Gelişmiş sinyal işleme için verimli heterojen paralel hesaplama
Efficient heterogeneous parallel computing for advanced signal processing
- Tez No: 723597
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Enerji verimliliği, Makine öğrenmesi, Merkezi işlem birimleri (CPU), Paralel hesaplama, Sıkıştırılmış algılama, Energy efficiency, Machine learning, Central processing units (CPU), Parallel computing, Compressed detection
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde, geleneksel sinyal işleme yöntemlerine kıyasla gelişmiş sinyal işleme algoritmalarının artan hesaplama yükünü azaltmayı amaçlayan güç verimli, gerçek zamanlı, paralel uygulamalar tasarlanmıştır. Sensör sinyal işleme mimarisinde yer alan sayısal alt çevrimi, makine öğrenmesi tabanlı hedef tespiti ve sıkıştırılmış algılama tabanlı geliş açısı kestirimi hesaplamaları için darboğaz işlem noktaları, bellek gereksinimleri ve hesaplama karmaşıklıkları analiz edilmektedir. Paralel hesaplama adımları, kapsamlı analizlerin bir sonucu olarak tasarlanmıştır. Heterojen paralel hesaplama ile gelişmiş sinyal işleme uygulamaları için performans iyileştirmeleri sağlanmıştır. Makine öğrenmesi tabanlı hedef tespitinde, katman optimizasyonları ile hesaplama karmaşıklığı yaklaşık 8.5x azaltılmış ve GPU hesaplama, bu uygulama için CPU paralel sürümüne kıyasla 7x hızlanma sağlamıştır. Sayısal alt çevrimi uygulamasında, son derece düşük güç tüketimi olan 6.5 Watt ile gerçek zamanlı alt çevrim gerçekleştirilmiştir. Sıkıştırılmış algılama tabanlı geliş açısı kestirimi için, gerçek zamanlı hesaplama gereksinimlerini karşılamak adına CPU ve GPU tabanlı iyileştirmeler yapılmıştır. Paralel hesaplamalar ile gerçek zamanlı uygulamalar 15 Watt güç tüketimi ile entegre edilmiştir. Böylece düşük güç tüketimi gereksinimleri olan mobil sensör mimarileri için verimli bir çözüm sunulmuştur. Hipotezlere ve performans testlerinin sonuçlarına göre, bu tez çalışması, uzun batarya ömrüne ihtiyaç duyan uç hesaplama birimlerinin gerçek zamanlı sensör sinyal işleme gereksinimlerini karşılamaya katkıda bulunan bir tasarım konsepti sunmuştur.
Özet (Çeviri)
In this thesis, power-efficient, real-time, parallel applications are designed which aims to reduce increased computational overhead of advanced signal processing algorithms compared to conventional signal processing methods. The bottleneck processing points, memory requirements and computational complexity are analyzed for computations of digital down conversion, machine learning-based target detection and compressed sensing-based direction of arrival estimation in the sensor signal processing architecture. The parallel computation steps are designed as a result of comprehensive analysis. Performance improvements have been achieved for advanced signal processing applications with heterogeneous parallel computing. In machine learning-based target detection, the computational complexity has been reduced by approximately 8.5x with the layer optimizations, and GPU computing provided 7x acceleration compared to CPU parallel version for this application. In the digital down conversion application, real-time down conversion was implemented with 6.5 Watts, leading to extremely low power consumption. For the compressed sensing-based direction of arrival estimation, CPU and GPU-based improvements have been performed to succeed real-time computation requirements. With parallel computations, real-time applications were integrated with 15 Watts power consumption. Thus, an efficient solution has been presented for mobile sensor architectures with low power consumption requirements. According to the hypotheses and the results of the performance tests, this thesis has presented a design concept that contributes to meet the real-time sensor signal processing requirements of edge computing units that need long battery life.
Benzer Tezler
- Advanced mobility robustness optimization techniques in mobile heterogeneous networks with the inclusion of 5G
5G dahil mobil heterojen ağlarda gelişmiş mobilite sağlamlık optimizasyon tekniği
WAHEEB SALIM ABDULRAB TASHAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- İşbirlikli iletişim ağları için sinyal işleme teknikleri
Signal processing techniques for cooperative communication networks
HASAN KARTLAK
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
DOÇ. DR. NİYAZİ ODABAŞIOĞLU
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER
- Young's modulus characterization of polydimethylsiloxane (PDMS) microfluidic chips for viscosity measurements
Viskozite ölçümleri için tasarlanmış polidimetilsiloksan (PDMS) mikroakışkan çiplerinin young modülü karakterizasyonu
CEYDA KÖKSAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN
DOÇ. ONUR FERHANOĞLU
- Development of H-BN and CNT reinforced polymer composites for electronic warfare receivers and transmitters: Examination of thermal performance
Elektronik harp almaç ve göndermeç kasaları için H-BN ve CNT takviyeli polimer kompozit malzeme geliştirilmesi: Isıl performansın incelenmesi
GÜRCAN CENGİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALAEDDİN BURAK İREZ