您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:刘伯温预言 > 图像并行处理 >

可重构的多DSP图像并行处理系统

发布时间:2019-05-20 23:34 来源:未知 编辑:admin

  系统在工业、医学等方面都有越来越广泛的需求。实时性高、计算复杂、数据量大是包括并行算法和多处理器并行硬件系统,图像处理并行算法的执行效率依赖于多处理器系统的硬件结构。通常,一种并行结构只适合于一类并行算法的映射。

  20世纪90年代至今,图像并行处理技术一直是图像处理领域研究的热点之一。参考文献分别对并行处理结构及其实现方法进行了探讨,提出了流水结构、分列并行等很有价值的硬件并行结构框架。目前,图像并行处理结构设计面临的主要问题可以概括为两个方面:

  ①图像并行处理硬件结构复杂,在实际应用中图像处理结构的开发周期长、成本高;

  ②面向图像处理算法的硬件结构针对性设计方法导致图像处理平台的可重用性差,调整、扩展和升级困难。

  本文构建的可重构并行计算系统可以通过配置可重构处理单元来满足不同应用的计算要求。这样的系统使图像处理结构设计与图像处理的算法设计分离,具有很高的性能并且结构灵活,能大大提高图像处理并行算法的执行效率和加速比。

  目前,用于嵌入式图像处理系统的高速器件主要是DSP和FPGA。处理核心的合理选用是影响并行系统处理能力的一个关键因素。

  并行处理的目的是通过采用多个处理单元同时处理输入信息来缩短任务的执行时间。在任务和算法确定的情况下,Amdahl定律可表明:加速比与任务并行度和处理单元个数密切相关。在任务并行度一定的情况下,增加处理单元所获得的加速比有一个极限值,任务的并行度制约着并行处理机的性能。

  在实际应用中,还必须考虑各个处理单元之间的数据交换和同步时间。由于比串行程序执行增加了数据通信和同步等待等开销,因此当加速比Spp(p为处理单元个数)时,并行效率Eff1。为使任务执行时间缩短而Sp增大,增加处理单元个数p成为首要手段,同时要将任务进行更细粒度的划分以增加任务的并行度。

  如图1所示,在增加处理单元和任务细粒度化的同时将带来总通信量的增加,影响了Sp的增加并导致Eff呈下降趋势。

  并行计算处理单元之间的网络结构大致可分为2种:一种是共享总线或共享存储器系统,称为“紧耦合式并行系统”,如图2所示;另一种是各处理单元有独立的数据存储器而通过通信口相连的分布式并行系统,称为“松耦合式系统”,如图3所示。

  一个任务要在多处理机系统上得到处理,首先必须将其分解成一些子任务,再由多处理系统中的各处理机分别处理这些子任务,协同完成该任务。如图4所示,并行算法在并行硬件系统上的应用是一个映射过程。一类并行算法依赖于适合的并行网络结构才能高效率地运行。

  导致并行算法与并行结构不匹配的原因主要有2个:一是欲把一个系统上开发的并行算法用于另一个系统上;二是由于问题内在的并行性,使并行算法与并行结构不匹配。

  综上所述,传统的共享总线系统与分布式并行系统分别适用于不同的图像并行处理算法。分布式并行系统的不同连接方式之间也有较大的差异。并行算法的高效率运行依赖于并行硬件拓扑结构的支持,某种硬件结构只适合一类并行算法。一般情况,一个图像处理任务是多个算法的集合,并行系统单靠某种固定结构无法适应所有的并行算法,这就给图像处理系统带来了问题。当并行硬件拓扑结构不适合并行算法时,系统的性能和算法执行效率都会受到影响,需要对并行硬件结构做出改进和完善。

http://3dtvsource.com/tuxiangbingxingchuli/65.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有