Implementation of three SIMD algorithms for graphical user interface processing in mobile devices using the Atsana J2210 media processor
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the implementation of three single-instruction, multiple-data (SIMD) parallel algorithms for improved graphical user interface processing in mobile devices. These algorithms, which perform alpha blending, window masking and rendering with antialiasing, are adapted for use with Atsana semiconductor's J2210 media processor, a low-power system-on-chip for graphic, image and video processing in wireless applications. All three SIMD algorithms are successfully realized in software for the J2210, without the use of any floating-point math or integer division. The algorithms are evaluated through architecturally-aware simulation of the J2210's SIMD array processor, and their performance is compared to that of equivalent sequential algorithms on a conventional RISC processor. Results show a performance improvement by a factor of 99.6, 39.3 and 2.4 for alpha blending, window masking and rendering with antialiasing, respectively. Power consumption in the array processor is very low for each algorithm, with a maximum of 4.5 mW during active operation. The combination of high performance and low power consumption achieved by these algorithms demonstrates that they are suitable for use in mobile devices equipped with a SIMD-capable media processor such as the J2210
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».