抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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最近,多くのアプローチは,スマートフォンやウェアラブルデバイスの光場画像処理を適用した。グラフィック処理ユニット(GPU)は,このような画像処理における並列性を利用するために一般的に用いられている。しかし,光場応用におけるアクセスパターンは典型的なステンシル応用よりも,より疎であり,キャッシュラインにおけるすべてのデータを使用しないからである。データ多重位置への要望はキャッシュシステムにおける巨大な短いバーストメモリ移動を発生させ,高いレイテンシをコスト,GPUの高メモリ帯域幅を完全に利用していない。メモリ帯域幅利用を改善する,長いバーストデータ転送を利用した代替構造が必須である。EMAXVと呼ぶスパースステンシル配向した粗粒度再構成可能アクセラレータ(CGRA)を提案した。GPU上でのオンデマンド多重データ負荷とは異なり,実行は,まばらなメモリアクセスとマルチスレッドキャッシュレースを隠蔽する前EMAXVは入力データを長いバースト移動であった。さらに,異なる活性化から実行レイテンシを用いたメモリ負荷潜時を不明瞭にする。同一ホストCPUの周波数と主メモリ帯域幅をもつEMAXVとモバイルGPU(Tegra K1)性能を評価した。EMAXVははるかに低い計算能力を持っているが,光場深さ抽出のためのモバイルGPUと光場画像レンダリングのための性能の89%の性能四倍を達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】