[发明专利]用于多维数据存取的并行存储器

说明书

背景

标准图像和信号处理算法通常在一采样窗口(高斯模糊)内处理数据。如果该窗口以光栅顺序整齐地“滑动”，则产生这个采样窗口是相对直接的，并且在很大程度上不随采样窗口大小增加(例如，更大半径高斯模糊)而变得明显更困难。

尽管这适用于蛮力算法，但(为了计算效率)用在大数据集合上的算法通常需要执行更专门的和有针对性的计算。在此情况下，在其上进行计算的采样窗口通常是在更大搜索空间内任意定位的窗口。如果分析是依赖于数据的，则发生类似情况。为这些更高级算法产生采样窗口是困难得多的问题。

一个解决方案将代表该更大搜索空间的数据存储在缓冲器中，并对该缓冲器使用一系列的随机存储器存取以逐渐构建所需要的样本。然而，这个解决方案在存储器处造成了瓶颈，限制了计算的速度。这是因为真实存储器具有有限的I/O能力(即同时读取端口)，从而“完整”样本能被存取的速度与采样窗口的大小呈负相关；(例如，具有非常大的样本窗口的算法就是不能与具有更小窗口的那些算法运行得一样快)。另一个问题是除非样本非常小，否则整个样本不能一次性被访问。这强烈地限制了能被执行的并行计算的量。然而，这正是在CPU上实现的解决方案。

一替代解决方案通过使用多个缓冲器创建该更大搜索空间的多个相同副本来避免存储器瓶颈。以此方式，并行数据项在所请求的窗口内被产生，仅受到并行缓冲器的数量的限制。该解决方案经得起直接硬件实现的检验。然而，具有多个副本带来了显著的资源成本，因为如果被规范化成恒定的性能要求，所需的存储器的量实质上与窗口大小成比例。

概述

提供本概述以便以简化形式介绍将在以下的详细描述中进一步描述的一些代表性概念的选集。本概述不旨在标识出所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在以限制所要求保护的主题的范围的任何方式来使用。

简要来说，本文所述的主题的各方面中的一个或多个方面针对在存储器之间分配多维数据使得多维数据的补片/窗口能够在并行数据读取操作中被填充。存储器的数量是基于处理多维数据时使用的补片的每个维度的长度的乘积来计算的。存储器被读取来通过对存储器中每一个存储器的并行读取用与补片的位置相关联的多维数据填充一被放置的数据补片。

在一个或多个方面中，分配过程被配置成基于多维补片维度来确定存储器的数量。该分配过程以交错的方式用来自多维数组的数据加载存储器，其中这种交错提供了通过读取存储器填充的任一数据补片(对应于多维补片维度)具有从不同存储器读取的每个数据存取单元(一个或多个项作为一个单元一起被读取或写入)。

一个或多个方面针对将多维数据加载到多个存储器中，基于窗口的位置来确定每个存储器中的地址，以及用对所述多个存储器的单个并行读取来填充数据窗口。对应于该窗口数据的数据被输出，且该过程对不同的窗口位置重复。窗口数据可被旋转来提供对应于该窗口数据的数据。

结合附图阅读以下详细描述，本发明的其他优点会变得显而易见。

附图简述

作为示例而非限制，在附图中示出了本发明，附图中相同的附图标记指示相同或相似的元素，附图中：

图1是根据一个或多个示例实现，表示可被用于加载多维数据供并行读取(包括读入和读出现场可编程门阵列(FPGA)存储器)的示例组件的框图。

图2A和2B是根据一个或多个示例实现，数据可被如何以交错的方式加载到存储器中供随后的并行读取的表示。

图3是根据一个或多个示例实现，通过并行存储器读取填充的数据窗口的表示。

图4是根据一个或多个示例实现，通过并行存储器读取填充的数据窗口的表示，其中基于窗口位置执行数据的水平旋转以提供一致的返回模式。

图5是根据一个或多个示例实现，通过并行存储器读取填充的数据窗口的表示，其中基于窗口位置执行数据的水平和垂直旋转以提供一致的返回模式。

图6是根据一个或多个实例实现，多维数据的子集可如何被缓冲的表示。

图7是根据一个或多个实例实现，可如何用基于区间的偏移来安排存储器的表示。

图8是根据一个或多个实例实现，某一存储器的两行可如何被读取的表示。

图9是根据一个或多个示例实现表示以交错的方式加载存储器所采取的示例步骤的流程图。

图10是根据一个或多个示例实现表示并行读取补片/窗口数据并按需旋转数据所采取的示例步骤的流程图。