Aplikasi analitik video yang kebanyakannya ada pada peranti terbenam semakin kerap
digunakan kini. Pertumbuhan pesat yang ditunjukkan ini menyebabkan perlunya
Sistem-atas-Cip (SoC) dibangunkan untuk menjalankan pemprosesan terbaik pada cip
tunggal berbanding pada komponen diskret. Penglihatan terbenam tertakluk kepada
keperluan yang ketat, iaitu prestasi masa-nyata, tenaga yang terhad, dan kemudahsuaian
untuk mendepani evolusi piawaian. Tambahan pula, untuk mereka bentuk SoC yang
sedemikian kompleks, khususnya SoC Boleh Atur Cara Semua Zynq, pendekatan reka
bentuk yang selari untuk perkakasan/perisian tradisional bergantung pada pemprofilan
perisian untuk menjalankan pemetakan perkakasan/perisian tidak mampu lagi menjalankan
tugas ini kerana pemprofilannya tidak dapat meramal prestasi aplikasi pada perkakasan.
Oleh itu, satu model yang menghubungkan ciri-ciri kepada prestasi platform
adalah sangat penting untuk dibangunkan. Untuk menghantar prestasi masa-nyata bagi
resolusi video yang pantas berkembang sambil menjaga kelenturan seni binanya pada
pemproses, Unit Pemprosesan Grafik, Pemproses Signal Digital, dan Litar Bersepadu
Aplikasi-Spesifik, ia tidak dapat dibuat. Selanjutnya, dengan penskalaan teknologi
semikonduktor, dijangka bahawa pelesapan kuasa akan meningkat kerana kapasiti
bateri dijangka tidak akan meningkat dengan mendadak. Model prestasi bagi Zynq
dibangunkan dengan menggunakan kaedah analitis dan digunakan dalam reka bentuk
selari bagi perkakasan/perisian adalah untuk membantu pemetaan algoritma bagi
perkakasan. Selepas itu, SoC bagi analitik video masa-nyata direalisasikan pada Zynq
dengan menggunakan algoritma pengesanan sudut Harris. Analisis yang teliti terhadap
algoritma tersebut dan penggunaan yang cekap pada sumber Zynq menghasilkan seni
bina yang bukan sahaja terselari dan tertalipaipan, malah melebihi prestasi algoritma
yang paling terkini. Dengan menjalankannya pada SoC peka-kuasa yang boleh ubah
serta dibangunkan dengan menggunakan pengkonfigurasian semula separuh dinamik,
aplikasi penjadual konfigurasi yang peka-konteks akan mengikut konteks operasi dan
menukarkan resolusi video dengan penggunaan kuasa bagi menampung masa operasi
yang lama ketika menghantar prestasi masa-nyata. Pengesanan sudut masa-nyata pada
79.8, 176.9, dan 504.2 bingkai sesaat tercapai, iaitu masing-masing bagi HD1080,
HD720, dan VGA. Ketiga-tiga bingkai sesaat berjaya mengatasi prestasi kajian terdahulu
dengan gandaan 31 kali lebih baik bagi HD720 dan 3.5 kali bagi VGA. Penjadual
berfungsi pada ketika proses konfigurasi berjalan. Pada ketika itu, perkakasan yang
sesuai digunakan di mana ia dapat memenuhi konteks operasi dan halangan yang didefinisikan
oleh pengguna; dalam kalangan pemecut yang dibangunkan sebagai contoh
piawaian video HD1080, HD720, dan VGA menggunakan tenaga yang rendah. Kaedah
penyesuaian diri berjaya mencatatkan tempoh masa operasi yang lebih panjang
berbanding dengan teras parameter IP untuk kadar kapasiti bagi bateri yang sama iaitu
sebanyak 1.77 kali. Di samping itu, lebihan pengkonfigurasian tenaga boleh diabaikan
bagi kaedah ini. Kesan pada kelewatan masa bagi pengkonfigurasian masa separuh
diperhatikan, contohnya, hanya dua bingkai video diturunkan bagi HD1080p60 ketika
masa pengkonfigurasian semula. Pemudahan proses reka bentuk dengan model analisis,
dan penggunaan sumber Zynq serta keputusan adaptivity diri dalam peka-tenaga
SoC dengan cekap, ini menyediakan prestasi masa-nyata untuk video analitik.
__________________________________________________________________________________
The video analytics applications which are mostly running on embedded devices have
become prevalent in today’s life. This proliferation has necessitated the development
of System-on-Chips (SoC) to perform utmost processing in a single chip rather than
discrete components. Embedded vision is bounded by stringent requirements, namely
real-time performance, limited energy, and Adaptivity to cope with the standards evolution.
Additionally, to design such complex SoCs, particularly in Zynq All Programmable
SoC, the traditional hardware/software codesign approaches, which rely
on software profiling to perform the hardware/software partitioning, have fallen short
of achieving this task because profiling cannot predict the performance of application
on hardware, thus, a model that relates the application characteristics to the platform
performance is inevitable. Delivering real-time performance for the fast-growing video
resolutions while maintaining the architecture flexibility is non-viable on processors,
Graphic Processing Unit, Digital Signal Processor, and Application Specific Integrated
Circuit. Furthermore, with semiconductor technology scaling, increased power dissipation
is expected; whereas, the battery capacity is not expected to increase significantly.
A Performance model for Zynq is developed using analytical method and used
in hardware/software codesign to facilitate algorithms mapping to hardware. Afterwards,
an SoC for real-time video analytics is realized on Zynq using Harris corner
detection algorithm. A careful analysis of the algorithm and efficient utilization of
Zynq resources results in highly parallelized and pipelined architecture outperforms
the state-of-the-art. Running on a developed energy-aware adaptive SoC and utilizing
dynamic partial reconfiguration, a context-aware configuration scheduler adheres to
operating context and trades off between video resolution and energy consumption to
sustain the uttermost operation time while delivering real-time performance. A realtime
corners detection at 79.8, 176.9, and 504.2 frame per second for HD1080, HD720,
and VGA, respectively, is achieved which outperform the state-of-the-art for HD720
by 31 times and for VGA by 3.5 times. The scheduler configures, at run-time, the
appropriate hardware that satisfies the operating context and user-defined constraints
among the accelerators that are developed for HD1080, HD720, and VGA video standards.
The self-adaptive method achieves 1.77 times longer operation time than a
parametrized IP core for the same battery capacity, with negligible reconfiguration energy
overhead. A marginal effect of reconfiguration time overhead is observed, for
instance, only two video frames are dropped for HD1080p60 during the reconfiguration.
Facilitating the design process by using analytical modeling, and the efficient
utilization of Zynq resources along with self-adaptivity results in an efficient energyaware
SoC that provides real-time performance for video analytics.
An efficient energy aware adaptive system-on-chip architecture for real-time video analytics_Hisham Ahmed Ali Ahmed_E3_2016_MYMY