Спеціалізований процесор для ущільнення даних
Володимир Лужецький, Людмила Савицька, Валентина КаплунОдним із ефективних підходів щодо ущільнення даних є підхід, що базується на використтанні оптимізуючих властивостей чисел Фібоначчі. Суть підходу полягає в тому, що в процесі ущільнення блок цифрових даних розглядається як надвелике ціле додатне число, що подається у вигляді лінійної форми Фібоначчі. Реалізація методів ущільнення даних на основі лінійної форми Фібоначчі програмними засобами вимагає великих витрат часу, які пов’язані з обчисленнями над числами великої розрядності (до 8000 двійкових розрядів). Для деяких застосувань такі витрати часу є неприпустимими, тому існує потреба створення спеціалізованого процесора, який забезпечить пришвидшення процесу ущільнення даних. Розроблення математичних і структурних моделей спеціалізованого процесора та його компонентів здійснено з використанням функціонально-структурного підходу щодо проектування цифрових пристроїв. Виходячи з узагальненої моделі процесу адаптивного ущільнення даних на основі лінійної форми Фібоначчі визначено основні функції, які має реалізовувати спеціалізований процесор. Цей процесор входить до складу комп’ютерної системи і певним чином підключений до центрального процесора комп’ютера. Оскільки файли, що підлягають ущільненню, та ущільнені файли зберігаються в пам’яті комп’ютера, то передбачається, що центральний процесор буде виконувати зчитування і запис файлу, формування послідовностей Р і Р* та реалізовувати функцію оптимізації на рівні послідовностей. На спеціалізований процесор покладаються обчислення над числами великої розрядності. Для реалізації сукупності всіх функцій запропоновано побудувати не один операційний автомат, а здійснити його декомпозицію на автомати, кожен з яких реалізує відповідну функцію. Розглянуто математичні моделі та структури таких модулів спеціалізованого процесора: моделювання джерела даних, кодування, декодування, оптимізації на рівні блоків, формування структури послідовності Р*. Апаратна реалізація обчислень над числами великої розрядності і можливість реалізації основних функціональних перетворень окремими модулями у конвеєрному режимі забезпечує пришвидшення процесу ущільнення даних порівняно з програмною реалізацією
Використані джерела
[1] Luzhetskyi, V.A., & Savytska, L.A. (2015). Development and research of adaptive data compression methods based on the Fibonacci linear form. East European Journal of Advanced Technologies, 1/9(73), 16-22.
[2] Anisimov, A.V., Ryndin, Ya.P., & Redko, S.E. (1982). Inverse Fibonacci transform. Cybernetics, 3, 9-11.
[3] Anisimov, A.V. (1995). Linear Fibonacci forms and parallel algorithms of large dimension. Cybernetics and System Analysis, 3, 106-115.
[4] Luzhetskyi, V.A., & Al-Maita, M. (1998). A method of representing whole numbers of a large range. Measuring and Computing Technology in Technological Processes, 1, 156-162.
[5]. Luzhetskyi, V.A., Savytska, L.A., & Khok, S.A. (2009). Generalized model of adaptive data compression. Information Technologies and Computer Engineering, 1(14), 56-63.
[6] Glushkov, V.M., Kapitonova, Yu.V., & Mishchenko, A.T. (1987). Logical design of discrete devices. Kyiv: Naukova Dumka.
[7] Luzhetskyi, V.A., & Savytska, L.A., (2015). Models and methods of adaptive data compression based on the Fibonacci linear form. Collection of Scientific Papers of Kharkiv Air Force University, 1(42), 53-57.