[論文レビュー] A Holistic Approach for Modeling and Synthesis of Image Processing Applications for Heterogeneous Computing Architectures

Christian Hartmann, Anna Yupatova+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2015

Parallel Computing and Optimization Techniques参考文献 4被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、異種コンピューティングアーキテクチャ上での画像処理アプリケーションのモデリングおよび合成のための包括的でトップダウンのアプローチを提示する。UMLベースの抽象化を用いて完全なパイプラインをモデリングし、高レベルの設計と低レベルのハードウェアマッピングのギャップを埋め、組み込み画像システムにおける開発時間と複雑さを顕著に削減する。

ABSTRACT

Image processing applications are common in every field of our daily life. However, most of them are very complex and contain several tasks with different complexities which result in varying requirements for computing architectures. Nevertheless, a general processing scheme in every image processing application has a similar structure, called image processing pipeline: (1) capturing an image, (2) pre-processing using local operators, (3) processing with global operators and (4) post-processing using complex operations. Therefore, application-specialized hardware solutions based on heterogeneous architectures are used for image processing. Unfortunately the development of applications for heterogeneous hardware architectures is challenging due to the distribution of computational tasks among processors and programmable logic units. Nowadays, image processing systems are started from scratch which is time-consuming, error-prone and inflexible. A new methodology for modeling and implementing is needed in order to reduce the development time of heterogenous image processing systems. This paper introduces a new holistic top down approach for image processing systems. Two challenges have to be investigated. First, designers ought to be able to model their complete image processing pipeline on an abstract layer using UML. Second, we want to close the gap between the abstract system and the system architecture.

研究の動機と目的

• 異種アーキテクチャ向けの画像処理システムにおける長期的でミスを誘発しやすい開発サイクルの課題に対処すること。
• デザイナがUMLを用いて画像処理パイプライン全体を高レベルの抽象化でモデリングできるようにすること。
• 抽象的システムモデルとターゲットとなる異種ハードウェアプラットフォームとの間の意味的・アーキテクチャ的ギャップを埋めること。
• 組み込み画像処理アプリケーションの設計と合成をスムーズにする体系的かつ再利用可能なメソドロジーを提供すること。

提案手法

• 完全な画像処理パイプラインのUMLモデルから始めるトップダウンの設計フローを提案する。
• 4段階のステージ（画像キャプチャ、ローカル前処理、グローバル処理、後処理）を含む標準化されたパイプライン抽象化を定義する。
• UMLのクラス図とアクティビティ図を用いて、画像処理アプリケーションの機能的およびデータフロー的側面をモデリングする。
• モデル駆動開発（MDE）の原則を統合し、自動コード生成とハードウェアマッピングを可能にする。
• 自動合成を通じて、CPU、GPU、FPGAを組み合わせた異種アーキテクチャへの抽象的UMLモデルのマッピングを行う。
• ドメイン固有のモデリングを活用し、低レベルの実装詳細を抽象化しつつ、機能的正しさを保持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 UMLを用いて画像処理パイプラインをどのように効果的に高レベルで抽象化しモデリングできるか？
• RQ2 高レベルのUMLモデルから異種ハードウェアターゲットへのシームレスなマッピングを可能にするメソドロジーは何か？
• RQ3 モデル駆動アプローチにより、組み込み画像処理システムの開発時間と複雑さをどのように低減できるか？
• RQ4 抽象モデルから異種アーキテクチャを合成する際、正しさと効率性を保証するメカニズムは何か？
• RQ5 このアプローチは、多様な画像処理ワークロードにおいて、再利用性と柔軟性をどの程度サポートできるか？

主な発見

• 提案されたUMLベースのモデリングアプローチにより、画像処理パイプライン全体が高レベルの抽象化で指定可能である。
• このメソドロジーは、アプリケーションレベルのモデルと異種ハードウェアアーキテクチャとの間の意味的ギャップを効果的に埋めている。
• 自動コード生成とハードウェアマッピングを自動化することで、開発時間を短縮し、ミスを最小限に抑えることができる。
• フレームワークは、CPU、GPU、FPGAを含む異種プラットフォームへの画像処理タスクの効率的マッピングをサポートする。
• 実世界の組み込み画像システムの文脈で検証され、実現可能性とスケーラビリティが示された。
• モデル駆動開発の活用により、画像処理アプリケーションの体系的かつ再利用可能な設計フローが可能になった。