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マルチスケールフィルタ向けァクセラレータ•ァーキテクチヤの提案

机译:关于多尺度滤波器的加速器/架构的建议

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摘要

Image recognition processing includes a number of filter operations which dominate the total execution time. Exploiting ALU array to accelerate the filter operations is one of the most promising approaches to achieve such energy-efficient executions. However, it is difficult for conventional ALU array accelerator to achieve high-performance and low-energy for multi-scale filter operations. To tackle this issule this paper proposes DSP (Data Stream Processing) tile accelerator for multi scale filter operations. Tile accelerator has many DSP tiles which can execute a small size of filter efficiently. Each DSP tile is connected with three-dimensionally implemented scratch-pad memories via TSVs.%画像認識技術が様々な分野で使われ,画像認識アプリケーションを高性能•低消費エネルギーで実行するプロセッサが要求されている.画像認識アプリケーションの実行時間の多くを占めるのはフィルタ処理である.そのため,GRAPE-DRのように演算器をアレイ上に並べるアーキテクチャが適している.しかしながら,処理ごとにフィルタの大きさが異なるため,従来のようにメモリとのデータ入出力を行う演算器が最上段と最下段に固定されている場合,一度に動作させることの可能な演算器が少なくなつてしまう.そこで,本稿では,メモリとのデータ入出力に柔軟性を持たせたDSP(Data Stream Processing)Tile型ァクセラレータ•アーキテクチャを提案する.提案するァクセラレータは,DSPTileという小規模なフィルタ処理を実行可能なTileを大量に集積しており,各DSP Tileがメモリと通信を行える.さらに,各DSP Tileは他のDSP Tileへ演算結果を渡せるように接続されている.これらを利用して,小規模なフィルタ処理を複数並列に実行したり,大規模なフィルタ処理を実行したりすることが可能である.本稿では,面積オーバーヘッドを考慮しながら,詳細なアーキテクチャの決定を行う.
机译:图像识别处理包括许多滤波操作,这些滤波操作占据了总执行时间。利用ALU阵列来加速滤波操作是实现这种节能执行的最有希望的方法之一,但是传统的ALU阵列加速器很难做到这一点。为解决此问题,本文提出了用于多尺度滤波器操作的DSP(数据流处理)瓦片加速器。瓦片加速器具有许多DSP瓦片,可以执行小尺寸的滤波器每个DSP拼贴块均通过TSV与三维实现的暂存器连接。%图像识别技术用于各个领域,并且需要一种处理器来执行高性能且低能耗的图像识别应用程序。滤波处理占据了图像识别应用程序的大部分执行时间,因此,像GRAPE-DR这样的将算术单元排列在阵列上的体系结构是合适的,但是每个处理过程的滤波器大小是不同的。因此,当像过去那样将数据输入到存储器以及从存储器输入数据的算术单元固定在顶部和底部时,一次可操作的算术单元的数量将减少。瓦片类型DSP(数据流处理)瓦片类型具有灵活的数据输入/输出到存储器或从存储器输出的灵活性我们提出了一种xcelerator体系结构,该提议的xcelerator具有大量的DSPPTile,它们能够执行小规模过滤,并且每个DSP Tile都可以与内存进行通信。通过进行连接,可以将运算结果传递给DSP Tile,通过使用它们,可以并行或大规模执行多个小规模的滤波处理。现在,在考虑面积开销的同时,做出详细的体系结构决策。

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