310 nashriyalar 1569 iqtisodiyoti profilga qaring 83

4. O'rnatilgan tizimlarda ma'lumotlarga parallel ilovalar uchun xotirani boshqarish
Parallel o'rnatilgan hisoblash arxitekturalari
5
Parallel o'rnatilgan hisoblash arxitekturalari
Machine Translated by Google

---

O'rnatilgan tizimlar - Yuqori samarali tizimlar, ilovalar va loyihalar
Aks holda, protsessor yadrolari bo'sh qoladi yoki mavjud ma'lumotlar segmentlarini qayta ishlash uchun o'z
vaqtida olib bo'lmaydi.
Tasvirni qayta ishlash operatsiyalari, asosan, tasvirni tanib olish deb nomlanuvchi dastlabki ishlov berish
operatsiyalari va keyingi ishlov berish operatsiyalarida farqlanadi (Bräunl, 2001). Shovqinni kamaytirish uchun
filtr operatsiyalari kabi tasvirni oldindan qayta ishlash operatsiyalari faqat tasvir ma'lumotlarining mahalliy
ko'rinishini talab qiladi. Odatda tasvir pikseli va uning cheklangan muhitdagi qo'shnilari2 ishlov berish uchun
talab qilinadi. Boshqa tomondan, tasvirni tanib olish tasvirning global ko'rinishini va shuning uchun tasvir
piksellariga tasodifiy kirishni talab qiladi.
Eng asosiy cheklovlar dasturning o'zi tomonidan belgilanadi. Avvalo, ma'lum bir vaqt oralig'ida qayta ishlanishi
kerak bo'lgan ma'lumotlar miqdori muhim ahamiyatga ega. Protsessor talab qiladigan ilovalar uchun asosiy
vazifa integratsiyalashgan apparat tezlatgichlari bilan birgalikda yadrolarni samarali qayta ishlash sxemasini
topishdir. Ma'lumotni ko'p talab qiladigan ilovalardagi asosiy muammo - ma'lumotlarni taqdim etish vaqti.
Odatda, tashqi xotira yoki avtobus o'tkazish qobiliyati ushbu ilovalardagi asosiy muammo hisoblanadi.
Ma'lumotlar xotirasiga kirish va ma'lumotlarni qayta ishlash o'rtasida yuk balansi talab qilinadi.
standart protsessorlardan foydalanishdan farqli o'laroq. Protsessor arxitekturasini optimallashtirishdan tashqari,
yadrolarni o'rnatilgan muhitga integratsiyalashuvi ham muhim rol o'ynaydi. Bu shuni anglatadiki, ishlov berish
zanjirida to'siqlarga yo'l qo'ymaslik uchun qo'llaniladigan yadrolar soni va ularning xotiralar yoki avtobus
tizimlariga ulanishi ehtiyotkorlik bilan tanlanishi kerak.
Tasvirni qayta ishlash - bu asosan ma'lumotlarni ko'p talab qiladigan ilovalar sinfi va o'rnatilgan tizimda
ma'lumotlarga parallel dasturning aniq namunasidir. Quyida biz ushbu maxsus dastur turini batafsil ko'rib
chiqamiz. Ko'p yadroli protsessor va tez, ammo kichik ichki xotira (masalan, keshlar) va katta, ammo sekin
tashqi xotira yoki muqobil ravishda ulangan avtobus tizimiga ega SoC ni taxmin qilamiz.
Demak, o'rnatilgan tasvirni qayta ishlash tizimida ko'p yadroli arxitekturada samarali amalga oshirilishini
ta'minlash uchun iloji bo'lsa, mahalliy operatsiyalarga ustunlik berish kerak. Shuning uchun biz ba'zi global
tasvir operatsiyalarini faqat mahalliy operatorlar bilan qanday hal qilish mumkinligini ko'rsatdik. Ushbu
kontseptsiya "Marsh piksellari" deb nomlanadi va birinchi marta (Fey va Shmidt, 2005) kiritilgan. Bu, masalan,
sanoat tasvirni qayta ishlashda talab qilinadigan tasvirdagi bir nechta ob'ektlarni markazlashtirilgan aniqlash
imkonini beradi (Fey va boshq., 2010). Ushbu yondashuvning kamchiligi shundaki, qayta ishlash iterativ tarzda
amalga oshirilishi kerak.
Mahalliy tasvirni qayta ishlash operatsiyalarini parallellashtirish uchun bir nechta yondashuvlar mavjud.
Imkoniyatlardan biri tasvirni qismlarga ajratish va 4.2-bo'limning bir qismi bo'lgan qismlarga parallel ishlov
berishdir. Yana bir yondashuv - bu 4.3-bo'limning mavzusi bo'lgan moslashtirilgan parallellashtirish bilan birga
tasvir ma'lumotlarining oqimi. Bundan tashqari, ikkala yondashuvning kombinatsiyasi ham mumkin. Qaysi
turdagi parallellashtirishni o'rnatish kerakligi ko'p jihatdan dasturga, ishlatiladigan ko'p yadroli arxitekturaga va
chipdagi mavjud xotiraga bog'liq.
Tasvir ma'lumotlarining faqat mahalliy ko'rinishi bilan tasvirni qayta ishlash operatsiyalari parallellashtirishning
kamroq yoki parallellashtirilmaydigan post-qayta ishlash operatsiyalariga qaraganda ancha yaxshi usulini beradi.
1
2
IN-TECH tomonidan o'rnatiladi
6
8
niqob, surma oyna yoki
trafaret deb ataladigan parallelizatsiya darajasi