Geri Dön

Gelişmiş sinyal işleme için verimli heterojen paralel hesaplama

Efficient heterogeneous parallel computing for advanced signal processing

  1. Tez No: 723597
  2. Yazar: ALPARSLAN FİŞNE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

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

  1. 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

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET CAN ERTEN

    DOÇ. ONUR FERHANOĞLU

  3. Silicon germanium multi quantum wells for high efficiency optoelectronic devices

    Silisyum germanyum çoklu kuantum kuyuları içeren yüksek verimli optoelektronik aygıtlar

    ALPER YEŞİLYURT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ALİ KEMAL OKYAY

  4. Power amplifer assisted ISAC

    Güç yükselteci destekli ISAC

    HÜSEYİN AKCA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  5. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR