Design and implementation of image processing algorithms on embedded CPU-GPU-SoC devices

Ορούτζογλου, Ιωάννης; Oroutzoglou, Ioannis

dc.contributor.author	Ορούτζογλου, Ιωάννης	el
dc.contributor.author	Oroutzoglou, Ioannis	en
dc.date.accessioned	2018-09-25T09:36:01Z
dc.date.available	2018-09-25T09:36:01Z
dc.date.issued	2018-09-25
dc.identifier.uri	https://dspace.lib.ntua.gr/xmlui/handle/123456789/47670
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.26240/heal.ntua.15934
dc.rights	Αναφορά Δημιουργού-Μη Εμπορική Χρήση-Όχι Παράγωγα Έργα 3.0 Ελλάδα	*
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/gr/	*
dc.subject	Επεξεργασία εικόνας	el
dc.subject	Επιτάχυνση	el
dc.subject	Ενσωματωμένα συστήματα	el
dc.subject	Κάρτα γραφικών	el
dc.subject	Ανιχνευτής γωνιών	el
dc.subject	Image processing	en
dc.subject	Acceleration	en
dc.subject	Embedded systems	en
dc.subject	GPU	en
dc.subject	Corner detector	en
dc.title	Design and implementation of image processing algorithms on embedded CPU-GPU-SoC devices	en
heal.type	bachelorThesis
heal.classification	Επιστήμη υπολογιστών	el
heal.classification	Πληροφορική	el
heal.classificationURI	http://data.seab.gr/concepts/77de68daecd823babbb58edb1c8e14d7106e83bb
heal.language	el
heal.language	en
heal.access	free
heal.recordProvider	ntua	el
heal.publicationDate	2018-06-19
heal.abstract	Σήμερα η συνεχής πρόοδος στην τεχνολογία έχει οδηγήσει στην ανάπτυξη πιο πολύπλοκων και υπολογιστικά απαιτητικών αλγορίθμων επεξεργασίας εικόνας. Πολλοί από αυτούς τους αλγόριθμους έχουν υιοθετηθεί σε ενσωματωμένα συστήματα τα οποία στοχεύουν σε μια ποικιλία εφαρμογών, όπως η αυτοκινητοβιομηχανία, 3D πλοήγηση, η επιτήρηση, κλπ. Ωστόσο, σε ενσωματωμένα συστήματα πραγματικού χρόνου, όπου η καθυστέρηρη μεταφοράς δεδομένων και η κατανάλωση ισχύος διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο, εφαρμογές λογισμικού προσανατολισμένες να εκτελούνται σε επεξεργαστές γενικής χρήσης δεν μπορούν να προσφέρουν ικανοποιητικές λύσεις. Σκοπός της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι ο σχεδιασμός ενός συστήματος επεξεργασίας εικόνας για ενσωματωμένες εφαρμογές, η υλοποίησή του σε Σύστημα-σε-Ψηφίδα και η αξιολόγησή του. Ως εφαρμογή επιλέχθηκε η ανίχνευση γωνιών με τη χρήση του αλγορίθμου Harris σε σύστημα πραγματικού χρόνου διαβάζοντας την είσοδό από την camera. Η επιτάχυνση του αλγορίθμου Harris - Corner Detector επιτυγχάνεται στην πλατφόρμα Tegra X1 CPU-GPU-SoC με χρήση της γλώσσας CUDA C. Ερευνήσαμε διαφορετικούς τρόπους επικοινωνίας μεταξύ CPU και GPU καθώς και προγραμματιστικές τεχνικές στη GPU με σκοπό την καλύτερη απόδοση όσον αφορά τον χρόνο εκτέλεσης της εφαρμογής αλλα και την κατανάλωση ενέργειας. Πιο συγκεκριμένα, ερευνήσαμε τεχνικές με χρήση της κοινής μνήμης της GPU, shared memory, της constant αλλά και της texture μνήμης. Τέλος, καθοριστική και πιο σημαντική για την επιτάχυνση της εφαρμογής ήταν η τεχνική της διαχωριστικότητας (separability), με την οποία οι δισδιάστατες συνελίξεις της εικόνας εκτελούνται ως δύο ξεχωριστές μονοδιάστατες συνελίξεις, πράγμα που βελτιώνει σημαντικά την απόδοση του συστήματος. Τα πειράματα της τελικής υλοποίησης δείχνουν κέρδος μέχρι ×73 συγκριτικά με την αρχική υλοποίηση της εφαρμογής σε έναν επεξεργαστή ARM Cortex A57. ΄Ετσι, μπορούμε να υλοποιήσουμε την εφαρμογή αυτή σε σύστημα πραγματικού χρόνου, διαβάζοντας την είσοδό μας απο την camera,χωρίς να παρατηρείται καθυστέρηση στα frames. Τέλος, στοχεύουμε στη σύγκριση μεταξύ των CPU-GPU και CPU-FPGA συνδυασμών,προκειμένου να αποφανθούμε για την πιο αποδοτική πλατφόρμα που μπορεί να υποστηρίξει την εφαρμογή αυτή.	el
heal.abstract	Nowadays the ever-increasing advancements in technology has led to the deployment of more complex and computationally intensive image processing algorithms. Many of these algo- rithms have been adopted in present-day embedded systems targeting a variety of applications such as automotive, 3D navigation, surveillance, etc. However in real-time embedded systems, where latency and power play an important role, software-oriented implementations running on general purpose CPUs may not oﬀer satisfactory solutions. The purpose of this thesis is the design of an image processing system for embedded applica- tions, its deployment on a System-on-Chip (SoC) platform and the evaluation of the developed system. As a case study was selected the Harris Corner Detector algorithm, in a real time system getting the input image from a camera. The thesis focus on the acceleration of the Harris-Corner Detector algorithm on the Tegra X1 GPU SoC. More speciﬁcally, we examine diﬀerent ways of communication between CPU-GPU and various programming techniques on GPU with respect to the execution time and the power consumption. Experimental results show an acceleration of up to x74 compared to a pure software implementation on ARM Cortex A57 using CUDA C. Thus, we can easily implement a real-time corner detection getting the input from the camera, without observing any frames latency. In addition, the thesis focuses to the comparison between CPU-GPU and CPU-FPGA (ZC702) combination for the best acceleration of the application.	en
heal.advisorName	Σούντρης, Δημήτριος	el
heal.committeeMemberName	Σούντρης, Δημήτριος	el
heal.committeeMemberName	Πεκμεστζή, Κιαμάλ	el
heal.committeeMemberName	Γκούμας, Γεώργιος	el
heal.academicPublisher	Εθνικό Μετσόβιο Πολυτεχνείο. Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών. Τομέας Τεχνολογίας Πληροφορικής και Υπολογιστών. Εργαστήριο Μικροϋπολογιστών και Ψηφιακών Συστημάτων VLSI	el
heal.academicPublisherID	ntua
heal.numberOfPages	73 σ.
heal.fullTextAvailability	true