[논문 리뷰] A Holistic Approach for Modeling and Synthesis of Image Processing Applications for Heterogeneous Computing Architectures

Christian Hartmann, Anna Yupatova외 3명|arXiv (Cornell University)|2015. 02. 26.

Parallel Computing and Optimization Techniques참고 문헌 4인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 이종 컴퓨팅 아키텍처에서 이미지 처리 응용 프로그램을 모델링하고 합성하기 위한 통합적이고 상향식 접근법을 제시한다. 이는 완전한 파이프라인을 모델링하는 UML 기반 추상화를 사용하여 고수준 설계와 저수준 하드웨어 매핑 사이의 격차를 메우며, 임베디드 이미지 시스템에서 개발 시간과 복잡성을 크게 감소시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 이종 아키텍처를 위한 이미지 처리 시스템에서 길고 실수를 유발하기 쉬운 개발 주기 문제를 해결한다.
• 디자이너가 UML를 사용하여 전체 이미지 처리 파이프라인을 고수준 추상화 수준에서 모델링할 수 있도록 한다.
• 추상 시스템 모델과 대상 이종 하드웨어 플랫폼 사이의 의미적 및 아키텍처적 격차를 해소한다.
• 임베디드 이미지 처리 응용 프로그램의 설계 및 합성 과정을 간소화하기 위한 체계적이고 재사용 가능한 방법론을 제공한다.

제안 방법

• 완전한 이미지 처리 파이프라인의 UML 모델에서 시작하는 상향식 설계 플로우를 제안한다.
• 네 단계로 구성된 표준화된 파이프라인 추상화를 정의한다: 이미지 캡처, 로컬 사전 처리, 글로벌 처리, 후처리.
• 이미지 처리 응용 프로그램의 기능적 및 데이터 흐름 측면을 모델링하기 위해 UML 클래스 다이어그램과 활동 다이어그램을 사용한다.
• 모델 기반 엔지니어링(MDE) 원칙을 통합하여 자동 코드 생성 및 하드웨어 매핑을 가능하게 한다.
• 자동 합성 기반으로 CPU, GPU, FPGA를 조합한 이종 아키텍처에 추상 UML 모델을 매핑한다.
• 도메인 특화 모델링을 활용하여 저수준 구현 세부 정보를 추상화하면서도 기능 정확성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 UML를 사용하여 이미지 처리 파이프라인을 고수준에서 효과적으로 추상화하고 모델링할 수 있는가?
• RQ2 어떤 방법론이 고수준 UML 모델에서 이종 하드웨어 타깃으로의 원활한 매핑을 가능하게 하는가?
• RQ3 모델 기반 접근법을 통해 임베디드 이미지 처리 시스템의 개발 시간과 복잡성을 어떻게 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 추상 모델에서 이종 아키텍처를 합성할 때 정확성과 효율성을 보장하기 위한 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 이 방법론은 다양한 이미지 처리 워크로드에서 재사용성과 유연성을 얼마나 잘 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 UML 기반 모델링 접근법은 고수준 추상화 수준에서 전체 이미지 처리 파이프라인을 명시할 수 있다.
• 이 방법론은 응용 수준 모델과 이종 하드웨어 아키텍처 사이의 의미적 격차를 성공적으로 해소한다.
• 자동 코드 생성 및 하드웨어 매핑을 통해 개발 시간을 단축하고 오류를 최소화한다.
• 프레임워크는 CPU, GPU, FPGA를 포함한 이종 플랫폼으로 이미지 처리 작업의 효율적 매핑을 지원한다.
• 실제 임베디드 이미지 시스템 환경에서 검증되어 실현 가능성과 확장성을 입증했다.
• 모델 기반 엔지니어링의 활용은 이미지 처리 응용 프로그램을 위한 체계적이고 재사용 가능한 설계 플로우를 가능하게 한다.