilnika [3, 12]. V ta namen so lahko kompresija okvirnega medpomnilnika brez izgub in metode zmanjšanja pasovne širine pomnilnika učinkoviti načini za opremljanje visoko zmogljivega vodila kot IP.

V ta namen so bile izvedene številne študije [4–6]; algoritem stiskanja brez izgub z diferencialno pulzno kodno modulacijo Golomb-Rice kodiranje (DDPCM-GR), visoko zmogljiv algoritem stiskanja slike brez izgub z diferencialno pulzno kodno modulacijo s kodiranjem s spremenljivo kodo GR (DPCM-VSC GR) in algoritem rekompresije z večkratnim povprečjem načina DPCM kodiranje s pol fiksno dolžino (MDA-SFL) je bilo predlagano v [4, 5] oziroma [6].

Ta članek predlaga algoritem stiskanja brez izgub z večkratno DPCM (MDPCM) spremenljivo predznakovalno kodo GR za zmanjšanje zahteve glede pasovne širine pomnilnika. Algoritem uporablja MDPCM za napovedovanje in variable signcode (VSC) GR za entropijsko kodiranje [5]. Struktura prispevka je naslednja. Razdelek 2 ponuja pregled predhodnih študij, povezanih s temo tega dela.

Razdelek 3 predstavlja predlagani algoritem MDPCM-GR. Razdelek 4 predstavlja predlagano arhitekturo strojne opreme za stiskanje brez izgub. Razdelek 5 predstavlja predlagani algoritem in rezultate preverjanja delovanja strojne opreme. Zaključek je podan v razdelku 6.

2 Ozadje

V tem razdelku pregledamo dela, povezana z našim predlaganim algoritmom in arhitekturo strojne opreme. Vse vključene študije kažejo, da so izboljšale delovanje na podlagi algoritma DPCM.

2.1 Algoritem DPCM

DPCM [7] je splošno razširjen algoritem za reverzibilno stiskanje podatkov. Sestavljen je iz stopnje napovedi in entropijskega kodiranja rezultatov napak napovedi. Velikost podatkov vhodnih slikovnih pik je mogoče zmanjšati z uporabo značilnosti prostorske lokalnosti slike.

DDPCM [8] je algoritem, ki ga je predlagal ATI za zmanjšanje velikosti podatkov Z v 3D grafiki z izboljšanjem DPCM. Algoritem DDPCM izračuna diferencialne vrednosti za smeri osi x in y na podlagi rezultatov algoritma DPCM.

2.2 DDPCM-GR

DDPCM-GR [4] je algoritem za stiskanje brez izgub, ki izvaja DDPCM kot funkcijo napovedovanja in kodiranje GR za entropijsko kodiranje za fiksni-k, kjer je k 2. Za blok obdelave v izvirni sliki se uporablja DDPCM.

Za podatke o napakah iz DDPCM se izvede kodiranje GR. Kodiranje GR je metoda entropijskega kodiranja, ki uporabi unarno kodiranje v kvocientu q, kjer je vhodna vrednost N deljena s parametrom M, preostanekr pa je shranjen kot binarni podatek.

2.3 DPCM-VSC GR

DPCM-VSC GR [5] je visoko zmogljiv kompresijski algoritem, ki izvaja DPCM kot funkcijo napovedovanja in kodiranje VSC GR za entropikodiranje. Za blok obdelave v izvirni sliki je uporabljen 2D DPCM.

Vrednost kvocienta se izračuna tako, da se dobljena vrednost DPCM deli z vrednostjo $ 2 ∧ k $, kjer je k=0, 1, 2, 3. Vrednosti VSC in vrednosti unarne kode se pridobijo z izvajanjem kodiranja GR in VSC.

Dolžine stisnjenih podatkov in izvirnega bloka se primerjajo po zaključku vseh stopenj. Če je dolžina stisnjenih podatkov manjša od dolžine izvirnega bloka, se stisnjeni podatki ustvarijo s pakiranjem vseh povezanih podatkov.

Povezani podatki so sestavljeni iz vrednosti K, vrednosti načina DPCM, vrednosti prvega faktorja, preostale vrednosti, vrednosti unarnih podatkov in spremenljivih podatkov za znak. Če je izvirni blok daljši od stisnjenih podatkov, se stisnjeni podatki ne uporabijo in izvirni blok se ohrani.

3 Predlagani algoritem za stiskanje brez izgub

Ta razdelek predstavlja potek izvajanja predlaganega algoritma večkratnega DPCMGR (MDPCM-GR) za stiskanje in dekompresijo.

3.1 Splošni postopek predlaganega algoritma za stiskanje in dekompresijo

Predlagani algoritem MDPCM-GR je sestavljen iz kompresorja, ki stisne izvirne podatke, in dekompresorja, ki obnovi stisnjene podatke. Postopek stiskanja poteka na naslednji način.

Najprej se izvede MDPCM na podlagi izvirnih podatkov bloka, nato pa se med izračunanimi stroški DPCM izbere način DPCM z najnižjimi stroški. Končno se kodiranje VSC GR [5] izvede na vrednosti napak iz MDPCM. Dekompresija sledi obratnemu procesu stiskanja. Slika 1 prikazuje diagrame teh procesov.

3.2 Večkratni algoritem DPCM

Predlagani algoritem MDPCM lahko izbere način DPCM z minimalnimi stroški z izvedbo štirih različnih usmerjenih DPCM; kot so vodoravni in navpični DPCM in DDPCM.

Predlagani MDPCM uporablja navpični in vodoravni DDPCM, ki se izvajata na podlagi navpičnega oziroma vodoravnega DPCM. Pri izvajanju DDPCM je optimalna funkcija napovedi izbrana kot rezultat funkcije napovedi, strošek entropijskega kodiranja za rezultat funkcije napovedi pa se izračuna na podlagi vsote absolutnih vrednosti rezultatov DPCM.

Prednosti predlaganega MDPCM so naslednje. Prvič, ker sta DPCM in DDPCM uporabljena tako vodoravno kot navpično, nista predvidena za slike, ki imajo vodoravno in navpično prostorsko lokacijo.

Drugič, ker je DDPCM, ki izvaja dodaten DPCM, uporabljen za predlagani algoritem, je predviden za sliko z razliko rapidpixel. Nazadnje so režijski stroški za uporabo MDPCM le 2 bita, kar je zelo malo.

4 Predlagana arhitektura strojne opreme za stiskanje brez izgub

Ta razdelek predstavlja predlagano arhitekturo strojne opreme za stiskanje brez izgub in opisuje vsak modul konfiguracije ter podrobnosti njegovega delovanja.

4.1 Splošna arhitektura strojne opreme za predlagano stiskanje brez izgub

Kot je prikazano na sliki 2, predlagano arhitekturo strojne opreme za stiskanje brez izgub sestavljajo naslednje enote: enota MDPCM za izvajanje MDPCM; enota pretvornika znakov za pretvorbo negativne vrednosti iz rezultatov DPCM v pozitivno vrednost; enota za pakiranje podatkov za pakiranje stisnjenih podatkov; parallelVSC kodirna enota; razdelilna enota K; enota za izračun stroškov za rezultat deljenja vrednosti K; in enoto vzporednega kodirnika GR za vzporedno kodiranje GR.

4.2 Splošna arhitektura strojne opreme za predlagano dekompresijo brez izgube

Slika 3 prikazuje splošno predlagano strojno arhitekturo dekompresije brez izgub, ki jo sestavljajo naslednje enote: vzporedna enota InvMDPCM za izvajanje vzporednega inverznega MDPCM; enoto za pretvorbo znakov za pretvorbo znakov prek podatkov o znakih in podatkov o velikosti; vzporedna dekodirna enota GR za vzporedno dekodiranje GR; ničelna detektorska enota za preverjanje, ali je vrednost DPCMerror 0; vzporedna VSC dekodirna enota za vzporedno izvajanje VSC dekodiranja; enota za razpakiranje podatkov, ki razpakira stisnjene podatke; in spremenljiva unarna/VSC razdelilna enota, ki razdeli VSC in unarne podatke. Strojna oprema predlagane dekompresije brez izgub se izvaja na naslednji način.

Prvič, za dekompresijo stisnjenih podatkov enota za razpakiranje podatkov razpakira vhodne podatke. Nerazdeljeni unarni podatki VSC, prejeti iz enote za razpakiranje, so razdeljeni na unarne podatke in podatke VSC v enoti unarnega razdelilnika VSC.

Razdeljeni unarni podatki se prenesejo v vzporedno dekodirno enoto GR in ničelno detektorsko enoto, medtem ko se razcepljeni podatki VSC prenesejo v paralelno dekodirno enoto VSC.

Enota ničelnega detektorja preveri, ali je vrednost napake DPCM nič na podlagi unarnih podatkov in preostalih podatkov. Rezultat ničelnega zaznavanja je dostavljen v vzporedno dekodirno napravo VSC, ki rekonstruira podpisane podatke s prejetim rezultatom ničelnega zaznavanja in dekodira VSC. Unarne podatke vzporedno dekodira vzporedna dekodirna enota GR, da obnovi podatke o količniku.

Podatki o magnitudi so obnovljeni na podlagi obnovljenih podatkov o količniku in preostalih podatkov. Ko so podatki o predznaku in magnitudi obnovljeni, enota za pretvorbo predznaka rekonstruira vrednost napake DPCM. Končno vzporedna enota InvMDPCM deluje vzporedno z načinom DPCM na podlagi vrednosti semena in napake DPCM za rekonstrukcijo podatkov slikovnih pik.

5 Eksperimentalni rezultati

V tem razdelku so povzeti rezultati simulacije predlaganega algoritma in arhitekture strojne opreme. Zmogljivost bo merjena s stopnjo stiskanja algoritma in pasovno širino vodila v strukturi strojne opreme.

5.1 Kompresijsko razmerje

V tem članku merimo kompresijsko razmerje (CR) stisnjenih slik, da preverimo učinkovitost algoritma za stiskanje brez izgub. CR se nanaša na velikost stisnjene slike na prvotno velikost slike in višji kot je CR, učinkovitejši je algoritem stiskanja. Enačba za CR je naslednja.

CR =Izvirna velikost slikeVelikost stisnjene slike(3)

Za pridobitev meritev CR v predlaganem algoritmu za stiskanje brez izgub in arhitekturi strojne opreme je bilo uporabljenih sedem zaporedij slik v razredu A in B meril uspešnosti visokoučinkovitega video kodiranja (HEVC).

Predlagani algoritem za stiskanje brez izgub je bil primerjan s tistimi, ki so bili razviti v [4, 5] in [6]. Tabela 1 prikazuje povprečni CR predlaganega algoritma ter [4, 5] in [6] za vse okvirje zaporedja slik HEVC .

Eksperimentalni rezultati za sekvence slik HEVC kažejo, da so povprečne vrednosti CR 1,99, 1,63, 1,92 in 1,91 za predlagani algoritem stiskanja brez izgub [4, 5] oziroma [6].

Predlagani algoritem za stiskanje brez izgub dosega višji CR v vseh zaporedjih slik HEVC kot drugi algoritmi. Predlagani algoritem MDPCM ima 2-bitno zahtevo za shranjevanje informacij o načinu DPCM. Kot je prikazano v eksperimentalnih rezultatih tabele 1, je jasno, da povečana stopnja stiskanja rezultatov napovedne funkcije predlaganega algoritma MDPCM zadostuje za izpolnitev zahteve po režijskih stroških.

5.2 Analiza zmogljivosti za pasovno širino vodila

CR predlaganega algoritma za stiskanje je lahko omejen s pasovno širino vodila, ker morajo biti podatki, ki se prenašajo po vodilu, poravnani z njegovo širino. Zato lahko podatki, ki se prenašajo prek vodila, izgubijo CR toliko kot pasovna širina poravnanih podatkov.

Da bi to analizirali, smo izmerili dejansko povprečno CR prometne scene s petimi različnimi pasovnimi širinami vodila 8, 16, 32, 64 in 128 bitov. Slika 4 prikazuje eksperimentalne rezultate dejanskih CR na njih.

Tu je dejanski CR omejen na 128-bitno širino vodila, kar je najpogostejša pasovna širina. Vendar je dejanski CR na širini 8-bitnega vodila podoben idealnemu primeru 1-bitona, kar pomeni, da je zmogljivost predlagane strojne opreme za stiskanje brez izgub dobra na 8-bitu pasovna širina vodila. Posledično lahko predlagana strojna oprema za stiskanje brez izgub zmanjša zahteve glede pasovne širine vodila.

6 Zaključek

V tem dokumentu sta predlagana algoritem stiskanja brez izgub in arhitektura strojne opreme za zmanjšanje zahtev glede pasovne širine pomnilnika. Predlagana arhitektura strojne opreme ima visoko hitrost obdelave, ker je mogoče korake stiskanja in dekompresije izvajati vzporedno.

Poleg tega je bil visok CR dosežen z izboljšanjem funkcije napovedovanja obstoječega algoritma. Funkcija predvidevanja ima tudi izboljšano zmogljivost, kar odraža prednosti tako DPCM kot DDPCM. Zaporedje slik HEVC smo uporabili kot merilo uspešnosti za preverjanje delovanja predlaganega algoritma in arhitekture strojne opreme.

Kot rezultat poskusa smo dosegli povprečno CR 1,99 v razredih A in B zaporedja slik HEVC. S tem je bilo preverjeno, da predlagana arhitektura stiskanja brez izgub dosega višji CR kot primerjalni algoritmi. Poleg tega lahko predlagana strojna oprema za stiskanje brez izgub zmanjša zahteve glede pasovne širine vodila, ker algoritem te študije doseže visok CR.

Tako je predlagana strojna oprema za stiskanje brez izgub primerna za aplikacije, ki zahtevajo visoko pasovno širino pomnilnika in dostop do pomnilnika, kot so GPE in video procesorji visoke ločljivosti.

Priznanje

To raziskavo sta delno podprla MOTIE (Ministrstvo za trgovino, industrijo in energijo) (10080568, Razvoj vgrajenega GP-GPU za prepoznavanje okoliščin, ki temelji na globokem učenju) in KSRC (KoreaSemiconductor Research Consortium) podporni program za razvoj prihodnje polprevodniške naprave . Orodje EDA je podprl izobraževalni center ICDesign (IDEC), Koreja.

Reference

[1] D. Burger, JR Goodman, A. Kagi, "Omejena pasovna širina vpliva na zasnovo procesorja", IEEE Micro, vol. 17, št. 6, str. 55–62, nov. 1997.

[2] H. David, E. Gorbatov, UR Hanebutte, R. Khanna, C. Le, 'RAPL: ocena in omejevanje moči pomnilnika', leta 2010 na mednarodnem simpoziju ACM/IEEE o elektroniki in oblikovanju nizke porabe energije (ISLPED), str. 189–194, avgust 2010.

[3] Priročnik za optimizacijo aplikacij ARM Mali GPU OpenGL ES, na voljo na.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, "Arhitektura stiskanja barvne slike brez izgube z uporabo vzporednega kodeka Golomb-RiceHardware", Transakcije IEEE o vezjih in sistemih za videotehnologijo, vol. 21, št. 11, str. 1581–1587, november 2011.

[5] J. Lee, J. Yun, J. Lee, I. Hwang, D. Hong, Y. Kim, CG Kim, W.-C. Park, 'Učinkovit algoritem in arhitektura za visokozmogljivo stiskanje slik visoke ločljivosti brez izgube', IEEEAccess, Vol. 7, številka 1, str. 138803–138815. september 2019.

[6] L. Guo, D. Zhou, S. Goto, "Nov rekompresijski algoritem referenčnega okvirja in njegova arhitektura VLSI za video kodek UHD TV", IEEETransactions on Multimedia, vol. 16, str. 2323–2332, december 2014.

[7] AD Mitra, PK Srimani, "Diferencialna pulzno-kodna modulacija", Int. J.Electron., letn. 46, str. 633–637, jun. 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, 'Efficient reference frame compression scheme for video coding system: algorithm and VLSI design', Journal of Real-Time Image Obdelava 16, str. 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, št. 4, str. 788–799, 2021.

[11] Sungchul Yoon, Sungho Jun, Yongkwon Cho, Kilwhan Lee, HyukjaeJang, Tae Hee Han, "Optimizirano vgrajeno stiskanje brez izgub za mobilne multimedijske aplikacije", Elektronika, let. 9, str. 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 of Circuits, Systems, and Computers , 2020.

For more information:1950477648nn@gmail.com