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基于上下文自适应算术编码的可重构配置信息压缩算法
  • ISSN号:1002-0470
  • 期刊名称:《高技术通讯》
  • 时间:0
  • 分类:TP338[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]西安交通大学电信学院,西安710049
  • 相关基金:863计划(2006AA01A109)和国际科技合作计划项目(2009DFA12110)资助.
中文摘要:

针对可重构计算系统中配置信息压缩问题,提出了一种基于上下文自适应算术编码的配置信息压缩算法。该算法采用动态调整参数的方法逼近符号概率,采用移位操作消除算术编码的乘除法,在压缩和解压过程中引入上下文模型分配机制,实现对配置信息的压缩,从而可减少所需的配置信息存储空间和重构时配置信息的传输量。该算法用现场可编程门阵列(FPGA)配置信息文件进行验证。同时,提出了一种能够有效提高硬件在线解压速度的改进方法,该方法在Virtex-4FPGA上得到实现。实验表明,对于器件占用率为90%以上和20%的FPGA配置,该算法的压缩率分别达到25%和9%。与现有的方法相比,该算法在压缩率上具有优势,并可适用于多种器件。

英文摘要:

Aiming at the configuration compression in reconfigurable computing systems, the paper puts forward a configuration compression algorithm based on contextually adaptive arithmetic coding. The proposed algorithm obtains the approximate symbol probability by dynamically adjusting the parameters, and eliminates the multiplication and division by using shift operations. It introduces the distribution mechanism based on context into the compression and decompression process to realize configuration compression, so the required configuration storage space and the amount of configuration being transmissed when reeonfiguratiny can be reduced. The algorithm was verified by testing field programmable gate array (FPGA) configuration files. Simultaneously, a decompressing circuit, which accelerates the decompression speed, was designed and implemented on the Virtex-4 FPGA. The experiments show that, for the configuration with the device occupancy rate of 90% and 20%, the proposed algorithm can achieve the compression ratio reaching to 25% and 9% respectively. Compared with the existing methods, the presented gets the higher compression ratio and also can be adopted to various equipments.

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期刊信息
  • 《高技术通讯》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国科学科技部
  • 主办单位:中国科学技术信息研究所
  • 主编:赵志耘
  • 地址:北京市三里河路54号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hitech@istic.ac.cn
  • 电话:010-68514060 68598272
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0470
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2770/N
  • 邮发代号:82-516
  • 获奖情况:
  • 《中国科学引文数据》刊源,《中国科技论文统计与分析》刊源
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:12178