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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2016-10-06 10:00 ［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・中野浩嗣・伊藤靖朗（広島大）  CPSY2016-46 |
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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. |
| （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 / / / / / |
| （英） | data compression / parallel algorithms / GPGPU / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 116, no. 240, CPSY2016-46, pp. 19-24, 2016年10月. | |
| 資料番号 | CPSY2016-46 | |
| 発行日 | 2016-09-29 (CPSY) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CPSY2016-46 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CPSY IPSJ-ARC |
| 開催期間 | 2016-10-06 - 2016-10-06 |
| 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 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CPSY |
| 会議コード | 2016-10-CPSY-ARC |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 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） | A Loss-Less Data Compression Algorithm for GPUs |
| サブタイトル（英） | |
| 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 |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 船坂 峻慈 / Shunji Funasaka / フナサカ シュンジ |
| 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/ヨミ） | 中野 浩嗣 / Koji Nakano / ナカノ コウジ |
| 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/ヨミ） | 伊藤 靖朗 / Yasuaki Ito / イトウ ヤスアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島大学 (略称： 広島大) Hiroshima University (略称： Hiroshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2016-10-06 10:00:00 |
| 発表時間 | 360分 |
| 申込先研究会 | CPSY |
| 資料番号 | CPSY2016-46 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | no.240 |
| ページ範囲 | pp.19-24 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2016-09-29 (CPSY) |
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