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针对H.264视频压缩编码标准中去块效应滤波器部分提出了一种基于YHFT Matrix DSP的并行设计及向量实现方法。重点对H.264协议中去块效应滤波器进行理论分析,并利用向量数据访问单元、向量处理单元、高效的混洗单元和灵活的矩阵对其进行并行算法设计。将去块滤波算法分别映射到YHFT Matrix和TI的TMS320C6415中,通过统计两者性能,表明YHFT Matrix的性能优于TMS320C6415。 相似文献
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探讨Modal纤维品种的纺纱技术措施.通过清梳联流程改造以实现Modal纤维品种在清梳联工序优质、高产以及稳定的批量化生产,其工艺宜采用“多松少打、以梳代打、充分开松、少落、低车速”的原则;并粗和细纱工序采取“大隔距、低车速、小定量”的工艺原则,并优选主要纺纱器材;同时加强各工序温湿度控制,最终使Modal纤维品种取得了较好的纺纱效果.认为采用清梳联流程加工纤维素纤维是可行的. 相似文献
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采用分光色差仪、粗糙度仪、金相显微镜、扫描电镜(SEM)、能谱仪对5005铝合金带材纵向条纹色差的形貌和化学成分进行分析,探讨了纵向条纹色差缺陷产生的原因,并提出改善措施。结果表明,轧制过程中轧辊与带材间油膜厚度不均匀是带材产生纵向条纹色差的根本原因。通过更换冷轧轧制油喷射梁,规避了喷射性能存在严重问题的喷嘴,使轧制油冷却润滑均匀;轧制油的油温控制在(35±3)℃、黏度控制在2.35~2.65 mm2/s;上下工作辊中凸度由+0.065 mm优化为+0.04 mm;对轧制压下率及轧制速度等工艺进行优化匹配。采取以上措施后,消除了带材纵向条纹色差缺陷,满足了高表面质量铝合金带材的要求。 相似文献
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CABAC是H.264/AVC视频压缩标准主要档次中采用的熵编码机制,其压缩效率比基本档次采用的CAV-LC高20%.由于其中的上下文管理和算术编码需要进行很多存储器访问和ALU操作,CABAC计算复杂度较高,在传统的可编程器件中实现效率较低.本文设计实现了一种七级流水的CABAC熵编码器体系结构,通过将上下文存储器访问、算术编码和正规化、码流输出等任务均衡地分配到七栈流水线中,可以高效地进行二进制算术编码,最终实现每个节拍处理一个二进制符号.采用Verilog HDL语言实现该体系结构的RTL级模型,模拟结果显示其编码结果和JM10.2完全一致;在0.13μm CMOS标准单元工艺典型条件下进行综合,提出的流水线结构工作频率可以达到1.2GHz,从而可以满足RDO模式下SIF格式视频和非RDO模式下HD视频的熵编码需求. 相似文献
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GISEES:面向嵌入式系统的扩展指令集自动产生方法 总被引:1,自引:0,他引:1
面向应用的指令集处理器通过增加扩展指令可有效提升处理器的性能,满足上市时间要求.然而为嵌入式系统定制扩展指令需解决以下3个问题:设计空间随应用复杂度的增加指数增加,有限的片上资源限制了扩展指令的数量和复杂度,现有指令集扩展算法复杂度高难以在嵌入式系统上运行.本文提出了一种快速的指令集扩展方法GISEES.该方法以应用的典型操作为中心产生扩展指令以裁剪了设计空间,并采用基于最大公共等价子串的资源共享策略减少资源开销和插入的多路选择器的数量.实验结果表明,该方法具有线性复杂度,可产生效率更高的扩展指令,更适合为嵌入式系统定制高效的扩展指令. 相似文献
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设计了一种语法元素指令流驱动的全流水CABAC(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding)熵编码VLSI结构,并对提出的语法元素级分组并行算术编码器的体系结构进行了设计和开销评估.该并行方法可以与现有符号级并行算法正交,可同时使用,适合大规模片上并行视频编码器;相比标准CABAC,增加约55%的晶体管即可实现2倍以上的符号处理加速比和>1Gbin/s的吞吐率. 相似文献
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层次化片上多核处理器以紧耦合的多个核构成超节点,对访存和片上通信的局部性有良好支撑,能有效地缓解片上多核中数据通信带来的通信开销.在关于多核处理器的Amdahl开销/性能模型已有的研究基础上,引入片上数据通信延迟作为Amdahl任务计算开销的新元素,构建了层次化片上多核处理器的Amdahl加速比扩展模型.基于该扩展模型,就层次化片上多核处理器的加速比与超节点配置的关系问题展开研究.模拟分析发现,要获得良好的加速比性能,层次化片上多核处理器需要在超节点数目与超节点的大小(超节点内核的个数)之间作仔细的权衡;对于给定核数目的层次化片上多核处理器,使系统性能最优的超节点大小往往出现在中间某个值而不是最大或者最小,并且该值随着系统规模的变化会发生相应的变化. 相似文献
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高性能计算(high performance computing, HPC)是推动科学技术发展的基础性领域之一,当前,作为超级计算机系统“下一个明珠”的E级高性能计算时代已经来临.面向E级高性能计算的加速器领域成为了全球高端芯片的竞技场.国际上,AMD、英伟达和英特尔公司已经占据这一领域多年.作为国内最早开始自主处理器设计的优势单位之一,国防科技大学一直以来都是高性能加速器领域强有力的竞争者.主要对国防科技大学自主设计的面向E级高性能计算的加速器芯片进行介绍,该芯片采用了CPU+GPDSP的异构融合架构,具备高性能、高效能和高可编程性的特点,有望成为新一代E级超算系统的核心计算芯片. 相似文献
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