近年來(lái),隨著多核處理器的迅速普及,多核并行計(jì)算已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。盡管多核處理器的計(jì)算能力顯著提升,但是由于當(dāng)前大量軟件都是基于單核處理器開(kāi)發(fā),不能有效利用多核處理器的優(yōu)勢(shì)。為了充分利用多核資源,發(fā)揮多核處理器的性能,本文提出了多核處理器上串行程序并行化的解決方案,并將串行程序并行化設(shè)計(jì)方案應(yīng)用到全方位視覺(jué)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤中。 首先對(duì)多核并行編程、單核處理器編程和多機(jī)分布式編程進(jìn)行了分析和比較�；谔幚砥魃隙鄠�(gè)核的編程環(huán)境,給出了串行程序并行化的設(shè)計(jì)流程。 根據(jù)多核處理器的核間通信比多個(gè)計(jì)算機(jī)間通信開(kāi)銷(xiāo)小的特點(diǎn),把DAG模型引入到多核并行計(jì)算中,并進(jìn)行了改進(jìn)。研究和分析了任務(wù)之間的依賴(lài)關(guān)系,包括數(shù)據(jù)依賴(lài)關(guān)系和控制依賴(lài)關(guān)系,分別給出了與依賴(lài)關(guān)系相對(duì)應(yīng)的DAG圖構(gòu)建方法。在表調(diào)度算法的基礎(chǔ)上,得到基于DAG圖的任務(wù)調(diào)度算法。 剖析視頻中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤任務(wù),將任務(wù)分解成若干個(gè)具有相互依賴(lài)關(guān)系的子任務(wù)。采用本文中提出的基于DAG模型的并行算法,構(gòu)建出與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤任務(wù)相對(duì)應(yīng)的DAG圖。并利用改進(jìn)后的表調(diào)度算法,實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤DAG圖的任務(wù)調(diào)度。 最后,本文將改進(jìn)后的全方位視覺(jué)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤算法,在雙核處理器上實(shí)現(xiàn),并進(jìn)行了運(yùn)行速度的測(cè)試。算法的主體部分,即檢測(cè)和跟蹤的任務(wù)實(shí)現(xiàn)了1.55倍的加速;并行化最好的部分能使加速比達(dá)到1.71。通過(guò)Intel Thread Profiler線程檔案器檢測(cè)得到的線程負(fù)載也基本上達(dá)到平衡。
【學(xué)位單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類(lèi)】：TP332

【參考文獻(xiàn)】

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1 湯敏;;利用圖形化平臺(tái)開(kāi)發(fā)多核嵌入式系統(tǒng)[J];電子產(chǎn)品世界;2007年12期

2 歐陽(yáng)t

本文編號(hào)：2815485