物联网中压缩感知算法的云加速方法

发布时间：2018-12-12 12:36

【摘要】：为了减少采集的数据量,提出在物联网中引入"边采样边压缩"的新型采样方法——压缩感知。针对压缩感知理论中信号重建算法计算复杂度较高的问题,设计并实现了一个基于云平台和代码迁移的算法加速方案;该方案解决了代码并行化的自动翻译、算法向云端迁移、本地和云端执行同步等问题,对可并行化的算法,仅需要增加几个新定义的接口及插入一些描述性的注释,就可以利用云资源实现算法的加速;实验表明,该方案是可行的、有效的。该文还研究了基于物联网资源的云加速方法,提出了基于云加速方案、结合多核/多CPU方法和GPGPU方法,能充分利用已有物联网资源的混合压缩感知算法加速框架,并初步设计了理论运行流程。
[Abstract]:In order to reduce the amount of data collected, a new sampling method called "edge sampling and compression" is proposed in the Internet of things. Aiming at the high computational complexity of the signal reconstruction algorithm in the theory of compression perception, an algorithm acceleration scheme based on cloud platform and code migration is designed and implemented. This scheme solves the problems of automatic translation of code parallelization, migration of algorithm to cloud, synchronization of local and cloud, etc. For parallelized algorithms, only several newly defined interfaces and some descriptive annotations are needed. Cloud resources can be used to accelerate the algorithm; Experiments show that the scheme is feasible and effective. This paper also studies the cloud acceleration method based on the Internet of things resources, and proposes a cloud acceleration scheme. Combined with the multi-core / multi-CPU method and the GPGPU method, it can make full use of the existing Internet of things hybrid compression sensing algorithm acceleration framework. And the theory running flow is designed preliminarily.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：江苏省973项目(BK2011022) 国家自然科学重点基金(61170035,61272420)
【分类号】：TP391.44;TN929.5

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2374561