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| 概要 |
分散並列計算機の1種であるPCクラスタを利用し,実時間並列画像処理アプリケーションを構築するためのプログラミング環境としてRPVが提案されている.これは,実時間並列画像処理に必要な実時間データ転送機構,同期機構,例外処理機構を提供することにより,アプリケーションを容易に構築することを目指したものである.しかし,RPVの問題点としてレイテンシが大きくなってしまうことがあげられた.そこで我々は,この問...題点を解決するために,ストリームデータ転送方式をRPVに導入することを提案する.これは,1フレーム分よりも小さくデータを分割し,それを単位にデータ転送やデータ処理を行う方式である.本論文では,まずRPVの概要を述べ,その問題点をあげる.次にストリームデータ転送方式について述べ,さらにこれを利用したアプリケーションによる性能評価を行い,有効性を示す.
RPV, which is a programming environment for real-time parallel computer vision on a PC cluster, has been proposed. It provides functions of real-time data transfer, synchronization mechanism and error handling to make it easy to construct real-time parallel computer vision applications. The problem of RPV is that the latency becomes long because of frame-based pipeline structure of the system. To make the latency shorter keeping high throughput, we have introduced stream data transfer mechanism, in which one frame data is divided into small packets and data transfer and data processing are applied to each packet. First in this paper, we discuss RPV and its problem. Secondly, stream data transfer mechanism is described and experimental results using a large-scaled vision application are shown to evaluate the stream data transfer.続きを見る
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Mendeley出力
AritaIPSJCVIM02