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J-GLOBAL ID：201802235546616273   整理番号：18A0707139

Intelの先進ベクトル拡張を用いた2D畳込みの高性能実装【JST・京大機械翻訳】

High performance implementation of 2D convolution using Intel’s advanced vector extensions

著者 (2件)： Amiri Hossein (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran) ,  Shahbahrami Asadollah (Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering, University of Guilan, Rasht, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AISP  ページ： 25-30  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンボリューションはマルチメディア処理における最も重要で基本的な概念である。例えば,ディジタル画像処理のために,2Dコンボリューションが異なるフィルタリング操作のために使用される。それは多くの数学的操作を有して,すべての画像画素に関して実行した。したがって,それはほとんどコンピュータ集約カーネルである。本論文では,その性能を向上させるために,2つのアプローチを適用して,それをベクトル化し,係数のブロードキャストと,固有プログラミングモデル(IPM)とAVX技術を用いた係数の反復を行った。Intel Skylakeマイクロアーキテクチャに関する実験結果は,係数の放送の性能が異なるフィルタサイズと異なる画像サイズに対する係数の繰り返しよりはるかに高いことを示した。さらに,このカーネルに対するコンパイラ自動ベクトル化(CAV)およびOpenCVライブラリの性能を評価するために,GCCおよびLLVMコンパイラを用いた。著者らの実験結果は,両方のIPM実装の性能がGCCとLLVM自動ベクトル化より速いことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ブロードキャスト ,  フィルタリング ,  コンパイラ ,  画像 ,  *畳込み ,  *二次元 ,  コンピュータ ,  集中化 ,  *ベクトル ,  画素
準シソーラス用語： LLVM ,  マイクロアーキテクチャ ,  プログラミングモデル ,  ベクトル化 ,  デジタル画像処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： ベクトル ,  拡張 ,  2D ,  畳込み ,  高性能 ,  実装