Бугунги кунда тармоқ технологиялари, интернет тизимларининг ривожланиши натижасида тақдим этилаётган хизматларда яъни ip телефония, видеоконференция, масофадан ўқитиш
жүктеу/скачать 57 Kb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- ҲИСОБЛАШ ТИЗИМЛАРИДА АУДИО-ВИДЕО СИГНАЛЛАРГА РАҚАМЛИ ИШЛОВ БЕРИШ АЛГОРИТМЛАРИНИ ПАРАЛЛЕЛАШТИРИШ Ахматов У.Ж., Сафаров О.О. (ТАТУ)
|
PARALLELIZATION ALGORITHMS FOR DIGITAL PROCESSING AUDIO AND VIDEO SIGNALS IN A COMPUTER SISTEM Axmatov U.J, Safarov O.О. (TUIT) In the article proposed vectorization algorithms for computing for digital processing audio and video signals with using tools Data Level Parallelism in a computing sistem. ҲИСОБЛАШ ТИЗИМЛАРИДА АУДИО-ВИДЕО СИГНАЛЛАРГА РАҚАМЛИ ИШЛОВ БЕРИШ АЛГОРИТМЛАРИНИ ПАРАЛЛЕЛАШТИРИШ Ахматов У.Ж., Сафаров О.О. (ТАТУ) Бугунги кунда IP телефония, видеоконференция, масофадан ўқитиш, рақамли телеведения ҳамда web-сайтлардаги алмашилаётган ахборотларнинг асосий қисмини матн ва тасвирлардан кўра аудио-видео сигналларни, яъни видеони тақдим этиш оммалашмоқда. Бу эса сигналларни ва тасвирларни қайта ишлашни ҳамда ҳисоблаш унумдолигини тезлаштириш орқали хизматлар сифатини оширишнинг муҳим масаласи ҳисобланмоқда. Бундаги муаммо сонли ҳисоблашларни паралеллаштириш ҳамда сигнал ва тасвирни қайта ишлаш алгоритмларини параллелаштиришдаги қийинчиликлар билан боғлиқ. Аудио-видео сигналларни рақамли қайта ишлашда қўлланиладиган спектрал усуллардаги тўғри ва тескари алмаштириш формулалари кирувчи сигналлардан олинган вектор қийматларни локал базис функциялар (Хаар алмаштиришлар, Вейвлет алмаштиришлар) ҳамда интеграл базисли функциялар (Фурье алмаштиришлар, Адамар алмаштиришлар) бир неча матрицалар кўпайтмаларини ўзида ифодалайди. Бу масалаларни ҳисоблаш унумдорлигини ошириш учун ҳозирги вақтда аппарат-техник босқичда конвейр, суперскаляр ва VLIW-қайта ишлашлар ҳамда дастурий босқичда эса DLP ва TLP параллелаштириш турлари мавжуд. Дастурий босқичда OpenMP, MPI, Corray Fortran, OpenGL, NET FRAMEWORK 4.0, PARALLEL EXTENSIONS технологиялари ва стандартларида ижобий натижаларга эришилган. Биз маълумотлар бўйича параллелаштириш (Data Level Parallelism)нинг инстурментал воситалари ёрдамида дастур кодини векторлаштириш усулини таклиф қиламиз. Векторлаш – бу бир оқимли иловаларда ҳар бир вақт моменти учун бажарилаётган амални бир вақтнинг ўзида бир нечта бир типли маълумотларга қўллашни ўзгартиришга олиб келадиган параллелаштиришнинг кўринишидир (1-расм). а) б) 1-расм. Элементлар устида а) скаляр бажарилиш б) векторли бажарилиш Векторлаш орқали олинадиган унумдорлик асосан дастурий код структурасига боғлиқдир. Дастур кодини векторлаш орқали параллелизмга эришишда Intel Cilk Plus Array Notation технологиясидан фойдаланамиз. Бунда оддий усул – Intel Cilk Plus технологиясида вазифа(task) бўйича параллеллаш ва маълумот(data) бўйича параллеллаш имкониятини беради. Бундан фойдаланиб дастурий кодни векторлаш мумкин. Бунинг учун массивларда векторли ва массивли нотацияни киритиб, массивлар устида математик операцияларни элементар функциялар ёрдамида векторлашни таъминлаймиз. Яъни массив қисмини 3 та ўзгарувчили массив индексларини икки нуқта орқали аниқлаймиз: Array[бошланғич индекс: элементлар сони: қадам], агар массив A[:] кўринишда келса, бу массивнинг барча элементларини ифодалайди; B[5:4] массиви B векторнинг 5-8 элементларини, D[4:3:2] массив D векторнинг 4-, 6- ва 8-элементларини ўз ичига олади ҳамда улар устида амаллар бажаради. Бу алгоритмларни Cilk Plus Array Notation технологияси ёрдамида векторлашни void MatrixMul(double a[N][N], double b[N][N], double c[N][N]) { int i,j,k; for (i=0; i { c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]; }}}} каби матрицалар кўпайтмасида ифодалаш мумкин. Array notation ёрдамида эса қуйидагича void MatrixMul(double a[N][N], double b[N][N], double c[N][N]) { int i,j; for (i=0; i Intel C++ Compiler компилятори дастур кодини автоматик векторлашда Guided Auto Parallelism оддий дастурий ускуналардан фойдаланади. Бу дастурий ускуна махсус компилятор -/Qguide (-guide) опциясини ўз ичига олади. У дастур кодини таҳлил қилади ва дастурчига дастур кодини векторлаш учун керакли тавсиялар беради. Guided Auto Parallelism қўйидаги кетма-кетликда ишлайди (2-расм). 2-расм. Guided Auto Parallelism нинг бажарилиш жараёни. Сигналларга рақамли ишлов беришнинг спектрал алгоритмларидаги векторли ва матрицали ҳисоблашлар, турли матрица ва вектор элементлари устида бир хил харакатлар бажарилишини такрорлайди. Бу ўз-ўзидан маълумотлар бўйича параллелизмни борлигини кўрсатади, шунинг учун ҳам мультимедиа иловаларини қайта ишлашда юқорида келтирилган векторлаш усулларини қўллаш юқори унумдорликка олиб келади. Бу эса ахборот узатиш тизимларида хизмат кўрсатиш сифатини яхшилайди. Илмий раҳбар: проф. Фозилов Ш.Х. жүктеу/скачать 57 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|