SIMD PE阵列优化提升小波变换的高效并行实现策略

本文主要探讨的是"提升小波变换的SIMD PE阵列实现"这一主题，发表于2008年的《兰州大学学报(自然科学版)》第44卷第3期。该研究专注于提高大规模图像帧处理的效率，特别是在处理具有G级像素的帧时。提升小波变换是一种重要的信号分析工具，尤其在图像处理和信号压缩领域广泛应用。 作者提出了一种基于Single Instruction Multiple Data (SIMD) Processing Element (PE) 阵列的数据并行实现策略，针对Daubechies 9-7提升小波变换的不同提升阶段，采用了阶段内并行处理和阶段间串行处理的方法。这样做可以有效避免阶段内部处理过程中的数据相关性，显著提升了处理速度。数据并行化设计对于大规模数据处理而言是关键，因为它能够充分利用现代计算机硬件的并行计算能力，从而大大提高计算效率。 为了进一步减少多层分解变换中PE之间的通信开销，文中引入了行、列动态PM2I（Parallel Multiplier-to-Inverter）网络结构。这种互联方式允许不同分解层次中的相关PE直接连接，减少了各层变换过程中PE之间的通信次数，这对于实时性处理大图像帧来说至关重要。PM2I网络作为一种高效的通信架构，能够在不影响性能的前提下优化数据传输。 关键词包括提升小波变换（Lifting Wavelet Transform）、PM2I网络和SIMD PE阵列，这些术语表明了论文的核心技术和实施策略。整体上，这篇文章的研究成果对于优化图像处理算法在高数据量环境下的执行效率，尤其是在军事和工业应用中，具有实际的工程价值。 通过这种方式的实现，作者不仅展示了提升小波变换在SIMD架构下的潜力，还提供了优化设计方法，这对于推进并行计算在图像处理领域的应用和技术进步具有重要意义。