Gelişmiş sinyal işleme için verimli heterojen paralel hesaplama

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.