JP6571790B2 - 高性能で、電力効率の良い、プログラマブルな画像処理のためのアーキテクチャ - Google Patents

高性能で、電力効率の良い、プログラマブルな画像処理のためのアーキテクチャ Download PDF

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Description

発明の分野
本発明は、一般に、画像処理に関し、特に、高性能で、電力効率の良い、プログラマブルな画像処理のためのアーキテクチャに関する。
背景
画像処理は、典型的には、アレイに編成されたピクセル値の処理を含む。ここで、空間的に編成された二次元アレイは、画像の二次元的性質を捕捉する(追加の次元は、時間(例えば二次元画像のシーケンス)およびデータタイプ(例えば色)を含み得る。典型的なケースでは、アレイ化されたピクセル値は、静止画像または動きの画像を捕捉するためにフレームのシーケンスを生成したカメラによって提供される。伝統的な画像プロセッサは、典型的には、2つの極端な側面のいずれかに分類される。
第1の極端な側面は、汎用プロセッサまたは汎用状プロセッサ(例えばベクトル命令拡張を備えた汎用プロセッサ)上で実行されるソフトウェアプログラムとして画像処理タスクを実行する。第1の極端な側面は、一般的に非常に汎用性の高いアプリケーションソフトウェア開発プラットフォームを提供するが、関連するオーバーヘッド(例えば、命令フェッチおよびデコード、オンチップおよびオフチップデータの処理、投機的実行)と組み合わされたより精細な粒子のデータ構造の使用は、究極的には、プログラムコードの実行中に、データの単位あたり、より多くのエネルギーが消費される結果となる。
第2の逆の極端な側面は、固定機能のハードワイヤード回路系をはるかに大きなデータブロックに適用する。カスタム設計された回路に直接適用される、(粒度の細かいブロックとは対照的な)より大きなデータブロックの使用は、データ単位あたりの消費電力を大幅に削減する。しかしながら、カスタム設計された固定機能回路系の使用は、一般に、プロセッサが実行することができるタスクのセットが限られる結果となる。このように、(第1の極端な側面に関連する)幅広く汎用性の高いプログラミング環境は第2の極端な側面においては欠けている。
高度に汎用性の高いアプリケーションソフトウェア開発の機会と、データ単位あたりの電力効率の向上とを両立させた技術プラットフォームは、依然として望ましいが、欠けている解決策である。
概要
装置が記載される。装置は画像処理ユニット(IPU)を含む。画像処理ユニットはネットワークを含む。画像処理ユニットは、プログラムコードの実行によって複数の重なり合うステンシルを同時に処理するよう二次元シフトレジスタアレイ構造に結合される実行ユニットレーンのアレイを各々が含む複数のステンシルプロセッサ回路を含む。画像処理ユニットは、複数のステンシルプロセッサとネットワークとの間にそれぞれ結合される複数のシート生成部を含む。シート生成部は、ステンシルプロセッサによる処理のために、画像データの入力ライングループを画像データの入力シートに解析し、ステンシルプロセッサから受け取った画像データの出力シートから画像データの出力ライングループを形成する。画像処理ユニットは、ネットワークに結合され、生成側ステンシルプロセッサから消費側ステンシルプロセッサに向かう方向にライングループを通過させて全体のプログラムフローを実現する複数のラインバッファユニットを含む。
図面のリスト
以下の説明および添付の図面は、本発明の実施形態を例示するために使用される。
画像プロセッサハードウェアアーキテクチャの実施形態を示す。 画像データのライングループへの解析、ライングループのシートへの解析、および重なり合うステンシルでシート上で実行される操作を示す。 画像データのライングループへの解析、ライングループのシートへの解析、および重なり合うステンシルでシート上で実行される操作を示す。 画像データのライングループへの解析、ライングループのシートへの解析、および重なり合うステンシルでシート上で実行される操作を示す。 画像データのライングループへの解析、ライングループのシートへの解析、および重なり合うステンシルでシート上で実行される操作を示す。 画像データのライングループへの解析、ライングループのシートへの解析、および重なり合うステンシルでシート上で実行される操作を示す。 ステンシルプロセッサの実施形態を示す。 ステンシルプロセッサの命令ワードの実施形態を示す図である。 ステンシルプロセッサ内のデータ計算ユニットの一実施形態を示す図である。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 二次元シフトアレイおよび実行レーンアレイを使用して、重なり合うステンシルで近隣の出力ピクセル値の対を決定する例を示す。 統合された実行レーンアレイおよび二次元シフトアレイのための単位セルの実施形態を示す図である。 画像処理プログラムコードを開発して実行する手順を示す図である。 画像プロセッサを構成するための手順に関する。 ラインバッファユニットの動作に関する。 ラインバッファユニットの動作に関する。 DAGプログラムフローに関する。 DAGプログラムフローに関する。 パイプラインプログラムフローに関する。 パイプラインプログラムフローに関する。 パイプラインプログラムフローに関する。 例示的コンピューティングシステムを示す。
詳細な記載
a.画像プロセッサハードウェアアーキテクチャおよび動作
図1は、ハードウェアで実現される画像プロセッサのためのアーキテクチャ100の実施形態を示す。画像プロセッサは、例えば、シミュレートされた環境内で仮想プロセッサ用に書かれたプログラムコードを、ハードウェアプロセッサによって実際に実行されるプログラムコードに変換するコンパイラによって対象とされてもよい。図4に示すように、アーキテクチャ100は、複数のラインバッファユニット101_1〜101_Mを含み、それらは、複数のステンシルプロセッサユニット102_1〜102_Nおよび対応するシート生成部ユニット103_1〜103_Nに、ネットワーク104(例えば、ネットワークオンチップ(NOC)(オンチップスイッチネットワーク、オンチップリングネットワークまたは他の種類のネットワークを含む))を介して相互接続される。一実施形態では、どのラインバッファユニットが、ネットワーク104を介してどのシート生成部および対応するステンシルプロセッサに接続してもよい。
一実施形態では、プログラムコードはコンパイルされ、対応するステンシルプロセッサ102にロードされて、ソフトウェア開発者によって以前に定義された画像処理動作を実行する(プログラムコードは、例えば、設計および実装に応じて、ステンシルプロセッサの関連のシート生成部103にもロードされてもよい)。少なくともいくつかの例では、画像処理パイプラインを、第1のパイプラインステージ用の第1のカーネルプログラムを第1のステンシルプロセッサ102_1にロードし、第2のパイプラインステージ用の第2のカーネルプログラムを第2のステンシルプロセッサ102_2にロードするなどして、実現することができ、第1のカーネルはパイプラインの第1ステージの機能を実行し、第2のカーネルはパイプラインの第2ステージの機能を実行し、追加の制御フロー方法がインストールされて、出力画像データをパイプラインの1つのステージからの次のステージに渡す。
他の構成では、画像プロセッサは、同じカーネルプログラムコードを動作させる2つ以上のステンシルプロセッサ102_1,102_2を有する並列マシンとして実現することができる。例えば、画像データの高密度かつ高データレートのストリームが、各々が同じ機能を実行する複数のステンシルプロセッサにわたってフレームを広げることによって処理されてもよい。
さらに他の構成では、カーネルの本質的に任意のDAGのハードウェアプロセッサへのロードを、それぞれのステンシルプロセッサをそれら自身のプログラムコードのカーネルとともに構成し、適切な制御フローフックをハードウェアに構成して、出力画像をDAG設計における1つのカーネルから次のカーネルの入力に向けることによって、行なってもよい。
一般的なフローとして、画像データのフレームは、マクロI/Oユニット105で受信され、フレーム単位でラインバッファユニット101の1つ以上に渡される。特定のラインバッファユニットは、それの画像データのフレームを、「ライングループ」と呼ばれる画像データのより小さな領域に解析し、次いでライングループをネットワーク104を介して特定のシート生成部に渡す。ある完全な(full)単数のライングループを、例えば、フレームの複数の連続した完全な行または列のデータで構成することができる(簡単にするために、本明細書では主に連続した行と称する)。シート生成部は、画像データのライングループを「シート」と呼ばれる画像データのより小さな領域にさらに解析し、そのシートを対応するステンシルプロセッサに提示する。
単一入力の画像処理パイプラインやDAGフローの場合、一般に、入力フレームは、同じラインバッファユニット101_1に向けられ、それは、画像データをライングループに解析し、ライングループを対応するシート生成部103_1(対応するステンシルプロセッサ102_1はパイプライン/DAGにおいて第1のカーネルのコードを実行している)に向ける。ステンシルプロセッサ102_1による、それが処理するライングループでの動作が終了した後、シート生成部103_1は、出力ライングループを「下流」のラインバッファユニット101_2に送信する(ある使用例では、出力ライングループは、先に入力ライングループを送信したのと同じラインバッファ装置101_1に送り返すことができる)。
自身のそれぞれの他のシート生成部およびステンシルプロセッサ(例えば、シート生成部103_2およびステンシルプロセッサ102_2)上で実行されるパイプライン/DAGにおける次のステージ/動作を表す1つ以上の「消費側」カーネルは、下流ラインバッファユニット101_2から、第1のステンシルプロセッサ102_1によって生成された画像データを受信する。このようにして、第1のステンシルプロセッサ上で動作する「作成側」カーネルは、その出力データが、第2のステンシルプロセッサ上で動作する「消費側」カーネルに転送され、消費側カーネルは、パイプラインまたはDAG全体の設計と整合する作成側カーネルの後に次のタスクのセットを実行する。
ステンシルプロセッサ102は、画像データの複数の重なり合うステンシル上で同時に動作するように設計されている。複数の重なり合うステンシルおよびステンシルプロセッサの内部ハードウェア処理能力は、シートのサイズを効果的に決定する。ここでは、ステンシルプロセッサ102内で、実行レーンのアレイが一致して動作して、複数の重なり合うステンシルによってカバーされる画像データ表面領域を同時に処理する。
以下でより詳細に説明するように、様々な実施形態において、画像データのシートは、ステンシルプロセッサ102内において二次元レジスタアレイ構造にロードされる。シートおよび二次元レジスタアレイ構造の使用は、大量のデータを、大量のレジスタ空間に、例えば、処理タスクが実行レーンアレイによってその直後に直接データ上で実行される単一のロード動作として移動することによって、電力消費の改善を効果的に提供すると考えられている。さらに、実行レーンアレイおよび対応するレジスタアレイの使用は、容易にプログラマブル/設定可能な異なるステンシルサイズを提供する。
図2a〜図2eは、ラインバッファユニット101の解析アクティビティ、およびシート生成部ユニット103のより微細な粒子の解析アクティビティ、ならびにシート生成部103に結合されるステンシルプロセッサ102のステンシル処理アクティビティの両方のハイレベルの実施形態を示す。
図2aは、画像データ201の入力フレームの一実施形態を示す。図2aはまた、ステンシルプロセッサが動作するように設計された3つの重なり合うステンシル202(各々3ピクセル×3ピクセルの寸法を有する)の概要を示す。各ステンシルがそれぞれ出力画像データを生成する出力ピクセルは、ベタ黒で強調表示される。簡略化のために、3つの重なり合うステンシル202は、垂直方向にのみ重なるように示されている。実際には、ステンシルプロセッサは、垂直方向および水平方向の両方に重なるステンシルを有するように設計されてもよいことを認識することが適切である。
図2aに見られるように、ステンシルプロセッサ内の垂直に重なり合うステンシル202のために、フレーム内に単一のステンシルプロセッサが動作することができる画像データの広い帯域が存在する。以下でより詳細に説明するように、一実施形態では、ステンシルプロセッサは、データを、それらの重なり合うステンシル内で、左から右への態様で、画像データにわたって処理する(そして、次のラインのセットに対して、上から下の順序で繰り返す)。このように、ステンシルプロセッサがそれらの動作を前方に進めるにつれて、ベタ黒出力ピクセルブロックの数は、水平方向に右に成長する。上述したように、ラインバッファユニット101は、ステンシルプロセッサが今後の拡張された数のサイクルにわたって動作するのに十分な入来フレームからの入力画像データのライングループを解析することを担う。ライングループの例示的な図示は、陰影領域203として示されている。一実施形態では、ラインバッファユニット101は、ライングループをシート生成部との間で送受信するための異なるダイナミクスを理解することができる。例えば、「完全なグループ」と呼ばれる1つのモードによれば、画像データの完全な全幅のラインが、ラインバッファユニットとシート生成部との間で渡される。「仮想的に高い」と呼ばれる第2のモードによれば、ライングループは最初に全幅行のサブセットと共に渡される。その後、残りの行は、より小さい(全幅未満の)片で順番に渡される。
入力画像データのライングループ203がラインバッファユニットによって画定され、シート生成部ユニットに渡されると、シート生成部ユニットはさらに、ライングループを、ステンシルプロセッサのハードウェア制限に、より正確に適合する、より微細なシートに、解析する。より具体的には、以下でさらに詳細に説明するように、一実施形態では、各ステンシルプロセッサは、二次元シフトレジスタアレイからなる。二次元シフトレジスタアレイは、本質的に、画像データを実行レーンのアレイの「真下」にシフトし、シフトのパターンは、各実行レーンをそれ自身のステンシル内においてデータに対して動作させる(すなわち、各実行レーンは、それ自身の情報のステンシル上で処理して、そのステンシルの出力を生成する)。一実施形態では、シートは、二次元シフトレジスタアレイを「満たす」か、さもなければ二次元シフトレジスタアレイにロードされる入力画像データの表面領域である。
以下でより詳細に説明するように、様々な実施形態では、実際には、任意のサイクルでシフト可能な二次元レジスタデータの複数の層が存在する。便宜上、本記載の多くは、「二次元シフトレジスタ」などの用語を、シフト可能な二次元レジスタデータの1つ以上のそのような層を有する構造を指すために単純に使用する。
したがって、図2bに見られるように、シート生成部は、ライングループ203から最初のシート204を解析し、それをステンシルプロセッサに供給する(ここで、データのシートは、参照番号204によって全体的に識別される陰影領域に対応する)。図2cおよび図2dに示すように、ステンシルプロセッサは、重なるステンシル202をシート上で左から右へ効果的に移動させることによって、入力画像データのシートに対して動作する。図2dのように、シート内のデータから出力値を計算することができるピクセル数が使い果たされる(他のピクセル位置は、シート内の情報から決定される出力値を有することができない)。簡単にするために、画像の境界領域は無視されている。
図2eにおいて見られるように、シート生成部は次いで、ステンシルプロセッサが動作を継続する次のシート205を提供する。ステンシルが次のシートに対して動作を開始するときのステンシルの初期位置は、(先に図2dに示されている)最初のシート上の消耗点から右への次の進行であることに留意されたい。新たなシート205で、ステンシルプロセッサが最初のシートの処理と同じ態様で新たなシートに対して動作するにつれ、ステンシルは単に右に移動し続ける。
出力ピクセル位置を取り囲むステンシルの境界領域のために、第1のシート204のデータと第2のシート205のデータとの間にいくらかの重なりがあることに留意されたい。重なりは、シート生成部が重なり合うデータを2回再送信することによって簡単に処理することができる。別の実現例では、次のシートをステンシルプロセッサに供給するために、シート生成部は、ステンシルプロセッサに新たなデータを送るだけに進んでもよく、ステンシルプロセッサは、前のシートからの重なり合うデータを再利用する。
b.ステンシルプロセッサ設計および動作
図3は、ステンシルプロセッサ300の実施形態を示す。図3において見られるように、ステンシルプロセッサは、データ計算ユニット301、スカラープロセッサ302および関連するメモリ303およびI/Oユニット304を含む。データ計算ユニット301は、実行レーンのアレイ305、二次元シフトアレイ構造306、およびアレイの特定の行または列に関連する別個のランダムアクセスメモリ307を含む。
I/Oユニット304は、シート生成部から受け取ったデータの「入力」シートをデータ計算ユニット301にロードし、ステンシルプロセッサからのデータの「出力」シートをシート生成部に格納する役割を果たす。一実施形態では、データ計算ユニット301へのシートデータのロードは、受け取ったシートを画像データの行/列に解析し、画像データの行/列を二次元シフトレジスタ構造306または実行レーンアレイの行/列のそれぞれのランダムアクセスメモリ307にロードすることを必要とする(以下でより詳細に説明する)。シートが最初にメモリ307にロードされる場合、実行レーンアレイ305内の個々の実行レーンは、適宜、ランダムアクセスメモリ307からシートデータを二次元シフトレジスタ構造306にロードすることができる(例えば、シートのデータ上での動作のすぐ前のロード命令として)。データのシートのレジスタ構造306へのロード(シート生成部からの直接的であろうとまたはメモリ307からであろうと)が完了すると、実行レーンアレイ305の実行レーンはデータに対して動作し、最終的に、完成したデータをシートとしてシート生成部に、またはランダムアクセスメモリ307に「書き戻す」。後者の場合、I/Oユニット304はランダムアクセスメモリ307からデータをフェッチして出力シートを形成し、出力シートはシート生成部に転送される。
スカラープロセッサ302は、スカラーメモリ303からステンシルプロセッサのプログラムコードの命令を読み出し、実行レーンアレイ305の実行レーンに命令を発行するプログラムコントローラ309を含む。一実施形態では、データ計算ユニット301からSIMDのような動作を実行するために、単一の同じ命令がアレイ305内のすべての実行レーンにブロードキャストされる。一実施形態では、スカラーメモリ303から読み出され、実行レーンアレイ305の実行レーンに発行される命令の命令フォーマットは、命令当たり2つ以上のオペコードを含む非常に長い命令語(VLIW)タイプのフォーマットを含む。さらなる実施形態では、VLIWフォーマットは、(以下に説明するように、一実施形態では2つ以上の従来のALU動作を指定することができる)各実行レーンのALUによって実行される数学的機能を指示するALUオペコードと、(特定の実行レーンまたは実行レーンのセットに対してメモリ操作を指示する)メモリオペコードとの両方を含む。
「実行レーン」という用語は、命令を実行することができる1つ以上の実行ユニットのセット(例えば、命令を実行することができる論理回路系)を指す。実行レーンは、しかしながら、様々な実施形態では、単なる実行ユニットを超えた、よりプロセッサに似た機能を含むことができる。例えば、1つ以上の実行ユニットに加えて、実行レーンは、受信された命令をデコードする論理回路系、または、よりMIMDのような設計の場合、命令をフェッチおよびデコードする論理回路系を含むことができる。MIMDのようなアプローチに関しては、ここでは集中プログラム制御アプローチが主に記載されているが、より分散型のアプローチが様々な代替実施形態(例えば、アレイ305の各実行レーン内のプログラムコードおよびプログラムコントローラを含む)において実施されてもよい。
実行レーンアレイ305、プログラムコントローラ309および二次元シフトレジスタ構造306の組み合わせは、広範囲のプログラマブルな機能のための幅広く適応可能/設定可能なハードウェアプラットフォームを提供する。例えば、アプリケーションソフトウェア開発者は、個々の実行レーンが多種多様な機能を実行することができ、任意の出力アレイ位置に近接した入力画像データに容易にアクセスすることができれば、寸法(例えばステンシルサイズ)だけでなく幅広い異なる機能能力を有するカーネルをプログラミングすることができる。
実行レーンアレイ305によって操作される画像データのためのデータ記憶装置として機能することとは別に、ランダムアクセスメモリ307は、1つ以上のルックアップテーブルを保持することもできる。様々な実施形態では、1つ以上のスカラールックアップテーブルをスカラーメモリ303内でインスタンス化することもできる。
スカラールックアップは、同じルックアップテーブルからの同じインデックスからの同じデータ値を実行レーンアレイ305内の各実行レーンに渡すことを含む。様々な実施形態では、上述のVLIW命令フォーマットは、スカラープロセッサによって実行されるルックアップ動作をスカラールックアップテーブルに向けるスカラーオペコードを含むようにも拡張される。オペコードとともに使用するために指定されたインデックスは、即値オペランドでもよいし、他のデータ記憶位置からフェッチされてもよい。いずれにせよ、一実施形態では、スカラーメモリ内のスカラールックアップテーブルからのルックアップは、基本的に同じクロックサイクル中に実行レーンアレイ305内のすべての実行レーンに同じデータ値をブロードキャストすることを含む。ルックアップテーブルの使用および動作に関する追加の詳細は、以下でさらに説明する。
図3bは、上述のVLIW命令ワードの実施形態を要約したものである。図3bにおいて見られるように、VLIW命令ワードフォーマットは、3つの別個の命令、すなわち、1)スカラープロセッサによって実行されるスカラー命令351、2)実行レーンアレイ内でそれぞれのALUによってSIMD方式でブロードキャストされ実行されるALU命令352、および3)部分的SIMD方式でブロードキャストされ実行されるメモリ命令353に対するフィールドを含む(例えば、実行レーンアレイ内において同じ行に沿った実行レーンが同じランダムアクセスメモリを共有する場合、異なる行の各々からの1つの実行レーンが実際に命令を実行する(メモリ命令353のフォーマットは、各行からのどの実行レーンが命令を実行するかを識別するオペランドを含むことができる)。
1つ以上の即時オペランドに対するフィールド354も含まれる。命令351,352,353のどれが、どの即時オペランド情報を用いるかは命令フォーマットで識別されてもよい。命令351,352,353の各々は、また、それら自身のそれぞれの入力オペランドおよび結果情報(例えば、ALU演算用のローカルレジスタならびにメモリアクセス命令用のローカルレジスタおよびメモリアドレス)を含む。一実施形態では、スカラー命令351は、実行レーンアレイ内の実行レーンが他の2つの命令352,353のいずれかを実行する前にスカラープロセッサによって実行される。すなわち、VLIWワードの実行は、スカラー命令351が実行される第1のサイクルと、続いて他の命令352,353が実行されてもよい第2のサイクルとを含む。(様々な実施形態では、命令352,353は並列して実行されてもよい)。
一実施形態では、スカラープロセッサによって実行されるスカラー命令は、シートをデータ計算ユニットのメモリもしくは2Dシフトレジスタからロードまたはそれに格納するようシート生成部に発行されるコマンドを含む。ここで、シート生成部の動作は、ラインバッファユニットの動作またはスカラープロセッサによって発行されたコマンドをシート生成部が完了するのに要するサイクル数のプレランタイムの理解を妨げる他の変数に依存し得る。したがって、一実施形態では、スカラー命令351がシート生成部に発行されるべきコマンドに対応するか、さもなければコマンドをシート生成部に発行させるVLIWワードは、他の2つの命令フィールド352,353に無操作(NOOP)命令を含む。次に、プログラムコードは、シート生成部がデータ計算ユニットに対するそのロードまたはデータ計算ユニットからのその格納を完了するまで、命令フィールド352,353についてNOOP命令のループに入る。ここで、シート生成部にコマンドを発行すると、スカラープロセッサは、シート生成部がコマンドの完了時にリセットするインターロックレジスタのビットをセットしてもよい。NOOPループの間、スカラープロセッサはインターロックビットのビットを監視する。スカラープロセッサが、シート生成部がそのコマンドを完了したことを検出すると、通常の実行が再び開始される。
図4は、データ計算コンポーネント401の一実施形態を示す。図4において見られるように、データ計算コンポーネント401は、二次元シフトレジスタアレイ構造406「の上に」論理的に位置決めされる実行レーンのアレイ405を含む。上述したように、様々な実施形態では、シート生成部によって提供される画像データのシートが二次元シフトレジスタ406にロードされる。実行レーンは、レジスタ構造406からのシートデータに対して動作する。
実行レーンアレイ405およびシフトレジスタ構造406は、互いに対して適所に固定される。しかし、シフトレジスタアレイ406内のデータは、戦略的かつ調整された態様でシフトして、実行レーンアレイ内の各実行レーンがデータ内で異なるステンシルを処理するようにする。したがって、各実行レーンは、生成されている出力シートにおいて異なるピクセルに対する出力画像値を決定する。図4のアーキテクチャから、実行レーンアレイ405が垂直に近接する実行レーンおよび水平に近接する実行レーンを含むので、重なり合うステンシルが垂直に配置されるだけでなく水平にも配置されることは明らかである。
データ計算ユニット401のいくつかの注目すべきアーキテクチャ上の特徴には、実行レーンアレイ405よりも広い寸法を有するシフトレジスタ構造406が含まれる。すなわち、実行レーンアレイ405の外側にレジスタ409の「ハロー」が存在する。ハロー409は、実行レーンアレイの2つの側に存在するように示されているが、実現例に応じて、実行レーンアレイ405の2つ未満(1つ)またはそれ以上(3つまたは4つ)の側に存在してもよい。ハロー405は、データが実行レーン405の「下で」シフトしているときに、実行レーンアレイ405の境界の外側にこぼれ出るデータのための「スピルオーバ」空間を提供する働きをする。単純なケースとして、実行レーンアレイ405の右端を中心とする5×5のステンシルは、ステンシルの最も左側のピクセルが処理されるとき、さらに右側に4つのハローレジスタ位置を必要とすることになる。図面を簡単にするために、図4は、名目上の実施例において、どちらの側(右、底)のレジスタでも水平方向接続および垂直方向接続の両方を有するであろうとき、ハローの右側のレジスタを、水平方向シフト接続を有するだけとして、およびハローの底側のレジスタを、垂直方向シフト接続を有するだけとして示す。
アレイの各行および/もしくは各列またはその一部分に結合されるランダムアクセスメモリ407によって追加のスピルオーバールームが提供される(例えば、ランダムアクセスメモリは、4つの実行レーン行状と2つの実行レーン列状にまたがる実行レーンアレイの「領域」に割り当てられてもよい。簡略化のために、アプリケーションの残りの部分は、主に、行および/または列に基づく割り当てスキームを指す)。ここで、実行レーンのカーネル動作が、それが(一部の画像処理ルーチンが必要とする場合がある)二次元シフトレジスタアレイ406の外にあるピクセル値を処理することを必要とする場合、画像データの面は、ハロー領域409からランダムアクセスメモリ407にさらにこぼれ出ることができる。例えば、ハードウェアが実行レーンアレイの右端の実行レーンの右側にわずか4つの記憶素子のハロー領域を含む場合の6X6ステンシルを考える。この場合、ステンシルを完全に処理するために、データをハロー409の右端からさらに右側にシフトする必要があるであろう。ハロー領域409の外側にシフトされたデータは、ランダムアクセスメモリ407にこぼれ出る。ランダムアクセスメモリ407および図3のステンシルプロセッサの他の適用例を以下でさらに説明する。
図5aないし図5kは、上述のように実行レーンアレイ「の下で」二次元シフトレジスタアレイ内で画像データがシフトされる態様の実施例を示す。図5aにおいて見られるように、二次元シフトアレイのデータ内容は第1のアレイ507に示され、実行レーンアレイはフレーム505によって示される。また、実行レーンアレイ内の2つの近隣の実行レーン510が簡略化して示されている。この簡単な図示510では、各実行レーンは、シフトレジスタからデータを受け付け、ALU出力からデータを受け付け(例えば、サイクルにわたってアキュムレータとして動作する)、または出力データを出力先に書き込むことができるレジスタR1を含む。
各実行レーンはまた、ローカルレジスタR2において、二次元シフトアレイにおけるそれ「の下の」内容が利用可能である。したがって、R1は実行レーンの物理レジスタであり、R2は二次元シフトレジスタアレイの物理レジスタである。実行レーンは、R1および/またはR2によって提供されるオペランドに対して動作可能なALUを含む。さらに詳細に後述するように、一実施形態では、シフトレジスタは、実際にはアレイ位置ごとに複数の(ある「深さ」の)記憶/レジスタ素子で実現されるが、シフト動作は記憶素子の1つの面に限られる(例えば、記憶素子の1つの面のみがサイクルごとにシフトすることができる)。図5aないし図5kは、それぞれの実行レーンから結果のXを格納するために使用されるとしてこれらのより深いレジスタ位置の1つを示している。例示を容易にするために、より深い結果のレジスタは、その対応するレジスタR2の下ではなく、その横に図示されている。
図5a〜図5kは、実行レーンアレイ内に示された実行レーン位置511の対に中心位置が整列された2つのステンシルの計算に焦点を当てている。例示を容易にするために、実行レーン510の対は、実際には、以下の例によれば、それらが垂直方向の近隣実行レーンである場合に、水平方向の近隣実行レーンとして図示されている。
図5aで最初に見られるように、実行レーンはそれらの中央のステンシル位置上に中心を配される。図5bは、両方の実行レーンによって実行されるオブジェクトコードを示す。図5bにおいて見られるように、両方の実行レーンのプログラムコードは、シフトレジスタアレイ内のデータを、1つの位置だけ下にシフトさせ、1つの位置だけ右にシフトさせる。これにより、両方の実行レーンがそれらのそれぞれのステンシルの左上隅に整列される。次に、プログラムコードは、(R2において)それらのそれぞれの位置にあるデータをR1にロードさせる。
図5cに示すように、次にプログラムコードは、実行レーンの対に、シフトレジスタアレイ内のデータを1単位だけ左にシフトさせ、各実行レーンのそれぞれの位置の右の値を各実行レーンの位置にシフトさせる。R1の値(以前の値)は、次いで、(R2における)実行レーンの位置にシフトした新しい値とともに加算される。結果はR1に書き込まれる。図5dで見られるように、図5cについて上述したのと同じプロセスが繰り返され、結果のR1に対して、今度は上側実行レーンにおける値A+B+C、および下側実行レーンにおけるF+G+H値を含ませるようにする。この時点で、両方の実行レーンはそれらのそれぞれのステンシルの上側の行を処理している。(左側に存在する場合には)実行レーンアレイの左側でハロー領域に、またはハロー領域が存在しない場合にはランダムアクセスメモリにこぼれ出ることは、実行レーンアレイの左側には存在しないことに注目されたい。
図5eに示すように、次に、プログラムコードは、シフトレジスタアレイ内のデータを1単位だけ上にシフトさせ、両方の実行レーンをそれらのそれぞれのステンシルの中間行の右端に整列される。両方の実行レーンのレジスタR1は、現在、ステンシルの最上行および中間行の一番右の値の合計を含む。図5fおよび図5gは、両方の実行レーンのステンシルの中間行にわたって左方向に移動する継続的な進行を示す。累積加算は、図5gの処理の終了時に、両方の実行レーンがそれらのそれぞれのステンシルの最上行の値と中間行の値との合計を含むように、継続する。
図5hは、各実行レーンをそれの対応するステンシルの最下行に整列させる別のシフトを示す。図5iおよび図5jは、両方の実行レーンのステンシルの過程にわたって処理を完了するための継続的なシフトを示す。図5kは、各実行レーンをデータアレイにおいてそれの正しい位置に整列させ、その結果をそこに書き込むための追加のシフトを示す。
図5a〜図5kの例では、シフト動作のためのオブジェクトコードは、(X、Y)座標で表されるシフトの方向および大きさを識別する命令フォーマットを含むことができることに留意されたい。例えば、1つの位置分の上方向シフトのためのオブジェクトコードは、オブジェクトコードでSHIFT0,+1として表現されてもよい。別の例として、1つの位置分の右方向へのシフトは、オブジェクトコードでSHIFT+1,0として表現されてもよい。様々な実施形態では、より大きい大きさのシフトも、オブジェクトコードで指定することができる(例えば、シフト0,+2)。ここで、2Dシフトレジスタハードウェアが1サイクルにつき1つの位置だけしかシフトをサポートしない場合、命令は機械によって複数のサイクル実行を要求するように解釈されてもよく、または2Dシフトレジスタハードウェアは、1サイクルにつき2つ以上の位置分シフトをサポートするように設計されてもよい。後者の実施形態はより詳細にさらに下に記載される。
図6は、アレイ実行レーンおよびシフトレジスタ構造の単位セルの別のより詳細な図を示す(ハロー領域のレジスタは、対応する実行レーンを含まない)。実行レーンおよび実行レーンアレイの各位置に関連するレジスタ空間は、一実施形態では、実行レーンアレイの各ノードで、図6に示す回路系をインスタンス化することによって実施される。図6に示すように、単位セルは、4つのレジスタR2〜R5からなるレジスタファイル602に結合される実行レーン601を含む。任意のサイクルの間、実行レーン601は、レジスタR1〜R5のいずれかから読み書きすることができる。2つの入力オペランドを必要とする命令の場合、実行レーンはR1〜R5のいずれかからオペランドの両方を取り出すことができる。
一実施形態では、二次元シフトレジスタ構造は、近隣のレジスタファイル間のシフトが同じ方向にあるように(例えば、すべての実行レーンは左にシフトする、すべての実行レーンは右にシフトするなど)、それの近隣のレジスタファイルが入力マルチプレクサ604を介する場合に、単一のサイクルの間に、レジスタR2〜R4のいずれか(ただ)1つの内容が、出力マルチプレクサ603を介してその近隣のレジスタファイルの1つにシフト「アウト」され、対応するものからシフト「イン」される内容でレジスタR2〜R4のいずれか(ただ)1つの内容が置き換えられることによって、実現される。同じレジスタがその内容がシフトアウトされて同じサイクルでシフトインされる内容で置き換えられるのが一般的であるかもしれないが、マルチプレクサ構成603,604は、同じサイクル中に同じレジスタファイル内で異なるシフトソースおよびシフトターゲットレジスタを可能にする。
図6に示すように、シフトシーケンスの間、実行レーンは、内容をそのレジスタファイル602からその左、右、上および下の近隣のレジスタファイルにシフトアウトする。同じシフトシーケンスと関連して、実行レーンは、さらに、内容をその左、右、上および下の近隣のレジスタファイルの特定のものからそれのレジスタファイルにシフトする。再び、シフトアウトターゲットおよびシフトインソースは、すべての実行レーンについて同じシフト方向と整合しなければならない(例えば、シフトアウトが右隣に対する場合、シフトインは左隣からでなければならない)。
一実施形態では、1サイクルにつき1つの実行レーンにつき1つのレジスタの内容だけをシフトすることが許されるが、他の実施形態では、2つ以上のレジスタの内容をシフトイン/アウトすることが許されてもよい。例えば、図6に示されたマルチプレクサ回路系603,604の第2の例が図6の設計に組み込まれる場合、同じサイクルの間に2つのレジスタの内容がシフトアウト/インされてもよい。もちろん、1つのレジスタの内容だけがサイクルごとにシフトされることが許される実施形態では、数学的演算間のシフトのためにより多くのクロックサイクルを消費することによって、複数のレジスタからのシフトが数学的演算間に起こってもよい(例えば、2つのレジスタの内容が、数学的演算間で2つのシフト演算を消費することによって数学的演算間でシフトされてもよい)。
実行レーンのレジスタファイルのすべての内容未満がシフトシーケンス中にシフトアウトされる場合、各実行レーンのシフトアウトされないレジスタの内容は適所に残る(シフトしない)ことに留意されたい。したがって、シフトインされる内容と置き換えられないシフトされない内容は、シフトサイクルにわたって実行レーンにローカルに維持される。各実行レーンで見られるメモリユニット(「M」)は、データを、実行レーンアレイ内の実行レーンの行および/または列に関連付けられるランダムアクセスメモリ空間からロードまたはそれに格納するために使用される。ここで、Mユニットは、実行レーンの自身のレジスタ空間からロードまたはそれに格納できないデータをロード/格納するためによく使用されるという点で、標準的なMユニットとして機能する。様々な実施形態では、Mユニットの主な動作は、ローカルレジスタからメモリにデータを書き込み、メモリからデータを読み出してそれをローカルレジスタに書き込むことである。
ハードウェア実行レーン601のALUユニットによってサポートされるISAオペコードに関して、様々な実施形態において、ハードウェアALUによってサポートされる数学的オペコードは、仮想実行レーンによってサポートされる数学的オペコード(例えば、ADD、SUB、MOV、MUL、MAD、ABS、DIV、SHL、SHR、MIN/MAX、SEL、AND、OR、XOR、NOT)と一体的に結び付けられる(例えば実質的に同じである)。上述のように、メモリアクセス命令は、実行レーン601によって実行され、データをそれらの関連付けられるランダムアクセスメモリからフェッチまたはそれに格納することができる。さらに、ハードウェア実行レーン601は、シフト演算命令(右、左、上、下)をサポートし、二次元シフトレジスタ構造内でデータをシフトする。上述したように、プログラム制御命令は主にステンシルプロセッサのスカラープロセッサによって実行される。
c.画像プロセッサおよびラインバッファユニット動作の構成
図7は、仮想画像処理環境701と、実際の画像処理ハードウェア703と、仮想処理環境701のために書かれたよりハイレベルのコードを、実際のハードウェア703が物理的に実行するオブジェクトコードに変換するためのコンパイラ702とを含む、画像プロセッサ技術プラットフォームのハイレベル図である。以下でより詳細に説明するように、仮想処理環境701は、アプリケーションの構成プロセスの容易な視覚化のために開発および調整できるアプリケーションの点で、広く汎用性が高い。開発者704によるプログラムコード開発努力が完了すると、コンパイラ702は、仮想処理環境701内で書かれたコードを、実際のハードウェア703に対して対象とされるオブジェクトコードに変換する。
様々な実施形態において、ハードウェアプラットフォーム用に書かれたプログラムコードは、その命令フォーマットが入力および出力アレイ位置、例えば、X、Y座標を特定するロードおよびストア命令を有する命令セットを含む一意的な仮想コードで書かれる。様々な実施態様において、X、Y座標情報は実際にはハードウェアプラットフォームにプログラミングされ、そのコンポーネントの様々なものによって認識/理解される。これは、例えば、X、Y座標を(例えばコンパイラ内で)異なる情報に変換することとは別である。例えば、ステンシルプロセッサ内の二次元シフトレジスタ構造の場合、X、Y座標情報はレジスタシフト移動に変換される。対照的に、ハードウェアプラットフォームの他の部分は、元はより高い仮想コードレベルで表現されるX、Y座標情報を具体的に受け取り、理解してもよい。
図8で見られるように、プログラムコード開発者は、データ位置を、X、Y座標として、特殊な命令フォーマットが仮想コードレベルにある状態で、表現する(801)。コンパイル段階の間に、仮想コードは、ハードウェアによって実際に処理されるプログラムコード(オブジェクトコード)と、ハードウェアの構成(例えばレジスタ)空間にロードされる対応する構成情報とに変換される。図8に示すように、一実施形態では、特定のカーネルのためのオブジェクトコードが、ステンシルプロセッサのスカラープロセッサ805のプログラム空間にロードされる。
構成プロセスの一部として、スカラープロセッサ805上で実行される構成ソフトウェアは、適切な構成情報811,812を、ステンシルプロセッサ802に結合されるシート生成部ユニット803と、ステンシルプロセッサ802のために新たなシートを生成して、ステンシルプロセッサ802によって生成された処理済みシートに対して動作するかまたはそれを受取るラインバッファユニット801との両方にロードする。ここで、一般的に、シートを依然として全体画像のX、Y座標に関して企図することができる。すなわち、一旦画像またはフレームが(例えば、行当たりのピクセル数、行数、列当たりのピクセル数および列数に関して)規定されても、画像のどの部分または位置も、依然としてX、Y座標で言及され得る。
このように、様々な実施形態では、シート生成部ユニット803およびラインバッファユニット801のいずれかまたは両方は、情報811,812が、画像またはフレームの特定の位置および/または領域(例えば、ライングループ、シート)がX、Y座標で識別される情報プラットフォームを確立するそれらのそれぞれの構成空間806,807内にある状態で、構成されている。様々な実現例/用途において、X、Y座標は、仮想コードレベルで表現される同じX、Y座標であってもよい。
このような情報の例は、例えば、ラインバッファユニットにおけるアクティブなライングループの数、各ライングループについての画像サイズ(例えば、4つのX、Y座標のセット(各角に1つ)またはX、Y座標の対(1つは下側のより近くの角に、もう1つは上側のより遠い角に)として)または絶対画像幅および画像高さ、ステンシルサイズ(単一のステンシルのサイズおよび/またはステンシルプロセッサの重なり合うステンシルの領域を定義するX、Y値として表される)、シートおよび/またはライングループサイズ(例えば、画像サイズと同じ点で指定されるが、より小さい寸法を有する)などを含む。さらに、ラインバッファユニット701は、少なくともラインバッファユニット801によって管理されるライングループを書き込む作成側カーネルの数および読み取る消費側カーネルの数などの追加の構成情報でプログラミングされてもよい。画像データに関連するチャネルの数および/または寸法も、典型的には、構成情報として含まれる。
図9aは、画像内でライングループを一例として定義するX、Y座標の使用を示す。ここで、N個のライングループ901_1,901_2,…901_Nが画像901内で見ることができる。図9aから分かるように、各ライングループは、例えばライングループの角の点の1つ以上を規定する画像内のX、Y座標を参照することによって容易に規定することができる。したがって、様々な実施形態では、特定のライングループを規定するために使用されるライングループの名称または他のデータ構造は、そのライングループを特に識別するためにそれに関連付けられたX、Y座標位置を含むことができる。
図8を簡単に参照すると、図8は、ランタイム中、シート生成部803は、例えば、所望のデータ領域を規定するX、Y座標情報を含むことによって、ラインバッファユニット801から「次の」ライングループ(またはライングループの一部)を要求することができることを示す。図9aは、画像データの完全な行のみからなる名目上「全幅」のライングループを示す。「仮想的に高い」と呼ばれる代替構成では、ラインバッファユニット801は、最初に画像データの全幅の行としてライングループの第1の上側部分のみを通過させる。ライングループの後続の下側の行が、次いで、全幅の行よりも小さい連続した塊でシート生成部によって具体的に要求され、別個に要求される。したがって、完全なライングループを得るために、シート生成部によって複数の要求が行われる。ここで、各そのような要求は、次の下側部分に起因するX、Y座標によって次の部分を規定してもよい。
図9bに示すように、ラインバッファユニットは、ライングループ902_1〜902_Nが格納されるメモリ901(例えば、スタティックまたはダイナミックランダムアクセスメモリ(SRAMまたはDRAM))を含む。メモリ901は、ラインバッファユニット(ならびに例えばシート生成部およびステンシルプロセッサ)を実現する同じ回路系と共にオンチップで、またはオフチップで実現されてもよい。図9bは、メモリ901内において特定の画像/フレームについてライングループ902_1〜902_Nを作成および消費する様々なカーネル間のアクティビティを示す。
図9bで見られるように、作成側カーネルK1は、別々の時間インスタンスP1、P2〜PNにわたって、新たなライングループをメモリ901における格納のためにラインバッファユニット901に送信する。作成側カーネルK1は、新たなデータシートを生成するステンシルプロセッサ上で実行される。ステンシルプロセッサに結合されるシート生成部はシートを集積してライングループを形成し、ライングループをラインバッファユニットに転送し、ラインバッファユニットはそれらをメモリに格納する。
また、図9bに示すように、作成側カーネルK1によって生成されたライングループ902_1〜902_Nに対して動作する2つの消費側カーネルK2、K3が存在する。ここで、消費側カーネルK2およびK3は、それぞれ時間C21およびC31で第1のライングループ902_1を受け取る。明らかに、時間C21およびC31は時間P1の後に生じる。他の制約は存在しなくてもよい。例えば、時間C21および/または時間C31は、時間P2からPNのいずれかの前または後に生じてもよい。ここで、カーネルK2およびK3のためのそれぞれのシート生成部は、それらのそれぞれのカーネルに適した時間に次のライングループを要求する。カーネルK2、K3のいずれかが時間P1の前にライングループ902_1を要求すると、ライングループ902_1が実際にメモリ901に書き込まれるまで、要求はアイドル状態にされる。
おそらく、全てのライングループ902_1〜902_Nに対するカーネルK2およびK3の一方または両方からの要求は、時間P1の前に到着し得る。したがって、ライングループは、いつでも消費側カーネルによって要求され得る。しかしながら、消費側カーネルがライングループを要求すると、ライングループは、作成側カーネルK1がそれらを生成することができるレートを条件として、消費側カーネルに転送される。様々な実施形態では、消費側カーネルは順番にライングループを要求し、同様にそれらを順番に受け取る(カーネルK2は、ライングループ902_2〜902_Nを時間C22〜C2Nでシーケンスで受け取る)。簡略化のために、特定のライングループに対して1つの作成側カーネルしか示されていない。異なる作成側が同じライングループに書き込むことができるように様々な実施形態を設計することが考えられる(例えば、すべての作成側がライングループに書き込んでしまうまで消費側にサービスを提供することが許可されていない場合など)。
(消費側カーネルがプロセッサのDAG処理フローにおける最初のカーネルであるため)作成側カーネルが存在しない場合、画像データのフレームは、メモリ901に(例えば、ダイレクトメモリアクセス(DMA)を介して、またはカメラから)転送され、ライングループに解析されてもよい。(作成側カーネルがプロセッサの全体的なプログラムフローの最後のカーネルであるため)消費側カーネルが存在しない場合、結果のライングループを組み合わせて出力フレームを形成してもよい。
d.カーネルの適用および構造
図10aは、仮想環境内で書かれたアプリケーションソフトウェアが取ることができる構造および形態の例を示す。図10aにおいて見られるように、プログラムコードは、入力画像データ1001の1つ以上のフレームを処理して、入力画像データ1001上で何らかの全体的な変換を行い得る。変換は、開発者によって明示されたオーケストレーションされたシーケンスで入力画像データに対して動作するプログラムコード1002の1つ以上のカーネルの動作によって実現される。
例えば、図10aにおいて見られるように、最初に第1のカーネルK1で各入力画像を処理することによって全体の変換が行われる。カーネルK1によって生成された出力画像は、カーネルK2によって操作される。カーネルK2によって生成された出力画像の各々は、カーネルK3_1またはK3_2によって操作され、カーネルK3_1/K3_2によって生成された出力画像は、カーネルK4によって操作される。カーネルK3_1およびK3_2は、K3ステージで並列処理を課すことによって全体の処理を高速化するように設計された同一のカーネルであってもよいし、異なるカーネルであってもよい(例えば、カーネルK3_1は第1の特定タイプの入力画像で動作し、カーネルK3_2は第2の異なるタイプの入力画像で動作する)。
このように、全体的な画像処理シーケンスが大きくなると、画像処理パイプラインまたは有向非循環グラフ(DAG)の形を取り得、開発環境は、開発されているプログラムコードのそのようなものとしての表現を実際に開発者に提示するよう備えられてもよい。カーネルは、開発者によって個々に開発されてもよく、ならびに/または任意の基礎となる技術を供給するエンティティ(実際の信号プロセッサハードウェアおよび/もしくはその設計など)および/もしくは第三者(例えば、開発環境向けに作成されたカーネルソフトウェアのベンダー)によって提供されてもよい。したがって、名目上の開発環境には、開発者がより大きな開発努力の全体的な流れに影響するよう様々な方法で自由に「つなぐ」ことができるカーネルの「ライブラリ」が含まれることが期待される。そのようなライブラリの一部であると予想されるいくつかの基本的なカーネルは、以下の基本的な画像処理タスク:畳み込み、ノイズ除去、色空間変換、エッジおよびコーナー検出、シャープニング、ホワイトバランス、γ補正、トーンマッピング、行列乗算、画像レジストレーション、ピラミッド構築、ウェーブレット変換、ブロック状離散コサイン、およびフーリエ変換のうちの1つ以上を提供するようカーネルを含んでもよい。
上述したように、様々な実施形態において、各カーネルはそれ自体のステンシルプロセッサ上で動作する。例えば、図10aを参照すると、カーネルK1は第1のステンシルプロセッサ上で動作し、カーネルK2は第2のステンシルプロセッサ上で動作する。さらに、上述したように、作成側カーネルおよび消費側カーネルはラインバッファユニットを介してインタフェースする。
図10bは、図10aのDAGフローを実現すべくどのように画像プロセッサを構成することができるかを示している。図10bに示すように、ラインバッファユニット1001_1(LBU_1)は、入力画像ストリームを受信し、受信したフレームをライングループに解析する。スイッチングネットワークは、ライングループを、LBU_1から、カーネルK1が実行される第1のステンシルプロセッサ1002_1にルーティングするように構成される。カーネルK1からの出力画像はライングループにフォーマットされ、第2のラインバッファユニット1001_2(LBU_2)に転送される。これらのライングループは、次いで、カーネルK2が実行される第2のステンシルプロセッサに転送される。
図10aから、画像情報は、カーネルK2からカーネルK3_1またはK3_2のいずれかに「分割」され得る。ここで、例えば、カーネルK3_1およびK3_2は、処理されている全体画像に関連付けられる異なるチャネルを処理してもよい。例えば、カーネルK3_1は赤(R)画像を処理し、カーネルK3_2は緑(G)および青(B)画像を処理することができる。代替的に、K3_1は視覚画像を処理することができ、カーネルK3_2は(例えば、視覚画像と共に飛行時間深度撮像カメラから取得される)深度画像を処理することができる。いずれにせよ、画像のすべてのチャネルはカーネルK1およびK2によって処理されるが、画像の異なるチャネルは異なるカーネルK3_1およびK3_2で処理される。さらに、カーネルK3_1およびK3_2は、同じ(例えば、非常に数値的に集中的な)プログラムコードの別個のインスタンスであってもよく、2つのステンシルプロセッサを用いて、K3機能の処理を、それを並列に実行することによって高速化する。
いずれにせよ、前述の「分割」により、カーネルK2からの一部のライングループ画像情報が第3のラインバッファユニット1001_3(LBU_3)にバッファリングされ、カーネルK2からの他のライングループ画像情報が第4のラインバッファユニット1001_4(LBU_4)にバッファリングされる。LBU_3ラインバッファユニットにバッファリングされるライングループは、カーネルK3_1が実行される第3のステンシルプロセッサ1002_3に転送される。LBU_4ラインバッファユニットにバッファリングされるライングループは、カーネルK3_2が実行される第4のステンシルプロセッサ1002_4に転送される。カーネルK3_1およびK3_2からの出力ライングループは、第5および第6のラインバッファユニット1001_4(LBU_5)、1001_5(LBU_6)にそれぞれバッファリングされる。次に、LBU_5およびLBU_6ラインバッファユニットからのライングループは、カーネルK4を実行する第5のステンシルプロセッサ1002_5に渡される。分割されたライングループは、第5のステンシルプロセッサ1002_5で再びマージされることに留意されたい。
図11aおよび図11bは、各ステンシルプロセッサが直前のステージからライングループを受け取り、直後のステージのために提供する、より直接的なパイプライン手法に関する。具体的には、ラインバッファユニット1101_1(LBU_1)、1101_2(LBU_2)、1101_3(LBU_3)、1101_4(LBU_4)は、それぞれカーネルK1、K2、K3、K4を実行するステンシルプロセッサ1102_1,1102_2,1102_3,1102_4にそれぞれ供給を行なう。ステンシルプロセッサ1102_1,1102_2,1102_3,1102_4も、それぞれラインバッファユニット1101_2(LBU_2)、1101_3(LBU_3)、1101_4(LBU_4)、1101_5(LBU_5)に供給を行なう。
図11cは、本質的に2つのパイプラインを並列(K1−K3−…)および(K2−K4−…)で実行する別のパイプライン手法を示す。この構成を用いてパイプラインを並列実行で高速化できる(例えば、カーネルK1およびK2は同じであり、カーネルK3およびK4は同じである)か、または画像データコンテキストに応じて2つの異なるパイプラインが使用される(例えば、1つのパイプラインは1種類のチャネルを処理し、他のパイプラインは他の種類のチャネルを処理する)。
図11b、図11b、図11cの各図において、ステンシルプロセッサをソースライングループおよびシンクライングループに適切な態様で接続するために接続ネットワーク1004/1104に行われる必要がある異なる構成に注目されたい。
様々な実施形態では、画像プロセッサは適切な構成空間を含み(例えば、構成レジスタおよび/またはランダムアクセスメモリ(スカラープロセッサのスカラーメモリなど)で実現される)、無数の様々な構成(例えば、DAG、画像処理パイプライン)のいずれかを実現するための構成情報をそこに保持する。いくつかの例示的な構成パラメータには、以下が含まれる:1)ソース画像の数(例えば、カメラまたはより大きなコンピュータシステムのメインメモリからシステムに流入するソース画像フレームの数);2)ライングループの数(システムにおいてラインバッファユニット内で構成されるライングループの総数)。3)アクティブなステンシルプロセッサの数(システムにおいてアクティブなステンシルプロセッサの総数);4)ステンシルプロセッサごとの入力ライングループの数(1つのステンシルプロセッサは2つ以上の入力画像フレームを処理でき、Num_Input_LGs_perStencilは本質的にステンシルプロセッサが処理する異なる入力画像フレームの数を示す);5)ステンシルプロセッサごとの出力ライングループの数(1つのステンシルプロセッサは2つ以上の出力画像フレームを処理でき、Num_Output_LGs_perStencilは本質的にステンシルプロセッサが処理する異なる出力画像フレームの数を示す);6)ライングループごとの消費側数(各ラインバッファユニットにおいて構成される各ライングループについて、Num_Cons_per_LGはライングループの消費側数を示す)。他のタイプの構成情報が、上述のシステムの任意の特徴、構造、または動作に基づいてシステムによって受け入れられてもよい。
e.実現例の実施形態
上述した様々な画像プロセッサアーキテクチャの特徴は、必ずしも従来の意味での画像処理に限定されず、したがって、画像プロセッサを再特徴付けしてもよい(またはしなくてもよい)他のアプリケーションに適用することができることを指摘することが適切である。例えば、実際のカメラ画像の処理とは対照的に、アニメーションの作成および/または生成および/またはレンダリングにおいて上述した様々な画像プロセッサアーキテクチャの特徴のいずれかが使用される場合、画像プロセッサはグラフィックス処理ユニットとして徳経づけられてもよい。さらに、上述した画像プロセッサアーキテクチャの特徴は、ビデオ処理、視覚処理、画像認識および/または機械学習などの他の技術的用途にも適用することができる。このように適用されて、画像プロセッサは、より汎用的なプロセッサ(例えば、コンピューティングシステムのCPUの一部であるか、またはその一部である)と(例えばコプロセッサとして)一体化されてもよく、またはコンピューティングシステム内のスタンドアロンプロセッサであってもよい。
上述したハードウェア設計の実施形態は、半導体チップ内において、および/または最終的に半導体製造プロセスに向けての回路設計の記述として実施することができる。後者の場合、そのような回路記述は、より高い/挙動レベルの回路記述(例えばVHDL記述)もしくはより低いレベルの回路記述(例えばレジスタ転送レベル(RTL)記述、トランジスタレベル記述もしくはマスク記述)またはそれらの様々な組み合わせの形態をとってもよい。回路記述は、典型的には、コンピュータ可読記憶媒体(例えばCD−ROMまたは他のタイプの記憶技術)上に実施される。
先のセクションから、上記の画像プロセッサは、(例えば、ハンドヘルド装置のカメラからのデータを処理するハンドヘルド装置のシステムオンチップ(SOC)の一部として)コンピュータシステム上のハードウェアで実施できることを認識することに関係する。画像プロセッサがハードウェア回路として実施される場合、画像プロセッサによって処理される画像データはカメラから直接受信されてもよいことに留意されたい。ここで、画像プロセッサは、別体のカメラの一部であってもよいし、一体化されたカメラを有するコンピューティングシステムの一部であってもよい。後者の場合、画像データは、カメラから直接、またはコンピューティングシステムのシステムメモリから受信することができる(例えば、カメラは、その画像データを画像プロセッサではなくシステムメモリに送信する)。先のセクションで説明した機能の多くは、(アニメーションをレンダリングする)グラフィックスプロセッサユニットにも適用可能であることにも留意されたい。
図12は、コンピューティングシステムの例示的な図である。以下に説明するコンピューティングシステムのコンポーネントの多くは、一体化されたカメラおよび関連する画像プロセッサ(例えば、スマートフォンまたはタブレットコンピュータなどのハンドヘルドデバイス)を有するコンピューティングシステムに適用可能である。当業者は、2つの間の範囲を容易に定めることができるであろう。
図12に見られるように、基本的なコンピューティングシステムは、中央処理ユニット1201(例えば、マルチコアプロセッサまたはアプリケーションプロセッサ上に配置された複数の汎用処理コア1215_1〜1215_Nおよびメインメモリコントローラ1217を含み得る)、システムメモリ1202、ディスプレイ1203(例えばタッチスクリーン、フラットパネル)、ローカル有線ポイントツーポイントリンク(例えばUSB)インタフェース1204、様々なネットワークI/O機能1205(イーサネット(登録商標)インタフェースおよび/またはセルラーモデムサブシステムなど)、無線ローカルエリアネットワーク(例えばWiFi)インタフェース1206、ワイヤレスポイントツーポイントリンク(例えばブルートゥース(登録商標))インタフェース1207およびグローバルポジショニングシステムインタフェース1208、様々なセンサ1209_1〜1209_N、1つ以上のカメラ1210、バッテリ1211、電力管理制御ユニット1212、スピーカおよびマイクロホン1213、ならびに音声コーダ/デコーダ1214を含んでもよい。
アプリケーションプロセッサまたはマルチコアプロセッサ1250は、そのCPU1201内における1つ以上の汎用処理コア1215、1つ以上のグラフィカル処理ユニット1216、メモリ管理機能1217(例えばメモリコントローラ)、I/O制御機能1218および画像処理ユニット1219を含んでもよい。汎用処理コア1215は、典型的には、コンピューティングシステムのオペレーティングシステムおよびアプリケーションソフトウェアを実行する。グラフィックス処理ユニット1216は、典型的には、ディスプレイ1203上に提示されるグラフィックス情報を生成するために、グラフィックス集中型機能を実行する。メモリ制御機能1217は、システムメモリ1202とインタフェースして、システムメモリ1202との間でデータの書込/読出を行う。電力管理制御ユニット1212は、システム1200の電力消費を全体的に制御する。
画像処理ユニット1219は、先のセクションで説明した画像処理ユニットの実施形態のいずれかに従って実現することができる。代替的にまたは組み合わせて、IPU1219は、GPU1216およびCPU1201のいずれかまたは両方にそのコプロセッサとして結合されてもよい。さらに、様々な実施形態では、GPU1216は、上で説明した画像プロセッサの特徴のいずれかを用いて実現することができる。
タッチスクリーンディスプレイ1203、通信インタフェース1204〜1207、GPSインタフェース1208、センサ1209、カメラ1210、およびスピーカ/マイクコーデック1213,1214の各々はすべて、適切な場合には、一体化された周辺装置(例えば1つ以上のカメラ1210)も含むコンピューティングシステム全体に対して様々な形態のI/O(入力および/または出力)として見ることができる。実現例によっては、これらのI/Oコンポーネントの様々なものは、アプリケーションプロセッサ/マルチコアプロセッサ1250上に統合されてもよく、またはアプリケーションプロセッサ/マルチコアプロセッサ1250のダイから離れて、またはそのパッケージ外に配置されてもよい。
一実施形態では、1つ以上のカメラ1210は、カメラとその視野内の対象との間の深度を測定することができる深度カメラを含む。アプリケーションプロセッサまたは他のプロセッサの汎用CPUコア(もしくはプログラムコードを実行するために命令実行パイプラインを有する他の機能ブロック)上で実行されるアプリケーションソフトウェア、オペレーティングシステムソフトウェア、デバイスドライバソフトウェアおよび/またはファームウェアは、上記の機能のいずれかを実行してもよい。
本発明の実施形態は、上述したような様々なプロセスを含むことができる。これらのプロセスは、機械実行可能命令で実施されてもよい。これらの命令は、汎用または特殊目的のプロセッサに特定のプロセスを実行させるために使用できる。代替的に、これらのプロセスは、プロセスを実行するためのハードワイヤードおよび/またはプログラマブル論理を含む特定のハードウェアコンポーネントによって、またはプログラミングされたコンピュータコンポーネントとカスタムハードウェアコンポーネントとの任意の組み合わせによって実行されてもよい。
本発明の要素はまた、機械実行可能命令を記憶するための機械可読媒体として提供されてもよい。機械可読媒体は、フロッピー(登録商標)ディスク、光ディスク、CD−ROM、および光磁気ディスク、フラッシュメモリ、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、磁気もしくは光カード、伝搬媒体、または電子命令を記憶するのに適した他のタイプの媒体/機械可読媒体を含むが、それらに限定はされない。例えば、本発明は、搬送波または通信リンク(例えばモデムもしくはネットワーク接続)を介する他の伝搬媒体で実施されたデータ信号によって、遠隔のコンピュータ(例えばサーバ)から要求側コンピュータ(例えばクライアント)に転送され得るコンピュータプログラムとしてダウンロードすることができる。
前述の明細書では、本発明をその特定の例示的な実施形態を参照して説明した。しかしながら、特許請求の範囲に記載される本発明のより広い精神および範囲から逸脱することなく、様々な修正および変更がなされ得ることは明らかであろう。したがって、明細書および図面は、限定的ではなく例示的なものとみなされるべきである。

Claims (18)

  1. コンピューティングデバイスであって、
    複数のプロセッサを備え、各プロセッサはそれぞれの二次元のシフトレジスタアレイとそれぞれの処理要素の二次元アレイとを含み、前記コンピューティングデバイスはさらに、
    複数のラインバッファを備え、各ラインバッファは、前記複数のプロセッサのうちのあるプロセッサによって生成されたデータを受け取って格納し、格納されたデータを1つまたは複数の消費側プロセッサに与えるように構成され、前記コンピューティングデバイスはさらに、
    複数のシート生成部を備え、各シート生成部は、前記複数のラインバッファの1つまたは複数から、あるライングループを受け取り、前記ライングループから、あるプロセッサのそれぞれの二次元シフトレジスタアレイに、データのシートをロードするように構成され、各シート生成部は、前記複数のプロセッサのうちのそれぞれのプロセッサに専用であり、
    各プロセッサは、前記プロセッサの前記それぞれの二次元シフトレジスタアレイにロードされたそれぞれのデータのシートを処理するための命令を実行するように構成され、前記データのシートを処理することは、
    前記プロセッサの前記処理要素の二次元アレイの各処理要素によって、前記プロセッサの二次元シフトレジスタアレイによる前記データのシートのある二次元部分にわたるシフトのシーケンス中に前記処理要素によって読み出されたそれぞれの値を用いてカーネル関数に従ってそれぞれの出力値を計算することを含む、コンピューティングデバイス。
  2. 各シート生成部は、前記カーネル関数に従って、あるプロセッサの処理要素によって計算された複数の出力値を含むデータの出力シートで、あるライングループを更新し、前記更新されたライングループを前記複数のラインバッファのうちの特定のラインバッファに与えるよう構成される、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  3. 前記プロセッサ、前記シート生成部、および前記ラインバッファは、画像処理パイプラインを実装するように構成され、前記画像処理パイプラインにおいて、各プロセッサは画像データのシート上でそれぞれのカーネル関数を実行するように構成され、各ラインバッファは前記画像処理パイプラインの中間出力をバッファするように構成される、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  4. 各シート生成部は、前記複数のラインバッファのうちの任意のラインバッファに対して読出および書込するように構成される、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  5. 前記データのシートの前記二次元部分は、前記カーネル関数によって定義されるステンシルである、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  6. 前記二次元シフトレジスタアレイの各シフトレジスタは、前記処理要素の二次元アレイ内の前記処理要素のうちの1つに専用であり、各処理要素は、前記処理要素に専用の同じシフトレジスタから、前記シフトのシーケンス中に複数の異なる値を読み出すよう構成される、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  7. 各プロセッサは複数のシフトレジスタ面を含み、各シフトレジスタ面は異なる二次元シフトレジスタアレイを含む、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  8. 各プロセッサは、前記プロセッサのそれぞれの処理要素の二次元アレイにシフト命令を発行するように構成されたスカラー処理要素を含み、各シフト命令は、前記プロセッサの前記処理要素の二次元アレイの前記処理要素によって実行されると、前記プロセッサの前記二次元シフトレジスタアレイにデータを同じ方向にシフトさせる、請求項1に記載のコンピューティングデバイス。
  9. 前記処理要素の二次元アレイ内の全ての処理要素は、前記二次元シフトレジスタアレイ内のデータを同じクロックサイクルで同じ方向にシフトするように構成される、請求項8に記載のコンピューティングデバイス。
  10. 方法であって、
    コンピューティングデバイスの複数のラインバッファのうちの特定のラインバッファによって、前記コンピューティングデバイスの複数のプロセッサのうちの第1のプロセッサによって生成されたデータを受け取ることを備え、各プロセッサはそれぞれの二次元のシフトレジスタアレイとそれぞれの処理要素の二次元アレイとを含み、前記方法はさらに、
    前記特定のラインバッファによって、前記第1のプロセッサによって生成されたデータを格納することと、
    前記特定のラインバッファによって、前記格納されたデータの、あるライングループを、前記コンピューティングデバイスの複数のシート生成部のうちの特定のシート生成部に与えることとを備え、前記複数のシート生成部の各シート生成部は前記複数のプロセッサのうちの1つに専用であり、前記特定のシート生成部は前記複数のプロセッサのうちの第2のプロセッサに専用であり、前記方法はさらに、
    前記特定のシート生成部によって、前記特定のラインバッファから前記ライングループを受け取ることと、
    前記特定のシート生成部によって、前記ライングループからのデータのシートを前記第2のプロセッサのそれぞれの二次元シフトレジスタアレイにロードすることと、
    前記第2のプロセッサによって、前記第2のプロセッサの前記二次元シフトレジスタアレイにロードされた前記データのシートを処理するための命令を実行することとを備え、前記データのシートを処理することは、
    前記第2のプロセッサの前記処理要素の二次元アレイの各処理要素によって、前記第2のプロセッサの二次元シフトレジスタアレイによる前記データのシートのある二次元部分にわたるシフトのシーケンス中に前記処理要素によって読み出されたそれぞれの値を用いてカーネル関数に従ってそれぞれの出力値を計算することを含む、方法。
  11. 前記特定のシート生成部によって、前記カーネル関数に従って前記第2のプロセッサの処理要素によって計算された複数の出力値を含むデータの出力シートで前記ライングループを更新することと、
    前記特定のシート生成部によって、前記更新されたライングループを前記複数のラインバッファのうちの別のラインバッファに与えることとをさらに備える、請求項10に記載の方法。
  12. 前記コンピューティングデバイスの前記プロセッサ、前記シート生成部、および前記ラインバッファを用いて画像処理パイプラインを実装することをさらに備え、各プロセッサは画像データのシート上でそれぞれのカーネル関数を実行し、各ラインバッファは前記画像処理パイプラインの中間出力をバッファする、請求項10に記載の方法。
  13. 各シート生成部は、前記複数のラインバッファのうちの任意のラインバッファに対して読出および書込するように構成される、請求項10に記載の方法。
  14. 前記データのシートの前記二次元部分は、前記カーネル関数によって定義されるステンシルである、請求項10に記載の方法。
  15. 前記二次元シフトレジスタアレイの各シフトレジスタは、前記処理要素の二次元アレイ内の前記処理要素のうちの1つに専用であり、前記第2のプロセッサによって、前記第2のプロセッサの前記二次元シフトレジスタアレイにロードされる前記データのシートを処理するための命令を実行することは、各処理要素によって、前記処理要素に専用の同じシフトレジスタから、前記シフトのシーケンス中に複数の異なる値を読み出すことを含む、請求項10に記載の方法。
  16. 各プロセッサは複数のシフトレジスタ面を含み、各シフトレジスタ面は異なる二次元シフトレジスタアレイを含む、請求項10に記載の方法。
  17. 各プロセッサはスカラー処理要素を含み、前記方法はさらに、
    前記スカラー処理要素によって、前記第2のプロセッサの前記処理要素の二次元アレイの各処理要素に、前記処理要素によって実行されると前記第2のプロセッサの前記二次元シフトレジスタアレイにデータを同じ方向にシフトさせるシフト命令を発行することを備える、請求項10に記載の方法。
  18. 前記処理要素の二次元アレイ内の全ての処理要素は、前記二次元シフトレジスタアレイ内のデータを同じクロックサイクルで同じ方向にシフトする、請求項17に記載の方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI746126B (zh) * 2020-08-25 2021-11-11 創鑫智慧股份有限公司 矩陣乘法裝置及其操作方法

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9515658B1 (en) * 2014-10-09 2016-12-06 Altera Corporation Method and apparatus for implementing configurable streaming networks
GB2539461B (en) * 2015-06-16 2020-01-08 Canon Kk Image data encapsulation
US9830150B2 (en) 2015-12-04 2017-11-28 Google Llc Multi-functional execution lane for image processor
US10313641B2 (en) 2015-12-04 2019-06-04 Google Llc Shift register with reduced wiring complexity
US10387988B2 (en) 2016-02-26 2019-08-20 Google Llc Compiler techniques for mapping program code to a high performance, power efficient, programmable image processing hardware platform
US10204396B2 (en) 2016-02-26 2019-02-12 Google Llc Compiler managed memory for image processor
US10380969B2 (en) 2016-02-28 2019-08-13 Google Llc Macro I/O unit for image processor
CN108885776B (zh) * 2016-03-24 2022-09-27 富士胶片株式会社 图像处理装置、图像处理方法及存储介质
US20180005346A1 (en) 2016-07-01 2018-01-04 Google Inc. Core Processes For Block Operations On An Image Processor Having A Two-Dimensional Execution Lane Array and A Two-Dimensional Shift Register
US20180005059A1 (en) * 2016-07-01 2018-01-04 Google Inc. Statistics Operations On Two Dimensional Image Processor
US10546211B2 (en) 2016-07-01 2020-01-28 Google Llc Convolutional neural network on programmable two dimensional image processor
US20180007302A1 (en) 2016-07-01 2018-01-04 Google Inc. Block Operations For An Image Processor Having A Two-Dimensional Execution Lane Array and A Two-Dimensional Shift Register
US10795836B2 (en) * 2017-04-17 2020-10-06 Microsoft Technology Licensing, Llc Data processing performance enhancement for neural networks using a virtualized data iterator
US10467056B2 (en) * 2017-05-12 2019-11-05 Google Llc Configuration of application software on multi-core image processor
US10489199B2 (en) * 2017-05-12 2019-11-26 Google Llc Program code transformations to improve image processor runtime efficiency
US10489878B2 (en) 2017-05-15 2019-11-26 Google Llc Configurable and programmable image processor unit
US10872393B2 (en) * 2017-05-15 2020-12-22 Google Llc Image processor with high throughput internal communication protocol
WO2018213598A1 (en) * 2017-05-17 2018-11-22 Google Llc Special purpose neural network training chip
KR102008287B1 (ko) * 2017-05-23 2019-08-07 고려대학교 산학협력단 양방향 선입 선출 메모리와 이를 이용하는 컨볼루션 연산 처리 장치
WO2019143025A1 (ko) * 2018-01-16 2019-07-25 한국과학기술원 라인 입력 및 출력을 이용한 이미지 처리 방법 및 장치
US11468312B2 (en) 2018-02-02 2022-10-11 Samsung Electronics Co., Ltd. Memory management for machine learning training on GPU
US11468302B2 (en) * 2018-03-13 2022-10-11 Recogni Inc. Efficient convolutional engine
CN108596822A (zh) * 2018-04-24 2018-09-28 上海顺久电子科技有限公司 数据存储方法、装置及图像处理系统
CN109316202B (zh) * 2018-08-23 2021-07-02 苏州佳世达电通有限公司 影像校正方法及检测装置
CN111209231B (zh) * 2018-11-21 2021-05-11 上海寒武纪信息科技有限公司 数据处理方法、装置及相关产品
JP7060720B2 (ja) 2018-10-18 2022-04-26 シャンハイ カンブリコン インフォメーション テクノロジー カンパニー リミテッド ネットワークオンチップによるデータ処理方法及び装置
CN111209243B (zh) * 2018-11-21 2022-12-02 上海寒武纪信息科技有限公司 数据处理装置、方法及相关产品
US10552939B1 (en) 2019-02-12 2020-02-04 Google Llc Image processor complex transfer functions
CN112184536B (zh) * 2020-09-24 2022-09-30 成都海光集成电路设计有限公司 基于gemm处理图像数据的方法、装置、设备和介质

Family Cites Families (86)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4445177A (en) 1981-05-22 1984-04-24 Data General Corporation Digital data processing system utilizing a unique arithmetic logic unit for handling uniquely identifiable addresses for operands and instructions
JPS6373380A (ja) * 1986-09-16 1988-04-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像プロセッサ
US4835712A (en) 1986-04-14 1989-05-30 Pixar Methods and apparatus for imaging volume data with shading
DE3851005T2 (de) 1987-06-01 1995-04-20 Applied Intelligent Syst Inc Paralleles Nachbarverarbeitungssystem und -Verfahren.
US4935894A (en) 1987-08-31 1990-06-19 Motorola, Inc. Multi-processor, multi-bus system with bus interface comprising FIFO register stocks for receiving and transmitting data and control information
US5253308A (en) 1989-06-21 1993-10-12 Amber Engineering, Inc. Massively parallel digital image data processor using pixel-mapped input/output and relative indexed addressing
WO1994009595A1 (en) 1991-09-20 1994-04-28 Shaw Venson M Method and apparatus including system architecture for multimedia communications
JP3482660B2 (ja) 1993-09-08 2003-12-22 ソニー株式会社 画像データ処理装置および画像データ処理方法
US5612693A (en) 1994-12-14 1997-03-18 International Business Machines Corporation Sliding window data compression using a toroidal bit shift register
US5706216A (en) * 1995-07-28 1998-01-06 Reisch; Michael L. System for data compression of an image using a JPEG compression circuit modified for filtering in the frequency domain
KR100415417B1 (ko) 1996-01-15 2004-04-17 지멘스 악티엔게젤샤프트 이미지-처리프로세서
US6031573A (en) 1996-10-31 2000-02-29 Sensormatic Electronics Corporation Intelligent video information management system performing multiple functions in parallel
US5892962A (en) 1996-11-12 1999-04-06 Lucent Technologies Inc. FPGA-based processor
US6067609A (en) * 1998-04-09 2000-05-23 Teranex, Inc. Pattern generation and shift plane operations for a mesh connected computer
US6366289B1 (en) 1998-07-17 2002-04-02 Microsoft Corporation Method and system for managing a display image in compressed and uncompressed blocks
US6587158B1 (en) 1998-07-23 2003-07-01 Dvdo, Inc. Method and apparatus for reducing on-chip memory in vertical video processing
US7010177B1 (en) 1998-08-27 2006-03-07 Intel Corporation Portability of digital images
AU2941600A (en) 1999-03-16 2000-10-04 Hamamatsu Photonics K.K. High-speed vision sensor
JP3922859B2 (ja) 1999-12-28 2007-05-30 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US6745319B1 (en) 2000-02-18 2004-06-01 Texas Instruments Incorporated Microprocessor with instructions for shuffling and dealing data
US6728862B1 (en) 2000-05-22 2004-04-27 Gazelle Technology Corporation Processor array and parallel data processing methods
US6728722B1 (en) 2000-08-28 2004-04-27 Sun Microsystems, Inc. General data structure for describing logical data spaces
US6986025B2 (en) 2001-06-11 2006-01-10 Broadcom Corporation Conditional execution per lane
US7286717B2 (en) 2001-10-31 2007-10-23 Ricoh Company, Ltd. Image data processing device processing a plurality of series of data items simultaneously in parallel
JP4146654B2 (ja) 2002-02-28 2008-09-10 株式会社リコー 画像処理回路、複合画像処理回路、および、画像形成装置
US9170812B2 (en) 2002-03-21 2015-10-27 Pact Xpp Technologies Ag Data processing system having integrated pipelined array data processor
WO2003088033A1 (en) 2002-04-09 2003-10-23 University Of Rochester Multiplier-based processor-in-memory architectures for image and graphics processing
WO2004021176A2 (de) 2002-08-07 2004-03-11 Pact Xpp Technologies Ag Verfahren und vorrichtung zur datenverarbeitung
US20060044576A1 (en) 2004-07-30 2006-03-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Apparatus for image processing
CN101427264A (zh) * 2004-04-08 2009-05-06 硅奥普迪思公司 用于位平面数据的高密度存储和处理的方法和装置
US7667764B2 (en) 2004-06-04 2010-02-23 Konica Minolta Holdings, Inc. Image sensing apparatus
CN100458762C (zh) * 2004-08-04 2009-02-04 松下电器产业株式会社 阵列式运算装置
JP4219887B2 (ja) 2004-12-28 2009-02-04 富士通マイクロエレクトロニクス株式会社 画像処理装置及び画像処理方法
WO2006114642A1 (en) 2005-04-28 2006-11-02 The University Court Of The University Of Edinburgh Reconfigurable instruction cell array
US7882339B2 (en) 2005-06-23 2011-02-01 Intel Corporation Primitives to enhance thread-level speculation
JP2007067917A (ja) 2005-08-31 2007-03-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像データ処理装置
US7602974B2 (en) 2005-10-21 2009-10-13 Mobilic Technology (Cayman) Corp. Universal fixed-pixel-size ISP scheme
FR2895103B1 (fr) 2005-12-19 2008-02-22 Dxo Labs Sa Procede et systeme de traitement de donnees numeriques
US7802073B1 (en) 2006-03-29 2010-09-21 Oracle America, Inc. Virtual core management
JP4979287B2 (ja) * 2006-07-14 2012-07-18 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置及びプログラム
US20080111823A1 (en) 2006-11-13 2008-05-15 Faraday Technology Corp. Graphics processing system
EP1927949A1 (en) * 2006-12-01 2008-06-04 Thomson Licensing Array of processing elements with local registers
US8321849B2 (en) 2007-01-26 2012-11-27 Nvidia Corporation Virtual architecture and instruction set for parallel thread computing
US20080244222A1 (en) 2007-03-30 2008-10-02 Intel Corporation Many-core processing using virtual processors
US8068114B2 (en) * 2007-04-30 2011-11-29 Advanced Micro Devices, Inc. Mechanism for granting controlled access to a shared resource
JP4389976B2 (ja) 2007-06-29 2009-12-24 ブラザー工業株式会社 画像処理装置および画像処理プログラム
EP2663071B1 (en) 2007-09-05 2015-11-18 Tohoku University Solid-state image sensor and drive method for the same
US9619428B2 (en) 2008-05-30 2017-04-11 Advanced Micro Devices, Inc. SIMD processing unit with local data share and access to a global data share of a GPU
JP4999791B2 (ja) 2008-06-30 2012-08-15 キヤノン株式会社 情報処理装置、その制御方法、及びプログラム
EP2327026A1 (en) * 2008-08-06 2011-06-01 Nxp B.V. Simd parallel processor architecture
US8456480B2 (en) 2009-01-14 2013-06-04 Calos Fund Limited Liability Company Method for chaining image-processing functions on a SIMD processor
US8332794B2 (en) * 2009-01-22 2012-12-11 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. Circuits and methods for programmable transistor array
WO2010113340A1 (en) * 2009-03-30 2010-10-07 Nec Corporation Single instruction multiple data (simd) processor having a plurality of processing elements interconnected by a ring bus
KR101572879B1 (ko) 2009-04-29 2015-12-01 삼성전자주식회사 병렬 응용 프로그램을 동적으로 병렬처리 하는 시스템 및 방법
US20110055495A1 (en) 2009-08-28 2011-03-03 Qualcomm Incorporated Memory Controller Page Management Devices, Systems, and Methods
US8976195B1 (en) 2009-10-14 2015-03-10 Nvidia Corporation Generating clip state for a batch of vertices
US8436857B2 (en) 2009-10-20 2013-05-07 Oracle America, Inc. System and method for applying level of detail schemes
US8595428B2 (en) 2009-12-22 2013-11-26 Intel Corporation Memory controller functionalities to support data swizzling
JP2011165132A (ja) * 2010-02-15 2011-08-25 Seiko Epson Corp 画像処理装置、画像処理回路、及び画像処理方法
JP5835942B2 (ja) * 2010-06-25 2015-12-24 キヤノン株式会社 画像処理装置、その制御方法及びプログラム
US8749667B2 (en) 2010-08-02 2014-06-10 Texas Instruments Incorporated System and method for maintaining maximum input rate while up-scaling an image vertically
US8508612B2 (en) 2010-09-30 2013-08-13 Apple Inc. Image signal processor line buffer configuration for processing ram image data
US8797323B2 (en) 2011-01-18 2014-08-05 Intel Corporation Shadowing dynamic volumetric media
JP5875530B2 (ja) 2011-01-31 2016-03-02 株式会社ソシオネクスト プログラム生成装置、プログラム生成方法、プロセッサ装置及びマルチプロセッサシステム
US9092267B2 (en) 2011-06-20 2015-07-28 Qualcomm Incorporated Memory sharing in graphics processing unit
JP5739758B2 (ja) * 2011-07-21 2015-06-24 ルネサスエレクトロニクス株式会社 メモリコントローラ及びsimdプロセッサ
US20130027416A1 (en) 2011-07-25 2013-01-31 Karthikeyan Vaithianathan Gather method and apparatus for media processing accelerators
JP5742651B2 (ja) 2011-10-15 2015-07-01 コニカミノルタ株式会社 画像処理装置、連携方法および連携プログラム
JP5746100B2 (ja) 2011-12-27 2015-07-08 京セラドキュメントソリューションズ株式会社 画像形成装置
US8823736B2 (en) 2012-01-20 2014-09-02 Intel Corporation Graphics tiling architecture with bounding volume hierarchies
US10244246B2 (en) 2012-02-02 2019-03-26 Texas Instruments Incorporated Sub-pictures for pixel rate balancing on multi-core platforms
US9235769B2 (en) 2012-03-15 2016-01-12 Herta Security, S.L. Parallel object detection method for heterogeneous multithreaded microarchitectures
TWI520598B (zh) 2012-05-23 2016-02-01 晨星半導體股份有限公司 影像處理裝置與影像處理方法
JP5939572B2 (ja) * 2012-07-11 2016-06-22 国立大学法人東京農工大学 データ処理装置
US20140019486A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 Amitava Majumdar Logic Content Processing for Hardware Acceleration of Multi-Pattern Search
US9232139B2 (en) 2012-07-24 2016-01-05 Apple Inc. Image stabilization using striped output transformation unit
CN202736078U (zh) * 2012-07-27 2013-02-13 华南理工大学 一种用于数字图像处理的特征提取模块
US9378181B2 (en) 2012-11-09 2016-06-28 Intel Corporation Scalable computing array
US9449257B2 (en) * 2012-12-04 2016-09-20 Institute Of Semiconductors, Chinese Academy Of Sciences Dynamically reconstructable multistage parallel single instruction multiple data array processing system
CN103019656B (zh) * 2012-12-04 2016-04-27 中国科学院半导体研究所 可动态重构的多级并行单指令多数据阵列处理系统
US9851977B2 (en) * 2012-12-06 2017-12-26 Kalray Apparatus and method for combining thread warps with compatible execution masks for simultaneous execution and increased lane utilization
US8954992B2 (en) 2013-03-15 2015-02-10 Lenovo Enterprise Solutions (Singapore) Pte. Ltd. Distributed and scaled-out network switch and packet processing
US9477999B2 (en) * 2013-09-20 2016-10-25 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Low power programmable image processor
US9374542B2 (en) 2014-03-28 2016-06-21 Intel Corporation Image signal processor with a block checking circuit
US9684944B2 (en) * 2015-01-16 2017-06-20 Intel Corporation Graph-based application programming interface architectures with node-based destination-source mapping for enhanced image processing parallelism
US9749548B2 (en) 2015-01-22 2017-08-29 Google Inc. Virtual linebuffers for image signal processors

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI746126B (zh) * 2020-08-25 2021-11-11 創鑫智慧股份有限公司 矩陣乘法裝置及其操作方法
US11379185B2 (en) 2020-08-25 2022-07-05 Neuchips Corporation Matrix multiplication device and operation method thereof

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