ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > تنفيذ خوارزمية تكميم المتجهات...>الوصف

تنفيذ خوارزمية تكميم المتجهات بطريقة مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة مقابل طريقة توازي الكلمة الجزئية FPGA versus Subword Parallelism Implementations for a VQ Problem

المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: سلمان، ليث باقر (مؤلف)
مؤلفين آخرين: محمود، محمود شكر (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 14
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 244 - 258
DOI: 10.36541/0231-000-014-023
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 448975
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
مستخلصات الابحاث | خوارزمية تكميم المتجهات | مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة | طريقة توازي الكلمة الجزئية | ايعازات SIMD
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تستخدم خوارزمية تكميم المتجهات بشكل واسع في ضغط بيانات الصور وبيانات الصوت وبشكل اعم في معالجة الإشارات. إن تكميم المتجهات هو تعميم لتكميم الكمية العددية وهي طريقة تعتمد على مبدأ سجل الرموز. رغم ذلك فإن تصميم سجل رموز يمثل مجموعة المتجهات المدخلة هو عملية معقدة. وأحد الحلول الناجحة لهذه المشكلة هو من خلال أسلوب العمل المتوازي. في السنوات الأخيرة أصبحت أنظمة الحساب عالية الكفاءة اكثر انتشارا خاصة بوجود مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة عالية المرونة وبوجود المعالجات العامة الاستخدام المعززة بايعازات .( MMX, SSE) SIMD تستخدم مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة في الحالات التي تكون فيها الخوارزمية ذات طبيعة متوازية. حيث يمكن بناء مجموعة من وحدات المعالجة المتشابهة في الشريحة الواحدة لغرض القيام بالمعالجة المطلوبة. أن امتداد ISA الخاص بايعازات SIMD للمعالجات العامة الغرض تم تصميمه لاستثمار القدرة على العمل على التوازي SLP مع المكون المادي الموجود. في هذا البحث تم اقتراح طريقتين لتنفيذ خوارزمية تكميم المتجهات. الطريقة الأولى هي طريقة مبنية على أساس المكون المادي لمصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة والطريقة الثانية مبنية على أساس برنامج يستخدم ايعازات SIMD وتم إجراء مقارنة بين الطريقتين.

Vector Quantization (VQ) is a widely used algorithm in image data compression, voice compression, and more generally in signal processing. VQ is a generalization of scalar quantization and it is a codebook-based method. Unfortunately, designing a codebook that best represents the set of input vectors is an NP-hard problem. One of the successful solutions to this problem is to parallelize it. In recent years, high performance computing system have become more and more widespread, especially with the advent of highly flexible Field Programmable Gate Array (FPGA) and relatively cheap general purpose processors supported with SIMD instructions (MMX, SSE). FPGAs are used in situation where the implemented algorithm is highly parallel. Arrays of processing units can be built in a single FPGA chip to perform the required process. The SIMD media ISA extensions for generalpurpose processors has usually been to utilize Sub-word Level Parallelism (SLP) with existing hardware. In this paper, two methods for parallelizing VQ are proposed. The first is a hardware-based parallelism using FPGA; and the second is a software-based parallelism using SIMD instructions. Finally, a comparison between the two proposed methods is obtained.
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.