JP6612403B2 - 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ - Google Patents

画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ Download PDF

Info

Publication number
JP6612403B2
JP6612403B2 JP2018148594A JP2018148594A JP6612403B2 JP 6612403 B2 JP6612403 B2 JP 6612403B2 JP 2018148594 A JP2018148594 A JP 2018148594A JP 2018148594 A JP2018148594 A JP 2018148594A JP 6612403 B2 JP6612403 B2 JP 6612403B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
execution
scalar
lane
memory
opcode
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018148594A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018206413A (ja
Inventor
メイクスナー,アルバート
レッドグレイブ,ジェイソン・ルパート
シャチャム,オフェル
フィンチェルステイン,ダニエル・フレデリック
ヂュー,チウリン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Google LLC
Original Assignee
Google LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Google LLC filed Critical Google LLC
Publication of JP2018206413A publication Critical patent/JP2018206413A/ja
Priority to JP2019197437A priority Critical patent/JP6967570B2/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6612403B2 publication Critical patent/JP6612403B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3802Instruction prefetching
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3836Instruction issuing, e.g. dynamic instruction scheduling or out of order instruction execution
    • G06F9/3851Instruction issuing, e.g. dynamic instruction scheduling or out of order instruction execution from multiple instruction streams, e.g. multistreaming
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • G06F15/76Architectures of general purpose stored program computers
    • G06F15/80Architectures of general purpose stored program computers comprising an array of processing units with common control, e.g. single instruction multiple data processors
    • G06F15/8007Architectures of general purpose stored program computers comprising an array of processing units with common control, e.g. single instruction multiple data processors single instruction multiple data [SIMD] multiprocessors
    • G06F15/8023Two dimensional arrays, e.g. mesh, torus
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/30003Arrangements for executing specific machine instructions
    • G06F9/3004Arrangements for executing specific machine instructions to perform operations on memory
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/30003Arrangements for executing specific machine instructions
    • G06F9/3004Arrangements for executing specific machine instructions to perform operations on memory
    • G06F9/30043LOAD or STORE instructions; Clear instruction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/30098Register arrangements
    • G06F9/3012Organisation of register space, e.g. banked or distributed register file
    • G06F9/30134Register stacks; shift registers
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3836Instruction issuing, e.g. dynamic instruction scheduling or out of order instruction execution
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3867Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using instruction pipelines
    • G06F9/3871Asynchronous instruction pipeline, e.g. using handshake signals between stages
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3885Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using a plurality of independent parallel functional units
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • G06F9/3885Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using a plurality of independent parallel functional units
    • G06F9/3887Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead using a plurality of independent parallel functional units controlled by a single instruction for multiple data lanes [SIMD]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T1/00General purpose image data processing
    • G06T1/20Processor architectures; Processor configuration, e.g. pipelining
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N3/00Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages
    • H04N3/10Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages by means not exclusively optical-mechanical
    • H04N3/14Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages by means not exclusively optical-mechanical by means of electrically scanned solid-state devices
    • H04N3/15Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages by means not exclusively optical-mechanical by means of electrically scanned solid-state devices for picture signal generation
    • H04N3/1575Picture signal readout register, e.g. shift registers, interline shift registers
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00Details of television systems
    • H04N5/14Picture signal circuitry for video frequency region
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/38Concurrent instruction execution, e.g. pipeline, look ahead
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N3/00Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages
    • H04N3/10Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages by means not exclusively optical-mechanical
    • H04N3/14Scanning details of television systems; Combination thereof with generation of supply voltages by means not exclusively optical-mechanical by means of electrically scanned solid-state devices

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Executing Machine-Instructions (AREA)
  • Advance Control (AREA)

Description

発明の分野
本発明の分野は、一般に画像処理に関し、より詳細には、画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコア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、命令をフェッチし発行するためのプログラムコントローラを含む。装置は、命令を実行するよう少なくとも1つの実行ユニットを有する実行レーンを含む。実行レーンは、二次元シフトレジスタアレイ構造に結合される実行レーンアレイの一部であり、実行レーンアレイの実行レーンは、それぞれのアレイ位置に位置し、二次元シフトレジスタアレイにおいてそれぞれの同じアレイ位置で専用レジスタに結合される。
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。 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。 実行レーンALUの一実施形態を示す図である。 第1の二次元レジスタアレイ構造相互接続スキームを示す図である。 第2の二次元レジスタアレイ構造相互接続スキームを示す。 二次元レジスタアレイ構造の第1の行または列を示す図である。 二次元レジスタアレイ構造の第2の行または列を示す図である。 メモリユニットに結合される図8bの行を示す。 別のトロイドの実施形態を示す。 電力保存回路を示す。 レジスタファイル内のレジスタのより高いビット幅での動作に関連する。 実行レーンアレイ内においてメモリ動作を制御することに関する。 コンピューティングシステムの一実施形態を示す。
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3aは、ステンシルプロセッサアーキテクチャ300の一実施形態を示す。図3a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6a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6a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6a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6a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6aに示されたマルチプレクサ回路系603,604の第2の例が図6a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、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データをロード/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/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/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。
図6bは、プロセッサALUの一実施形態を示す。図6bに示すように、プロセッサALUは、乗算−加算ユニット611と、第1および第2の名目ALU612,613とを含む。乗算−加算部611は、演算(A*B)+Cを行う。第1および第2の名目ALUは、比較演算を含む名目数学的演算および論理演算(例えば、加算、減算、and、or、xor、比較、最小値、最大値、絶対値、シフト)を実行する。ALU設計は、2つの主データパス、すなわち、乗算−加算ユニット611を含む第1のものと、デュアルAL
U612,613チェーンを含む第2のものとを有するとして見ることができる。デュアルALUチェーン612,613は、単一の命令における2つの演算(例えば、単一の命令における2つのADD;単一の命令におけるADDと除算(DIV);単一の命令における減算(SUB)と絶対値(ABS)など)を有するより複雑な命令を可能にする。入力オペランドはレジスタから受け取り可能である。様々な実施形態は、オペコードに付加される即値オペランドの使用を含むことができる。出力結果はレジスタに書き込まれる。
c.2Dシフトレジスタの実施形態
図7aは、二次元レジスタアレイ構造の論理的(および潜在的には物理的な)設計の「トップダウン」図の一実施形態を示す。図7aの「トップダウン」図は、図6の単位セル設計の実施形態に本質的に従っており、特定のアレイ位置の各レジスタファイルが、その左、右、上および下の近隣の単位セル位置のレジスタファイルに結合されている。すなわち、例えば、図7aに見られるように、レジスタファイルAは、レジスタファイルB、C、DおよびEに結合される。
図7bは、二次元レジスタアレイ構造の論理的(および潜在的に物理的な)設計の「トップダウン」図の別の実施形態を示す。図7bに見られるように、単位セルは、最も近い垂直および水平方向の近隣に結合されるだけでなく、「第2に」最も近い垂直および水平方向の近隣にも結合される。例えば、図7bに見られるように、単位セルAは、単位セルB、C、DおよびEに結合されるだけでなく、単位セルF、G、HおよびIにも結合される。図示および表示を容易にするために、単位セルAだけが、最も近い近隣結合および第2に最も近い近隣結合の両方を有するのに必要な接続の全セットを有するものとして示されている。単位セルA以外では、1つおきの単位セルだけが、任意の特定の行または列に沿って第2に最も近い近隣結合を示す(例えば、単位セルBは、第2に最も近い近隣結合を全く示さない)。読者は、好ましい実施形態が、例えば、コア内の、第2に最も近い近隣結合をサポートするようアレイ縁部から十分離れている全ての単位セルに対して単位セルAの結合を含むであろうことを理解するであろう。
第2に最も近い接続を有することにより、レジスタアレイを介したレジスタ値のより高速な伝搬が可能になる。例えば、レジスタ値を4つの位置だけ離れた単位セルに移動する必要がある場合、図7bのアレイ構造は2サイクルで移動を達成することができるが、図7bのアレイ構造は4サイクルだけで同じ移動を達成することができる。図7bの実施形態は、最も近い近隣接続も有することに留意されたい。したがって、図7bの構造に対するプロセッサ命令セットは、図7aの構造のためのプロセッサ命令セットよりも拡張的であり得る(前者は1ホップおよび2ホップMOV命令を有するが、後者は1ホップMOV命令しか持たない)。
異なる番号のホップ移動の数および組合せ、ならびに対応するアレイ構造の実施形態は、迅速なレジスタ値の移動の必要性とアレイ構造配線密度の許容差との間の適切なトレードオフのバランスに応じて、実施形態ごとに大きく異なり得ることを指摘することが適切である。一部の実施形態は、第3および/または第4に最も近い近隣接続をサポートしてもよく、他の接続はサポートしなくてもよい(第4に最も近い近隣接続の場合、例えば、単位セルDは、図7bの単位セルJに直接結合されるであろう)。いくつかの実施形態は、最も近い近隣接続および第3に最も近いかまたはそれより遠い接続などのみを有してもよい。おそらく、より精巧な実施形態は、斜め接続(例えば、単位セルAを図7bの単位セルKおよびそれの他の3つの近隣コーナー単位セルと接続すること)をサポートすることさえできる。当業者であれば、単位セル間の様々な拡張された接続のいずれでも、図6aの入力マルチプレクサ構造604への入力のソースを拡張し、出力マルチプレクサ構造603からのファンアウトを拡張することによって、容易に達成されることを認識するであろう。
図8aは、二次元レジスタアレイ構造内で行または列に沿ったレジスタの例示的な論理配置を示す(図示を容易にするため、レジスタアレイは8x8の寸法しか持たないが、実際には寸法ははるかに大きくてもよい)。ここで、処理されているアレイにおける近隣のピクセルは、数値的に近隣の単位セルに位置する(例えば、アレイにおける近隣のピクセルの対は、単位セル3および5ではなく単位セル3および4に配置される)。図8aの論理設計はまた、接続801を介して最初の論理単位セル1を最後の単位セル8に結合することによってロール能力を含む(したがって、実行レーンのプロセッサはロールオペコードを含むこともできる)。
しかし、図8aの設計が論理設計を表すだけでなく、物理的設計も表す場合には、特に大きな寸法のアレイの場合に問題が生じる可能性がある。図8aのアプローチが物理的設計も表す場合、接続801は、対1および8以外の単位セル対を接続する他の配線の長さと比較して、極端に長い配線に対応する。この特定の配線長外れ値は、(すべての単位セル間のすべてのシフト時間を最も遅い1<−>8シフト時間以上になるように遅くすることにより、または任意の他の近隣の単位セル間のシフトよりも1<−>8シフト間においてより多くのサイクルを認識する複雑さを導入することにより)回路のタイミングの複雑さに影響する可能性がある。
図8bは、図8aの論理設計を有するレジスタアレイ構造の行または列に対する改良された物理的設計の実施形態を示す。ここで、物理的設計は、(論理設計の場合のように)単なる論理接続に対立するものとしての回路構造の実際のレイアウトに対応する。図8bに見られるように、物理的設計は、レイアウトの論理にトロイド設計を課すことによって、他の単位セル間において1<−>8接続に必要とされる余分な長さを償却する。例えば、単位セル1は論理設計を保存するために単位セル2に物理的に接続されているが、単位セル8は物理的にそれらの間に座する。結果は、図8aの配線801の長さよりもはるかに短い、図8bの構造における単位セル間の最大配線長さである。したがって、図8bの構造のタイミングの複雑さは、上述した図8aの構造のタイミングの複雑さを回避する。一実施形態では、すべての単位セル間のレジスタ内容のロールが単一のサイクル内で発生し得る。
図8cは、シート生成部またはランダムアクセスメモリ802(図4のRAM407のいずれかなど)とレジスタアレイの行または列との間のデータバス構造が一種の攪拌構造803を含み、トロイド物理レイアウトを有するアレイまたは行への正しい論理接続を維持するのを示す。図8dは、任意のレジスタ値が移動する最大距離が4単位セルである4ホップシフトを実現することができる別のトロイド構造を示す。ここでは、図8dのレジスタとシート生成部またはRAMとの間に別の攪拌状のデータバスが存在するであろうことは明らかである。このように、トロイド物理レイアウトの実現の特徴は、論理的順序で配列される入力を接続するデータバスによる攪拌の存在である。
図8eは、シフトアレイ構造の単位セルの出力マルチプレクサ804からの特別なファンアウト回路系を示す。ここで、出力マルチプレクサ804は、図6aの出力マルチプレクサ603に類似していると見ることができる。シフトアレイが、ますます多くの接続(1ホップ、2ホップなど)をサポートするように設計されるにつれ、出力マルチプレクサ804のファンアウトは増大する。マルチプレクサ804のファンアウトが増大するにつれて、電力消費はますます問題になる可能性がある。図8eは、1ホップおよび2つの接続の両方を充分にサポートするシフトレジスタアレイのための出力マルチプレクサ804を示す。ここで、図8eに見られる論理ゲートの存在なしで、マルチプレクサ804における新たな出力(例えば新しいシフトアウト値)は、8つの異なる位置(左隣、右隣、…、2ホップ下隣)にブロードキャストされるであろう。ここでは、当技術分野で理解され
ているように、論理回路における配線のランレングスを横切るデータの変化は、「スイッチング動作」に対応し、これは電力を消費する。
マルチプレクサ804の出力で見られる8つの論理ゲートの存在は、シフト方向に対応する実際の配線上を除くそのようなデータ変化を防止するように設計される。例えば、シフト方向が右へ1ホップである場合、すぐ右隣に結合されるゲートのみが、マルチプレクサ804の出力を通過させる。すべての他の論理ゲートは、データ値が(シフト値が必要とされない)他のノードに伝搬するのを防止し、プロセスにおけるシフト動作の電力消費を低減する。
d.注記の追加的実行レーン動作
図9は、実行レーンアレイ内の実行レーンが異なるデータビット幅を処理することを可能にするために使用される技術に関する。ここで、当技術分野で理解されているように、より大きなダイナミックレンジが、データ値のビット幅を増加させることによって達成される(16ビット値は、8ビット値より大きいダイナミックレンジで値を表現することができる)。一実施形態では、ステンシルプロセッサは、8、16、または32ビットピクセル値のような異なるビット幅を有する画像に対して動作することが期待される。したがって、1つのアプローチによれば、実行レーンそれら自体は、32ビットオペランドを内部で処理できるという意味で、32ビットマシンである。
しかし、二次元シフトレジスタのサイズおよび複雑さを低減するために、各実行レーンのレジスタファイル内のレジスタの個々の記憶素子は8ビットに制限される。8ビットの画像データの場合には、データのシート全体がレジスタファイルの1つのレジスタに収まり得るので問題はない。対照的に、16または32ビットオペランドの場合、シート生成部は、入力オペランドデータセットを適切に表現するために複数のシートを生成する。
例えば、図9に示すように、16ビットの入力オペランドの場合、シート生成部は、HI半シートおよびLO半シートを生成する。HI半シートは、正しいアレイ位置において各データ項目の上位8ビットを含む。LO半シートは、正しいアレイ位置において各データ項目の下位8ビットを含む。次いで、両方のシートをステンシルプロセッサにロードし、16ビット演算が行われることを実行レーンハードウェアに(例えば、プログラムコードの即値を介して)通知することによって、16ビット演算が実行される。ここでは、ほんの1つの可能な動作モードとして、HIシートおよびLOシートの両方が、各実行レーンのレジスタファイルの2つの異なるレジスタにロードされる。
実行レーンユニットは、最初にレジスタファイル位置の1つから読み出し、その中のデータを別のレジスタファイル位置から読み出されたデータで付加することにより、正しいオペランドを内部的に構築することができる。同様に、書込方向では、実行レーンユニットは2つの書込を実行しなくてはならない。具体的には、LOシートを含むレジスタファイルの第1のレジスタへの下位8ビットの第1の書込と、HIシートを含むレジスタファイルの第2のレジスタへの上位8ビットの第2の書込とを行う。
先の考察から、様々な実施形態のシフトでは、1つのレジスタのみの内容がサイクルごとにシフトされることが許可されることを思い出されたい。これらの場合において、二次元シフトレジスタ構造の周りで16ビットデータ値を移動させるためには、8ビットデータ値の場合における1サイクルではなく、(演算間で)シフトシーケンスにつき2サイクルが消費される。つまり、8ビットのデータ値の公称の場合では、すべてのデータを位置間で1サイクルでシフトすることができる。対照的に、16ビットのデータ値の場合には、2つの8ビット値がシフトレジスタシフト動作ごとにシフトされなければならない(HI半シートおよびLO半シート)。一実施形態では、32ビットの場合、画像データ全体
を表すために2つのシートではなく4つのシートが作成される以外は、同じ原理が適用される。同様に、シフトシーケンスごとに4サイクルも消費する必要があり得る。
図10は、動作中に実際のハードウェア内において競合するメモリアクセスがないように、ランダムメモリアクセスをアンロールするコンパイラ動作に関する。ここで、図10の手順は、データがより高いレベルの仮想コードによって操作されることおよび基礎となるマシンの物理的制限を考慮してオブジェクトコードを構成することに向けられる。前述のように、実行レーンアレイにおける各実行レーンは、関連するレジスタファイル(例えば、実行レーン当たり4つのレジスタ)を有する。ほとんどの実行レーンと同様に、実行レーンは、オブジェクトコード命令と整合するレジスタとデータの読み書きを行う。コンパイラは、ほとんどのコンパイラと同様に、どのレジスタにどのデータが格納されているかを意識し、使用可能なレジスタ空間の物理的な制限を認識する。
したがって、時折、実行レーンは、レジスタ空間にはないが、実行レーンアレイにおける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に位置するデータ項目を必要とし得る。同様に、時折、実行レーンはデータ項目を書き込む必要があり得るが、(現在レジスタ空間内のすべてのデータが依然として依存性を有するため)データを書き込むことができるレジスタ空間がない。このような状況では、コンパイラは、メモリロード命令またはメモリストア命令を(レジスタロード命令またはレジスタストア命令とは対照的に)オブジェクトコードに挿入して、レジスタ空間ではなくランダムアクセスメモリとデータのフェッチ/書込を行う。
図10は、アレイの各行に沿って別個のランダムアクセスメモリ1007_1ないし1007_Rを示すハードウェアアーキテクチャの実施形態を示す。このアーキテクチャから、実行レーンアレイの同じ行に沿った実行レーンは、同じランダムアクセスメモリへのアクセスが与えられる。図示のように、各実行レーンは、それのそれぞれのランダムアクセスメモリにアクセスするためのメモリユニットを含む。したがって、異なる行の2つの異なる実行レーンが同じサイクル中にメモリロード命令を実行するとき、命令は、異なるランダムアクセスメモリに向けられるので、競合しない。
対照的に、同じ行の実行レーンが同じサイクルでメモリアクセスを実行する場合、メモリアクセスは競合する。実行レーンアレイがSIMDのような態様でに動作することを想定すると、プログラムコードは当然、(行及び列の両方を含む)アレイの実行レーンに同じサイクルでメモリアクセス要求を発行させる。したがって、同じ行にある実行レーンからの競合するメモリアクセスは予見可能な危険である。図10は、同じ行の2つの異なる実行レーン上で実行するためのスレッド1001の対を示す。マシンのSIMDのような性質が与えられると、両方の実行レーンは、最初の2つの示されるサイクルでメモリロード命令の対を含む同じサイクルで同じオペコードを実行する。メモリロード命令のアドレスを調べると、すべてのアドレスが異なることに注目されたい。したがって、両方のスレッドの第1のメモリロード命令は真に互いと競合し、両方のスレッドの第2のメモリロード命令は真に互いと競合する。
このように、コンパイラがオブジェクトコードにメモリロード命令を課すと、コンパイラはメモリロード命令が同じ行にある実行レーンに対してコンフリクトを押付けることも認識する。それに応答して、コンパイラは、シーケンシャルなメモリロード命令をコードに課して、同じ行に沿った競合するメモリロード命令を効果的にアンロールし、各実行レーンにメモリにアクセスするためのそれ自身の予約サイクルが提供されるようにする。図10の例では、最終オブジェクトコード1002は、4つのサイクルにわたる4つのシーケンシャルなメモリロード命令のシーケンスを含み、ある実行レーンのメモリアクセスが同じ行に沿った別の実行レーンのメモリアクセスと干渉しないことを保証する。
図10の手法は、セクション1.0で上述したメモリモデルのルックアップテーブル部分に特に適用可能であることに注目されたい。ここで、異なる実行レーンが同じルックアップテーブル内の異なるインデックスを使用して、同じサイクルで同じルックアップテーブルの異なるエントリにアクセスすることができることを想起されたい。一実施形態では、コンパイラは、同じルックアップテーブルの異なるコピーを各ランダムアクセスメモリ1007_1ないし1007_Rにインスタンス化する。したがって、異なる行の実行レーンによって同じサイクル中にローカルテーブルコピーにルックアップを作成することができる。そのようなルックアップは競合せず、各ルックアップのインデックスは異なり得る。対照的に、同じ行に沿った実行レーンによって実行されるルックアップは、同じメモリにおける同じルックアップテーブルにアクセスし、シーケンシャルにアンロールされ実行される必要がある。シーケンシャルなアクセスへのアンロールによって、インデックス値は異なることを許される。一実施形態では、オブジェクトコードのVLIW命令フォーマットは、数学的演算のためのオペコードと共に、実際に命令を実行することになっているある行に沿った実行レーンの識別情報をさらに含むメモリ動作のためのオペコードを含む(行に沿った他の実行レーンはそれをノーオペレーションとして扱う)。
様々な実施形態では、コンパイラはアトミック更新命令をルックアップテーブルと同様に扱う。すなわち、アトミック命令の結果のためにランダムアクセスメモリ1007_1ないし1007_Rに(例えば、行ごとに)メモリ空間が予約される。(例えば、異なる行に沿った同じ位置決めされた実行レーンからの)競合しない更新は、同じサイクル中に実行することが許可され、(例えば、同じ行に沿った実行レーンによる)競合する更新は、別々の命令にアンロールされる。アトミック更新命令は、多くの場合、コンパイラによってリード・モディファイ・ライト命令として実現され、読出は実行レーンのレジスタ空間に存在する最近の結果データからなされ、そのようなデータは数学的に演算され、次いで、特別に予約されたアトミック更新テーブルに書き込まれる。
c.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11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11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1101(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1115_1〜1115_Nおよびメインメモリコントローラ1117を含み得る)、システムメモリ1102、ディスプレイ1103(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1104、様々なネットワークI/O機能1105(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1106、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1107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1108、様々なセンサ1109_1〜1109_N、1つ以上のカメラ1110、バッテリ1111、電力管理制御ユニット1112、スピーカおよびマイクロホン1113、ならびに音声コーダ/デコーダ1114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1150は、そのCPU1101内における1つ以上の汎用処理コア1115、1つ以上のグラフィカル処理ユニット1116、メモリ管理機能1117(例えばメモリコントローラ)、I/O制御機能1118および画像処理ユニット1119を含んでもよい。汎用処理コア1115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1116は、典型的には、ディスプレイ1103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1117は、システムメモリ1102とインタフェースして、システムメモリ1102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1112は、システム1100の電力消費を全体的に制御する。
画像処理ユニット1119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、IPU1119は、GPU1116およびCPU1101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、GPU1116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1103、通信インタフェース1104〜1107、GPSインタフェース1108、センサ1109、カメラ1110、およびスピーカ/マイ
クコーデック1113,1114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1110)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1150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1150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1110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 (20)

  1. コンピューティングデバイスであって、
    複数の実行レーンを含むステンシルプロセッサと、
    複数の命令オペコードを有する命令を受信するように構成されたスカラーレーンとを備え、前記命令は、(1)前記スカラーレーンによって実行されるべきスカラー演算に対応するスカラーオペコードと、(2)前記複数の実行レーンの各々によって実行されるべき1つ以上の実行レーン演算に対応する実行レーンオペコードとを含み、
    前記命令を受信すると、前記スカラーレーンは、前記スカラー演算を実行し、前記実行レーンオペコードを前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストするように構成される、コンピューティングデバイス。
  2. 前記スカラーレーンは、前記実行レーンオペコードを前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストする前に前記スカラー演算を実行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。
  3. 前記実行レーンオペコードは、前記複数の実行レーンのうちの1つ以上によって実行されるべきメモリ動作に対応するメモリオペコードである、請求項1または2に記載のコンピューティングデバイス。
  4. 複数のメモリユニットをさらに備え、実行レーンの複数のグループの各々が前記複数のメモリユニットのうちのあるメモリユニットを共有し、前記命令は、あるメモリユニットを共有する実行レーンの各グループ内においてどの実行レーンが前記メモリ動作を実行するかを指定するフィールドを含む、請求項3に記載のコンピューティングデバイス。
  5. 前記命令は、前記スカラーオペコードおよび複数の実行レーンオペコードを含む、請求項1から4のいずれか1項に記載のコンピューティングデバイス。
  6. 前記複数の実行レーンオペコードは、
    (1)各実行レーンによって実行されるべき数学的演算に対応する第1の数学的オペコードと、
    (2)1つ以上の実行レーンによって実行されるべきメモリ動作に対応するメモリオペコードとを含む、請求項5に記載のコンピューティングデバイス。
  7. 前記スカラー演算は、前記スカラーレーンによって実行されると、前記スカラーレーンに、データ値を前記複数の実行レーンの各々へとブロードキャストさせる、請求項1から6のいずれか1項に記載のコンピューティングデバイス。
  8. 前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストされる前記データ値は、前記命令の即値オペランドである、請求項7に記載のコンピューティングデバイス。
  9. スカラーメモリユニットをさらに備え、前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストされる前記データ値は、前記スカラーメモリユニットに格納された値である、請求項7に記載のコンピューティングデバイス。
  10. 画像データのシートを前記ステンシルプロセッサに提供するように構成されたシート生成部をさらに備え、前記スカラー演算は、前記スカラーレーンによって実行されると、前記スカラーレーンに、前記シート生成部に対して画像データのシートを前記ステンシルプロセッサに与えるよう要求させる、請求項1から9のいずれか1項に記載のコンピューティングデバイス。
  11. 前記スカラーレーンは、前記シート生成部に前記画像データのシートを前記ステンシルプロセッサに与えるよう要求した後、前記複数の実行レーンの各々に無操作オペコードをブロードキャストするように構成される、請求項10に記載のコンピューティングデバイス。
  12. 複数の実行レーンを含むステンシルプロセッサと、
    スカラーレーンおよび複数の実行レーンを有するステンシルプロセッサのスカラーレーンによって、複数の命令オペコードを有する命令を受信することとを備え、前記命令は、(1)前記スカラーレーンによって実行されるべきスカラー演算に対応するスカラーオペコードと、(2)前記複数の実行レーンの各々によって実行されるべき1つ以上の実行レーン演算に対応する実行レーンオペコードとを含み、さらに、
    前記スカラーレーンによって、前記スカラーオペコードに対応するスカラー演算を実行することと、
    前記スカラーレーンによって、前記複数の実行レーンの各々に、前記1つ以上の実行レーン演算に対応する実行レーンオペコードをブロードキャストすることとを備える、方法。
  13. 前記スカラー演算を実行することは、前記実行レーンオペコードを前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストする前に前記スカラー演算を実行することを含む、請求項12に記載の方法。
  14. 前記実行レーンオペコードは、前記複数の実行レーンのうちの1つ以上によって実行されるべきメモリ動作に対応するメモリオペコードである、請求項12または13に記載の方法。
  15. 前記ステンシルプロセッサは複数のメモリユニットを備え、実行レーンの複数のグループの各々が前記複数のメモリユニットのうちのあるメモリユニットを共有し、前記命令は、あるメモリユニットを共有する実行レーンの各グループ内においてどの実行レーンが前記メモリ動作を実行するかを指定するフィールドを含み、前記方法はさらに、
    特定のメモリユニットを共有する実行レーンのグループの各実行レーンによって、前記メモリ動作を実行する実行レーンのグループのうちの特定の実行レーンを指定するフィールドを受け取ることと、
    前記特定のメモリユニットを共有する前記実行レーンのグループに属する実行レーンのうちの前記特定の実行レーンのみによって、前記特定のメモリユニットを使用して前記メモリオペコードに対応する前記メモリ動作を実行することとを備える、請求項14に記載の方法。
  16. 前記命令は、前記スカラーオペコードおよび複数の実行レーンオペコードを含む、請求項12から15のいずれか1項に記載の方法。
  17. 前記複数の実行レーンオペコードは、
    (1)各実行レーンによって実行されるべき数学的演算に対応する第1の数学的オペコードと、
    (2)1つ以上の実行レーンによって実行されるべきメモリ動作に対応するメモリオペコードとを含み、前記方法はさらに、
    各実行レーンによって、前記命令の第1の数学的オペコードに対応する数学的演算を実行することと、
    各実行レーンによって、前記命令のメモリオペコードに対応するメモリ動作を実行することとをさらに備える、請求項16に記載の方法。
  18. 前記スカラー演算を実行することは、データ値を前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストすることを含む、請求項12から17のいずれか1項に記載の方法。
  19. 前記スカラー演算を実行することは、
    スカラーメモリユニットからデータ値を得ることと、
    前記スカラーメモリユニットから得られた前記データ値を前記複数の実行レーンの各々にブロードキャストすることとを含む、請求項18に記載の方法。
  20. 前記スカラー演算を実行することは、シート生成部に対して、前記シート生成部が画像データのシートを前記ステンシルプロセッサに提供する要求を出すことを含む、請求項12から19のいずれか1項に記載の方法。
JP2018148594A 2015-04-23 2018-08-07 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ Active JP6612403B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019197437A JP6967570B2 (ja) 2015-04-23 2019-10-30 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/694,815 US9772852B2 (en) 2015-04-23 2015-04-23 Energy efficient processor core architecture for image processor
US14/694,815 2015-04-23

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017550902A Division JP6412663B2 (ja) 2015-04-23 2016-04-08 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019197437A Division JP6967570B2 (ja) 2015-04-23 2019-10-30 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018206413A JP2018206413A (ja) 2018-12-27
JP6612403B2 true JP6612403B2 (ja) 2019-11-27

Family

ID=55963456

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017550902A Active JP6412663B2 (ja) 2015-04-23 2016-04-08 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ
JP2018148594A Active JP6612403B2 (ja) 2015-04-23 2018-08-07 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ
JP2019197437A Active JP6967570B2 (ja) 2015-04-23 2019-10-30 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017550902A Active JP6412663B2 (ja) 2015-04-23 2016-04-08 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019197437A Active JP6967570B2 (ja) 2015-04-23 2019-10-30 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ

Country Status (7)

Country Link
US (4) US9772852B2 (ja)
EP (1) EP3286722A1 (ja)
JP (3) JP6412663B2 (ja)
KR (1) KR101971657B1 (ja)
CN (1) CN107408041B (ja)
DE (1) DE112016001836T5 (ja)
WO (1) WO2016171928A1 (ja)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9772852B2 (en) 2015-04-23 2017-09-26 Google Inc. Energy efficient processor core architecture for image processor
US10313641B2 (en) 2015-12-04 2019-06-04 Google Llc Shift register with reduced wiring complexity
US9830150B2 (en) 2015-12-04 2017-11-28 Google Llc Multi-functional execution lane for image processor
US9891955B2 (en) * 2015-12-22 2018-02-13 Nxp Usa, Inc. Heterogenous multicore processor configuration framework
US10204396B2 (en) * 2016-02-26 2019-02-12 Google Llc Compiler managed memory for image processor
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
US10380969B2 (en) 2016-02-28 2019-08-13 Google Llc Macro I/O unit for 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
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
US10489199B2 (en) * 2017-05-12 2019-11-26 Google Llc Program code transformations to improve image processor runtime efficiency
US10503689B2 (en) * 2017-05-15 2019-12-10 Google Llc Image processor I/O unit
TWI769810B (zh) * 2017-05-17 2022-07-01 美商谷歌有限責任公司 特殊用途神經網路訓練晶片
CN111258653B (zh) * 2018-11-30 2022-05-24 上海寒武纪信息科技有限公司 原子访存方法、存储介质、计算机设备、装置和系统
US11397624B2 (en) * 2019-01-22 2022-07-26 Arm Limited Execution of cross-lane operations in data processing systems
US10552939B1 (en) 2019-02-12 2020-02-04 Google Llc Image processor complex transfer functions
GB2590521B (en) * 2020-06-18 2022-02-23 Imagination Tech Ltd Multiplexing between different processing channels
US20220197634A1 (en) * 2020-12-21 2022-06-23 Intel Corporation Efficient divide and accumulate instruction when an operand is equal to or near a power of two

Family Cites Families (83)

* 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
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
US5446479A (en) * 1989-02-27 1995-08-29 Texas Instruments Incorporated Multi-dimensional array video processor system
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
JP3573755B2 (ja) * 1996-01-15 2004-10-06 シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト 画像処理プロセッサ
US5892962A (en) 1996-11-12 1999-04-06 Lucent Technologies Inc. FPGA-based processor
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
EP1164544B1 (en) * 1999-03-16 2011-11-02 Hamamatsu Photonics K.K. High-speed vision sensor
JP3971535B2 (ja) 1999-09-10 2007-09-05 株式会社リコー Simd型プロセッサ
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
DE60019081D1 (de) * 2000-01-31 2005-05-04 St Microelectronics Srl Verschachtelter Burst-Speicher mit Burst-Zugriff bei synchronen Lesezyklen, wobei die beiden untergeordneten Speicherfelder unabhängig lesbar sind mit wahlfreiem Zugriff während asynchroner Lesezyklen
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
US6954204B2 (en) * 2002-07-18 2005-10-11 Nvidia Corporation Programmable graphics system and method using flexible, high-precision data formats
AU2003286131A1 (en) 2002-08-07 2004-03-19 Pact Xpp Technologies Ag Method and device for processing data
US20060044576A1 (en) 2004-07-30 2006-03-02 Kabushiki Kaisha Toshiba Apparatus for image processing
US7667764B2 (en) 2004-06-04 2010-02-23 Konica Minolta Holdings, Inc. Image sensing apparatus
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
ATE504043T1 (de) 2005-04-28 2011-04-15 Univ Edinburgh Umkonfigurierbares anweisungs-zellen-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
TWI349908B (en) * 2006-09-14 2011-10-01 Au Optronics Corp Shift register, shift register array circuit, and flat display apparatus
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
TWI338900B (en) * 2007-08-07 2011-03-11 Au Optronics Corp Shift register array
JP4844853B2 (ja) 2007-09-05 2011-12-28 国立大学法人東北大学 固体撮像素子及びその駆動方法
JP5020029B2 (ja) * 2007-11-16 2012-09-05 株式会社メガチップス 画像処理装置
CN102047241B (zh) 2008-05-30 2014-03-12 先进微装置公司 本地与全局数据共享
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
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
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
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
WO2012105174A1 (ja) 2011-01-31 2012-08-09 パナソニック株式会社 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
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
US10007527B2 (en) * 2012-03-05 2018-06-26 Nvidia Corporation Uniform load processing for parallel thread sub-sets
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
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
US9378181B2 (en) 2012-11-09 2016-06-28 Intel Corporation Scalable computing array
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
US10241707B2 (en) * 2013-05-23 2019-03-26 Intel Corporation Techniques for organizing three-dimensional array data
FR3008505B1 (fr) * 2013-07-10 2017-03-03 Thales Sa Procede d'optimisation de traitement parallele de donnees sur une plateforme materielle
US9779534B2 (en) * 2013-08-28 2017-10-03 Qualcomm Incorporated Prefixed summed length in graphics processing
US9547530B2 (en) * 2013-11-01 2017-01-17 Arm Limited Data processing apparatus and method for processing a plurality of threads
US9519479B2 (en) * 2013-11-18 2016-12-13 Globalfoundries Inc. Techniques for increasing vector processing utilization and efficiency through vector lane predication prediction
US9977678B2 (en) * 2015-01-12 2018-05-22 International Business Machines Corporation Reconfigurable parallel execution and load-store slice processor
US9818166B2 (en) 2015-01-16 2017-11-14 Intel Corporation Graph-based application programming interface architectures with producer/consumer nodes for enhanced image processing parallelism
US9749548B2 (en) 2015-01-22 2017-08-29 Google Inc. Virtual linebuffers for image signal processors
US9772852B2 (en) 2015-04-23 2017-09-26 Google Inc. Energy efficient processor core architecture for image processor
GB2540382B (en) * 2015-07-15 2020-03-04 Advanced Risc Mach Ltd Data processing systems

Also Published As

Publication number Publication date
KR20170125932A (ko) 2017-11-15
US20210004232A1 (en) 2021-01-07
US20170249153A1 (en) 2017-08-31
WO2016171928A1 (en) 2016-10-27
US20160313999A1 (en) 2016-10-27
US11138013B2 (en) 2021-10-05
CN107408041A (zh) 2017-11-28
JP6967570B2 (ja) 2021-11-17
JP2018206413A (ja) 2018-12-27
JP2020035471A (ja) 2020-03-05
US20190220282A1 (en) 2019-07-18
DE112016001836T5 (de) 2018-03-29
US10754654B2 (en) 2020-08-25
JP2018513473A (ja) 2018-05-24
KR101971657B1 (ko) 2019-04-23
US10275253B2 (en) 2019-04-30
CN107408041B (zh) 2020-09-25
US9772852B2 (en) 2017-09-26
EP3286722A1 (en) 2018-02-28
JP6412663B2 (ja) 2018-10-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6612403B2 (ja) 画像プロセッサのためのエネルギ効率的なプロセッサコアアーキテクチャ
JP6389571B2 (ja) 画像プロセッサのための二次元シフトアレイ
JP7202987B2 (ja) 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
JP6563512B2 (ja) 画像プロセッサのためのシート生成部
JP2019507922A (ja) 画像プロセッサのためのコンパイラ管理メモリ
CN110300944B (zh) 具有可配置数目的活动核心和支持内部网络的图像处理器
JP2020519977A (ja) マルチコア画像プロセッサ上のアプリケーションソフトウェアの構成

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20180913

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180913

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20190826

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20191001

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20191030

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6612403

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250