社区信息化中基于AMD APU多媒体嵌入式终端设计与优化

发布时间：2017-05-27 22:03

  本文关键词：社区信息化中基于AMD APU多媒体嵌入式终端设计与优化，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：社区信息化是当今社会发展的大趋势,各级政府纷纷出台有利政策,促进社区居民享受到便捷、质优、价廉的信息化服务。针对重大的国家和社会需求,国家信息通信国际创新园(CHIC)与山东大学提出了基于“多媒体嵌入式终端+宽带网+云服务集群”的新型信息化模式,旨在为社区居民提供成本低、功耗低、可靠性高、性能强的多媒体嵌入式终端和性能稳定、内容丰富的云服务平台。经过近五年的研发推广,整体解决方案在山东各地市得到了众多用户的好评。 在新型信息化模式下,新型多媒体嵌入式终端是整个模式的是重要组成部分,承担着用户与互联网、云平台沟通的桥梁作用,一款性能优良、运行流畅的终端设备能够极大地提升用户体验。近几年来,随着聚融技术的兴起,以AMDG系列APU为代表的X86架构嵌入式处理器逐渐进入了人们视野。一是AMDG系列APU实现了极强的功耗控制能力,最低功耗可以到4.5W,能够满足社区信息化终端低功耗的要求；二是APU实现了CPU和GPU集成到一块芯片中,芯片整体的图像处理、多媒体、网络访问能力以及终端整体性能都得到了进一步的提高,同时,APU支持OpenCL异构计算,能够大大提高终端整体性能,满足社区信息化终端性能需求；三是基于X86架构的软件众多,再加上功能强大、内容丰富的云服务平台,能够满足广大社区群众多样的需求。 本论文针对基于AMD APU的多媒体嵌入式终端,进行了硬件、软件、性能优化三方面的研究。硬件方面,原理图和PCB设计采用Cadence公司CAD软件,处理器选用AMD G系列APU GT56N,桥片选用AMD FCH M55E芯片,设置了丰富的外围接口,提供了卓越的整机性能、优质的多媒体体验和强大的网络访问能力；软件方面,搭载Ubuntu操作系统,在支持Linux原生应用的同时,采用Qt开发环境进行本地应用开发,提供操作简单的多种常用应用,如文本编辑器、音乐播放器、图片浏览器等应用,方便社区不同知识层次用户的使用；性能优化方面,本论文选取一个图像处理类算法Criminisi图像修复算法和一个通用计算类算法粒子群优化K均值聚类算法,使用OpenCL进行了并行实现和优化,探索了一条新型社区信息化终端的优化道路。
【关键词】：社区信息化 嵌入式终端 APU 硬件设计 Qt OpenCL
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP368.1
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 符号说明10-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 选题背景与研究内容12-13
• 1.2 多媒体嵌入式终端发展13-16
• 1.3 基于AMD APU多媒体嵌入式终端在社区信息化中的应用16-17
• 1.4 论文研究主要内容及章节安排17-19
• 第二章 多媒体嵌入式终端整体方案设计19-24
• 2.1 终端硬件方案19-21
• 2.2 终端软件方案21-23
• 2.2.1 支持操作系统22
• 2.2.2 主要应用程序22-23
• 2.3 外观方案23-24
• 第三章 多媒体嵌入式终端硬件设计24-48
• 3.1 Candence 简介24-25
• 3.2 高速PCB电路板设计流程25-30
• 3.2.1 前处理26
• 3.2.2 中处理26-29
• 3.2.3 后处理29-30
• 3.3 FCH及周边模块硬件设计30-45
• 3.3.1 原理图设计30-38
• 3.3.2 制作元器件PCB封装38-41
• 3.3.3 约束管理器设置41-43
• 3.3.4 元器件布局、布线和敷铜43-45
• 3.4 光绘文件生成45-48
• 第四章 多媒体嵌入式终端软件设计48-56
• 4.1 开发环境搭建48-50
• 4.1.1 QT交叉编译环境48-49
• 4.1.2 嵌入式终端中Qt库的安装49-50
• 4.2 应用程序开发50-56
• 4.2.1 文本编辑器51-53
• 4.2.2 音乐播放器53-56
• 第五章 性能优化设计56-79
• 5.1 异构计算的概念57-58
• 5.2 OpenCL 介绍58-60
• 5.3 Linux操作系统下OpenCL开发环境的搭建60-62
• 5.4 基于OpenCL的Criminisi并行图像修复算法62-74
• 5.4.1 Criminisi图像修复算法介绍62-66
• 5.4.2 基于OpenCL的Criminisi并行图像修复算法实现66-69
• 5.4.3 基于OpenCL的Criminisi并行图像修复算法优化69-73
• 5.4.4 并行加速效果73-74
• 5.5 基于OpenCL的并行粒子群优化K均值聚类算法74-79
• 5.5.1 粒子群优化K均值聚类算法介绍75-77
• 5.5.2 基于OpenCL粒子群优化K均值聚类算法的并行实现77-78
• 5.5.3 并行加速效果78-79
• 第六章 总结与展望79-81
• 6.1 总结79
• 6.2 展望79-81
• 参考文献81-86
• 致谢86-87
• 硕士学位期间申请的专利和参加的项目87-88
• 学位论文评阅及答辩情况表88

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 王海峰;程广河;郝惠娟;王尚斌;;云计算模式下可信平台设计[J];山东科学;2010年04期

2 吴文忠;李万磊;;基于ARM和ZigBee的智能家居系统[J];计算机工程与设计;2011年06期

3 李胜琴;张国荣;许岩;;基于ARM的交叉编译工具的制作[J];太原师范学院学报(自然科学版);2010年02期

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本文编号：401264