JPH04172570A - Task division parallel processing method for picture signal - Google Patents
Task division parallel processing method for picture signalInfo
- Publication number
- JPH04172570A JPH04172570A JP2301926A JP30192690A JPH04172570A JP H04172570 A JPH04172570 A JP H04172570A JP 2301926 A JP2301926 A JP 2301926A JP 30192690 A JP30192690 A JP 30192690A JP H04172570 A JPH04172570 A JP H04172570A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- task
- processing
- block
- cost function
- preparation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 14
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 30
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、画像信号を高速処理するための並列処理方法
に関し、特に処理効率を高めるための処理割り当て方法
を与える技術に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a parallel processing method for high-speed processing of image signals, and particularly to a technique for providing a processing allocation method for increasing processing efficiency.
画像信号は１画面中に大量のデータを含み、動画像では
さらにこのデータが高速に変化する０例えばＲＧＢ３成
分の２５６Ｘ２５６画素からなるカラー画像を毎秒３０
枚処理する場合、画像信号速度は５．９Ｍ画素／秒とな
る。この信号に対し符号復号処理を行おうとすると、画
素当たり１０〜１００ステツプの処理が必要になる。す
なわち５９〜５９０Ｍステップ／秒の処理が必要になる
。An image signal contains a large amount of data in one screen, and in the case of moving images, this data changes even more rapidly.
When processing a single image, the image signal speed is 5.9 M pixels/sec. If an attempt is made to perform code/decoding processing on this signal, 10 to 100 steps of processing will be required per pixel. That is, processing at 59 to 590 Msteps/sec is required.
一方符号復号処理に適用できる通常のプロセッサの性能
は２０〜５０Ｍステップ／秒程度である。On the other hand, the performance of a normal processor applicable to code/decoding processing is about 20 to 50 Msteps/sec.
従って複数のプロセッサを用いて符号復号処理を行う並
列処理方式が考えられている。すなわちに個のプロセッ
サを同時に使用することによってに倍の速度の処理を行
う方法である。Therefore, parallel processing methods have been considered in which code/decoding processing is performed using a plurality of processors. In other words, this method doubles the processing speed by using two processors at the same time.
第３図は、従来の並列処理方法の第１の例である機能分
割による並列処理方法を示している。FIG. 3 shows a parallel processing method using functional division, which is a first example of a conventional parallel processing method.
図中、１は信号を入力する入力端子、１０１゜１０２．
１０３は符号復号処理の分割機能ブロック、２は信号を
出力する出力端子である。In the figure, 1 is an input terminal for inputting signals, 101°, 102.
103 is a division functional block for code/decoding processing, and 2 is an output terminal for outputting a signal.
入力端子１に入力された信号１例えば画像信号は１機能
ブロック１０１に入力される。分割機能ブロック１０１
は符号復号処理の１部を分担する分割機能であり、全体
の符号復号処理のｎ分の１の処理量を必要とするものと
する。すなわち全体の処理をｎ個の処理に分割すること
によって、１つのプロセッサに要求される性能を満足す
ることができるようにする。分割機能ブロック１０１の
出力は次段の分割機能ブロック１０２に入力される。以
下同様に、ｎ番目の分割機能ブロック１０３までが動作
する。分割機能ブロック１０３の出力は出力端子２より
出力される。A signal 1, such as an image signal, input to the input terminal 1 is input to the 1 functional block 101. Split function block 101
is a division function that shares a part of the code/decoding process, and requires a processing amount that is 1/n of the entire code/decoding process. That is, by dividing the entire process into n processes, it is possible to satisfy the performance required of one processor. The output of the division function block 101 is input to the division function block 102 at the next stage. Thereafter, the blocks up to the n-th divided functional block 103 operate in the same manner. The output of the divided functional block 103 is output from the output terminal 2.
第４図は、従来の並列処理方法の第２の例である負荷分
割による並列処理方法を示している。図中、１は入力端
子、２０１，２０２，２０３は負荷分割された符号復号
処理ブロック、２は８カ端子である９入力端子１に入力
された信号、例えば画像信号は、ｍ個の領域に分割され
、各領域ごとに異なる処理ブロックに入力される。ｍ個
に分割した画像の第１番目の領域の信号は符号復号処理
ブロック２０１に入力される。符号復号処理ブロック２
０１では目的とする符号復号処理を行うが、データ量が
全体のｍ分の−であることにより１画像全体を処理する
のに比較して平均的にはｍ分の−の時間で処理を行うこ
とができる。第２番目の領域の信号は処理ブロック２０
２に入力される。FIG. 4 shows a parallel processing method using load division, which is a second example of the conventional parallel processing method. In the figure, 1 is an input terminal, 201, 202, 203 are load-divided code/decoding processing blocks, and 2 is 8 terminals.9 A signal input to input terminal 1, for example, an image signal, is divided into m regions. The image is divided and each area is input to a different processing block. The signal of the first area of the image divided into m pieces is input to the code/decoding processing block 201 . Encoding/decoding processing block 2
In 01, the target encoding/decoding process is performed, but since the amount of data is -m of the total, processing takes on average -m of the time compared to processing one entire image. be able to. The signal of the second region is processed by the processing block 20.
2 is input.
以下同様に、ｍ番目の処理ブロック２０３までが動作す
る。符号復号処理ブロック２０１，２０２゜２０３の出
力は再編成され、出力端子２より出力される。Thereafter, the processing blocks up to the m-th processing block 203 operate in the same manner. The outputs of the encoding/decoding processing blocks 201, 202 and 203 are reorganized and outputted from the output terminal 2.
しかしながら、前記従来の機能分割方法は、機能の分割
数ｎを増加することによって処理速度を高める方式であ
るが、分割数ｎがある値以上になると、処理量に比較し
てデータ入８力量が増加し、処理効率が低下してくる。However, in the conventional function division method, the processing speed is increased by increasing the number of divisions n of functions, but when the number of divisions exceeds a certain value, the amount of data input 8 is reduced compared to the amount of processing. The processing efficiency decreases.
また、処理の規模が小さくなると、分割自体が困難にな
る。すなわち、機能分割方法では高い並列度を実現する
ことが困難であるという問題があった。Furthermore, as the scale of processing becomes smaller, division itself becomes difficult. That is, there is a problem in that it is difficult to achieve a high degree of parallelism with the function division method.
また、負荷分割方法は、データ領域をｍ個の領域に分割
することによって処理速度を高める方式であるが１ｍ分
割した領域ごとに処理量が変化する場合、最も処理量の
大きい領域によって処理速度が決まり、平均処理性能が
低下する。また各領域の処理がシーケンシャルに行われ
る部分には。In addition, the load division method is a method to increase the processing speed by dividing the data area into m areas, but if the processing amount changes for each area divided by 1m, the processing speed will depend on the area with the largest processing amount. and the average processing performance decreases. Also, in the part where processing of each area is performed sequentially.
ｍ個の処理を同時に行うことができないため、この方法
を適用することができないという問題があった・
本発明は、前記問題点を解決するためになされたもので
ある。There was a problem that this method could not be applied because m processes could not be performed simultaneously. The present invention was made to solve the above problem.
本発明の目的は、並列度を上げた場合にも処理効率が低
下しない、汎用性の高い並列処理方法を提供することに
ある。An object of the present invention is to provide a highly versatile parallel processing method that does not reduce processing efficiency even when the degree of parallelism is increased.
本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は１本
明細書の記述及び添付図面によって明らかになるであろ
う。The above and other objects and novel features of the present invention will become apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.
前記目的を達成するために、本発明は、ｋ、ｍを２以上
の整数、ｎを１以上の整数、ＰＯ，ＰＬ。To achieve the above object, the present invention provides that k and m are integers of 2 or more, n is an integer of 1 or more, and PO and PL.
・・・・・・、Ｐｋ−１を並列処理のためのに個の処理
ブロック、および１フレームの画像データをｍ個の領域
に分割したＤｏ、Ｄｉ、・・・・・・、Ｄｍ−１なるデ
ータと画像に対する一連の処理をｎ個の基本処理に分割
したＦＯ，Ｆｌ、・・・・・・、Ｆｎ−１なる処理によ
って構成されるｍｎ個のタスクＴｏ、Ｔｌ。. . . Pk-1 is divided into processing blocks for parallel processing, and one frame of image data is divided into m regions Do, Di, . . . Dm-1 mn tasks To, Tl are formed by processes FO, Fl, . . . , Fn-1, which are obtained by dividing a series of processes for data and images into n basic processes.
・・・・・・、Ｔｍｎ−１を処理単位とする場合、タス
ク準備ブロックは処理可能なタスクの待ち行列を作成し
前記各処理ブロックＰｉに通知し、前記各処理ブロック
Ｐユはタスクウェイト状態では、処理可能なタスクがタ
スクの待ち行列に存在するとその中より最も処理コスト
関数を最小とするタスクを選択し、タスク実行状態に入
るとともに当該タスクを待ち行列より削除し、タスク実
行状態では、タスク終了によりタスクウェイト状態に復
帰するとともに次に処理可能となったタスクをタスク準
備ブロックに通知し、タスク待ち行列に加えることを最
も主要な特徴とする。......, when Tmn-1 is the processing unit, the task preparation block creates a queue of processable tasks and notifies each processing block Pi, and each processing block P puts the task in a wait state. Then, when there are processable tasks in the task queue, the task with the lowest processing cost function is selected from among them, and when the task execution state is entered, the task is deleted from the queue. In the task execution state, The most important feature is that upon completion of a task, the task returns to the task wait state, and the next task that can be processed is notified to the task preparation block and added to the task queue.
また、前記タスクＴに対応する画像データＤを処理ブロ
ックに再配置するためのクロック数とタスクＴに対応す
る基本処理Ｆの処理条件を処理ブロックにロードするた
めのクロック数との合計を、当該タスクＴのコスト関数
として用いることを特徴とする。In addition, the total number of clocks for relocating the image data D corresponding to the task T to the processing block and the number of clocks for loading the processing conditions of the basic processing F corresponding to the task T to the processing block is calculated. It is characterized by being used as a cost function of task T.
また、タスクウェイト状態に２つ以上のタスク処理ブロ
ックが存在する場合、処理可能タスクに対し処理コスト
関数を最小とする処理ブロックに当該タスクを割り当て
ることを特徴とする。Furthermore, when two or more task processing blocks exist in the task wait state, the task is allocated to the processing block that minimizes the processing cost function for the processable tasks.
前述の手段によれば、処理機能および処理データ領域で
決まるタスクを処理単位として並列に用意したプロセッ
サに供給するとともに、各プロセッサでは処理可能とな
ったタスクから処理コスト関数が最小となるようにタス
クを選択して処理を行うので、並列度を上げた場合にも
処理効率が低下しない、汎用性の高い並列処理方式を提
供することができる。According to the above-mentioned means, the tasks determined by the processing function and the processing data area are supplied as processing units to the processors prepared in parallel, and each processor selects the tasks from the tasks that can be processed so that the processing cost function is minimized. Since the processing is performed by selecting the following, it is possible to provide a highly versatile parallel processing method that does not reduce processing efficiency even when the degree of parallelism is increased.
以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体的に説明す
る。Hereinafter, one embodiment of the present invention will be specifically described using the drawings.
第１図は、本発明の画像信号のタスク分割並列処理方式
の一実施例を説明するためのブロック構成図である。FIG. 1 is a block configuration diagram for explaining an embodiment of the image signal task division parallel processing method according to the present invention.
第１図において、１は画像データが入力される入力端子
、２は画像データが出力される出力端子、３０１．３０
２，３０３，３０４はタスク処理ブロック、３はタスク
準備ブロックである。入力端子１に入力された画像デー
タは、タスク準備ブロック３に入力される。タスク準備
ブロック３は処理可能なタスクを作成し、タスク待ち行
列に加える。すなわち入力画像データをｍ個のデータに
分割しデータＤｏ、Ｄｉ、・・・・・・、Ｄｍ−１とし
、処理をｎ個の部分処理ＦＯ，Ｆｌ、・・・・・・、Ｆ
ｎ−１に分割し、データと処理によって決まるタスクを
処理単位として評価する。例えばデータＤｉが到着し、
このデータに対し部分処理Ｆｊが適用可能となると、タ
スクＴｊｊを発生する。In FIG. 1, 1 is an input terminal to which image data is input, 2 is an output terminal to which image data is output, 301.30
2, 303, and 304 are task processing blocks, and 3 is a task preparation block. The image data input to the input terminal 1 is input to the task preparation block 3. Task preparation block 3 creates processable tasks and adds them to the task queue. That is, the input image data is divided into m pieces of data, which are set as data Do, Di, .
The task is divided into n-1 parts, and the task determined by the data and processing is evaluated as a processing unit. For example, data Di arrives,
When partial processing Fj becomes applicable to this data, task Tjj is generated.
処理可能となったタスクは、タスク準備ブロック３より
各タスク処理ブロックＰｉに通知される。Tasks that can be processed are notified from the task preparation block 3 to each task processing block Pi.
タスク処理ブロックＰｉは、一般にに個（ｋ≧２）存在
するが、同図ではに＝４の場合を示している。Generally, there are (k≧2) task processing blocks Pi, but the figure shows a case where k=4.
Ｐｉのうち空き状態にある処理ブロックは処理可能とな
ったタスクの中より最も処理コスト関数を最小とするタ
スクを選択し、空き状態より処理状態に遷移する。この
タスクはタスク準備ブロックのタスク待ち行列より除か
れる。A processing block in an empty state among Pi selects a task that minimizes the processing cost function from among the tasks that can be processed, and transitions from an empty state to a processing state. This task is removed from the task queue of the task preparation block.
処理コスト関数は、例えばタスクを開始するまでに必要
となる準備クロック数等を用いれば良い。As the processing cost function, for example, the number of preparation clocks required before starting a task may be used.
この場合タスク切り替えに必要となるオーバーヘッドが
最小化される。すなわちタスクＴに対応する画像データ
を処理ブロックに再配置するために必要となるクロック
数と、およびタスクＴに対応する基本処理Ｆの処理条件
を指定するプログラムをロードするためのクロック数と
の合計を、当該タスクＴのコスト関数として用いること
によって、タスクを開始するまでの準備クロック数が最
も少なくなるようにタスクがタスク処理ブロックに配置
される。空き状態の処理ブロックが２つ以上存在する場
合には、処理可能タスクに対し、より小さな処理コスト
関数をもつ処理ブロックが当該タスクを実行する。In this case, the overhead required for task switching is minimized. That is, the total number of clocks required to rearrange the image data corresponding to task T to the processing block and the number of clocks required to load the program that specifies the processing conditions of basic processing F corresponding to task T. By using T as the cost function of the task T, the tasks are arranged in the task processing block so that the number of preparation clocks until the task is started is minimized. If there are two or more empty processing blocks, a processing block with a smaller processing cost function executes the processable task.
この処理コストの概念を用いないと、処理可能状態にあ
る任意のタスクが空き状態にある任意の処理ブロックに
割り当てられることになり、処理ブロックのウェイト率
は最小化できるが、タスクを開始するためのオーバーヘ
ッドが最小化できない、また、特定の処理を特定の処理
ブロックに拘束するごとき制御を行うことができない。If this concept of processing cost is not used, any task that is ready to be processed will be assigned to any available processing block, and the weight ratio of the processing block can be minimized, but The overhead of processing cannot be minimized, and control such as restricting specific processing to specific processing blocks cannot be performed.
タスク処理ブロックにおいて１つのタスクが終了すると
１次に起動すべきタスクをタスク準備ブロックに通知す
る。タスク準備ブロックでは、通知されたタスクをタス
ク待ち行列に加える。When one task is completed in the task processing block, the task preparation block is notified of the task to be started first. The task preparation block adds the notified task to the task queue.
以下同様に処理が進行する。外部出力を発生するタスク
は特定の処理ブロック、例えばタスク処理ブロック３０
４に割り当てられることもある。Processing proceeds in the same manner thereafter. A task that generates an external output is assigned to a specific processing block, such as task processing block 30.
Sometimes assigned to 4.
この場合各処理ブロックＰｉで作成されたデータはタス
ク処理ブロック３０４で出力データ列となり、出力端子
２より出力される。In this case, the data created in each processing block Pi becomes an output data string in the task processing block 304, and is outputted from the output terminal 2.
第２図は、本実施例の動作を説明するためのタイムチャ
ートであり、データはＤｏ、Ｄｉ、・・・・・・。FIG. 2 is a time chart for explaining the operation of this embodiment, and the data are Do, Di, . . . .
Ｄｉに８分割され、処理はＦＯ，Ｆｌ、Ｆ２に３分割さ
れ、タスク処理ブロックはＰＯ，ＰＩ、Ｆ２、Ｆ３の４
並列の場合を示している。Di is divided into 8 parts, processing is divided into 3 parts: FO, Fl, and F2, and task processing blocks are divided into 4 parts: PO, PI, F2, and F3.
This shows the parallel case.
データはＤｏ、ＤＩ、・・・・・・、Ｄｉの順に入力さ
れ、処理はＦＯ，Ｆｌ、Ｆ２の順に処理される。Data is input in the order of Do, DI, . . . , Di, and processing is performed in the order of FO, Fl, and F2.
タスク処理ブロックＰＯ，ＰＬ、Ｐ２は均一のコスト関
数を与え、Ｆ３は呂カデータ作成に対して最も小さいコ
スト関数を与えているものとする。It is assumed that task processing blocks PO, PL, and P2 provide uniform cost functions, and F3 provides the smallest cost function for creating role data.
入力データＤｉがタスク準備ブロック３に到着した状態
を同図Ｔに示す、データＤＯが到着しタスクＴ ＯＯｈ
’＜レディ状態になると、処理ブロックＰＯがタスクＴ
００を獲得し、処理を開始する。The state in which the input data Di has arrived at the task preparation block 3 is shown in T in the same figure.The data DO has arrived and the task T OOh
'<When the ready state is reached, the processing block PO
Obtain 00 and start processing.
同様にデータＤｉ、Ｄ２の到着により、タスクＴ１０、
Ｔ２Ｏは順次処理ブロックＰＬ、Ｐ２で処理される。Similarly, due to the arrival of data Di and D2, tasks T10 and
T2O is processed in sequential processing blocks PL and P2.
タスクＴＯＯの終了はタスクＴＯＩを発生し、空き状態
のタスク処理ブロックＰＯがＴＯＩを獲得する。この場
合タスク処理ブロックＰ２．Ｐ３も空き状態にあるが、
データ再配置のためのクロック数を必要としないタスク
処理ブロックＰＯが最も小さいコスト関数をとるため、
タスク処理ブロックＰＯにタスクが割付けられる。タス
クＴ。The termination of task TOO generates task TOI, and task processing block PO in an empty state acquires TOI. In this case, task processing block P2. P3 is also vacant,
Since the task processing block PO that does not require the number of clocks for data relocation has the smallest cost function,
A task is assigned to a task processing block PO. Task T.
１の終了はタスクＴＯ２を発生し、空き状態のタスク処
理ブロックＰ３がＴＯ２を獲得する。処理ブロックＰＯ
はタスク待ち状態Ｗとなり、データＤ３が入力されると
タスクＴ３０を獲得する。タスクＴＯ２がタスク処理ブ
ロックＰ３に割り当てられる理由は、タスク処理ブロッ
クＰ３がすでに処理Ｆ２を実現するプログラムをロード
しており。1 generates task TO2, and the vacant task processing block P3 acquires TO2. processing block PO
enters the task waiting state W, and acquires task T30 when data D3 is input. The reason why task TO2 is assigned to task processing block P3 is that task processing block P3 has already loaded the program that implements process F2.
処理Ｆ２以外を起動するためには準備クロックＴを必要
とし、処理Ｆ２を起動するのに対して最も小さなコスト
関数をとる様になっているからである。この方法によっ
て特定の処理を特定の処理ブロックに割り当てておくこ
とができるようになる。This is because the preparation clock T is required to start processes other than process F2, and the smallest cost function is taken for starting process F2. This method allows specific processing to be assigned to specific processing blocks.
以下同様に処理が進行する。Processing proceeds in the same manner thereafter.
タスクＴ４０はタスク処理ブロックＰ１がビジー（すな
わち、内部処理により処理能力がいっばいとなった状態
）のためタスク処理ブロックＰ２に割り当てられる。タ
スク処理ブロックＰ１はタスクＴｌｌの終了後、タスク
Ｔ５０が割り当てられる。この例はタスク処理ブロック
の割り当てがデータ順に対して必ずしも一定とはならな
いことを示している。この方法により空き状態にあるタ
スク処理ブロックに対して順次タスクが供給されること
になり、各タスクの処理時間が変動しても高い処理効率
が得られる。The task T40 is assigned to the task processing block P2 because the task processing block P1 is busy (that is, the processing capacity is maxed out due to internal processing). Task processing block P1 is assigned task T50 after task Tll is completed. This example shows that assignment of task processing blocks is not necessarily constant with respect to data order. With this method, tasks are sequentially supplied to task processing blocks in an empty state, and high processing efficiency can be obtained even if the processing time of each task varies.
タスクＴ６０がタスク処理ブロックＰ２で終了した後、
タスクＴ６１はタスク処理ブロックＰＯで実行される。After task T60 ends in task processing block P2,
Task T61 is executed in task processing block PO.
この例はタスク処理ブロックＰ３が処理ＦＯを継続した
方が同じデータに対し異なる処理Ｆ１を行うよりも有利
であるというコスト関数を有している場合に相当してい
る。この方法により各タスク処理ブロックは１つのタス
クが終了すると、データを更新するか処理を更新するか
を、コスト関数を最小とするように選択することができ
る。This example corresponds to a case where the task processing block P3 has a cost function such that continuing the processing FO is more advantageous than performing a different processing F1 on the same data. With this method, each task processing block can select whether to update data or update processing so as to minimize the cost function when one task is completed.
なお、処理コスト関数として準備クロック数の例を用い
たが、この他処理終了時刻を最も早くする処理終了時刻
を用いることや、処理開始持ち時間を最も短くするウェ
イトクロック数を用いることもできる。また前記説明で
はタスクの生成・終了条件を中心に示したが、タスク間
のデータの授受が同時に存在していることは言うまでも
ない。Although the example of the number of preparation clocks is used as the processing cost function, it is also possible to use the processing end time that makes the processing end time the earliest, or the number of wait clocks that makes the processing start time the shortest. Furthermore, although the above description has focused on the conditions for creating and terminating tasks, it goes without saying that data is exchanged between tasks at the same time.
さらに、タスクの分割に際してデータ、処理の２パラメ
タを用いたが、動作モード等の他のパラメタを加えるこ
とや、複数のタスクを１つのタスクに併合し新たなタス
クに置換えることも可能である。タスク処理ブロックが
処理可能なタスクを選択する例を示したが、複数のタス
ク処理ブロックが空き状態にある場合には処理可能タス
クが発生すると、最も処理コストを最小とするタスク処
理ブロックに割り当てられる。Furthermore, although we used two parameters, data and processing, when dividing tasks, it is also possible to add other parameters such as operation mode, or to merge multiple tasks into one task and replace it with a new task. . We have shown an example in which a task processing block selects a task that can be processed, but if multiple task processing blocks are free and a processable task occurs, it will be assigned to the task processing block that has the lowest processing cost. .
以上１本発明を実施例にもとづき具体的に説明したが、
本発明は、前記実施例に限定されるものではなく、その
要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であること
は言うまでもない。The present invention has been specifically explained above based on examples, but
It goes without saying that the present invention is not limited to the embodiments described above, and can be modified in various ways without departing from the spirit thereof.
以上、説明したように、本発明によれば、効率的な並列
処理が実現できるので、並列度を上げた場合にも処理効
率が低下しない、汎用性の高い並列処理方法を提供する
ことができる。As described above, according to the present invention, efficient parallel processing can be realized, so it is possible to provide a highly versatile parallel processing method that does not reduce processing efficiency even when the degree of parallelism is increased. .
これは、画像信号のリアルタイム処理や符号復号化処理
のための並列処理方法として有効である。This is effective as a parallel processing method for real-time processing and encoding/decoding processing of image signals.
第１図は、本発明の画像信号のタスク分割並列処理方法
の一実施例を説明するためのブロック構成図、
第２図は、本実施例の動作を説明するためのタイムチャ
ート、
第３図は、機能分割方式による従来方法の並列処理を説
明するための図、
第４図は、負荷分割方式により従来方法の並列処理を説
明するための図である。
図中、１・・・入力端子、２・・・出力端子、３・・・
タスク準備ブロック、３０１，３０２，３０３，３０４
・・・タスク処理ブロック。FIG. 1 is a block configuration diagram for explaining an embodiment of the image signal task division parallel processing method of the present invention. FIG. 2 is a time chart for explaining the operation of this embodiment. 4 is a diagram for explaining parallel processing of the conventional method using a function division method. FIG. 4 is a diagram for explaining parallel processing of the conventional method using a load division method. In the figure, 1...input terminal, 2...output terminal, 3...
Task preparation block, 301, 302, 303, 304
...Task processing block.
Claims (3)
データを複数個の領域に分割したデータと画像に対する
一連の処理を複数個の基本処理に分割した処理によって
構成される個々のタスクを処理単位とする場合、タスク
準備ブロックは処理可能なタスクの待ち行列を作成し前
記各処理ブロックに通知し、前記各処理ブロックはタス
クウェイト状態では、処理可能なタスクがタスクの待ち
行列に存在するとその中より最も処理コスト関数を最小
とするタスクを選択し、タスク実行状態に入るとともに
当該タスクを待ち行列より削除し、タスク実行状態では
、タスク終了によりタスクウェイト状態に復帰するとと
もに次に処理可能となったタスクをタスク準備ブロック
に通知し、タスク待ち行列に加えることを特徴とする画
像信号の分割並列処理方法。(1) A processing unit is an individual task consisting of multiple processing blocks, data obtained by dividing one frame of image data into multiple regions, and a process in which a series of processing for the image is divided into multiple basic processes. In the case of The task that minimizes the processing cost function is selected, enters the task execution state, and deletes the task from the queue. In the task execution state, when the task ends, the task returns to the task wait state and becomes ready to be processed next. A method for dividing and parallel processing an image signal, characterized in that the task is notified to a task preparation block and added to a task queue.
に再配置するためのクロック数とタスクに対応する基本
処理の処理条件を処理ブロックにロードするためのクロ
ック数との合計を、当該タスクのコスト関数として用い
ることを特徴とする請求項１記載の画像信号の画像信号
の分割並列処理方法。(2) Calculate the cost of the task by calculating the sum of the number of clocks for relocating the image data corresponding to the task to the processing block and the number of clocks for loading the processing conditions of the basic processing corresponding to the task to the processing block. 2. The method for dividing and parallel processing an image signal according to claim 1, wherein the image signal is used as a function.
ックが存在する場合、処理可能タスクに対し処理コスト
関数を最小とする処理ブロックに当該タスクを割り当て
ることを特徴とする請求項１記載の画像信号の分割並列
処理方法。(3) If there are two or more task processing blocks in the task wait state, the image signal according to claim 1, wherein the task is assigned to the processing block that minimizes the processing cost function for the processable tasks. A partitioned parallel processing method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2301926A JP2956201B2 (en) | 1990-11-06 | 1990-11-06 | Task division parallel processing method of image signal |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2301926A JP2956201B2 (en) | 1990-11-06 | 1990-11-06 | Task division parallel processing method of image signal |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04172570A true JPH04172570A (en) | 1992-06-19 |
| JP2956201B2 JP2956201B2 (en) | 1999-10-04 |
Family
ID=17902774
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2301926A Expired - Fee Related JP2956201B2 (en) | 1990-11-06 | 1990-11-06 | Task division parallel processing method of image signal |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2956201B2 (en) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009043255A (en) * | 2007-08-07 | 2009-02-26 | Xerox Corp | Print-shop job price optimization via use of planning, scheduling and simulation, and by |
| JP2013148380A (en) * | 2012-01-17 | 2013-08-01 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Visual inspection device |
| US9196031B2 (en) | 2012-01-17 | 2015-11-24 | SCREEN Holdings Co., Ltd. | Appearance inspection apparatus and method |
| WO2017163441A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | 富士ゼロックス株式会社 | Image processing device, image processing method, and image processing program |
| CN111052084A (en) * | 2017-08-30 | 2020-04-21 | 富士胶片株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS556601A (en) * | 1978-06-19 | 1980-01-18 | Fujitsu Ltd | Multiprocessor system with control processor |
| JPS57187759A (en) * | 1981-05-04 | 1982-11-18 | Ibm | Multi-processor system |
| JPH02224186A (en) * | 1989-02-27 | 1990-09-06 | Mitsubishi Electric Corp | Multiprocessor control device |
-
1990
- 1990-11-06 JP JP2301926A patent/JP2956201B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS556601A (en) * | 1978-06-19 | 1980-01-18 | Fujitsu Ltd | Multiprocessor system with control processor |
| JPS57187759A (en) * | 1981-05-04 | 1982-11-18 | Ibm | Multi-processor system |
| JPH02224186A (en) * | 1989-02-27 | 1990-09-06 | Mitsubishi Electric Corp | Multiprocessor control device |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009043255A (en) * | 2007-08-07 | 2009-02-26 | Xerox Corp | Print-shop job price optimization via use of planning, scheduling and simulation, and by |
| JP2013148380A (en) * | 2012-01-17 | 2013-08-01 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Visual inspection device |
| US9196031B2 (en) | 2012-01-17 | 2015-11-24 | SCREEN Holdings Co., Ltd. | Appearance inspection apparatus and method |
| WO2017163441A1 (en) * | 2016-03-24 | 2017-09-28 | 富士ゼロックス株式会社 | Image processing device, image processing method, and image processing program |
| US10650481B2 (en) | 2016-03-24 | 2020-05-12 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing device, image processing method, and non-transitory computer readable medium for image processing |
| CN111052084A (en) * | 2017-08-30 | 2020-04-21 | 富士胶片株式会社 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
| JPWO2019044340A1 (en) * | 2017-08-30 | 2020-10-29 | 富士フイルム株式会社 | Image processing equipment, image processing method, and image processing program |
| US11257178B2 (en) | 2017-08-30 | 2022-02-22 | Fujifilm Corporation | Image processing device, image processing method, and storage medium |
| CN111052084B (en) * | 2017-08-30 | 2023-10-17 | 富士胶片株式会社 | Image processing device, image processing method, and image processing program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2956201B2 (en) | 1999-10-04 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2771008C1 (en) | Method and apparatus for processing tasks based on a neural network | |
| US20080022288A1 (en) | Signal Processing Appatatus | |
| JP3806936B2 (en) | Image compression coprocessor having data flow control and multiple processing units | |
| US10423414B2 (en) | Parallel processing in hardware accelerators communicably coupled with a processor | |
| JP2004252900A (en) | Asymmetric multiprocessor system, image processor with the same, and image forming apparatus | |
| US8548061B2 (en) | Image decoding apparatus and image decoding method | |
| JP5698156B2 (en) | Decoding device, decoding method, and editing device | |
| JPH04172570A (en) | Task division parallel processing method for picture signal | |
| US20050066093A1 (en) | Real-time processor system and control method | |
| CN116795503A (en) | Task scheduling method, task scheduling device, graphic processor and electronic equipment | |
| US6708197B1 (en) | Method of driving timer in an advanced intelligent network switching system employing the thread call structure under UNIX system | |
| US7577762B1 (en) | Cooperative scheduling for multiple consumers | |
| KR20070031307A (en) | Signal processing apparatus | |
| JPH10222487A (en) | Method for executing program on parallel computers | |
| JPH04172571A (en) | Multitask processing method for picture signal | |
| Divakaran et al. | An online scheduling problem with job set-ups | |
| JP4497445B2 (en) | Method, system, and computer program product for collection and transmission of overlapping graphics data using a single processor | |
| CN114924877B (en) | Dynamic allocation calculation method, device and equipment based on data stream | |
| JP5120324B2 (en) | Image decoding apparatus and image decoding method | |
| CN115880130A (en) | Asynchronous rendering method, device and equipment of CPU and GPU and storage medium | |
| JPH06295246A (en) | Instruction scheduling system | |
| JPH07114518A (en) | Task scheduling system of multiprocessor system | |
| EP0690377B1 (en) | Digital signal processing apparatus | |
| CN115204406A (en) | Quantum computation simulation method, quantum circuit simulator and related equipment | |
| JPH02159679A (en) | Rapid filtering system for image data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070723 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080723 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080723 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090723 Year of fee payment: 10 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |