Ｃｈａｐｔｅｒ １１ １１．１～１１．３ ６３１１６２３ 折原 ダビデ竜 概要 この章は， system-level parallelism の利用が様々な応用にお いて，どのように処理量を改善するかについてである． その例として，我々は今回， image-processing filter を例として 用いる． DESIGN OVERVIEW エッジ-ディテクションアルゴリズムは，入力画像の隣接したピクセル 間の境界を特定したり，enhance するのに用いられる． そして，ある特定の要求(requirements)やハードウェア，ソフトウェ アのインプリメンテーション(implementation)のために利用される． エッジ-ディテクションアルゴリズムには様々なものが存在する． 一度に１ピクセルずつ，もし我々が Figure11-1 のようにピクセル データのストリームを実行するイメージフィルタを作成しようとするな ら，プロセスは少なくとも “look ahead”と“look behind“ を評価す るのに十分なピクセルを蓄えなければならないことは明らかである． こうすることによって，我々は simple array indexing techniques に用いられる circular streaming image buffer を Ｃ言語で 記述することができる． DESIGN OVERVIEW 24-bit のローカルストレージエリアに入れられた入力データの読 み込みと, color values の unpacking の 結果は３つの異なる バッファであり，required 3-by-3 window over a single scan line へのアクセスを提供するために与えられた時間において十 分なピクセルデータを含んでいる. 一度ピクセルデータのウィンドウにアクセスしたら，我々は対象に しているピクセルの評価値の決定のために必要な計算を実行す ることができる． DESIGN OVERVIEW この例で記述したエッジ-ディテクションアルゴリズムはエッジをエ ンハンスするイメージウィンドウ上で relatively primitive set の 計算を実行する． ４つ一組のピクセルのそれぞれのピクセルｎについて，各ペアは １つの axis 上のｎを囲み，比較され， 各ピクセルのカラー（red,green,and blue）の決定的な違いを計 算される． ｎの新しい値のそれぞれのカラーは，ペアに含まれているピクセ ルの difference の観測で greatest なものを代表として assingned される． 以上のロジックは，Figure 11-2 で表されるようにインナーコード ループとして表現される． このループの詳細を examine しよう！ Figure 11-2 それぞれの色(red,green, and blue)を持っているピクセルを対 象とし，それに隣接した８つのピクセルは scan line buffer から コピーされる． B_OFFSETADD と B_OFFSETSUB macros が定義されると いうことと、 desired pixels にアクセスするために必要な circular buffer offsets を与えるということを気にとめておい て！(命令口調で) 隣接したピクセルの評価(値)が決定されたあと，４つセットの計算 は全ての繋がれた２つのピクセル間(例えば PixelN,PixelSのよ うな)の intensity の違いの最大を決定するために実行される． Figure 11-2 全ての four possible edge directions が解析されたら， intensity の違いの最大はエッジのしきい値と比較される． もし，しきい値よりも優れているならば，それが新しいピクセルの 値となる． もし，しきい値の値に満たない場合，「black」を意味する値 zero が与えられる． ３カラーの新しい値が決定されたら，それらは single 24-bit の 値に repackaged され， co_stream_write を利用し output buffer に書き出される． Performing Desktop Simulation Figure 11-3 と 11-4 で表されるように，デスクトップシミュレー ションでこの応用をコンパイルすると，800×800 pixel の edge detect operation の結果を観測できる． この応用に用いられた software test bench は bitmapformat のイメージファイルを読み書きするためのＣライブラリー の標準機能を利用している，ということを気に留めておいてほし い（命令口調で） サンプル画像の各ピクセルは software test bench によって， edge-detection process に転送される． この結果は， Figure 11-4 で表されるように second file に出力 される． Refinement 1:Creating Parallel 8-Bit Filters Edge-detection process のインナーコードループは，１色につ き６ステージ，つまり全１８ステージを必要とするが，大抵は要求 に見合うほど速くはない． 我々は Chapter 9 で述べたテクニックを用いてこのプロセスの 速度の向上を試みるが，これらの利用は bytebuffer array 上で 実行されるメモリアクセスのループを劇的に加速させるようには 思えない． 特に，次に示すようなインナーコードループの始めと終わりにつ いて考えてみよう！ このようにred,green, and blue のピクセル値からの３つの異 なる問い合わせを作るストリームから得られる 24-bit の値を unpack する． Unpacking の後， edge detection は３色それぞれがインナー コードループ内で実行される． その要約を以下にもう一度見せる． このアルゴリズムを加速させる１つのアプローチは，同じイメージ フィルターの例を３つ作成することによって，これら３つの edgedetection operation を並列に行うことかもしれない． 理論的には，この方法は３つの要因による１つのピクセルの処 理に必要な時間を削減することに違いなく，さらに 24-bit ピクセ ル値のpack and unpack に必要などんなオーバヘッドも必要と なる． この応用では， RGB-encoded source file から入力された情 報を読み出し，ピクセルは異なるカラー値として利用できる． したがって，テストベンチは全ピクセル値のストリームよりピクセ ルのカラー値の３つのストリームの方が簡単に修正・変更を行う ことができる． Figure 11-5 のように，１回につき３カラー， edge-detection filter のスピードアップという初めの試みのように，我々は３つの 異なる edge-detection filter のアルゴリズムのパーティショニ ングによる parallelism の作成を行う． 8-bit の結果から生じる one-color filter はFigure 11-6 で表さ れる． このリストでは以下のことを気にとめてほしい． ・Input stream は今は eight-bit の値を転送するために用いら れ， co_stream_option function に記述される． ・オリジナルバージョンでは， bytebuffer array はピクセルのカ ラー値を蓄えるために使用される． Single-color version では， bytebuffer はただの one-dimensional array である． ・色の順番に実行した innermost code loop を必要としてるの で，我々は今は PIPELINE pragma を使用することができる．こ れの利用は two clock cycles によるループの処理量のレート を改善するだろうが，bytebuffer がアクセスされる方法を実行 するための利点は限られている．前のように、引き続きメモリアク セスはこのアルゴリズムの速度上昇における制限要因になる． これら２バージョンを比較すると，我々は single-color filter の ３つの例を interconnection する必要があるだろう．この構造 を記述する configuration function は Figure 11-7 で表す．こ の configuration function では，我々は６つのストリームの宣 言を見ることができる（入力側の３色と出力側の３色）．同様に， ５つのプロセス（３つのedge-detection プロセスと生産者・消費 者テストプロセス）のco_process_create の応答呼び出しも見 ることができる． このバージョンでの edge-detection algorithm では，オリジナ ルバージョンよりもたしかに速く実行できるだろうが，もちろん，シ ンセサイザーを使った時にはもっとハードウェアを必要とするだ ろう．
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