Е. В. Чепин московский инженерно-физический институт (государственный университет) реализация параллельной фильтрации цифровых сигналов на кластерной системе доклад

Вид материала

Доклад

Подобный материал:

• Ю. С. Барсуков 1, А. Ю. Окунев 2 1 Московский инженерно-физический институт (государственный, 29.25kb.
• В. А. Курнаев Московский инженерно-физический институт (государственный университет),, 27.18kb.
• Ю. В. Смирнов московский инженерно-физический институт (государственный университет), 13.81kb.
• Е. В. Чепин московский инженерно-физический институт (государственный университет), 31.09kb.
• Е. В. Чепин московский инженерно-физический институт (государственный университет), 30.11kb.
• «Вегето-сосудистая дистония», 192.12kb.
• Д. А. Сендюрев 1 Московский инженерно-физический институт (государственный университет), 30.1kb.
• Е. В. Чепин Московский инженерно-физический институт (государственный университет), 32.43kb.
• О. В. Тараканов московский инженерно-физический институт (государственный университет), 17.51kb.
• Перечен ь научных разделов и базовых вузов по научным разделам открытого конкурса, 247.02kb.

К.В. ГЕРЦЕНБЕРГЕР, Е.В. ЧЕПИН

Московский инженерно-физический институт (государственный университет)


РЕАЛИЗАЦИЯ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ

ЦИФРОВЫХ СИГНАЛОВ НА КЛАСТЕРНОЙ СИСТЕМЕ


Доклад посвящен построению программно-аппаратной системы для параллельной работы заданного набора фильтров цифровых сигналов.


В настоящее время задача обработки цифровых сигналов приобретает все большую актуальность, ведь передача различных сигнальных данных и их фильтрация используется во многих технологических сферах нашей жизни. Производительность в большинстве случаев становится главным критерием, так как сигналы зачастую обладают очень большой длительностью, либо требуется фильтрация в режиме реального времени.

Одним из основных решений становится создание программно-аппа­ратного комплекса для параллельной обработки сигналов. В этом случае параллелизм имеет особое значение, так как параллельная система на основе современных высокопроизводительных компьютеров позволяет существенно ускорить процесс фильтрации цифровых сигналов, решать задачи обработки за приемлемое время.

В данной работе решалась поставленная задача обработки сигналов для пяти цифровых фильтров: КИХ-фильтра на основе метода секционированной свертки с использованием быстрого преобразования Фурье (БПФ), КИХ-фильтра сигнала по столбцам на основе БПФ, БИХ-фильтра, основанного на прямом использовании разностного уравнения, подстраиваемого компенсационного фильтра для помехи с заданным периодом и фильтра высоких частот на основе вычитания скользящего среднего [1].

В качестве аппаратной части была выбрана кластерная архитектура на основе машин с двумя двуядерными процессорами AMD Opteron, представляющая собой вычислительный кластер, в котором отдельные узлы соединены сетью Gigabit Ethernet, а доступ к хранилищу данных с исходными и обработанными сигналами осуществляется через Fibre Channel. Жесткие диски хранилища данных объединены в производительный RAID-массив. В качестве операционной системы для кластерной архитектуры была выбрана Windows Compute Cluster Server 2003 [2].

Операции фильтрации цифровых сигналов можно разделить на три класса:

- строго локальные операции, в которых новое значение элемента сигнала полностью зависит от предыдущего значения,

- локальные операции области смежной элементу сигнала. Эта группа состоит из операций, в которых новое значение элемента сигнала зависит от некоторой предшествующей и последующей области элемента,

- глобальные операции, в которых вычисление нового значения элемента сигнала требует знания всех предшествующих элементов или даже всего сигнала.

Для параллельной фильтрации сигналов первого класса операций сигнал разбивается на части. Полученные части распределяются по процессорам с их дальнейшей независимой обработкой.

Для второго типа операций при обработке сигналов на границах области, выделенной процессору, требуются элементы, принадлежащие сегменту соседнего процессора. Решением этой проблемы является распределение по процессорам, перекрывающихся сегментов, которые включают элементы соседних частей.

Распараллеливание глобальных операций существенно зависит от самой операции. Для применения таких фильтров используются различные методы, такие как, например: рекурсивный параллелизм, взаимодействующие равные, производители и потребители - и специальные операции коммуникации процессов [3].

Передача управляющей информации между машинами кластера, осуществляется при помощи MPI библиотеки, а считывание элементов сигнала происходит непосредственно из хранилища данных каждым процессором.

Все реализованные фильтры были объединены в динамически подключаемую библиотеку (DLL), а программная среда для ее использования представляет собой Windows-приложение. Программная часть была реализована на языке Visual C++ в среде Visual Studio 2005.


Список литературы

1. Сергиенко А. Б. Цифровая обработка сигналов. СПб, Питер, 2002. — 608 с.: ил.
   
2. Рич Чиапала. Разработка высокопроизводительных приложений для Windows Com­pute Cluster Server. ссылка скрыта. soft.com/Rus/Msdn/Magazine/2006/04/cluster_server.mspx
   
3. Эндрюс Г.Р. Основы многопоточного, параллельного и распределенного прог­рам­мирования. / Пер. с англ. М.: Издательский дом “Вильямс”, 2003.