Entwurf einer universellen rekonfigurierbaren Architektur für Visual Computing. Urs Kanus WSI / GRIS Universität Tübingen

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1 Entwurf einer universellen rekonfigurierbaren Architektur für Visual Computing Urs Kanus WSI / GRIS Universität Tübingen

2 Übersicht Was ist Visual Computing? Rekonfigurierbarkeit für Visual Computing Zielsetzungen des RAVC Projektes Geplante Umsetzung Zusammenfassung

3 Visual Computing Graphik Synthese Bildverarbeitung Multimedia Visual Computing Computer Vision Visualisierung Augmented/ Virtual Reality

4 Beispiel: Graphiksynthese Prozedurale Shader (z. B. Holztextur, Berechnung einer Zufallsfunktion an jedem Bildpunkt!) Polygon-Modell mit BRDF-Rendering (Berechnung der Materialeigenschaften an jedem Bildpunkt!)

5 Beispiel: Visualisierung Thorax mit Luftröhre und Bronchien Volumendaten zur Verfügung gestellt von Philips Medical Systems Visualisiert mit VIZARD II

6 Eigenschaften von VC Anwendungen Sehr hohe Anforderungen an Rechenleistung und Kommunikationsbandbreite durch: Große Datenmengen Echtzeit- bzw. Interaktionsfähigkeit Oft effiziente Parallelisierbarkeit bzw. effizientes Pipelining möglich Hohes Innovationstempo häufiges Redesign von Hardwarebeschleunigern

7 GRIS Vorarbeiten und Know-How Antialiasing EASA, EXACT [Schilling, Straßer '91, '93] Texture Mapping Footprint-Assembly, TEXRam [Knittel, Schilling '96] Displacement Mapping [Doggett et. al. '99, '00, '01] Verdeckungsrechnung Occlusion queries [Bartz et. al. '98]

8 GRIS Vorarbeiten und Know-How VIZARDII [Meißner et. al. '02]: Hardware-Beschleuniger für Volumenvisualisierung auf FPGA-Basis mit Runtime- Rekonfiguration auf Prozess-Ebene FPGA wird für zwei Algorithmen genutzt - Rekonstruktion von Volumendaten aus den aquirierten CT-Daten - Visualisierung der Volumendaten Entwickelt in Kooperation mit Philips Medical Systems im Rahmen eines DFG Transferprojektes

9 Übersicht Was ist Visual Computing? Rekonfigurierbarkeit für Visual Computing Zielsetzungen des RAVC Projektes Geplante Umsetzung Zusammenfassung

10 Rekonfigurierbarkeit für VC Warum ist Rekonfigurierbarkeit sinnvoll für VC? Vielzahl von unterschiedlichen Algorithmen mit unterschiedlichen Anforderungen an HW Viele Algorithmen verwenden datenabhängig verschiedene Rechenschritte Verbesserungen von Algorithmen können leicht in HW integriert werden Sequentielle Ausführung von Berechnungsschritten bei begrenzten Chip- Ressourcen

11 Rekonfiguration Auf Prozeß-Ebene unterschiedliche Anwendungen Auf Function-Call-Ebene Sequentielle Ausführung von Pipelinestufen Auf Instruktionsebene Per-Pixel Berechnungen

12 Übersicht Was ist Visual Computing? Rekonfigurierbarkeit für Visual Computing Zielsetzungen des RAVC Projektes Geplante Umsetzung Zusammenfassung

13 Rekonfigurierbare Architektur für VC Ziele: Befehlssatz u. Elementaroperationen für Visual Computing Anwendungen Definition einer echtzeit-rekonfigurierbaren Schaltungsarchitektur Benchmark-Suite für zur Bewertung von Entwicklungswerkzeugen

14 Zielanwendungen Low-Cost/Low-Power: Mobile Visual Computing (MVC) - Streaming Video, TV, Spiele u. Infotainment für PDAs, Tablet PCs und Mobiltelefone High Performance: Hardwarebeschleuniger für Visualisierungsaufgaben (VIS)

15 Übersicht Was ist Visual Computing? Rekonfigurierbarkeit für Visual Computing Zielsetzungen des RAVC Projektes Geplante Umsetzung Zusammenfassung

16 Arbeitsplan A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen M7 - M12 A4 Generische Architektur M13 M18 A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

17 Auswahl der VC-Algorithmen A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 Auswahl der zu untersuchenden Algorithmen A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen Sichere Kandidaten sind: M7 - M12 A4 Generische - JPEG, Architektur MPEG M13 M18 A5 - Polygon Rasterisierung Bewertung u. Vergleich - BRDF Rendering M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung - Ray-Tracing M22 M24 A7 Benchmark-Suite - Volumen-Visualisierung parallel zu A1-A6

18 Instruktionssatz und Datentypen A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 Profiling vorhandener Software- Implementierungen der ausgewählten Algorithmen: Definition der Elementaroperationen Datentypen, die direkt in Hardware unterstützt werden Granularität und Funktion der Schaltungseinheiten A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen M7 - M12 A4 Generische Architektur M13 M18 A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

19 Makrozellen A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 Arithmetisch-logische Einheiten A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 Speicherelemente A3 Makrozellen M7 - M12 Verbindungsstrukturen A4 Generische Architektur M13 M18 Implementierung als bit-genauer Simulator (C/C++, VHDL oder SystemC) A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

20 Generische Architektur A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 Umsetzen der Datenabhängigkeiten von VC Algorithmen in die Anordnung und Verbindung von Makrozellen. A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen M7 - M12 Rekonfigurations-Strategien A4 Generische Architektur M13 M18 Parametrisierbarer Simulator A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

21 Bewertung und Vergleich A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 Vergleich mit: Rekonfigurierbaren Architekturen (NEC DRP, PACT XPP, MorphoSys, FPGAs) High-performance Graphikbeschleuniger (ATI, Nvidia) Multimedia-Erweiterungen von Standard- Prozessoren (MMX, SSE, 3DNow) A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen M7 - M12 A4 Generische Architektur M13 M18 A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

22 Beispiel-Implementierung A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 Proof-Of-Concept Implementierung: Auf einem kommerziell erhältlichem Prototypensystem Einfacher Teilaspekt aus MVC oder VIS Programmablauf mit Rekonfigurierung auf Instruktionsebene A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen M7 - M12 A4 Generische Architektur M13 M18 A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

23 Benchmark-Suite A1 Auswahl der VC-Algorithmen M1 C/C++ Routinen für typische Verfahren, Algorithmen und Rechengänge aus VC Als Benchmark für Korrektheit und Effizienz von Entwicklungswerkzeugen (z.b. aus CRC Projekt, Prof. Rosenstiel) Feedback aus Entwurfstool-Projekten bzgl. Synthetisierbarkeit von Algorithmen fließt in die Architekturentwicklung ein A2 Instruktionssatz und Datenstrukturen M2 - M6 A3 Makrozellen M7 - M12 A4 Generische Architektur M13 M18 A5 Bewertung u. Vergleich M19 M21 A6 Beispiel-Implementierung M22 M24 A7 Benchmark-Suite parallel zu A1-A6

24 Übersicht Was ist Visual Computing? Rekonfigurierbarkeit für Visual Computing Zielsetzungen des RAVC Projektes Geplante Umsetzung Zusammenfassung

25 Zusammenfassung VC ist prädestiniert für Rekonfigurierbare Architekturen Analyse von VC-Verfahren und Algorithmen führt zu Definition von Elementaroperationen und Makrozellen für eine parametrisierbare rekonfigurierbare Architektur für VC Enge Kooperation mit Entwurfstoolprojekten zur Evaluation der Entwicklungswerkzeuge mit Real-World -Anwendungen

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