High resolution reconstruction technology is developed to help enhance the spatial resolution of observational images for ground-based solar telescopes, such as speckle masking. Near real-time reconstruction performance is achieved on a high performance cluster using the Message Passing Interface (MPI). However, much time is spent in reconstructing solar subimages in such a speckle reconstruction. We design and implement a novel parallel method for speckle masking reconstruction of solar subimage on a shared memory machine using the OpenMP. Real tests are performed to verify the correctness of our codes. We present the details of several parallel reconstruction steps. The parallel implementation between various modules shows a great speed increase as compared to single thread serial implementation, and a speedup of about 2.5 is achieved in one subimage reconstruction. The timing result for reconstructing one subimage with 256×256 pixels shows a clear advantage with greater number of threads. This novel parallel method can be valuable in real-time reconstruction of solar images, especially after porting to a high performance cluster.
최근 멀티코어 프로세서의 사용이 증가함에 따라 영상처리나 대용량 처리가 필요한 기술과 같은 다양한 분야에 OpenMP, SIMD 등과 같은 다양한 병렬화 기법들이 적용되고 있다. 특히, 영상처리 분야에서 Full-HD, UHD, 3D TV 등과 같이 높은 복잡도를 갖는 컨텐츠들의 수요가 높아짐에 따라 기존의 싱글코어 기반의 코덱에 병렬화를 적용하는 여러가지 기법들이 제안되어왔다. 본 논문은 기존의 OpenMP와 SIMD와 같은 병렬처리 기법을 H.264/AVC 코덱의 참조 소프트웨어 JM 18.2의 디코더에 적용함으로써 Full-HD영상을 실시간으로 디코딩하는 기법을 제안한다. 실험결과는 평균 38.338 fps의 프레임 율을 보이며 병렬처리시 평균 2배 이상 프레임 율이 증가함으로써 Full-HD 영상의 실시간 처리가 가능하다는 것을 보여준다.
인텔 Many Integrated Core (MIC) 아키텍쳐는 61개의 코어가 하나의 칩에 결합되어 있다. Xeon Phi 로 명명된 인텔 MIC는 인텔 E5 Xeon CPU 보다 2배의 single precision GFLOPs 성능을 제공한다. 인텔 MIC 는 수치연산에 최적화 되어 있는 아키텍쳐이다. 우리는 Xeon Phi 7120P를 가지고 벤치마킹을 하였고 클락스피드 1.238GHz, 61Core 이고 한 개의 코어당 4쓰레드를 사용하며 이론상 최고 성능은 Peak Double Precision(GFLOP)는 약 2-TFlops 이다. 이에 우리는 인텔 X86 아키텍쳐에서 openMP 와 인텔 MKL(Math kernel library) 라이브러리를 이용한 병렬프로그램을 작성하여 쓰레드 수를 증가 시키면서 인텔 Xeon Phi 와 E5 Xeon CPU에서 single precision 성능을 벤치마킹 하여, Xeon Phi 와 Xeon E5 의 이론적인 성능을 비교해 보고자 한다. 또한 openMP와 인텔 MKL라이브러리를 사용한 병렬환경에서 CPU의 성능 지표인 클락스피드와 코어수 외에 Vector unit size 의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다.
This paper presents a fast feature extraction method for autonomous mobile robots utilizing parallel processing and based on OpenMP, SSE (Streaming SIMD Extension) and CUDA programming. In the first step on CPU version, the algorithms and codes are optimized and then implemented by parallel processing. The parallel algorithms are debugged to maintain the same level of performance and the process for extracting key points and obtaining dominant orientation with respect to key points is parallelized. After extraction, a parallel descriptor via SSE instructions is constructed. And the GPU version also implemented by parallel processing using CUDA based on the SIFT. The GPU-Parallel descriptor achieves an acceleration up to five times compared with the CPU-Parallel descriptor, but it shows the lower performance than CPU version. CPU version also speed-up the four and half times compared with the original SIFT while maintaining robust performance.
본 논문에서는 산업용 CT 영상에서 다중 해상도 기반의 밝기값 정보와 형태 정보를 이용하여 내부 기공결함을 정확하고 빠르게 검출하는 기법을 제안한다. 첫째, 대용량 CT 데이터에서 계산량을 줄이기 위하여 1/2 해상도로 변환 후 관심영역을 자동 산정하고, 링 또는 금속 인공물 등의 잡음을 제거하기 위해 비등방성 확산 필터링을 수행한다. 둘째, 기공 결함 후보군을 검출하기 위해 밝기값 기반의 결함 검출 기법을 제안한다. 셋째, 결함 검출의 민감도를 향상시키기 위해 형태 정보를 이용한 기공 결함 검출 기법을 제안한다. 넷째, 수행시간 가속화를 위하여 다중 해상도 영상 처리 및 Open MP를 적용한다. 제안방법의 평가를 위하여 육안평가와 정확성 평가, 수행시간을 측정하였다. 정확성 평가는 실제 기공 결함과 제안방법 적용 후 결함 간 중복 픽셀 수로 측정하였다. 실험 결과 평균 중복 픽셀 비율은 91%로 측정되었고, 가장 큰 비율은 99%, 가장 작은 비율은 80%로 측정되었다. 다중 해상도 기법 및 Open MP를 적용함으로써 해상도 데이터 수행시간보다 90% 가속화되었다.
Paz, Carmen N.M.;Alves, Jose L.D.;Ebecken, Nelson F.F.
Computers and Concrete
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제2권5호
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pp.345-366
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2005
This work presents an assessment of the computational performance of a vector-parallel implementation of probabilistic model for concrete cracking in 3D. This paper shows the continuing efforts towards code optimization as reported in earlier works Paz, et al. (2002a,b and 2003). The probabilistic crack approach is based on the direct Monte Carlo method. Cracking is accounted by means of 3D interface elements. This approach considers that all nonlinearities are restricted to interface elements modeling cracks. The heterogeneity governs the overall cracking behavior and related size effects on concrete fracture. Computational kernels in the implementation are the inexact Newton iterative driver to solve the non-linear problem and a preconditioned conjugate gradient (PCG) driver to solve linearized equations, using an element by element (EBE) strategy to compute matrix-vector products. In particular the paper analyzes code behavior using OpenMP directives in parallel vector processors (PVP), such as the CRAY SV1 and CRAY T94. The impact of the memory architecture on code performance, and also some strategies devised to circumvent this issue are addressed by numerical experiment.
As demands for high-definition television (HDTV) increase, the implementation of real-time decoding of high-definition (HD) video becomes an important issue. The data size for HD video is so large that real-time processing of the data is difficult to implement, especially with software. In order to implement a fast moving picture expert group-2 decoder for HDTV, we compose five scenarios that use parallel processing techniques such as data decomposition, task decomposition, and pipelining. Assuming the multi digital signal processor environments, we analyze each scenario in three aspects: decoding speed, L1 memory size, and bandwidth. By comparing the scenarios, we decide the most suitable cases for different situations. We simulate the scenarios in the dual-core and dual-central processing unit environment by using OpenMP and analyze the simulation results.
1차원 하수관로 해석 모형과 2차원 지표면 유출 해석 모형을 연계한 1D-2D 결합 도시침수 모델은 도시지역의 유출 현상과 침수 모의에 널리 이용되고 있다. 그러나 도시 지역의 복잡한 지형이 지표면 유출 흐름에 미치는 영향을 보다 자세히 파악하기 위해서는 보다 높은 해상도의 지형자료를 활용한 모의가 필요하다. 본 연구에서는 도시침수 해석을 위한 1D-2D 결합 하이브리드(Hybrid) 병렬화 코드(H12)를 개발하여 넓은 도시 유역에 대해서 고해상도 지형자료를 활용한 모의가 유역단위로 가능하도록 하였다. H12는 Open Multi-Processing(OpenMP)와 Message Passing Interface(MPI) 병렬 계산을 동시에 수행하여 매우 넓은 지역에 대해서도 도로의 형태를 확인 할 수 있는 수준의 고해상도 침수 해석 모의가 가능하다. 또한 도시지역의 복잡한 지형을 자세히 재현하고 계산의 효율을 높이기 위하여 격자세분화 기법이 적용되었다. H12의 적용성을 평가하기 위하여 미국 텍사스 알링턴 지역의 Johnson Creek 유역(${\sim}40km^2$)유역에 대한 시범 모의를 수행하였으며 도시유역의 지형을 표현하기 위하여 1m 해상도의 LiDAR자료를 사용하여 침수발생시 보다 자세한 유출수의 흐름을 해석할 수 있도록 하였다. 모의 결과 하이브리드 병렬 계산은 순차적 계산에 비하여 최고 79배 이상 빠른 계산속도 효율 향상을 보여주었으며, OpenMP나 MPI를 단독으로 사용하는 것에 비하여 더욱 효율적인 계산속도 효율 향상을 보여주었다.
본 논문에서는 멀티프로세서 기반의 고속 영상처리 알고리즘 개발방법에 대해 소개한다. 영상획득 방식의 발전과 더불어 고해상도 영상의 획득이 가능해지고 영상이 컬러화가 되면서 많은 영상처리 응용분야에서 알고리즘 고속화를 필요로 하고 있다. 이러한 수요를 만족시키기 위해서는 최근에 출시되고 있는 멀티프로세서를 최대한 활용할 수 있는 알고리즘 개발이 최우선이다. 본 논문에서는 OpenMP, MIL(Matrox Image Library), OpenCV, IPP(Integrated Performance Primitives), SSE (Streaming SIMD (Single Instruction Multiple Data) Extensions)등 병렬처리와 고속 영상처리 라이브러리를 이용한 알고리즘 개발방법에 대해 소개하고, 각 개발방법에 따른 알고리즘 성능을 분석 및 평가하였다. 실험결과로부터 SSE와 IPP, MIL(Thread)을 이용하여 Mean, Dilation, Erosion, Open, Closing, Sobel등 알고리즘을 구현하여 $4057{\times}4048$크기의 영상에 적용하였을 때 $7{\sim}35msec$의 좋은 성능을 나타내어 기타 방식보다 우수함을 알 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the effect of arm flexion patterns of proprioceptive neuromuscular facilitation on muscle activation in the contralateral lower extremity. Open kinematic chain and closed kinematic chain positions were used. Methods: This study used an electromyogram (MP150, Biopac Systems, USA) to measure muscle activation in 20 healthy male students. Comparative analysis was completed on muscle activation of the vastus lateralis, biceps femoris, tibialis anterior, and gastrocnemius of the contralateral lower extremity. Open kinematic chain and closed kinematic chain positions were used with a unilateral arm flexion-abduction-external rotation pattern. Paired t-tests using the SPSS 12.0 for Windows analyzed the data produced by the electromyogram. Results: There was a statistically significant difference in muscle activation in the biceps femoris, gastrocnemius, and tibialis anterior when the open kinematic chain and closed kinematic chain positions were compared (p < 0.05). Conclusion: The biceps femoris, gastrocnemius, and tibialis anterior muscles showed greater muscle activation in the closed kinematic chain position when compared to the open kinematic chain position.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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