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Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

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Présentation au sujet: "Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08"— Transcription de la présentation:

1 Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08
La Maille Associative Une architecture reconfigurable et asynchrone pour le traitement d’images temps réel Julien Denoulet – Université Pierre et Marie Curie – Paris UPMC-SYEL IEF – AXIS ESIEE-A2SI

2 Plan de l’exposé Introduction Modèle de calcul: Réseaux Associatifs
Architecture: Maille Associative Evaluation algorithmique Conclusion Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

3 Introduction Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

4 Chaînes de Traitement d’Image
Grande diversité des algorithmes et de leurs modes opératoires Traitements de bas niveau Implique souvent un point et son voisinage proche Mouvements de données réguliers et systématiques Traitements de plus haut niveau Implique des zones de forme et taille non-connues a priori Mouvements de données irréguliers et non-prédictibles L’optimisation d’une chaîne de traitements sur une même plate-forme matérielle est un problème complexe INTRO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

5 Implémentation Matérielle
Le parallélisme constitue une solution appropriée Multiplication des ressources de calcul Parallélisme Massif de Données (SIMD) On attribue une unité de calcul à un petit nombre de pixels Permet de s’approcher de la géométrie des Images INTRO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

6 Maille Associative INTRO Architecture dédiée au traitement d’images
Massivement parallèle Reconfigurable Asynchrone (partiellement) Idée force: Adapter les structures de calcul et de communication aux mouvements de données rencontrés en analyse d’image INTRO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

7 Modèle de Calcul Parallèle
Les Réseaux Associatifs [Mérigot, ] Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

8 Réseaux Associatifs MODÈLE Réseau de processeurs élémentaires (Pe)
1 Pe représente 1 pixel de l’image Reliés par un graphe d’interconnexion GB GB = Graphe de base Orienté, symétrique Topologie quelconque MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

9 Graphe et Reconfigurabilité
Les traitements se font sur un sous-graphe G de GB G est dynamiquement reconfigurable Il est possible d’activer/désactiver le lien entre 2 Pe voisins MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

10 Graphe et Reconfigurabilité
Les traitements se font sur un sous-graphe G de GB G est dynamiquement reconfigurable Il est possible d’activer/désactiver le lien entre 2 Pe voisins Représentation de: Régions connexes MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

11 Graphe et Reconfigurabilité
Les traitements se font sur un sous-graphe G de GB G est dynamiquement reconfigurable Il est possible d’activer/désactiver le lien entre 2 Pe voisins Représentation de: Régions connexes Contours MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

12 Graphe et Reconfigurabilité
Les traitements se font sur un sous-graphe G de GB G est dynamiquement reconfigurable Il est possible d’activer/désactiver le lien entre 2 Pe voisins Représentation de: Régions connexes Contours Graphes/Arbres orientés MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

13 Graphe et Reconfigurabilité
Les traitements se font sur un sous-graphe G de GB G est dynamiquement reconfigurable Il est possible d’activer/désactiver le lien entre 2 Pe voisins Représentation de: Régions connexes Contours Graphes/Arbres orientés Codage local à l’aide d’une variable parallèle MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

14 Calcul - Associations MODÈLE
Primitives locales: Opérations élémentaires Calcul local effectué simultanément dans chaque Pe Opérateurs logiques et arithmétiques standards Primitives de calcul global: ASSOCIATION Primitive conjuguant ressources de calcul et de communication Combinaison de la valeur locale d’une variable parallèle avec celles des voisins Dans un sous-graphe G donné Par un opérateur associatif et commutatif (OR, ET, PLUS, MIN, MAX…) Jusqu’à convergence des résultats locaux MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

15 Exemple: MAX-Association
But: Calcul de la valeur maximale de chaque région 8 4 3 6 1 5 2 MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

16 Exemple: MAX-Association
But: Calcul de la valeur maximale de chaque région 8 4 3 6 1 5 2 8 6 MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

17 Transposition Matérielle
Points clés du modèle Reconfigurabilité Associations Une architecture basée sur les Réseaux Associatifs devra implémenter efficacement ces deux points MODÈLE Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

18 Architecture La Maille Associative

19 Reconfigurabilité: Implémentation
Codage local des sous-graphes: Registre 8 bits 1 = Présence d’un arc incident venant du voisin 0 = Pas d’arc incident Utilisation de portes ET pour masquer les voisins Registre Mgraphe 1 1 1 Vo i s n Nord-Ouest OPÉRATEURS ASSOCIATIFS Ouest Sud-Ouest Sud Sud-Est Est Nord-Est Nord ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

20 Reconfigurabilité: Implémentation
Codage local des sous-graphes: Registre 8 bits 1 = Présence d’un arc incident venant du voisin 0 = Pas d’arc incident Utilisation de portes ET pour masquer les voisins Seules les données avec un bit graphe=‘1’ sont transmises et contribuent au calcul Nord-Ouest Ouest Sud-Ouest Sud Sud-Est Est Nord-Est Nord 1 OPÉRATEURS ASSOCIATIFS Registre Mgraphe Vo i s n ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

21 Associations: Implémentation
Implémentation ASYNCHRONE des associations Le réseau de communication est asynchrone Libre circulation des données Convergence du calcul assurée par les propriétés des opérateurs Taille du réseau: 1 bit Opérations série Coût matériel minimal ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

22 Maille Associative ARCHI Architecture SIMD massivement parallèle
Topologie: Grille 2D, 8-Connexité Processeur Élémentaire Couche Synchrone ALU pour calculs locaux Mémorisation Couche Asynchrone Gestion des associations Reconfigurabilité du réseau ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

23 Circuit Prototype ARCHI [Dulac - 1996] Maille de 4×4 Pe
Technologie: CMOS 1µm – Horloge: 50 MHz Surface d’un Pe: 1500 transistors Couche asynchrone: 10% Banc mémoire (128 bits): 60% Temps de calcul des associations (images 512×512 – données 8 bits) OR = ns MAX = ,6 µs PLUS = ,3 µs ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

24 Limitations de l’architecture
Ressources mémoire: La taille du banc devrait être doublée [Guezguez-99] Augmentation significative du coût matériel L’implémentation se fait au dépend de la puissance de calcul des Pe Taille du chemin de données réduite Nombre et complexité limitée des opérateurs ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

25 Virtualisation des Processeurs
Principe: 1 Pe a la charge de N pixels (Pe physique) N est appelé degré de virtualisation 1 Pe physique contient N Pe virtuels Conséquences immédiates: Partage des ressources de calcul Sérialisation des opérations Activation successive des N Pe virtuels Processeur Physique 1 VPe1 Physique 2 VPe2 VPe3 VPe4 ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

26 Application à la Maille Associative
Virtualisation des Pe [Denoulet, 2002] Uniquement dans la couche synchrone Regroupement des ressources mémoires et des ressources de calcul ALU remplacé par un ALU vectoriel SIMD Gain en surface de 25% si N=1024 140 millions de transistors pour une Maille 256x256 ARCHI Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

27 Evaluation Algorithmique

28 Evaluation Algorithmique
Quel est l’impact de la virtualisation sur les performances du circuit? Architecture adéquate pour du traitement d’images temps réel? Besoin d’un simulateur haut niveau de la Maille Associative prenant en compte les caractéristiques de son architecture ALGO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

29 Outil de simulation ALGO ANET [Sicard, 2000-04] Couche Matérielle
Environnement de programmation des Réseaux Associatifs Développement algorithmique C++ à haut niveau Couche Matérielle [Denoulet, 2004] Inclut une configuration d’architecture de la Maille Fournit un temps de calcul au cycle près de chaque instruction Calcul online du temps d’exécution d’un algorithme sur une architecture donnée ALGO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

30 Détection de mouvements
Estimation initiale du mouvement Par rapport à une image de référence Algorithme Σ-Δ [Manzanera,Richefeu-2004] Relaxation markovienne de l’estimation initiale [Lalande 1990, Caplier 2001] Iterated Conditional Modes (ICM) Minimisation d’une fonction d’énergie Energie de modèle Energie d’adéquation ALGO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

31 Résultats ALGO Traitement implémenté sur:
Maille Associative (Techno 90 nm, F=500 MHz, Virtu N=1024) PowerPC G4 (F = 1 GHz) [Lacassagne,Denoulet,Manzanera,Mérigot ] G4 Maille Cadences (images/s) ~1200 ~25000 ALGO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

32 Conclusion CONCLUSION Maille Associative
Parallélisme massif Reconfigurabilité Asynchronisme Virtualisation des processeurs Réduction significative de la taille du circuit Performances compatibles avec traitements temps réel CONCLUSION Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

33 Perspectives CONCLUSION Aspects matériels - Virtualisation
Augmentation de la puissance de calcul des Pe Bancs mémoire dynamique Remplacement des Pe synchrones par des cœurs de µP standards Aspects algorithmiques Traitement d’image 3D Réseaux Associatifs Virtuels CONCLUSION Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08

34 Merci de votre attention

35 Evaluation Algorithmique
Images 256x256 Maille 256x256, techno 90 nm, fréquence = 500 MHz Archi 1: Non virtualisée Archi 2: Virtualisation (N=1024) + ALU SIMD 128 bits Algorithme Archi 1 Archi 2 Filtre Sobel 0,5 µs 14,6 µs Egalisation Histogramme 22 µs 780 µs Split & Merge Segmentation 0,25 – 0,56 ms 5,97 – 14,82 ms Watershed Segmentation 9,05 µs 421 µs [Denoulet, ] ALGO Workshop AMINA 2008 – Monastir – 13-15/11/08


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