可重構(gòu)計算體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用研究
[Abstract]:Reconfigurable computing can change its hardware configuration structure so that it can maintain the flexibility of software computing and have the high performance characteristics of hardware computing, so it has been widely paid attention to by researchers, and reconfigurable computing can change its own hardware configuration structure in order to maintain the flexibility of software computing and high performance characteristics of hardware computing. It has become one of the research hotspots in the field of high performance computing. The whole research content of reconfigurable computing can be divided into two levels: the research of reconfigurable computing application and the research of reconfigurable computing hardware platform. At the application research level, the research problems can be classified into two categories: specific application and general application. Specific applications need to optimize the computing model, data organization, communication model and algorithm implementation to maximize the performance of the application. General-purpose applications hope to propose generic templates and build application libraries for a class of problems. When they encounter applications of the same type, they can make use of the hardware configurable characteristics of reconfigurable computing by modifying the open interface. Get efficient solutions to specific problems. The research level of hardware platform can be divided into two categories: fine-grained reconfigurable computing platform and coarse-grained reconfigurable computing platform. The research of fine-grained reconfigurable platform mainly refers to the research of FPGA chip, which is the most mature basic hardware of reconfigurable computing. However, due to its shortcomings such as long configuration time, large energy consumption, long layout and routing time, low resource utilization and large data transmission delay, more and more research focuses on coarse-grained reconfigurable computing platforms. The research contents of this paper include two levels of reconfigurable computing: from the research of application, to the research of hardware architecture. At the same time, our research can be divided into three aspects: specific application research, general application research, and new reconfigurable hardware platform research. In the aspect of specific application research, we choose face detection which is widely used in video surveillance, safe contact control and other fields as an example. By improving the image scaling threshold and the selection of scaling algorithm, we calculate the pipeline structure of integral graph. Adapt it to the infrastructure of reconfigurable hardware FPGA. The experimental results also show that the performance of FPGA-based solutions is much higher than that of traditional software solutions. In the field of general application research, we choose recursive problem which has important position in digital logic problem, artificial intelligence and so on, and has not been solved by predecessors, by dividing recursive search tree, The balanced recursive task partition method constructs a general and parallel reconfigurable hardware parallel solution for recursive problems. In the aspect of research on the new reconfigurable hardware architecture, we propose a new wireless interconnection mechanism, which is based on heterogeneous basic functional units, aiming at the specific shortcomings of the existing coarse and fine-grained reconfigurable hardware. An efficient heterogeneous reconfigurable platform for task scheduling optimization. The comparison of real experiments shows that our heterogeneous platform has great advantages over previous reconfigurable computing platforms in terms of energy consumption, performance and configuration generation time.
【學(xué)位授予單位】:上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號】:TP38
【共引文獻(xiàn)】
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9 王吉林;葉建隆;趙力;鄒采榮;;基于曲線波隱馬爾可夫模型的人臉檢測[J];傳感技術(shù)學(xué)報;2011年05期
10 Young-joon HAN;Hern-soo HAHN;;Vehicle Detection in Still Images by Using Boosted Local Feature Detector[J];Journal of Measurement Science and Instrumentation;2010年01期
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2 樊彬;羅飛;李招;;一種基于整數(shù)圖像技術(shù)的窗口匹配算法[A];2006北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會——通信與信息技術(shù)會議論文集(下)[C];2006年
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4 張平;王貴成;;Adaboost人臉檢測算法的速度影響因素分析及其改進(jìn)方法[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年
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9 Jianfang Dou;Jianxun Li;;Improved Deformable Part Model For Object Detection Based on Scale Invariant Feature Transform[A];第25屆中國控制與決策會議論文集[C];2013年
10 曹健;陳紅倩;毛典輝;李海生;蔡強(qiáng);;基于局部特征的圖像目標(biāo)識別問題綜述[A];2013年中國智能自動化學(xué)術(shù)會議論文集(第五分冊)[C];2013年
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