一种多核实时图像处理模块设计与实现

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面向多核平台的嵌入式实时系统的设计与优化

面向多核平台的嵌入式实时系统的设计与优化

面向多核平台的嵌入式实时系统的设计与优化嵌入式实时系统是一种特殊的计算机系统,它包含有限的计算能力、存储能力和输入/输出能力,并且必须满足时间限制和功耗限制等不同的要求。

众所周知,工业智能化的发展需要越来越多的嵌入式实时系统应用于工业控制、汽车电子和智能家居等领域,因此,如何在保证嵌入式实时系统的可靠性和稳定性的前提下提高系统性能变得尤为重要。

本文将探讨一下如何面向多核平台进行嵌入式实时系统的设计和优化。

一、多核平台的嵌入式实时系统架构多核处理器技术的出现对于嵌入式系统的设计和优化带来了很大的改变。

首先,多核平台可以提供更高的计算性能,以满足嵌入式系统对于计算的需要;其次,多核平台可以通过将多个处理器集成在一个芯片上,从而降低功耗,减小芯片体积,提高系统可靠性。

在多核平台的嵌入式实时系统中,应该考虑以下一些关键问题:1. 架构设计:针对多核平台的架构设计是整个嵌入式实时系统设计的核心内容。

需要选择合适的架构设计方案,来满足应用需求。

然而,这与单核架构的嵌入式实时系统设计不同。

2. 算法设计:多核架构支持任务并行处理,因此系统的算法设计方案需要重视并行化算法设计。

3. 任务划分:大范围的任务划分可以帮助多核架构更好地实现任务并行处理,从而提高系统性能。

二、多核平台嵌入式实时系统性能的优化面向多核平台的嵌入式实时系统的性能分析和优化是一个比较复杂的问题,需要综合考虑各个层面的问题。

以下是一些优化策略:1. 任务并行处理:多核平台可以通过任务并行处理方式,超越单核平台的性能瓶颈。

应该针对应用场景进行任务划分,从而最大程度地实现任务并行处理的效果。

2. 任务调度:任务调度是多核平台嵌入式实时系统性能优化的关键问题。

合理的任务调度算法能够最大限度地利用多核平台的计算能力,提高系统的整体性能。

3. 数据共享:在多核架构下,不同的处理器可以共享内存,从而加快数据访问速度。

理论上,数据共享需要某种程度的带宽资源和协调策略的支持,这也是一个优化点。

多核DSP实时图像处理平台设计与实现

多核DSP实时图像处理平台设计与实现

L I U X i a o — j i a n, Y A N G J i n g - b a o , WA N G C h u a n g
( X i a n A e r o n a u t i c s C o m p u t i n g T e c h n i q u e R e s e a r c h I n s t i t u t e , A V I C, 尉 a n 7 1 0 0 6 8 , C h i n a )
h a r d w a r e p a r a l l e l p r o c e s s i n g a r e ma d e u s e o f t o c o mp l e t e t h e p r e p r o c e s s i n g o f mu l t i —c h a n n e l v e d i o . T h e
刘 小剑 , 杨敬 宝 , 王 闯
( 中航 工 业西安 航 空计算 技术研 究所 , 陕西 西 安 7 1 0 0 6 8 )
摘 要: 为 了实现对 高帧率、 高分辨率 图像 的智能化 实时处理 , 要 求图像 处理 系统具有较高的数据传 榆带宽和数据
处理 能 力 。采 用 多核 D S P作 为核 心 处理 器 来 解 决 目前 图像 采 集 平 台 面 临 的数 据 传 输 瓶 颈 和 处理 瓶 颈 , 利用 F P G A 硬 件 化 并行 处 理 的 特 性 完 成 多路 视 频 的 预 处 理 , 设 计 了高 速 串 口 R a p i d l o通 信接 口 实现视 频 的 实时 传 输 , 对D S P的 多核 调 度 特 性 进 行 分析 , 保 证 处 理 的 实 时性 , 并 采 用 相 关 算 法 验 证 系统 的 性 能 。

实时图像处理并行操作系统的微内核设计和实现

实时图像处理并行操作系统的微内核设计和实现

实时图像处理并行操作系统的微内核设计和实现Ξ刘 鹏 姚庆栋(浙江大学信息与通信工程研究所,杭州310027) 【提要】 本文主要设计和实现了运行在数字信号处理器阵列上支持中高层图像处理的实时图像处理并行操作系统(RTIPPOS)微内核.该内核提供了任务分解模型,并发进程管理,支持局部消息传递、同步,设计了快速共享消息传递方式和其它辅助性能,内核原语支持POSIX系统调用的C语言接口和抽象级的用户封装,有行为的高效性和预测性.本文是对RTIPPOS微内核设计的综述.关键词:嵌入式系统,图像处理,并行系统,操作系统,微内核,DSPDe sign and Implementation of Real2Time ImageProce ssing Parallel Op erating System MicrokernelLiu Peng,Yao Qingdong(Instit ute of Inf ormation and Com m unication Engi neeri ng,Zhejiang U niversity,Hangz hou310027)Abstract: The RTIPPOS(Real2time image processing parallel operating system)microkernel was s pecifically designed and implemented to support real2time intermediate and high level image processing on the Parallel DSP Array.The kernel provides a tasking model for program decomposition and supports message passing,synchronization,designs fast shared memo2 ry message passing,as well as other ancillary services.The kernel primitives supported POSIX system call interface to the C language and were designed to provide users binding of level abstraction,yet perform efficiently and behave predictably.This paper is overview of RTIPPOS microkernel design.K ey words: Embedded system,Image processing,Parallel system,Operating system,Microkernel,DSP一、引 言 随着嵌入式电子系统的快速增长,对实时操作系统也提出了各种要求.实时系统的正确性不仅依赖于计算的逻辑结果,而且依赖于结果的及时产生.一个典型的嵌入式系统是浙江大学信息与通信工程研究所“八五”重点研究项目“实时智能图像理解系统”,它的高层系统由专门研制的东方Ⅰ型小巨型信息处理机构成嵌入式系统作为硬件平台,它由16个Transputer T805[1]节点板及1个T805根节点板组成,分成两条流水线,处理速率400MIPS,设计了专用的输入接口和处理器间的传输接口,数据吞吐率每秒66M字节.我们的目的是如何利用现有的例子加速开发我们自己的用于满足更高要求的实时图像理解的嵌入式系统.共享的多处理器并行系统已经用于嵌入式实时系统.对于共享处理器系统一般有两种开发操作系统的方法.第一种是面向分布式操作系统的综合设计[2],它以相同的代码管理局部和全局资源,资源管理的主要数据结构则放置于共享存储器.这种方法的优点是能获得处理器间的快速通信,且占用少量的存储空间,同时支持预测性;缺点是同单处理器系统相比,同一处理单元内进程切换和通信太慢,因相同处理单元内进程切换和通信比处理器模块间的通信频繁.对于局域网的多处理器操作系统也有同样的问题.第二种一般是对商品化的单处理器操作系统进行功能的增强,增加并行处理环境的功能[3].这种方法可加快开发周期,同综合设计来比,进程间通信较慢,且不能根据特定的系统要求对其内核进行优化,而且商业化的单处理器操作系统的I/O系统不支持特殊的I/O 设备,必须增加功能;同时也可能不支持预测性.本文提出了一种设计实时图像处理并行操作系统(RTIPPOS)微内核的方法.第2节主要介绍采用的方法和原则;第3节介绍系统的体系结构;第4节介绍RTIPPOS微内核的设计和实现;最后给出了实验结果且提出了今后研究努力的方向.二、方法和原则 为了移值性好,支持并行和并发及预测性,采用实时系统的层次体系LARTS[4](Layered architecture for real2time sys2 tems),按照面向对象的原则来设计RTIPPOS的微内核.层次体系的思想是通过把整个系统分成层次,确保不同层次上的系统功能在逻辑上无关,从而简化复杂问题,即使将来硬件系统改变,软件改动量也小. 第7期1999年7月电 子 学 报ACTA EL ECTRONICA SINICAVol.27 No.7J uly 1999Ξ1998年2月收到,1999年1月定稿面向对象技术是一种面向数据流、集模块化、数据抽像、消息隐蔽和消息传递等诸多优点于一体,以对象为基础来构造一个操作系统.这样系统具有易维护性、访问与操作资源的一致性,在两个或多个任务间共享资源提供了方便和一致性的范例.微内核的基本思想是内核通常只保留地址空间、进程间通信、进程调度等几项功能.它依据客户-服务器模型概念,把所有其它的操作系统功能都变成一个个用户态的服务器,而用户进程则被当作客户.客户要用到操作系统时,通过微内核与服务进程通信,同时微内核也提供局部和全局通信服务.对服务模块进行封装,留出用户接口,即使将来系统有所变化只需要改变内核的对象元素,应用程序(用高级语言编写如ANSI C )无须改变;同时要满足进程间的快速消息传递,建立专用的服务模块,降低了任务在处理器之间的交换,增加进程间通信的吞吐率.同时为了支持多处理机和系统的预测性,由配置文件进行静态功能划分,预先分配系统资源,提供并发进程且分配各自的优先级,应用程序可被静态分成几个功能,分开的处理模块对应各自的任务划分,从而满足各自的时间要求,微内核和应用程序在任务开始前被加载到各自的处理单元.同样,所有被RTIPPOS 和应用程序用到的进程信号量、信道和存储单元在系统初始化时完成,系统的动态操作是RTIPPOS 原语图1 单板系统总体框图分配和申请及释放内存.三、系统体系结构 并行系统由4片DSP 芯片TMS320C40[5]以环的形式通过通信口互连构成共享存储器的多机系统(图1),每个处理器用局部总线和2M 字节局部存储器相连,4片TMS320C40的全局总线和2M 字节共享存储器相连;共享存储器用于处理器模块之间交换数据或传递信息,局部存储器用于执行程序.其中一个节点的一个通信口和接口电路相连,其余的空闲通信口均有线引出,当有两块或更多的插件板时,则可以利用空闲的通信口进行灵活的互连以构成更大更复杂的系统[6],系统现以PC 为宿主机,PC 机通过接口电路由运行在PC 机上的服务程序对多机系统进行监控服务,把多机系统的计算结果输出显示和满足多机系统的消息请求.采用层次结构思想对上述共享并行系统进行映射,对每一层内的对象进行封装,结果如图2.外设服务层的通信接口电路由CPLD 完成和C40通信口的接口,宿主机的服务软件SERV ER 在PC 机上实现,SERV 2ER 只对并行系统产生的消息请求作出服务,起到了服务监控功能.操作系统层主要包括实时微内核、时间管理、中断管理、容错处理、调度和分派、数据获取和控制功能.RTIPPOS 微内核主要功能有进程管理即优先级抢占的多进程调度;基于计数信号量的进程同步和通信;共享存储管理和芯片间的进程通信.中断管理主要处理外部中断并交给内核服务;时间服务包括进程时延和超时处理,主要向调度/分派模块提供信息;数据获取和控制软件主要是动态存储分配和字符终端I/O.同时为了保证系统的可靠性提供了容错机制.每个处理单元上都有一个RTIPPOS 微内核,只有根节点上有同外设输出输入的管理,其它节点上必须通过根节点同宿主机通信,宿主机只同根节点通信,其它节点同根节点通信.RTIPPOS 微内核通过参数传递过程调用应用服务层的应用程序,这些系统调用有输入参数和一个或多个输出参数.应用程序通过RTIPPOS 微内核的选择通信服务模块同操作系统通信.设计的系统根据并行系统的物理连接生成对应的配置文件来进行系统的加载;按照芯片硬件的具体要求,先对其初始化,然后交给根节点的根任务来控制并行系统的加载.加载完毕后要检测外部存储器的容量,布置系统堆栈和用户空间,初始化微内核用到的信号量和信道;然后根任务再创建第一级任务,第一级任务再把微内核和应用程序引导到各自的处理单元,当所有模块都引导后,微内核开始运行.此时根任务和第一级任务占用的存储空间可被覆盖重复使用.四、RTIPPOS 的设计和实现 11微内核通信结构图2 并行系统的层次体系结构映射微内核处于操作系统层(图2),主要目的是处理通信.为了通信,在装载好程序后,先准备好通信信道,微内核程序中管理通信的并发进程结构如图3.各个进程之间的切换通过调度器完成,中断服务进程也由分派模块完成,数据获取和控制主要是完成不同数据格式和通信协议的转换,同时进行数34第 7 期刘 鹏:实时图像处理并行操作系统的微内核设计和实现据通信.图3 管理进程通信的微内核结构示意图 程序引导进并行系统后,为了对进程运行情况查询、跟踪管理和输出运算结果,需要布置进程和SERV ER (宿主机上)或处理单元之间通信,在装好进程的用户工作空间布置7个信道,我们称为软信道(因为使用存储器中一个字位置).进程装载好后,为了通信布置了4个缓冲区如图4,各为512字(32)位.图4 通信缓冲区的布置(1)缓冲区1:为软4信道通往软2信道的缓冲区,和软1信道通往软3信道的缓冲区;是字符经软4或1信道送到缓冲区,缓冲区经软2或3信道输出.(2)缓冲区2:为通信口输入通往软1信道的缓冲区,进程从SERV ER 或根节点经通信口输入字符或数据送到C40上的缓冲区,通过软1信道送到选择信道进程中.(3)缓冲区3:为软2信道到通信口输出的缓冲区,进程把符号或二进制码数据通过软2信道送入缓冲区,这个缓冲区中数据再经过通信口输出到根节点或宿主机SERV ER ,经SERV ER 再到I/O 终端显示.(4)缓冲区4:为软6信道到共享存储器的缓冲区,进程把消息经过软6信道送入缓冲区,或缓冲区消息经过软7信道输出;此缓冲区主要为了处理单元间快速传递大量消息用.从图3可看出,选择信道进程,输入信道进程,输出信道进程,程序准备和启动main 的进程,以及应用程序进程组成了并发进程.其中选择信道进程中又有线程来支持选择通信,起到通信的桥梁作用.在每个进程中设置缓冲区主要是减少进程切换的开销.每个进程中功能调用作为模块进行封装,为了便于编程和通信.21进程控制进程控制原语主要是为了对进程生命周期控制以及实现进程状态的转换.为了使C40可以同时并发运行几个进程,并有不同的优先级.各并发进程分成正在执行,在等待队列中排队等待;预备输入,预备输出,等待到某一规定时间后激活.系统提供t mscreat p 和t msstopp 原语支持创建和撤消并发进程.当主进程要执行并行结构的进程时,用t mscreat p 原语产生必须的并发进程,它创建一个新进程并把其新的工作空间填到调度队列的尾部,而允许该新并发进程和原进程并发进行.一进程被激活后总是排到调度队列的尾部.用工作空间中一个位置作计数器,它计数在终结前还有几个并发进程需要运行.在并发进程运行前计数值等于并发的进程数,每执行完一个并发进程用t msstopp 原语撤消,则该计数减去1.到该计数为零时,表示所有并发进程执行完毕,而转入执行主进程.执行t msstopp 原语时,该原语根据其父进程的用户空间的某一确定位置作为计数器中的存数,如大于1则表明还有几个并发进程,从而执行另一等待的并发进程.同时系统提供了t msblockp 原语和t msw akupp 原语用于进程阻塞和唤醒.当进程请求某事件未出现或超时,该进程将调用t msblockp 原语,放弃处理机,转调度程序.由于释放资源带来的释放因资源而阻塞的进程调用t msw akeupp 原语,t m 2sw akeupp 原语对调用者本身无任何影响.31进程间通信和同步并发程序是在一定时间间隔中,有多道程序在同时运行,即每道程序在该时间段内都已经开始运行,且都没有结束.各道程序运行的次序是不固定的,要按当时的运行环境和条件以及各道程序运行情况的不同而异.设计并发进程程序必须解决两个问题:进程间的通信和进程间的同步.并行系统的通信包括C40处理单元之间通信,同一个C40处理单元上进程之间的通信,以及C40处理单元和宿主机之间的通信.RTIPPOS 微内核采用基于消息传递的同步消息原语和缓冲消息原语来实施进程之间的通信,即进程用直接发送和接收消息来替代共享变量的读和写,消息传递是通过直接发送和接收消息,一般不使用共享变量.通信信道的指定采用静态信道直接命名法(一对一的通信关系).消息的输入和输出指明一个信道地址,这个信道地址如是通信口地址,就是外部通信,如果信道地址是内存缓冲区中一个字,就是该C40中进程之间内部的通信.以PC 机为宿主机,有SERV ER 服务文件在PC 上运行,44 电 子 学 报1999年SERV ER的构造及通信协议参考Transputer和3L公司通信体系结构[7].SERV ER和C40经过通信口通信,在C40上由通信程序掌握管理C40和I/O请求,由运行库把I/O的语句转换成消息,经过通信程序请求SERV ER接收,并在宿主机上显示并行系统的运算结果和消息.外部通信执行t msinw ord、t msoutw ord、t msinmsg、t m2 sout msg操作.内部通信执行t msin t msout、t msout mess、t msin2 mess操作.当执行这些操作后该进程就被挂起,把该进程送到排队队列中,要等到通信完毕,才会恢复执行.内部通信指C40中几个进程之间的通信.内部通信用存储器中一个字缓冲作信道,称为软信道.在通信时,发送消息的进程P把已准备好的工作空间地址的消息的指针送到信道中.P则退出进行,等待在排队队列中,这时信道包括要输出消息存放工作空间的指针.当进程准备好执行一输入指令则把P工作空间消息拷贝到Q的工作空间指定的存放地址中.消息拷贝完后,P进程在等待队列,信道又回到空态,P进程只有等候到执行时才继续执行.利用计数信号量机制解决进程间通信的同步问题.计数信号量[8]是一个记录型的数据结构,信号量可描述为: type semaphore=record value:integer; L:list of process;end;每个信号量有一个整型变量和一个进程队列.当一进程必须在一信号量S上等待时,它加到进程队列上,tmssignal操作从等待进程队列上移去该进程并唤醒它.相应的信号量操作定义如下:tmswait(S):S.value:=S.value-1; if S.value<0 then begin add this process to S.L; t msblockp(P); end;tmssignal(S):S.value:=S.value+1; if S.valueΦ0 then begin remove a process P from S.L; t msw akeupp(P); end;t msblockp原语挂起它恳求的进程,t msw akeupp原语恢复被阻塞的进程,若信号量的值为负,它的大小表明等待这个信号量的进程数.要确保没有两个进程同一时间对同一信号量执行t msw ait和t mssignal操作.当进程执行t msw ait操作后,若S.value<0,即S的值为负,则由t msblockp原语将它置为阻塞状态后,排在信号量S 的阻塞队列中,然后给处理机重新调度.执行t msw ait后是让权等待,放弃CPU重新调度,等待着其它进程执行t mssignal 操作.一旦其它进程执行了t mssignal操作后,发现S.valueΦ0,即S的值表明有等待此信号量的进程,调用t msw akeupp 原语,把从阻塞队列中第一个进程置为就绪状态后送往就绪队列.41选择通信消息传递要实现同步即发送消息进程要等待接收消息进程来取消息;接收消息进程也要等待发送消息进程所提供的消息.消息的发送和接收也通过缓冲区进行,即发送消息进程只将消息发送至缓冲区,接收消息进程从缓冲区获得消息;此时可不延迟发送或接收消息的进程,仅在缓冲区空或满时才有同步要求.称不延迟调用者的消息传递语句为非阻塞的,否则就是阻塞的.在并行系统和并发任务较多的系统中,由于消息传递的频繁和多样化,建立选择信道的线程,可使阻塞消息传递语句起到非阻塞语句的语义效果[9].采用布尔表达式优于显式的信号量或条件变量.在通信服务进程中需选择某一信道进行通信,选择信道的一组原语为t msalterp(开始选择)、t m2 salterw ait p(守护等候)、t msalterendp(结束选择).在选择信道的线程中,由t msalterp开始,准备信道的守护,守护的布尔变量成分(真伪)置于寄存器R0,守护的信道成分置于辅助寄存器AR1,守护的布尔变量为真则表示守护已激活,布置时置布尔变量为真,激活守护.若布尔表达式为假保护失败则命令异常终止.寄存器AR1数据地址信道情况和布尔变量作相与操作,其结果作为守护信号,意义如下:(1)R0=true∧AR1=“无进程等候在信道”]“启动信道通信”(2)R0=true∧AR1=“当前进程已在等候信道”]“已在等候此信道故可不管”(3)R0=true∧AR1=“另一进程在等候信道”]“置标志表示守护已准备好”(4)R0=false∧AR1]R0=false信道布置激活后调用tmsalterwait原语,即所有保护既不成功也不失败,只有不死锁,就延迟执行引起重新调度,直到其中一个守护成功,从而转向守护成功的线程服务支路.51共享通信通过P、V操作在全局信号量上提供过程互斥访问共享数据,在多处理器环境用test2and2set指令来对共享进行锁操作,同时为防止死锁,禁止在进入临界区时中断,操作完毕后,使中断使能.选择带缓冲的消息传递,因它可允许更多的并行性,消息传递不是通过值传递而是通过指针传递,用户在共享存储中可直接对消息进行操作,无须从共享拷贝到局部存储器,有界消息传递用信道来实现,大小在系统创建时确定,共享消息缓冲在信道创建时预分配.共享存储器中发送进程通信请求通过信道收来实现物理上进程间通信(IPC),每个处理单元独占使用一个信道,每个信道对应两个计数信号量,每个信号量对应一个方向,共享存储器所要求的信道在初始化时预分配,专用的信道确保只被两个处理器访问.我们的目标是实现IPC的高效性,建立同步发送和接收原语.同步I PCt mssend和I PCt msreceive原语把局部消息传递到共享缓冲.54第 7 期刘 鹏:实时图像处理并行操作系统的微内核设计和实现发送模块主要执行下列操作:创建包含指向共享缓冲的IPC 请求指针.若信道满则把它插入IPC 请求的局部队列,等到信道激活,若信道有空,则传递IPC 请求到信道,送一中断信号到共享仲裁器和接收处理器模块.在输入服务模块等待从接收处理器来的确认信号.当接收到中断,接收处理模块的输入服务进程执行下列操作: 检查信道从信道读IPC 请求,根据通信的语义创建IPC 的响应.检查局部队列的状态,若非空则插入IPC 响应队列,若空则检查信道状态,若信道满则插入IPC 响应到局部队列,等确认信道激活.若信道非满则传递IPC 响应到信道,送一中断信号到发送处理器模块.发送IPC 请求响应到指定信道.当读到满信道的IPC 请求,输入服务发一中断消息到发送模块,表明信道又激活;送出模块收到中断消息,在输入处理模块检查局部队列,传递IPC 请求或响应IPC请求到信道.在传输中,IPCtmssend 原语传递IPC 请求到信道,同样,输入服务进程在接收模块对IPC 的响应到信道,传递提交输出服务进程只当信道满.这种实现模式可使通信处理模块交换次数降低,提高IPC 的吞吐率,不会降低系统的并行性.同样,设计消息缓冲区的目的也是如此.图5 共享通信模式61I/O 输出客户2服务器模型也用于实现远程I/O 操作.一进程调用远程I/O 操作可认为是一客户,客户执行远程I/O 操作通过发请求消息到接收服务进程,接收服务开始执行请求的操作,发送服务发送回答的消息到客户,客户与服务器之间的通信可通过通信口完成.产生和发送请求消息的处理器模块是源模块,而连接外设的处理器模块是目的模块.远程I/O 操作可通过共享或通信口把消息发送到根节点,然后根节点调用自己的局部I/O 操作把它翻译成外设接收的语义,服务的SERV ER 根据相应的语义完成系统的I/O 请求,且产生相应的确认语义把它作为消息通过相应的通信口传回源模块完成通信握手.五、结 论 RTIPPOS 全部是用汇编语言编写,主要是为了充分利用DSP 的特性,提供符合POSIX 标准的C 语言系统调用接口.系统体系结构对于图像理解的中高层计算和推理有较高的效率,由于图像理解的特殊性,中高层主要完成算术逻辑和符号操作等的标记、表达、理解[10],标记、表达、理解算法较固定,通过预先分配算法任务到各个处理机上,对大桥(256×256灰度图像)理解[11]排成任务流水需013s.系统对中断服务的响应时间为9个周期,进程调度的开销为010018ms ,进程分派开销为010019ms.内核代码占用存储空间为3K 字(32位).总之,我们设计的系统需在实践上应用,比商业化的系统来讲还需进行系统的优化.同时研究软件系统的通信效率同硬件体系结构的关系,以及负载平衡问题.参 考 文 献1 The Transputer Data Book.INMOS Limited.19862 V.P.Holmes and D.L.Harris.A designer ’s perspective of the Hawkmultiprocessor operating system kernel.ACM Oper.Syst.Rev.,1989,23(3):158~1723 M.Cvihovic and M.Kune.An approach to the design of distributedreal 2time operating systems.Microprocessors and Microsystems ,1992,16:81~904 N.V.Satyanarayana ,R.Mall and A.Pal.A layered architecture forreal 2time systems.Microprocessors and Microsystems ,1996,20:241~2505 TMS320C4X User ’s Guide.Texas Instruments ,19916 于慧敏,姚庆栋.基于C40阵列图像处理系统结构的研究.电子学报,1998,26(7):138~1437 3L Communications Architecture and Protocol Definitions.3L Ltd.,19958 A.Silberschatz ,P.B.G alvin.Operating System Concepts.Addison 2Wesley.Fourth edition ,19949 郑衍衡,徐良贤.操作系统高等教程.上海:上海交通大学出版社,199010 C.C.weems.Architectural requirements of image understandingwith respect to parallel processing ,Proceedings of the IEEE ,1991,4(79):537~54611 史册,徐胜荣,姚庆栋.基于团块的特征提取.计算机学报,1997,20(12):1124~1128刘 鹏 博士,1970年出生,1992年、1996年于浙江大学分别获得工学学士、工学硕士、博士学位.现为浙江大学信息与电子工程系教师.主要研究方向:实时操作系统、并行处理技术、图像理解、会议电视等.姚庆栋 1932年出生,现为浙江大学信息与电子工程学系教授、博士导师.主要研究领域:图像编码和通信、高清晰度电视和数字电视、数字通信系统、实时图像处理、图像制导和导航、并行处理、专用集成电路设计等.64 电 子 学 报1999年。

基于SOPC技术的多核处理器的设计与实现的开题报告

基于SOPC技术的多核处理器的设计与实现的开题报告

基于SOPC技术的多核处理器的设计与实现的开题报告一、课题背景及意义:随着信息技术的不断发展,微电子技术已经成为现代信息社会的基础。

而多核处理器作为当前最先进的处理器架构,具有高性能、低功耗、并行处理等优点,已成为未来处理器的主流发展趋势。

基于SOPC (System on Programmable Chip)技术的多核处理器设计将集成了数百个软件可编程逻辑单元,并能够实现对多种应用的实时处理和高性能计算,极大地拓展了处理器的应用领域和性能。

本课题旨在基于SOPC技术设计和实现一款高性能的多核处理器,并通过相关实验和测试进行验证和评估。

二、研究内容:1. 多核处理器架构设计:根据多核处理器的应用场景,确定处理器架构的基本结构,包括核心模块、外围模块等。

2. 处理器核心模块设计:对处理器核心模块进行设计,包括指令集架构、流水线设计、数据通路等。

3. 处理器外围模块设计:对处理器外围模块进行设计,包括存储器、总线接口、中断控制器等。

4. 多核处理器功能验证并优化:在硬件实现完成之后,进行功能验证和性能测试,并对处理器进行性能优化和调试。

三、研究方法:1. 软件仿真:基于Verilog HDL语言进行多核处理器的设计和仿真验证,通过仿真测试来逐步改进设计,确保设计正确性。

2. 原型实现:采用FPGA作为可编程器件,搭建多核处理器的硬件原型,进行功能测试和性能测试。

3. 系统优化:通过实验验证和测试结果,对多核处理器进行性能优化、功耗优化、稳定性优化等。

四、研究计划:1. 第一阶段(前期调研):调研国内外多核处理器设计的最新技术,梳理多核处理器的基本架构和设计原理,阐述设计中的关键问题和技术思路。

2. 第二阶段(系统设计):完成处理器基本架构的设计,包括核心模块和外围模块设计,给出处理器的性能指标和设计要求。

3. 第三阶段(软件仿真):编写Verilog HDL代码,进行软件仿真,并进行仿真测试和验证,确保设计的正确性。

一种模块化多DSP实时图像处理系统

一种模块化多DSP实时图像处理系统

收稿日期:1999208231.作者简介:王岳环(19722),男,博士研究生;武汉,华中理工大学图像识别与人工智能研究所(430074).基金项目:国家自然科学基金资助项目(69875005).一种模块化多D SP 实时图像处理系统王岳环 汪国有 张天序华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制教育部重点实验室摘要:提出并实现了一种基于V X I 的双总线多D SP 实时图像处理系统,通过采用V X I 总线协议保证系统的模块化及模件间的可靠通信;同时采用专用高速双工视频总线簇解决V X I 总线带宽限制及总线争用问题,从而实现D SP 模件间高速数据通信.关 键 词:实时图像处理;多D SP 系统;V X I 总线;模块化;视频总线簇中图分类号:T P 75 文献标识码:A 文章编号:100028616(2000)03200632021 一种多D SP 实时图像处理系统实现 本研究提出的多D SP 系统是一种共享总线的结构[1,2],如图1所示.图1 多D SP 系统结构框图系统由多D SP 处理机和用户接口两部分组成.其中用户接口遵循V X I 即插即用规范,作用是增加系统的可用性和可控性.程序员可以通过界面向多D SP 系统加载和启动任务,对进出各D SP 模块的数据流进行控制.而仪器驱动层和通信管理层将程序员与多D SP 系统硬件隔离.多D SP 处理机则包括:V X I 系统控制器、视频数据流多路器、系统总线、视频总线、D SP 模件.系统总线采用V X I 总线;视频总线是带宽分用的,由6组40M B s 带宽的双工总线组成,可同时支持6对D SP 模件间以40M B s 的速度传输数据.视频总线作为一种系统共享资源由系统控制器管理,并在系统工作过程中由系统控制器根据模件间数据吞吐量的大小动态分配;V X I 系统控制器既是多D SP 处理机的主控,同时又为人机界面提供通信接口.系统控制器为V X I 消息基器件,支持模件间的消息通信;视频数据流多路器用于根据计算结构的需要控制流到各D SP 模件上的数据流,以便系统结构能与算法相适应,保证系统以较高的效率运行.D SP 模件由D SP 功能模块、系统总线接口模块和视频总线接口模块组成,如图2所示.计算任务由D SP 模块完成,D SP 模块中可以包含一个或多个D SP 芯片(电路),芯片(电路)间用局部总线通信;系统总线接口模块实现D SP 模块与V X I 总线间的时序转换;视频总线接口模块实现时序转换之外还在V X I 系统控制器的控制下建立模件间的视频总线联接.图2 D SP 模件结构框图2 系统的模块化特征在本系统中,模块化体现在两个方面:一是每个D SP 模件自成一个独立的计算模块;另外在每个模件内D SP 模块、系统总线接口模块和视频总线接口模块具有相对的独立性.第28卷第3期 华 中 理 工 大 学 学 报 V o l .28 N o.32000年 3月 J.H uazhong U niv .of Sci .&T ech. M ar . 2000V X I 总线接口隔离了不同的D SP 模块,保证了异构模块的兼容性.系统控制者只需根据各模件的处理能力和模件上的资源情况为其分配合适的计算任务,而无需了解其实现方式.模件间访问时无需了解对方的实现方法,只需遵循相应的通信协议就行了.对系统的调整通过插拔模件来实现.在每个D SP 模件内,系统总线接口模块主要包括总线驱动与接收,D SP 模块接口、配置空间、总线申请器、中断器、中断处理器等,其中只有D SP 模块接口与D SP 模块的实现密切相关.在修改模件时,只需修改D SP 模块及其相关接口逻辑,对总线驱动接收、配置空间等只须作小的调整,模件上的大部分资源均可继承.3 系统性能评价用于评价并行计算系统性能的并行度等均与具体算法结构有关,在此只把基于V X I 的双总线系统与其他几种D SP 系统实现方式进行定性比较.图3 计算结构实例以图3所示计算结构为例,t 1,t 2,t 3,t 4为各部分的计算时间,k 1,k 2,k 3为相应的模块间结果数据传输时间.此时对单D SP ,其帧周期和延迟时间均为t 1+t 2+t 3+t 4(帧周期指两帧图像计算结果由D SP 系统输出的时间间隔,延迟时间指一帧图像对D SP 系统有效到其计算结果由D SP 系统输出的时间间隔);对多D SP系统,不存在总线竞争时,帧周期为m ax {t 1+k 1,t 2+k 2,t 3+k 3,t 4},最小延迟时间为m ax {t 1+k 1,t 2+k 2}+t 3+k 3+t 4.采用相同计算能力的D SP 芯片时,不同结构中t 1,t 2,t 3,t 4均相等,帧周期和延迟时间由k 1,k 2,k 3决定.正常情况下,总线带宽由宽到窄依次为局部总线、视频总线、V X I 总线.与除局部总线之外的单一总线互连结构相比,双总线多D SP 结构从两个方面提高了系统的通信能力.一是双总线增加了系统带宽;另一方面由于在多D SP 系统中系统控制和资源管理带来的系统通信与任务分割带来的D SP 间数据流动是相对独立存在的,所以采用双总线结构将二者分开可以有效降低总线争用概率.另外,由于V X I 总线通信协议允许用编程方式在模件间建立层次关系,而视频总线也作为系统资源由系统控制器动态分配,因此模件间的数据流结构是可编程重组的,从而既有效地保证了系统结构与算法的相对独立性,又可以满足系统结构与算法结构相匹配以实现较高通信效率的要求.当然如果采用局部总线+视频总线结构可以得到更高的通信效率,但同时也失去了系统的模块化特征;系统结构也相对固定,难以随算法结构的变化作相应的调整;也不能根据算法要求对系统计算能力进行扩展或简化.参考文献[1]黄 铠.高级计算机体系结构(英文版).北京:机械工业出版社,1999.[2]Conte G ,Go rso D D .实时多微处理机系统.夏川江,郑学侃译.北京:科学出版社,1991.Rea l -ti m e I mage Processi ng System of M odular ized M ulti -D SPsW ang Y uehuan W ang Guoy ou Z hang T ianx uAbstract :A real 2ti m e i m age p rocessing system of V X I 2based dual 2bu s m u lti 2D SP s is p resen ted .V X Ibu s p ro toco l is adop ted to guaran tee m odu larity of the system .T he specific b i 2directi onal h igh 2speed bu s group s are u sed to override bandw idth li m it of V X Ibu s and bu s con tro l com petiti on to realize in ter 2m odu le comm un icati on at h igh sp eed .Key words :real 2ti m e i m age p rocessing ;m u lti 2D SP system ;V X Ibu s ;m odu larity ;video 2bu s group s W ang Y uehuan Docto ral Candidate ;In stitu te of Pattern R ecogn iti on &A I ,HU ST ,W uhan 430074,Ch ina .46 华 中 理 工 大 学 学 报 2000年。

基于SOC的多核图像处理算法的设计与实现

基于SOC的多核图像处理算法的设计与实现

基于SOC的多核图像处理算法的设计与实现近年来随着科技的不断发展,计算机科学与技术领域也在不断的创新与发展中,多核处理器技术的崛起,对于图像处理技术的提升起到了重要的作用。

现在已经有很多广泛使用的多核处理器,其中最常见的就是SoC系统,在SoC架构的基础上,可以实现高效的多核图像处理算法。

本文将对基于SoC的多核图像处理算法的设计与实现进行深入地探讨。

一、 SoC多核芯片的概述SoC全称System on Chip(系统单芯片),是将整个系统的功能集成到一个芯片中,就可以实现高度集成、高性能、低功耗和小体积的特点。

比如,电视机板卡、智能手机、电子书、车载系统等,这些芯片都采用了SoC架构,可以显著提升整个设备的功耗效率和性能。

SoC芯片采用了ARM内核和多个IP核的集成技术,内核支持Quickstart,可以快速调整软件策略以优化SoC体系结构的性能。

而多核处理器同样选择SoC架构,可以充分利用多个CPU核心,在处理图像数据时可以实现高效的并行计算和数据传输。

为了解决SoC芯片中存在的多个控制器和处理器之间的通信问题,一些解决方案采用了片上数据总线(On-chip Bus,OCB)来实现设备之间的连接。

二、多核图像处理算法的需求当设计多核处理架构时,处理与修改大量的图像数据是非常重要的应用。

为了高效地实现图像处理功能,需要以特殊的方式对系统进行设计。

多核图像处理算法的设计和实现也面临许多挑战,如如何合理地利用不同核的并行计算,并在多个核之间进行任务划分和数据传输,从而提高图像数据处理的帧速率。

基于此,需要进行大量的研究和算法优化,以完善并实现高效的多核图像处理算法。

三、多核图像处理算法的设计基于SoC的多核图像处理算法需要依赖于适当的软硬件启动环境和支持软件开发工具,同时还需要综合考虑各种算法的性能和适用性。

除此之外,还需要选择合适的操作系统、内核和驱动程序以支持多核处理器的并行计算和数据传输。

一种多核多模型并行分布式实时仿真系统的制作方法

一种多核多模型并行分布式实时仿真系统的制作方法

一种多核多模型并行分布式实时仿真系统的制作方法多核多模型并行分布式实时仿真系统是一种能够利用多个处理器核心和多个仿真模型进行并行计算的系统。

通过并行计算,系统能够实现更高的性能和更快的响应速度,从而能够更准确地模拟和分析各种复杂系统的行为。

本文将介绍一种制作多核多模型并行分布式实时仿真系统的方法。

首先,为了搭建多核多模型并行分布式实时仿真系统,我们需要选择一个适合的仿真引擎。

常用的仿真引擎包括MATLAB Simulink、AnyLogic、Arena等。

在选择仿真引擎的过程中,我们需要考虑系统的仿真需求、计算资源、性能要求等因素,并选择一个能够满足这些需求的仿真引擎。

其次,我们需要设计系统的模型。

系统的模型是描述系统行为和性能的数学模型,它包括系统的结构、参数、状态方程等。

在设计模型的过程中,我们需要考虑系统的仿真需求、可扩展性、灵活性等因素,并设计出一个适合的模型结构。

接着,我们需要将系统的模型分解成多个子模型,并将这些子模型分配给不同的处理器核心进行并行计算。

在这个过程中,我们需要考虑子模型之间的依赖关系、计算负载平衡、通信开销等因素,并设计出一个合理的分配策略。

然后,我们需要搭建分布式计算环境。

分布式计算环境是多核多模型并行分布式实时仿真系统的基础,它包括计算节点、通信网络、数据存储等组件。

在搭建分布式计算环境的过程中,我们需要考虑系统的性能需求、通信延迟、数据传输速度等因素,并设计出一个高效稳定的分布式计算环境。

最后,我们需要实现系统的并行计算和实时仿真。

在实现并行计算的过程中,我们需要编写并行计算代码、优化计算算法、调试代码等工作。

在实现实时仿真的过程中,我们需要考虑仿真精度、仿真速度、数据可视化等因素,并设计出一个能够满足实时仿真需求的系统。

综上所述,制作多核多模型并行分布式实时仿真系统是一个复杂而又具有挑战性的任务。

通过合理的设计和实现,我们可以搭建一个高性能、准确可靠的多核多模型并行分布式实时仿真系统,为各种复杂系统的仿真和分析提供有力支持。

多核学习中的图像处理与图像识别技术(四)

多核学习中的图像处理与图像识别技术(四)

在当今信息化时代,图像处理与图像识别技术已经成为各行各业不可或缺的一部分。

尤其是在多核学习中,图像处理与图像识别技术更是发挥着重要作用。

本文将就多核学习中的图像处理与图像识别技术展开探讨。

首先,我们来看看图像处理技术在多核学习中的应用。

图像处理技术是指利用计算机对图像进行处理和分析的过程。

在多核学习中,图像处理技术可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。

例如,在医学影像领域,图像处理技术可以帮助医生对病患的影像进行分析和诊断。

在自动驾驶领域,图像处理技术可以帮助汽车感知周围环境,确保行驶安全。

在工业领域,图像处理技术可以帮助检测产品的质量,提高生产效率。

通过多核学习,我们可以利用大量的数据和算法来不断优化图像处理技术,使其在各个领域发挥更大的作用。

其次,我们来讨论图像识别技术在多核学习中的应用。

图像识别技术是指利用计算机对图像进行识别和分类的过程。

在多核学习中,图像识别技术可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。

例如,在安防领域,图像识别技术可以帮助监控系统识别异常行为,确保公共安全。

在零售领域,图像识别技术可以帮助商家进行商品管理和顾客识别,提高服务质量。

在农业领域,图像识别技术可以帮助农民监测作物生长情况,提高农作物产量。

通过多核学习,我们可以利用大量的数据和算法来不断优化图像识别技术,使其在各个领域发挥更大的作用。

除了在具体应用中的作用外,图像处理与图像识别技术还可以在多核学习中相互促进。

图像处理技术可以为图像识别技术提供更清晰、更准确的图像数据,从而提高识别的准确性和效率。

而图像识别技术则可以为图像处理技术提供更智能、更高效的处理方法,从而提高图像处理的效率和质量。

通过多核学习,我们可以将图像处理与图像识别技术相互结合,使其发挥更大的作用。

综上所述,多核学习中的图像处理与图像识别技术在各个领域都发挥着重要作用。

通过不断优化算法和数据,我们可以更好地利用图像处理与图像识别技术,为社会发展和人类生活带来更多的便利和创新。

面向多核处理器的并行图像处理技术研究

面向多核处理器的并行图像处理技术研究

面向多核处理器的并行图像处理技术研究随着计算机硬件技术的不断发展,多核处理器已经成为了现代计算机的标配之一。

多核处理器的出现,为计算机的应用程序提供了更加强大的计算能力,使得一些计算密集型任务得到了快速高效的处理。

在这些任务中,图像处理技术是一个占据重要地位的领域。

面向多核处理器的并行图像处理技术的研究,对于图像处理领域的发展和实用具有巨大的意义。

一、多核处理器的优势首先,我们来了解一下多核处理器的优势。

在传统的处理器中,只有一个核心,它只能执行一个任务。

而多核处理器中,有多个核心可以同时处理多个任务。

这样可以明显地提高计算机的速度和效率,也可以避免在单核处理器下出现的程序卡顿等问题。

另外,采用多核处理器可以充分利用计算机硬件中的资源。

随着科技的发展,计算机硬件在单个核心的功能上已经达到了极限,增加核心数是解决计算机性能瓶颈的一个有效途径。

如果我们在使用计算机时多个程序需要同时运行,单核处理器会出现卡顿的情况,甚至会出现系统崩溃的情况。

而多核处理器就没有这个问题,它可以让多个程序同时运行,从而保证计算机的运行效率和稳定性。

二、并行图像处理技术的研究既然多核处理器有这么多的优势,那么在图像处理领域中,我们如何利用多核处理器来加速图像处理的速度呢?这就需要涉及到并行图像处理技术的研究。

并行计算是一种在多个处理器中处理单个任务的方法。

在多处理器软件系统中,为了实现单个任务的快速处理,需要将任务分成多个独立的、高度可并行的子任务。

每个子任务可以分配到不同的处理器上进行处理,最终使用规约算法合并这些子任务的结果以获得最终的结果。

并行图像处理技术就是一种利用多核处理器并行计算的技术,可以显著提高图像处理的速度和效率。

在并行计算中,每一个处理器都负责对图像的一个小部分进行处理,从而缩短了图像处理的时间。

这种技术的应用可以涉及到图像处理领域的许多方面,例如图像增强、图像分割、图像识别等。

三、多核处理器并行图像处理的应用在实际应用中,多核处理器并行图像处理的实现,往往需要利用并行计算库、并行编程技术等进行实现。

多核处理器上的图像处理与实时处理技术研究

多核处理器上的图像处理与实时处理技术研究

多核处理器上的图像处理与实时处理技术研究随着科技的不断发展,人们对于计算机处理能力的要求也越来越高。

在图像处理和实时处理领域,多核处理器已经成为了一种必不可少的工具。

本文就介绍一下多核处理器上的图像处理与实时处理技术的研究现状。

一、多核处理器的优势CPU处理器是指中央处理器,它负责计算机的所有数据处理,包括图像处理和实时处理。

以前的CPU处理器只有一个核心,这个单核心只能够处理一个任务,效率非常低。

而现在的多核CPU处理器可以将一些任务分配到其他核心上,提高了计算机的处理效率,保证了计算机系统的稳定性。

每个核心可以处理多个任务,大大提升了计算机的速度,减少了用户等待的时间。

此外,多核处理器还可以运行多个程序,提高了计算机的多任务处理能力,满足了用户多任务处理的需求。

二、多核处理器在图像处理领域的应用1、图像分类任务图像分类是广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的一种任务,其基本目标是通过学习从图像中提取的特征来将图像进行分类。

多核处理器可以提高图像分类任务的速度和精度。

在多核处理器支持下,计算机可以同时对不同的图像进行分类,提高了分类的效率。

同时,多核处理器可以加速图像特征提取的过程,从而提高分类的准确率。

2、图像分割任务图像分割是将一幅图像分成若干个非重叠的区域,每个区域称为一个分割区域。

多核处理器可以加速图像分割任务的速度和精准度。

在多核处理器支持下,计算机可以对不同的分割任务进行并行处理,提高了分割的效率。

同时,多核处理器还可以加快分割特征提取的速度,提高了分割的准确率。

3、图像识别任务图像识别是将数字图像与预定义类之间建立映射的过程,它是图像处理领域的一项重要技术。

多核处理器可以提高图像识别任务的速度和精度。

在多核处理器支持下,计算机可以对不同的图像进行识别,提高了识别的效率。

同时,多核处理器还可以加速特征提取的速度,提高了识别的准确率。

三、多核处理器在实时处理领域的应用1、视频编码视频编码是一种将视频文件压缩的技术。

面向实时图像处理的多核并行计算机研究

面向实时图像处理的多核并行计算机研究

面向实时图像处理的多核并行计算机研究随着科技的不断进步,现代图像处理技术已经成为了工程领域、娱乐领域甚至医疗领域不可或缺的重要一环。

面向实时图像处理的多核并行计算机技术的提出,极大地推动了图像处理技术的发展。

本文将从多核并行计算机技术、面向实时图像处理的需求、并行计算机在图像处理中的应用、并行计算机在实时图像处理中的优势等方面,对该主题进行研究和探讨。

一. 多核并行计算机技术作为一种处理器架构,多核并行计算机技术已经被广泛应用于各种计算密集型应用。

它不仅可以提高计算能力,还可以更高效地利用硬件资源。

与传统的单CPU系统相比,多核并行计算机更适合处理大规模的图像和视频数据,并且能够大幅降低处理时间。

目前,大部分设计高质量图像和视频处理的算法都是基于多核并行计算机结构来实现的。

二. 面向实时图像处理的需求图像处理的应用范围非常广泛,如人脸识别、智能交通系统、医学图像分析、视频监控等。

对于这些实时处理的应用,需要高效准确地处理大数据流。

而多核并行计算机技术正是满足这些应用的最佳选择。

它可以高效、实时地处理大量数据流,同时可以快速处理并行计算和大量数据迭代。

三. 并行计算机在图像处理中的应用在数字图像处理中,应用广泛的算法包括二值化处理、滤波、形态学和边缘检测等。

这些算法通常是通过图像滤波在一组共享内存上实现的。

而在大数据量的实时处理中,这种传统方法已经无法满足需求。

并行计算机技术通过划分较大的图像和视频处理任务为小的并行任务,在大量数据集的范围内进行并行计算。

同时,多核并行计算机还可以执行几个不同的计算任务,进一步提高计算效率和速度。

四. 并行计算机在实时图像处理中的优势与传统的单CPU系统相比,多核并行计算机具有如下优势:1. 更出色的性能:并行计算机中的多核技术使得可以同时运行多个程序和操作。

2. 高效性:并行计算机可以更快、更高效地处理任务,特别是对于图像处理和实时数据处理应用。

3. 可扩展性:倍增处理器数量可以迅速提高性能,即随着更多的处理器引入,并行计算机能够很快地增加处理速度。

基于多核处理器的实时视频流处理技术研究

基于多核处理器的实时视频流处理技术研究

基于多核处理器的实时视频流处理技术研究随着科技的不断进步,多核处理器已经成为现代计算机系统中常见的硬件架构。

在许多应用场景中,如实时视频流处理,多核处理器具有很大的优势。

本文将探讨基于多核处理器的实时视频流处理技术,并分析其在不同应用领域中的优势和挑战。

实时视频流处理指的是对连续的视频流进行处理和分析的过程。

这样的应用场景可以在很多领域中找到,包括监控系统、智能交通系统和虚拟现实等。

在这些应用中,多核处理器能提供高性能和并行处理能力,从而满足实时视频流处理的要求。

首先,多核处理器能够利用其多个内核同时处理不同部分的视频流。

例如,在监控系统中,多核处理器可以同时进行视频流的压缩、移动目标检测和存储等任务。

这种并行处理能力可以大大提高视频流处理的速度和效率。

其次,多核处理器的多线程能力可以使系统同时处理多个视频流。

在一些应用中,可能需要同时处理多路视频流,如智能交通系统中的多个监控摄像头。

多核处理器能够为每个视频流分配一个处理核心,从而保证每个视频流都能得到充分的处理能力,实现实时处理。

在实时视频流处理中,延迟是一个重要的指标。

多核处理器的高性能和并行能力使其能够更快地处理视频流,从而减少处理延迟。

例如,在虚拟现实应用中,延迟是一个关键问题。

多核处理器可以使用其多个内核同时处理虚拟现实的各个组成部分,从而提供更低的延迟,增强用户体验。

然而,基于多核处理器的实时视频流处理技术也面临一些挑战。

首先,视频流的数据量通常很大,对处理器的计算和内存带宽提出了很高的要求。

多核处理器需要具有足够的计算能力和内存带宽来处理大规模视频流。

其次,实时视频流处理往往有严格的时间约束。

在监控系统中,延迟过高可能导致目标丢失或无法及时采取行动。

因此,多核处理器需要具有高效的调度策略和实时任务管理机制,以保证视频流可以及时处理。

此外,不同视频流的处理任务可能具有不同的优先级和资源需求。

多核处理器需要能够智能地管理资源,并根据不同任务的要求进行合理的分配。

基于多核处理器的图像处理与识别算法研究

基于多核处理器的图像处理与识别算法研究

基于多核处理器的图像处理与识别算法研究摘要:随着计算机科学与技术的飞速发展,多核处理器已经成为现代计算机系统的重要组成部分。

本文通过对基于多核处理器的图像处理与识别算法进行研究,探讨了在多核处理器上实现高效图像处理与识别的方法和技术。

首先,介绍了多核处理器的基本原理和特点。

接着,详细阐述了多核处理器上图像处理与识别算法的设计与优化。

最后,利用实验结果验证了所提出算法的有效性和性能优势。

关键词:多核处理器;图像处理;识别算法;性能优化1. 引言图像处理与识别是计算机视觉领域的重要研究方向,广泛应用于人脸识别、物体检测、图像增强等领域。

而随着多核处理器的出现,其高并行计算能力为图像处理与识别带来了新的机遇与挑战。

本文旨在研究如何充分利用多核处理器的计算资源,设计高效的图像处理与识别算法,以提高图像处理与识别的性能和效率。

2. 多核处理器的基本原理和特点多核处理器是具有多个核心的中央处理器,每个核心都可以独立工作,具有自己的缓存和控制单元。

相比于传统的单核处理器,多核处理器能够同时执行多个任务,提高计算效率。

多核处理器的设计需要考虑核间通信、任务调度等问题。

3. 基于多核处理器的图像处理算法设计与优化在多核处理器上实现高效的图像处理算法需要考虑以下几个方面:并行化设计、数据划分与负载均衡、通信与同步机制。

首先,通过任务的并行化设计,将图像处理算法分解为多个并行任务,利用多核处理器的并行计算能力提高处理速度。

其次,合理划分图像数据,使得每个核心得到合理的负载,实现负载均衡。

最后,通过通信与同步机制,保证多核处理器上各个核心的数据一致性和计算正确性。

4. 基于多核处理器的图像识别算法设计与优化图像识别算法是基于机器学习和深度学习的算法,多核处理器在图像识别方面具有巨大潜力。

为了在多核处理器上实现高效的图像识别算法,需要考虑特征提取、模型训练和分类推理等环节的优化。

通过并行化特征提取和训练过程,提高图像识别的速度和准确度。

多核学习中的图像处理与图像识别技术

多核学习中的图像处理与图像识别技术

随着人工智能和深度学习技术的快速发展,图像处理和图像识别技术成为了当今科技领域的热门话题。

在多核学习技术的不断推动下,这两项技术也在不断得到提升和应用。

本文将从多核学习的角度,探讨图像处理与图像识别技术的发展与应用。

多核学习是一种集成了多个核心的学习方法,它可以在多个处理器核心上并行执行,从而加快学习速度和提高性能。

在图像处理和图像识别领域,多核学习技术能够有效地提高图像处理和识别的效率和准确性。

接下来,我们将从图像处理和图像识别两个方面,来探讨多核学习技术的应用。

首先,让我们来看看多核学习在图像处理方面的应用。

图像处理是指对图像进行分析、处理和修改的过程,其目的是提取出图像中的有用信息,并对图像进行增强、修复和重建。

在图像处理中,多核学习技术可以通过并行处理来加速图像处理的过程。

比如,在图像去噪方面,多核学习可以利用多个核心同时处理图像的不同部分,从而提高去噪的速度和效果。

此外,在图像分割和特征提取方面,多核学习技术也可以发挥作用。

图像分割是将图像分成若干个具有独立意义的区域的过程,而特征提取则是从图像中提取出具有代表性的特征。

通过多核学习技术,可以并行处理图像中的大量数据,并且更加高效地提取出图像的特征信息,从而为后续的图像识别提供更加准确的数据支持。

接着,让我们来看看多核学习在图像识别方面的应用。

图像识别是利用计算机对图像进行分析和识别的过程,其核心是对图像中的特征进行提取和比较。

在图像识别中,多核学习技术可以通过并行处理来提高识别的速度和准确性。

比如,在人脸识别方面,多核学习可以利用多个核心同时处理图像中的人脸特征,从而提高人脸识别的准确性和稳定性。

此外,在物体识别和场景识别方面,多核学习技术也可以发挥作用。

物体识别是指利用计算机对图像中的物体进行识别和分类的过程,而场景识别则是对图像中的场景进行识别和分类。

通过多核学习技术,可以并行处理图像中的大量数据,并且更加高效地进行物体和场景的识别和分类,从而为图像识别提供更加准确和快速的支持。

基于多核DSP的实时信号处理平台设计

基于多核DSP的实时信号处理平台设计

基于多核DSP的实时信号处理平台设计何鹏;郝绍杰;赵新明【摘要】高速实时信号处理是宽带数字信道化侦察接收机的主要特点之一,其性能决定着侦察接收机的整体指标.为满足宽带侦察接收机对密集雷达信号实时处理的需求,设计一种基于FPGA和多片多核DSP的并行实时信号处理平台,芯片之间通过高速串行总线互联,使用FPGA对多核DSP进行调度.本文从硬件系统架构、电源供给、时钟同步、芯片互联等方面论述了信号处理平台硬件实现方法,结合实际应用对该处理平台的性能进行了测试验证,达到了预期的设计目标.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2016(035)003【总页数】4页(P44-46,50)【关键词】高速实时;多核DSP;高速串行接口;硬件平台【作者】何鹏;郝绍杰;赵新明【作者单位】中国电子科技集团公司第四十一研究所,山东青岛266555;中国电子科技集团公司第四十一研究所,山东青岛266555;中国电子科技集团公司第四十一研究所,山东青岛266555【正文语种】中文【中图分类】TN957宽带数字信道化侦察接收机通常采用基于软件无线电的设计思想,使用高速ADC 对射频或者宽带中频信号进行直接采样,采用数字技术实现信道化接收和宽带信号处理[1]。

随着高速ADC和FPGA技术的发展,数字信道化接收机系统中已经可以实现1.8 Gb/s/12 bit的高速采样及实时信道化[2]。

要对如此高速的基带信号进行后续侦察算法处理,就必须采用实时的并行信号处理平台,以及高效的信号处理算法,其中信号处理平台必须具备高效的数据传输接口以及足够的浮点运算能力。

针对此应用需求,本文设计一种基于Xilinx公司Kintex7系列FPGA和TI公司多核DSP芯片TMS320C6678的信号处理平台,用于解决宽带数字信道化接收机实时信号处理问题。

重点从系统架构、电源供给、时钟同步、芯片互联等方面介绍了硬件平台设计实现方法,最后给出了实验测试结果。

模块化多DSP实时图像处理系统的设计与实现

模块化多DSP实时图像处理系统的设计与实现

模块化多DSP实时图像处理系统的设计与实现
张彪;王岳环
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2007(24)11
【摘要】提出了一种实时图像信息处理系统模块化可扩展的多总线结构,详细论述了其系统总线结构、DSP芯片选型及系统复位流程等系统实现中的关键问题。

【总页数】3页(P178-180)
【关键词】多DSP;成像制导;系统复位;模块化
【作者】张彪;王岳环
【作者单位】华中科技大学CAD中心;华中科技大学图像识别与人工智能研究所【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于DSP+FPGA的IRFPA实时图像数字处理系统设计与实现 [J], 何健;胡旭;李勃;洪建堂
2.基于FPGA+DSP的实时图像处理系统设计与实现 [J], 罗戈亮;鲁新平;李吉成
3.基于DSP嵌入式实时图像处理系统的设计与实现 [J], 刘燕;陈兴文;李敏
4.基于TMS320C6414的多DSP实时图像处理系统的设计与实现 [J], 毛海岑; 石岩; 王岳环; 张天序
5.基于DSP和FPGA的模块化实时图像处理系统设计 [J], 赵广州;张天序;王新赛;桑农
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基于多核架构的实时系统设计与优化的开题报告

基于多核架构的实时系统设计与优化的开题报告

基于多核架构的实时系统设计与优化的开题报告1. 研究背景及意义随着现代计算机处理能力的逐步提高,多核处理器架构已经成为了目前计算机系统的主流配置。

而实时系统作为应用于机器人控制、航空航天、智能交通等领域的关键技术,对于系统的响应时间和实时性要求非常高。

因此,如何利用多核架构的特点来提高实时系统的性能和可靠性,成为了一个非常重要的研究方向。

本文的研究目的是基于多核架构的实时系统设计与优化。

通过对实时系统的调度策略、任务划分和并行执行等方面进行研究,实现对多核处理器的最优利用,进一步提高实时系统的性能和可靠性。

2. 研究内容本文主要研究内容包括以下几个方面:(1) 分析多核架构的特点,以及对实时系统性能的影响。

(2) 研究实时系统的调度策略,通过合理的调度算法和优化技术,提高多核处理器的利用效率和系统响应速度。

(3) 针对实时系统的任务划分和并行执行,采用任务级并行和数据级并行的方法,对多核处理器进行任务的分配和并行执行,以提高系统的并行度和运行效率。

(4) 设计实验并进行仿真测试,对所提出的多核架构的实时系统设计方案进行评估分析,验证其性能和可靠性。

3. 研究方法本文主要采用文献综述、理论分析和仿真实验的方法进行研究。

(1) 文献综述:对多核架构和实时系统的相关理论和研究成果进行调研和综述,掌握目前的研究热点和发展趋势。

(2) 理论分析:分析多核架构和实时系统的特点和要求,提出适合实时系统的调度策略和任务划分方法,构建多核架构的实时系统模型。

(3) 仿真实验:基于建立的多核架构的实时系统模型,设计实验并进行仿真测试,评估所提出的设计方案的性能和可靠性。

4. 研究预期结果本文研究的预期结果如下:(1) 分析多核架构的特点和实时系统的要求,提出一种适合于多核架构的实时系统设计方案,实现多核处理器的最优利用,提高系统的性能和可靠性。

(2) 设计实验并进行仿真测试,评估实时系统设计方案的性能和可靠性,为实时系统的实际应用提供理论支持和参考。

图像代数多核并行计算类库的构建与优化的开题报告

图像代数多核并行计算类库的构建与优化的开题报告

图像代数多核并行计算类库的构建与优化的开题报告1. 研究背景和意义图像代数是图像处理和计算机视觉中常用的数学工具之一,可以通过代数运算实现图像的滤波、变换、分割等操作。

在大规模实时图像处理中,需要利用计算机的多核处理能力来加速图像代数运算。

因此,构建一种高效的图像代数多核并行计算类库,可以显著提高图像处理和计算机视觉的计算速度,同时也可以减少开发成本,提高代码的可维护性和可扩展性。

因此,本研究旨在构建一种高效的图像代数多核并行计算类库,以提高图像处理和计算机视觉应用的效率和性能,具有重要的研究和应用价值。

2. 研究内容和方法本研究计划基于CUDA并行计算技术和OpenCV图像处理库,构建一个高效的图像代数多核并行计算类库,研究内容包括:1)研究如何利用CUDA并行计算技术加速图像代数运算,并设计相应的并行算法和程序框架。

2)研究如何利用OpenCV图像处理库支持图像代数处理,并设计相应的图像数据结构和算法接口。

3)研究如何对图像代数多核并行计算类库进行优化,提高计算速度和并行性能。

研究方法主要包括实验研究和理论分析两方面。

实验研究将通过编写并行化的图像代数算法,并在不同条件下进行实验测试,以比较和分析不同算法的性能和效率。

理论分析将针对图像代数计算的特点,从可扩展性、并行性、负载均衡等方面分析并评估不同算法的优劣,并提出相应的优化策略。

3. 预期成果和创新性本研究的预期成果包括:1)构建一个高效的图像代数多核并行计算类库,实现包括滤波、变换、分割等常用的图像处理算法。

2)通过实验测试和理论分析,评估不同算法的性能和效率,并提出相应的优化策略。

3)运用CUDA并行计算技术和OpenCV图像处理库,在大规模实时图像处理和计算机视觉应用中取得良好的效果。

本研究的创新性主要体现在以下几个方面:1)基于CUDA并行计算技术和OpenCV图像处理库,构建一个高效的图像代数多核并行计算类库。

2)针对图像代数处理的特点,设计并实现了一系列高效的并行算法和数据结构。

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第47卷第4期 2017年7月航空计算技术Aeronautical Computing TechniqueVol.47 No.4Jul.2017一种多核实时图像处理模块设计与实现王闯,贺莹,张晓曦,刘硕(航空工业西安航空计算技术研究所,陕西西安710068)摘要:实时图像处理能力是嵌入式系统中影响系统性能的核心因素。

为充分挖掘多核D S P性能,从计算机系统结构的角度出发,开展对多核D S P实时图像处理体系结构的研究,设计了一种基于T M S320C6678的实时图像处理模块。

采用F P G A进行实时图像的采集和缓存,利用四线R a p id IO高速接口完成F P G A与D S P之间的数据传输,并 设计了四级图像缓冲流水处理结构,实现了图像采集、缓存、处理和发送的并行进行。

设计了一套基于数据块共享的实时图像处理多核协同处理机制,可以充分利用C6678八个核的优势,实现对图像的实时处理。

关键词:多核D S P;F P G A;并行处理框架;实时图像处理中图分类号:T P391.41文献标识码:A文章编号:1671-654X(2017)04-0123-03Design and Implementation of Multi - core Real- time Image Processing ModuleWANG Chuang,HE Ying,ZHANG Xiao-xi,LIU Shuo{Xi an Aeronautics Computing Technique Research Institute ,AVIC ,Xifan 71006S , China) Abstract : Real - time image processing ability is the key factor for visual applications, especially embed­ded systems. To fully exploit the performance of multicore DSP,this paper studies the architecture of real -time image processing in the light of computer architecture and designs a real - time image processing module based on TMS320C6678. Real- time image data stream is acquired and buffered by FPGA. Com­munication between DSP and FPGA is achieved by using four lane RapidIO interface. The hardware scheme of the processing in FPGA possesses a linear four - level pipeline architecture, which makes the operation of image acquisition,buffering,processing and transferring can be completed almost at the same time. A kind of shared memory interconnection method is proposed to solve the rapid inter-core communi­cation problems among C66xx cores and the system achieves up to real - time image processing speed fi­nally.Key words : multi - core DSP; FPGA ; parallel processing framework ; real - time image processing引言实时图像处理技术在众多领域中有着广泛的应用,但是视频图像由于信号维度高,对其处理所需要的 计算复杂度高。

故对图像序列的实时处理能力,在嵌 入式实时系统中,一直是影响系统性能的核心因素。

TMS320C6678 是 TI 全新架构的TMS320C66x 数字信号处理器(DSP),内部集成了 8个TMS32〇C66x DSP CwePac核,单核最高工作频率1.25GHz,具有2〇GFLOP/Core的浮点处理能力,是目前业界最高性能的 10GHz的DSP处理器之一[1]。

本文提出了一种使用C6678作为主处理器的多路 视频实时处理模块设计方法,利用FPGA硬件化并行化处理的特性完成多路视频的预处理,利用C6678强 大的八核处理能力实现复杂的图像处理运算,二者之间的图像传输使用高速串行RapidIO通信接口完成,能够保证对四路PAL制式标清视频的实时处理,并使得视频从输入到输出之间具有极小延时。

1系统结构图像处理模块主要完成对外部输入的四路模拟视 频信号的各种类型图像处理及模式识别,并将处理后 的视频按照原格式输出。

模块的硬件系统结构示意如 图1所示。

图像处理模块接收外部输入的四路视频,通过视收稿日期:2017 -06 - 15 修订日期:2017 -07 -03基金项目:国家自然科学基金重点基金项目资助(61134004)作者简介:王闯(1986 -),男,河南南阳人,工程师,硕士,主要研究方向为嵌人式计算机系统,实时图像处理技术。

.124 .航空计算技术第47卷第4期视频1入 视频2入 视频3入视频4入视频1,出视频2$ 视频3 •出 视频4卢图2系统数据流向图2FPGA 功能概述FPGA 是保证芯片功能控制和处理算法实现的核心器件,本系统FPGA 选用Xilinx 公司的Virtex - 5系 列XC 5VSX 95T 芯片,该芯片丰富的逻辑资源和特有 的MGT 高速接口可以保证复杂的图像处理逻辑开发 的可实现性和高带宽视频传输的实时性[2_3]。

在本设计中,FPGA 首先对C 6678的上电及复位 时序进行控制,完成系统的初始化;接着实现对输入输 出视频的协议解析、色彩空间转换和视频协议重建等 预处理;然后利用Xilinx IP 核设计了 4线RapidIO 主 控制器,在FPGA 和DSP 之间进行4路视频数据的高 速实时传输。

FPGA 硬件逻辑电路的功能框图如图4所示。

FPGA 对输入的视频进行格式检测及解析,提取出有效像素 的Y ,Cb ,&•分量,并将Y U V 色彩空间转换为RG B 色 彩空间,然后将RG B 图像通过RapidIO 发送至DSP 进 行后续处理。

同时,FPGA 作为主设备发起RapidIO 读 操作,按照视频的输出时序从DSP 存储器读取处理后图3 F P G A 硬件逻辑电路功能框图3RapidIO 传输机制设计本设计中使用符合SRI 01.3规范的4x 制RapidIO控制器,数据传输速率达2. 5Gbps [4]。

根据SRIO 协 议,FPGA 内设计的RapidIO 主控制器可将图像数据直 接写入DSP 外挂的DDR 存储器或从中读出,而不需要 占用DSP 的时钟周期。

FPGA 采集到外部视频数据并完成预处理后,主 动发起对DSP 端的RapidIO 写操作,将RGB 格式的像 素数据写入到DSP DDR 3相应的地址;DSP 完成对视 频数据处理后,再由FPGA 主动发起对DSP 端的数据 读操作,通过RapidIO 总线直接从对应缓冲区读取数 据,将其由RG B 格式转换回Y U V 格式并按照BT 656 协议组织为符合P A L 视频时序的数据流进行显示 输出。

为了实现对P A L 视频(25帔/s)的实时读取和处 理,采用四缓冲机制实现对视频流的并行流水处理。

预先在DDR 3存储器中为每一路视频分配4个缓冲 区,每个缓冲区能够存储一帧图像。

首先,FPG A 向0 缓冲(0x 91000000)写入采集的图像数据,DSP 处理3 缓冲(0x 91600000)中的图像,同时读取已经处理完的 2缓冲(0x 91400000 )的数据并输出,1缓冲 (0x 91200000)等待;接着,当前帧图像完全写入0缓冲 区后,FPGA 通过两根GPI 0控制信号产生边缘触发的 电平通知DSP ;在下一帧图像输入时,将有效像素写入 1缓冲,读取3缓冲内的像素流,DSP 处理缓冲区0内 的图像;以此类推,从而实现对图像序列的实时流水 处理。

GPI 0控制管脚边沿触发后逻辑电平与FPGA 读 写对应关系如下表所示。

口上电及复位控制.111[频解码芯片转换成符合BT 656协议的YCbCr 格式数 据,输入视频流进入FPG A 中并由FPGA 将其转换到 RGB 色彩空间;接着FPG A 内RapidIO 控制器将像素 流打包为数据包的形式,并通过4线RapidIO 接口发 送给DSP,DSP 接收并缓存一帧完整图像入DDR 3存 储器区中,对其进行图像处理,并将处理后的图像通过 RapidIO 接口反传给FPGA , FPGA 将接收到的处理后 的数据按照BT 656协议重新组织为PAL 格式视频,并 通过视频编码芯片发送出去。

,5 h S R A M I I 时钟的图像的有效像素数据,进行反向的格式转换,恢复为 原始的数字视频时序输出。

D D R 3E P R O MF L A S H^ A D CF PG A 芯片r D A C—X C 5Y S X 95Tx 4ccD S P 处理器T M S 320C 667JS R A M[M A X 3232-5-88E 1邕串口J T A G 串图1图像处理模块系统结构图9S I a视频编码视频格式重组p l o 输a I 专图像处理a p i I O倾色度空间转换视频解码2017年7月王闯等:一种多核实时图像处理模块设计与实现• 125 •图4图像4缓冲处理流水结构示意图G P IO管脚状态标识表G P I0[1 :0]F P G A写入D S P处理F P G A读取等待003缓冲2缓冲1缓冲0缓冲010缓冲3缓冲2缓冲1缓冲101缓冲0缓冲3缓冲2缓冲112缓冲1缓冲0缓冲3缓冲4数据块共享式多核协同处理机制根据设计的多路视频RapidlO传输机制,DSP芯 片对每帧图像的处理时间为40m S。

为了保证对各种类型图像处理算法的实时性,采用基于共享数据块的DSP多核协同处理机制[5],如图5所示。

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