| Русский Русский | English English |
   
Главная Archive
29 | 03 | 2024
10.14489/vkit.2021.04.pp.037-044

DOI: 10.14489/vkit.2021.04.pp.037-044

Левин И. И., Чекина М. Д.
ПАРАЛЛЕЛЬНО-КОНВЕЙЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ФРАКТАЛЬНОГО СЖАТИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА РЕКОНФИГУРИРУЕМЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
(с. 37-44)

Аннотация. Описан разработанный метод фрактального сжатия изображений, реализованный для реконфигурируемых вычислительных систем. Для хранения коэффициентов системы итерируемых функций, кодирующих изображения, введена структура данных, задающая отношения между номерами ранговых и доменных блоков и соответствующими параметрами. Представленный подход позволяет масштабировать параллельно-конвейерную программу на любое количество программируемых логических интегральных схем (ПЛИС). Практическая реализация, выполненная на реконфигурируемом компьютере «Терциус 2», содержащем восемь ПЛИС, обеспечивает ускорение в 15 000 раз по сравнению с универсальным многоядерным процессором и в 18 – 25 раз по сравнению с существующими решениями для ПЛИС.

Ключевые слова:  фракталы; фрактальное сжатие изображений; ПЛИС; реконфигурируемые вычислительные системы.

 

Levin I. I., Chekina M. D.
THE PARALLEL-PIPELINED IMPLEMENTATION OF THE FRACTAL IMAGE COMPRESSION FOR RECONFIGURABLE COMPUTING SYSTEMS
(pp. 37-44)

Abstract. The developed fractal image compression method, implemented for reconfigurable computing systems is described. The main idea parallel fractal image compression based on parallel execution pairwise comparison of domain and rank blocks. Achievement high performance occurs at the expense of simultaneously comparing maximum number of pairs. Implementation fractal image compression for reconfigurable computing systems has two critical resources, as number of input channels and FPGA Look-up Table (LUT). The main critical resource for fractal image compression is data channels, and implementation this task for reconfigurable computing systems requires parallel-pipeline computations organization replace parallel, preliminarily produced performance reduction parallel computational structure. The main critical resource for fractal image compression is data channels, and implementation this task for reconfigurable computing systems requires parallel-pipeline computations organization replace parallel computations organiation. For using parallel-pipeline computations organization, preliminarily have produce performance reduction parallel computational structure. Each operator has routed to computational structure sequentially (bit by bit) to save computational resources and reduces equipment downtime. Storing iterated functions system coefficients for image encoding has been introduced in data structure, which correlates between corresponding parameters the numbers of rank and domain blocks. Applying this approach for parallel-pipeline programs allows scaling computing structure to plurality programmable logic arrays (FPGAs). Task implementation on the reconfigurable computer system Tertius-2 containing eight FPGAs 15 000 times provides performed acceleration relatively with universal multi-core processor, and 18 – 25 times whit to existing solutions for FPGAs.

Keywords: Fractals; Fractal image compression; FPGA; Reconfigurable computing systems.

Рус

И. И. Левин, М. Д. Чекина (Научно-исследовательский центр супер-ЭВМ и нейрокомпьютеров, Таганрог, Россия) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript , Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Eng

I. I. Levin, M. D. Chekina (Supercomputers and Neurocomputers Research Center, Taganrog, Russia) E-mail: Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript , Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript  

Рус

1. Doris Chen, Deshanand Singh. Fractal Video Compression in OpenCL: An Evaluation of CPUs, GPUs, and FPGAs as Acceleration Platforms // 18th Asia and South Pacific Design Automation Conference. IEEE. 2013. Pр. 297 – 304. Yokohama, Japan, 22 – 25 Jan. 2013.
2. Barnsley M., Hurd L. P. Fractal Image Compression. Wellsley Massachusetts: A. K. Peters Ltd., 1993. 224 p.
3. Fisher Y. Fractal Image Compression: Theory and Application. New York: Springer-Verlag, 1995.
4. Бойченко И. В., Кулбаев С. С., Немеров А. А., Голенков В. В. Эксперимент по фрактальному сжатию RGB-изображений на вычислительном кластере // Изв. Томского политехнического университета. 2012. Т. 321, № 5. С. 87 – 92.
5. Saad Abdul-Malik H. Y., Mohd Z. Abdullah. High-Speed Fractal Image Compression Featuring Deep Data Pipelining Strategy // IEEE Access. PP(99):1-1. November 2018. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2880480
6. Thai Nam Son, Thang Manh Hoang, Nguyen Tien Dzung, Nguyen Hoang Giang. Fast FPGA Implementation of YUV-based Fractal Image Compression // Fifth International Conference on Communications and Electronics (ICCE). IEEE, 2014. Pр. 440 – 445. Danang, Vietnam. 30 July – 1 Aug. 2014.
7. Гузик В. Ф., Каляев И. А., Левин И. И. Реконфигурируемые вычислительные системы; под общ. ред. И. А. Каляева. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2016. 472 с.
8. Реконфигурируемые компьютеры на основе плис Xilinx Virtex Ultrascale / И. И. Левин и др. // Параллельные вычислительные технологии: сб. // XIII Международная конференция (ПаВТ’2019). Калининград, Россия, 2 – 4 апреля 2019 г. Короткие статьи и описания плакатов. Челябинск: ЮУрГУ, 2019. С. 288 – 298.
9. Дордопуло А. И., Левин И. И. Методы редукции вычислений для программирования гибридных реконфигурируемых вычислительных систем: сб. // Материалы XII мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2019). Геленджик, Россия, 23 – 28 сентября 2019 г.: в 4 т. Ростов–Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2019. Т. 3. С. 78 – 82.

Eng

1. Doris Chen, Deshanand Singh. (2013). Fractal Video Compression in OpenCL: An Evaluation of CPUs, GPUs, and FPGAs as Acceleration Platforms. 18th Asia and South Pacific Design Automation Conference, pp. 297 – 304. IEEE. Yokohama.
2. Barnsley M., Hurd L. P. (1993). Fractal Image Compression. Wellsley Massachusetts: A. K. Peters Ltd.
3. Fisher Y. (1995). Fractal Image Compression: Theory and Application. New York: Springer-Verlag.
4. Boychenko I. V., Kulbaev S. S., Nemerov A. A., Golenkov V. V. (2012). Experiment on fractal compression of RGB images on a computational cluster. Izvestiya Tomskogo politekhnicheskogo universiteta, Vol. 321, (5), pp. 87 – 92. [in Russian language]
5. Abdul-Malik H. Y. Saad, Mohd Z. (2018). Abdullah High-Speed Fractal Image Compression Featuring Deep Data Pipelining Strategy. IEEE Access, PP(99):1-1. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2880480
6. Thai Nam Son, Thang Manh Hoang, Nguyen Tien Dzung, Nguyen Hoang Giang. (2014). Fast FPGA Implementation of YUV-based Fractal Image Compression. IEEE Fifth International Conference on Communications and Electronics (ICCE), pp. 440 – 445. IEEE.
7. Kalyaev I. A. (Eds.), Guzik V. F., Levin I. I. (2016). Reconfigurable Computing Systems. Rostov-na-Donu: Izdatel'stvo YuFU. [in Russian language]
8. Levin I. I. et al. (2019). Xilinx Virtex Ultrascale PLD-based reconfigurable computers. Parallel computing technologies. XIII international conference (PaVT'2019). Kaliningrad. Short articles and poster descriptions, pp. 288 – 298. Chelyabinsk: YuUrGU. [in Russian language]
9. Dordopulo A. I., Levin I. I. (2019). Computation reduction methods for programming hybrid reconfigurable computing systems. Materials of the XII Multiconference on Management Problems (MKPU-2019). In 4 volumes. Vol. 3, pp. 78 – 82. Gelendzhik. Rostov – Taganrog: Izdatel'stvo YuFU. [in Russian language]

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

Стоимость статьи 450 руб. (в том числе НДС 18%). После оформления заказа, в течение нескольких дней, на указанный вами e-mail придут счет и квитанция для оплаты в банке.

После поступления денег на счет издательства, вам будет выслан электронный вариант статьи.

Для заказа скопируйте doi статьи:

10.14489/vkit.2021.04.pp.037-044

и заполните  форму 

Отправляя форму вы даете согласие на обработку персональных данных.

.

 

Eng

This article  is available in electronic format (PDF).

The cost of a single article is 450 rubles. (including VAT 18%). After you place an order within a few days, you will receive following documents to your specified e-mail: account on payment and receipt to pay in the bank.

After depositing your payment on our bank account we send you file of the article by e-mail.

To order articles please copy the article doi:

10.14489/vkit.2021.04.pp.037-044

and fill out the  form  

 

.

 

 

 
Search
Баннер
Баннер
Rambler's Top100 Яндекс цитирования