In this paper, realization techniques of the parallel processing and the parallel network system for image processing are described. The parallel image processing system is constructed by the characterization of image processing and processor. Several problems are solved to achieve effective parallel processing and processor networking with the particular properties of image processing, which are reduction of communication quantity, equalization of load and delay depreciation on communication. A parallel image input device is developed for the flexible networking of parallel image processing. An abnormal region detection algorithm which is the basic function in machine vision is applied to evaluate the constructed parallel image processing system. The performance and effectiveness of the system are confirmed by experiments.
본 논문에서는 영상 응용프로그램의 처리 속도를 향상하기 위한 병렬처리 시스템을 제안한다. 병렬처리 시스템은 Pipelined SIMD 구조를 갖고 있으며, 다수개의 처리기와 다중접근 기억장치로 구성된다. 다중접근 기억장치는 메모리 모듈들과 메모리 제어부로 구성되며, 메모리 제어부는 메모리 모듈 선택 모듈, 데이터 라우팅 모듈, 그리고 주소 계산 및 라우팅 모듈로 구성되어 있으며, 블록, 행, 그리고 열 내의 데이터를 동시에 접근할 수 있는 기능을 제공한다. 제안한 병렬처리 시스템을 검증하기 위해서 형태학적 필터를 적용하여 기능 검증 및 처리속도를 확인하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
Parallel processing has the potential to be cost effectively used on computationally intense power system problems. But this technology is not still available is not only parallel computer but also parallel processing scheme. Testing these algorithms to ensure accuracy, and evaluation of their performance is also an issue. Although a significant amount of parallel algorithms of power system problem have been developed in last decade, actual testing on processor architectures lies in the beginning stages. This paper presents the parallel processing algorithm to supply the base being able to treat power flow by newton's method by the distributed memory type parallel computer. This method is to assign and to compute teared blocks of sparse matrix at each parallel processors. The testing to insure accuracy of developed method have been done on serial computer by trying to simulate a parallel environment.
Kim, Hyeong-Il;Yang, HyeonSik;Yoon, Min;Chang, Jae-Woo
Journal of Information Processing Systems
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제13권3호
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pp.518-532
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2017
Due to the rapid growth of the amount of data, research on bigdata processing has been highlighted. For bigdata processing, CUBRID Shard is able to support query processing in parallel way by dividing the database into a number of CUBRID servers. However, CUBRID Shard can answer a user's query only when the query is required to gain accesses to a single CUBRID server, instead of multiple ones. To solve the problem, in this paper we propose a CUBRID based distributed parallel query processing system that can answer a user's query in parallel and distributed manner. Finally, through the performance evaluation, we show that our proposed system provides 2-3 times better performance on query processing time than the existing CUBRID Shard.
In this paper, anew parallel processing system based on a cluster architecture which provides scalability of a parallel processing system while maintains shared memory multiprocessor characteristics is proposed. In recent days low cost, high performnce microprocessors have led to construction of large scale parallel processing systems. Such parallel processing systems provides large scalability but are mainly used for scientific applications which have large data parallelism. A shared memory multiprocessor system like TICOM is currently used as aserver for the commercial application, however, the shared memory multiprocessor system is known to have very limited scalability. The proposed architecture can support scalability and performance of the parallel processing system while it provides adaptability for the commerical application, hence it can overcome the limitation of the shared memory multiprocessor. The architecture and characteristics of the proposed system shall be described. A proprietary hierarchical crsossbar network is designed for this system, of which the protocol, routing and switching technique and the signal transfer technique are optimized for the proposed architecture. The design trade-offs for the network are described in this paper and with simulation usihng the SES/workbench, it is explored that the network fits to the proposed architecture.
This paper presents implementation of parallel processing system for image processing. The parallel processing system proposed consisted of 16 processing elements, and multi-access memory system, and interface modules. The multi-access memory system we introduced is made up of a memory module selection, a data routing module, and an address calculation and routing module.
Parallel processing is able to be used effectively on computationally intense power system problems. But this technology is not still available is not only parallel computer but also parallel processing scheme. Testing these algorithms to ensure accuracy, and evaluation of their performance is also an issue. Although a significant amount of parallel algorithms of power system problem have been developed in last decade, actual testing on parallel computer architectures lies in the beginning stages because no clear cut paths. This paper presents Jacobian modeling method to supply the base being able to treat power flow by newton's method by the computer. This method is to assign and to compute teared blocks of sparse matrix at each parallel processors. The testing to insure accuracy of developed method have been done on serial computer by trying to simulate a parallel environment.
본 논문에서는 영상처리용 16개의 처리기를 위한 다중접근기억장치(Multi-Access Memory System) 및 병렬처리기의 칩을 설계하였다. 다중접근기억장치는 병렬접근 메모리 시스템의 한 종류로서 영상의 픽셀 데이터값에 8가지 타입으로 동시 접근이 가능하다. 또한 일정한 간격을 두고 픽셀 데이터값에 접근하는 것이 가능하다. 다중접근기억장치가 내장된 병렬처리기는 실제로 2003년에 구현되어진 적이 있다. 하지만 고해상도 영상을 실시간으로 처리하기에는 그 성능이 미치지 못하였다. 이에 본 논문에서는 이전의 시스템의 메모리 모듈(Memory Module)과 처리기(Processing Element)를 추가 확장하여 보다 개선된 병렬처리 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이전의 시스템보다는 3배, 시리얼 시스템보다는 6배 빠른 속도로 모폴로지컬 클로징(Morphological closing) 알고리즘의 수행이 가능하다.
영상과 그래픽 및 비디오와 같은 시각 매체들을 실시간으로 처리하기 위한 구현 기술과 그에 따른 확정성 측면에서 많은 연구들이 진행되고 있는데, 이러한 연구들은 영상처리 전용 프로세서 구현부터 다양한 매체들을 함께 처리할 수 있는 프로세서 구현을 포함하는 범주까지 진행되고 있다. 또한, 다양한 병렬처리 기법들이 실시간 처리를 위한 프로세서의 구현에 적용되고 있다. 본 논문은 이러한 시각매체들을 실시간으로 처리하기 위하여 메모리 시스템과 다수개의 처리기로 구성된 pipelined SIMD 구조를 갖는 병렬처리시스템을 제안한다. 메모리시스템은 m개의 메모리 모듈과 메모리 제어기로 구성되어 있는 다중접근 기억장치로써, m개의 메모리 모듈에서 병렬로 n(=p${\times}$q)개의 데이터에 접근하기 위한 다양한 형태, 즉, 행(1${\times}$pq)과 열(pq${\times}$1) 및 블록 (p${\times}$q) 접근을 제공한다. 제안한 병렬처리시스템에 얼굴인식과 퐁 음영 및 동영상에서의 자동영상분할을 적용하여 시스템 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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