Gelişmiş sinyal işleme için verimli heterojen paralel hesaplama
Efficient heterogeneous parallel computing for advanced signal processing
Yazar: ALPARSLAN FİŞNE
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Merkezi işlem birimleri (CPU) = Central processing units (CPU) ; Paralel hesaplama = Parallel computing ; Sıkıştırılmış algılama = Compressed detection

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.

Abstract:
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.