c# document to pdf : Add url pdf application control tool html web page winforms online Thesis-hongtu12-part57

1.3. ARCHITECTURE OPTIMIZATION
109
NA
Signals
Micro Code
&
Sequencing
Input
REG
Next Branch
Control
Load
Next State Var.
Address
State Var.
Control
Figure 1.6:
extended architecture that supports both state variables and
incremental branch address calculation.
Instead of adding incremental address entry to the control logic (True table), an
external incrementer can be used. As shown in Fig.1.4, the basic FSM structure
can be extended with an extra incremental circuitry to calculate an incremental
address or remains at the current address. With an extra select signal added to
control logic to control the external incrementer, the branch address encoding of
sequential blocks of a microprogram can be ignored (dont care signals). Thus
logic minimization can take advantage of the situation, effectively reducing
the complexity of logic gates. However, the benefit of architecture extension
is limited to control algorithms with large number of sequential blocks. The
overhead by introducing extra incremental circuitry and select signal can be
dominant for algorithms with many conditional branch transitions.
Another optimization can be done in the area of subroutine reuse. With
the basic architecture, the reuse of subroutines at different location of the mi-
croprogram is prohibited. With the basic FSM encoding approach, the same
block of codes referenced in different locations in a microprogram have to be
duplicated in most parts, differing only at the branch address calculation upon
completion. As shown in Fig.1.5, subroutine node 2 is referenced in two dif-
ferent locations. To realize this with the basic FSM encoding, the same block
has to be duplicated twice into in the true table, varying only in the branch
address calculation at the end of the block. This is obviously waste of logic
resources.
To make more efficient use of a control logic, state variables can be in-
troduced to provide additional information of the context environment for a
subroutine block. Basic FSM encoding approach can be extended, so that
Add url pdf - insert, remove PDF links in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Free C# example code is offered for users to edit PDF document hyperlink (url), like inserting and deleting
add url link to pdf; clickable links in pdf files
Add url pdf - VB.NET PDF url edit library: insert, remove PDF links in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Help to Insert a Hyperlink to Specified PDF Document Page
clickable links in pdf; adding an email link to a pdf
110
CHAPTER 1. INTRODUCTION
branch address is calculated with the knowledge of its current location in a
microprogram by referring to the state variable. As shown in Fig.??, a state
variable is assigned with different value based on the location where the subrou-
tine is referenced. With the extra location information, the subroutine 2 can
be implemented with single blocks able to determine its branch address upon
the completion of each reference. The state variables can be binary encoded,
e.g. the number of bits is dependant on the number of times a subroutine is
referenced in the microprogram. Fig.1.6 shows the extended architecture that
supports both state variables and incremental branch address calculation.
1.4 Memories and Address Processing Unit
Memories are essential in image processing algorithms. They are used to
store e.g. coefficients, parameters or intermediate calculation data. For time-
multiplexed hardware implementations of image processing algorithms, com-
plicated control flows are in a large part contributed by manipulating memory
address calculations. To assist the designer for memory address calculating,
Address Processing Units (APUs) synthesis is incorporated into controller syn-
thesis. In the microprogram, the user of the tool can declare memories and
their associate memory address variables. Whenever the address calculation is
needed, the user can simply use C-like syntaxfor the address variables, e.g. +,
-, ++, –. The rest of the task is done in the synthesis tool by mapping each of
the address variables to the corresponding hardware components and sending
control signals to calculate /update their values. The basic architecture of a
APU is shown in figure 1.7. From the microprogram, the synthesis tool tries
to locate each place where a address is calculated and map each one of the
address variable into a register. The address calculation can be classified into
one of the three categories: an address variable calculation with a constant,
calculations between two address variables, an increment or decrement of an
address variable. From figure 1.7, any of these operations can be performed in
the basic hardware architecture. The constants can be implemented as a fix
value, being one of the inputs to the MUX, and an increment and a decrement
can be regarded as a special constant (a logic ’1’). Architecture extensions can
be made, e.g. using an extra MUX as described in the following chapter. An
initial address value can be obtained from other logic blocks of a design. This
can be useful if the APU is used as a loop counter, whose initial value depends
on different requirements in a different situation.
1.5 Conclusion
The Controller synthesis tool can assist in complicated controller design by re-
ducing design effort substantially. With a design flow from C-like syntax control
C#: How to Open a File from a URL (HTTP, FTP) in HTML5 Viewer
License and Price. File Formats. PDF. Word. Excel. PowerPoint. Tiff. DNN (Dotnetnuke). Quick to Start. Add a Viewer Control on Open a File from a URL (HTTP, FTP).
adding hyperlinks to a pdf; pdf hyperlink
C#: How to Add HTML5 Document Viewer Control to Your Web Page
addTab(_tabRedact); //add Tab "Sample new UserCommand("pdf"); _userCmdDemoPdf.addCSS( new customStyle({ background: "url('RasterEdge_Resource_Files/images
pdf links; add hyperlinks to pdf
1.5. CONCLUSION
111
Constants
ADD/SUB
REG A
MUX
MUX
Constants
Figure 1.7:
Basic architecture of an address processing unit.
algorithm specification down to VHDL implementation, a controller hardware
can be generated automatically and implemented on any technologies by using
state of the art digital IC design environment. Architecture extensions to basic
FSM architecture can be utilized to optimize a control logic in different design
tasks. Facilities like Address calculating unit are incorporated which further
provides the design ease in a complex design with many address calculations.
In the following section, the power of the tool is demonstrated in the design of
areal-time image convolution hardware accelerator design.
C# PDF Library SDK to view, edit, convert, process PDF file for C#
editing PDF document hyperlink (url) and quick navigation link in PDF bookmark. C#.NET: Edit PDF Metadata. PDF SDK for .NET allows you to read, add, edit, update
change link in pdf file; adding a link to a pdf in preview
C# Image: How to Download Image from URL in C# Project with .NET
Add this imaging library to your C#.NET project jpeg / jpg, or bmp image from a URL to your provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
add hyperlink pdf file; convert excel to pdf with hyperlinks
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
C#.NET PDF SDK - Add Image to PDF Page in C#.NET. How to Insert & Add Image, Picture or Logo on PDF Page Using C#.NET. Add Image to PDF Page Using C#.NET.
add hyperlink to pdf; adding links to pdf
C# HTML5 PDF Viewer SDK to view PDF document online in C#.NET
Insert Image to PDF. Image: Remove Image from PDF Page. Cut Image in Page. Link: Edit URL. Bookmark: Edit Images. Redact Pages. Annotation & Drawing. Add Sticky Note
add hyperlink to pdf acrobat; pdf email link
Chapter
2
Controller synthesis in image convolution hard-
ware accelerator design
2.1 Introduction
Two dimensional image convolution is one of the fundamental processing el-
ements among many image applications and has the following mathematical
form:
y(K
1
,K
2
)=

x(K
1
−m
1
,K
2
−m
2
)h(m
1
,m
2
).
where x and h denotes the image to be filtered and kernel functions respec-
tively. Due to its nature of computation intensity and a consequent high I/O
data transfer, several dedicated solutions are adopted nowadays to fulfill the
demanding processing task. For example, as part of image processing library
for TI’s highest performance TMS320C64x DSP series, such fundamental func-
tion has been implemented as software routines written in optimized assembly
language to take advantage of the specific DSP architectures [2]. Although such
high performance DSP can run up to 600Mhz, performing real-time image con-
volutions for image size of 512 ×512 with kernel size larger than 7×7 is still be-
yond its limitations [3]. Alternatively, many FPGA implementations of image
convolutions has been reported [3–5]. Focusing mainly on FPGA architectures
for enhancing calculation capacity, few of these implementations address the
combination of data flow architecture which enables low I/O datarates with sus-
tained calculation capability. In this paper, A streamlined dataflow composed
of three level of memory hierarchy are employed, resulting in substantial I/O
bandwidth reduction. Furthermore, potential power savings are also identified
113
VB.NET PDF- View PDF Online with VB.NET HTML5 PDF Viewer
to PDF. Image: Remove Image from PDF Page. Image Link: Edit URL. Bookmark: Edit Bookmark. Metadata: Edit, Delete Redact Pages. Annotation & Drawing. Add Sticky Note
add hyperlink pdf document; add link to pdf
VB.NET Image: VB Code to Download and Save Image from Web URL
Apart from image downloading from web URL, RasterEdge .NET Imaging SDK still dedicated to provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
add hyperlinks pdf file; add a link to a pdf in acrobat
114
CHAPTER 2. CONTROLLER SYNTHESIS IN IMAGE CONVOLUTION HARDWARE
ACCELERATOR DESIGN
by such memory hierarchy for the future ASIC solutions. It is estimated that
power consumed by memory operations in three level hierarchies can be over 35
times lower than that of the one level direct memory scheme. Combined with
four parallel processor with pipelined adder tree structure, a calculation capac-
ity of larger than 2.5G MAC/s is achieved at the clock frequency of 50Mhz.
2.2 Two dimensional image convolution
Two dimensional image convolution is computationally intensive and requires
acorresponding high data throughput. If such an application is demanded for
large image size in a real-time manner, it would not be possible without a cus-
tom solution with a tailored architecture. In this application, two-dimensional
image convolution is performed by scanning a rectangular image with a kernel
function, a 15×15 two dimensional data array as shown in figure 2.1. For each
kernel position, the overlapped data are multiplied and then summed together
to form one output filtered image pixel. A boarder image frame is added to the
raw image to prevent data missing when the position of filtering operation is
close to the image boarder. The scanning pattern could be horizontal first and
then vertical or the other way around. The kernel values represent the filter
function that performs specific feature extractions on the image data. To facil-
itate flexible filtering alternatives, a RAM solution is usually demanded for the
kernel changes in later use when other filtering function is applied. Kernel size
is another parameter that can be changed as well. The larger the kernel size,
the more the noise is reduced from the output image but more memories and
calculations are needed. Therefore a trade off between performance and the
hardware cost has to be made. For one example of grain quality assessment [6],
it is shown that a kernel size of 15×15 is considered to be a reasonable solution
in terms of the output image quality and relative implementation cost.
As a consequence of the image size, the complete image has to be stored
on off-chip memory. During the convolving operations, each kernel position
requires 15×15 pixel values from off-chip memory in a direct way. When this is
performed in real-time, a very high data throughput is needed. Furthermore,
accessing large off-chip memory is expensive in terms of power consumption
and so is the signaling due to the large capacitance of package pins and PCB
wires.
In [6], a tailored architecture with a streamlined dataflow was proposed
to achieve the desired filtering while keeping a low I/O bandwidth. By the
observation that each pixel value, except the one in the extreme corners, is
used in several calculations, a two level memory hierarchy were introduced.
instead of accessing off-chip memories 225 times for each pixel operation, 14
full rows of pixel values and 15 values on the 15th row are filled into 15 on-chip
line memories before any convolution starts. After the first pixel operation,
2.2. TWO DIMENSIONAL IMAGE CONVOLUTION
115
1
 columns
 rows
M
M
Frame
2
2
2
 −1
2
1
 −1
1
2
Image array, x()
Kernel array, h()
Figure 2.1:
Convolution of an image by kernel function.
Table 2.1:
memory hierarchy schemes and access counts for an image of 256×256
(M0=off-chip 0.18µm, C0 and C1=0.35µm)
Scheme
M0
C0
C1
energy cost
A: M0
13176900
790 mJ
B: M0→ C0
65536
13176900
56.6 mJ
C: M0→ C1
929280
13176900
68.9 mJ
D: M0→C0→C1
65536
929280
13176900
20.8 mJ
for each successive pixel position, the value in the upper left is discarded and
anew value is read from the off-chip memory. As a result, pixel values from
the off-chip memories are read only once for the whole convolving process from
upper left to the lower right. Thus the input datarates are reduced from 15×15
accesses/pixel to only 1 read.
In light of the fact that using a two level memory structure can reduce both
power consumptions and I/O bandwidth requirements, one extra cache level
is introduced in this paper to further optimize for power consumptions during
memory operations, figure 2.2. Since accessing large memory consumes more
power, 15 small cache memories are added to the two level memory hierarchy.
The small cache memories are composed of 15 separate memories to provide
one column pixel values during each clock cycle. Instead of reading pixel values
directly from line memories 15 times for each pixel operation, one column of
pixel values are read to cache memories first from the line memories for each
116
CHAPTER 2. CONTROLLER SYNTHESIS IN IMAGE CONVOLUTION HARDWARE
ACCELERATOR DESIGN
CyclicColumnStorage
Off-Chip
SRAM
Newcolumn
readtocache
Kernelmoving
totheright
Control
Control
Signal
Signal
Buffer
Newpixeltoeachconvolution
Processor
Processor
Processor
Processor
FPGA
1
2
3
4
DataOut
Figure 2.2:
Block diagram of image processor datapath with 3 level mem-
ory hierarchies.
2.2. TWO DIMENSIONAL IMAGE CONVOLUTION
117
−1
Z
−1
Z
−1
Z
−1
Z
−1
Z
−1
Z
−1
Z
Line 1
Line 2
Line 15
0
Register
Load
Clear
Pipelining
kernel
kernel
kernel
Control
Output
Pixel
Figure 2.3:
Adder tree structure of the processor core.
new pixel operation except for the first one. During each pixel operation, di-
rect line memory access is replaced by small caches read. As a result, reading
pixel values from line memories 15 times could be replaced by only once plus
15 times small cache accesses. Under the assumption that the embedded mem-
ories are implemented in a 0.35µm process CMOS, by the calculation method
in [7], it is shown in Table. I that the power consumption for the total memory
operations could be reduced to over 2.5 times compared to that of a two level
hierarchy. In addition to the new cache memory, one extra address calculator
is synthesized by proposed synthesis tool to handle the cache address calcula-
tion, the architecture of which is shown in the following section. In order to
simplify address calculation, the depth for each cache is set to 16. In doing so,
incrementing the largest address represented in 4 bits binaries will reset it back
to the beginning. This will allow circular operations on the cache memories.
During new pixel operations each new column of data are filled into the cache
in a cyclic manner. However, the achieved low power solution has to be traded
for extra clock cycles introduced during the initial filling of the third level cache
memories. In the case of an image size of 256×256, this will contribute 61696
clock cycles in total. Compared with the total clock cycles in the magnitude
of 10
7
,such a side effect is negligible.
In fact, alternative schemes exists by different combinations of the three
118
CHAPTER 2. CONTROLLER SYNTHESIS IN IMAGE CONVOLUTION HARDWARE
ACCELERATOR DESIGN
Select, EOB
Signals
+1
Control
Logic
Address
Branch Address
Status
D
Control
Figure 2.4:
Controller Architecture with incremental circuitry.
memories in the hierarchy. All these possible solutions differ substantially in
memory accesses. In Table. I, different memory scheme is shown where M0,
C0, C1 denotes off-chip memory, line memories and smaller caches respectively.
Although the number of data provided to the datapath remains the same for all
four schemes, the access counts to the large off-chip memories varies. For the
two and three level hierarchy structures, the counts to the large memory M0 are
reduced by nearly 225 times compared to that of the one level solution. Between
scheme B and D, the least access counts to both external memories and line
memories are identified in three level memory structure, but this is achieved
at the cost of extra clock cycles introduced during each pixel operation. Thus,
trade off should be made when different implementation techniques are used.
For the FPGAs where power consumption is considered less significant, two
level hierarchies prevails due to its lower clock cycle counts. While for ASIC
solutions, three level hierarchy is more preferable for it results in reasonable
power reduction.
In addition to memory schemes, a pipelined adder tree is implemented on
four processor cores to fulfil the sustained calculation capacity. Four cores have
been chosen to be able to perform several convolutions in parallel. Each core
contains 15 multipliers with adjoining RAMs filled with the kernel function.
During each clock cycle, one column of data comprising 15 pixel values are
read to the corresponding multipliers. The multiplication are performed in
parallel and the products are summed in the subsequent adder tree. Combined
with memory hierarchy, a very high sustained calculation capacity is obtained.
Documents you may be interested
Documents you may be interested