低功耗异构计算架构的高光谱遥感图像分类研究

刘鹏飞; 朱健晨; 万良易; 江波

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低功耗异构计算架构的高光谱遥感图像分类研究

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高光谱图像分类算法通常需要逐点对图像中的像素点进行迭代处理,计算复杂度及并行程度存在较大差异。随着高光谱遥感图像空间、光谱和辐射分辨率的不断提升,这些算法无法满足实时处理海量遥感图像数据的需求。通过分析NPU存储计算一体化模式与遥感图像分类算法的实现步骤,设计低功耗CPU+NPU异构资源计算架构的低秩稀疏子空间聚类(LRSSC)算法,将数据密集型计算转移至NPU,并利用NPU数据驱动并行计算和内置AI加速,对基于机器学习算法的海量遥感数据进行实时分类。受到big.LITTLE计算范式的启发,CPU+NPU异构资源计算架构由8 bit和低精度位宽NPU共同组成以提高整体吞吐量,同时减少图网络推理过程中的能量损耗。实验结果表明,与CPU计算架构和CPU+GPU异构计算架构的LRSSC算法相比,CPU+NPU异构计算架构的LRSSC算法在Pavia University遥感数据集下的计算速度提升了3~14倍。

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来源
《计算机工程》 |2022年第12期|9-15|共8页
作者
刘鹏飞; 朱健晨; 万良易; 江波;
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作者单位

中国电子科技集团公司第三十二研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
高光谱遥感; 图像分类算法; 低秩稀疏子空间聚类; 低功耗异构计算架构; 编码孔径快照光谱成像;

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