| 講演名 | 2016-10-06 ［ポスター講演］GPUのための可逆データ圧縮アルゴリズム 船坂 峻慈(広島大), 中野 浩嗣(広島大), 伊藤 靖朗(広島大), |
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| 抄録(和) | データ圧縮はコンピュータエンジニアリングの分野で非常に重要である. しかし, 多くの可逆圧縮と展開アルゴリズムは並列化が非常に難しい. 本論文ではLight Loss-Less (LLL)圧縮と呼ぶ, 新しい可逆圧縮法を提案する. この圧縮法の展開アルゴリズムは高い並列化が可能でありGPUを用いて非常に高速に処理することができる. データ展開は圧縮と比較して何度も行うためにこの圧縮法は多くのアプリケーションで応用できる. 我々はLLL展開の並列アルゴリズムを提案しGeForce GTX~1080 GPUに実装した. GPUを用いたLLL展開の実効速度をCore~i7-4790への逐次CPU実装と比較し91.1-176倍の高速化を達成した. また, よく知られている圧縮手法であるLZSSとLZWとの比較も行う. 提案手法は圧縮率は同程度である一方でLZSS展開のGPU実装と比較して4.30-14.1倍, LZW展開のGPU実装と比較して2.49-9.13倍の高速化を達成した. |
| 抄録(英) | There is no doubt that data compression is very important in computer engineering. However, most lossless data compression and decompression algorithms are very hard to parallelize, because they use dictionaries updated sequentially. The main contribution of this paper is to present a new lossless data compression method that we call CUDA Loss-Less (CULL) compression. It is designed so that decompression can be highly parallelized and run very efficiently on the GPU. This makes sense for many applications in which compressed data is read and decompressed many times and decompression performed more frequently than compression. We show optimal sequential and parallel algorithms for CULL decompression and implement them to run on Core~i7-4790 CPU and GeForce GTX~1080 GPU, respectively. To show the potentiality of CULL compression method, we have evaluated the running time using five images and compared with well-known compression methods LZW and LZSS. Our GPU implementation of CULL decompression runs 91.1-176 times faster than the CPU implementation. Also, the running time on the GPU of our experiments show that CULL decompression is 2.49-9.13 times faster than LZW decompression and 4.30-14.1 times faster that LZSS decompression, although their compression ratios are comparable. |
| キーワード(和) | データ圧縮 / 並列アルゴリズム / GPGPU |
| キーワード(英) | data compression / parallel algorithms / GPGPU |
| 資料番号 | CPSY2016-46 |
| 発行日 | 2016-09-29 (CPSY) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY / IPSJ-ARC |
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| 開催期間 | 2016/10/6(から1日開催) |
| 開催地（和） | 幕張メッセ |
| 開催地（英） | Makuhari-messe |
| テーマ（和） | 萌芽的コンピュータシステム研究展示会 |
| テーマ（英） | Emerging Computer Systems Exhibition |
| 委員長氏名（和） | 中島 康彦(奈良先端大) |
| 委員長氏名（英） | Yasuhiko Nakashima(NAIST) |
| 副委員長氏名（和） | 中野 浩嗣(広島大) / 入江 英嗣(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Koji Nakano(Hiroshima Univ.) / Hidetsugu Irie(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 三吉 貴史(富士通研) / 鯉渕 道紘(NII) |
| 幹事氏名（英） | Takashi Miyoshi(Fujitsu Labs.) / Michihiro Koibuchi(NII) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大川 猛(宇都宮大) / 高前田 伸也(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Takeshi Ohkawa(Utsunomiya Univ.) / Shinya Takameda(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Computer Systems / Special Interest Group on System Architecture |
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| 本文の言語 | ENG-JTITLE |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］GPUのための可逆データ圧縮アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Loss-Less Data Compression Algorithm for GPUs |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データ圧縮 / data compression |
| キーワード(2)（和/英） | 並列アルゴリズム / parallel algorithms |
| キーワード(3)（和/英） | GPGPU / GPGPU |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 船坂 峻慈 / Shunji Funasaka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中野 浩嗣 / Koji Nakano |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 伊藤 靖朗 / Yasuaki Ito |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-10-06 |
| 資料番号 | CPSY2016-46 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | CPSY-240 |
| ページ範囲 | pp.19-24(CPSY), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-09-29 (CPSY) |