【摘要】：為了減少采集的數(shù)據(jù)量,提出在物聯(lián)網(wǎng)中引入"邊采樣邊壓縮"的新型采樣方法——壓縮感知。針對(duì)壓縮感知理論中信號(hào)重建算法計(jì)算復(fù)雜度較高的問題,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于云平臺(tái)和代碼遷移的算法加速方案;該方案解決了代碼并行化的自動(dòng)翻譯、算法向云端遷移、本地和云端執(zhí)行同步等問題,對(duì)可并行化的算法,僅需要增加幾個(gè)新定義的接口及插入一些描述性的注釋,就可以利用云資源實(shí)現(xiàn)算法的加速;實(shí)驗(yàn)表明,該方案是可行的、有效的。該文還研究了基于物聯(lián)網(wǎng)資源的云加速方法,提出了基于云加速方案、結(jié)合多核/多CPU方法和GPGPU方法,能充分利用已有物聯(lián)網(wǎng)資源的混合壓縮感知算法加速框架,并初步設(shè)計(jì)了理論運(yùn)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.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省973項(xiàng)目(BK2011022) 國家自然科學(xué)重點(diǎn)基金(61170035,61272420)
【分類號(hào)】：TP391.44;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2374561