图像检索的并行计算方法与系统

论文摘要

随着计算机技术、多媒体技术以及通讯技术的飞速发展,多媒体信息迅速成为信息交流与服务的主流。基于内容的网络图像检索系统具有重要的应用价值,但其计算效率尚不能满足处理海量网络图像的要求。并行计算是解决该问题的有效途径之一。为了达到快速高效处理图像的目的,本课题深入研究了图像检索并行计算系统中的关键技术:任务平衡调度和负载均衡调度。任务调度是将系统中的多任务合理地分布在不同的计算机结点上运行,使任务尽可能地并行执行,以减少总的执行时间,提高系统的运行效率。负载调度是将重负载计算机结点上的作业转移到轻负载结点上执行,使所有结点上的负载趋向均等。为了有效地进行任务平衡调度和负载均衡调度,系统周期性地侦测结点状态的变化,根据系统结点状态的变化,系统动态地调整结点任务。引入了服务器结点负载冗余值,可以有效预测当前各个结点的剩余的计算能力以及系统总的剩余计算资源,有效避免服务器结点负载过量的问题以及任务间数据处理能力不一致的不足。本文对任务平衡调度方法进行了深入研究,提出了一种基于数据驱动的负载冗余任务平衡调度方法,其分配依据是任务平衡程度,具体通过任务在一个调度周期时间内处理图像数据的平均速度来进行度量。实验结果显示任务平衡调度算法是有效的;结合当前负载均衡的算法分析和比较,提出了一种融合多种资源的自适应动态负载均衡调度方法,其具体流程是周期性地侦测系统结点负载变化以及系统结点计算资源的改变,根据结点负载状态和系统结点计算能力,动态均衡各个结点的负载。实验结果显示负载指标趋于均衡,证明了负载均衡调度方法是可行的。在此基础上,实现了一个具有硬件自适应能力的互联网图像检索并行计算调度系统。最后给出实验结果,结果显示一台和两台计算机并行处理10000幅图像数据的加速比分别为1.30和1.80,系统图像数据处理时间明显减少,因此,系统调度方法是有效的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 选题背景和研究的意义
• 1.2 国内外研究现状与发展趋势
• 1.2.1 图像检索研究现状
• 1.2.2 并行计算模型研究现状
• 1.2.3 图像并行处理
• 1.3 论文主要工作和内容安排
• 1.3.1 论文主要工作
• 1.3.2 论文内容安排
• 第2章 图像检索的并行计算系统
• 2.1 CBIR典型系统架构
• 2.2 图像并行计算系统的特点
• 2.3 系统设计
• 2.3.1 系统设计的基本原则
• 2.3.2 系统框架设计
• 2.3.3 系统中的并行机制
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于数据驱动的负载冗余任务平衡调度算法
• 3.1 引言
• 3.1.1 问题描述
• 3.1.2 当前研究分析
• 3.1.3 本文思想
• 3.2 负载信息策略
• 3.3 任务平衡调度策略
• 3.4 算法流程
• 3.5 算法性能与分析
• 3.5.1 实验设置
• 3.5.2 实验结果
• 3.6 本章小结
• 第4章 融合多资源的自适应动态负载均衡调度算法
• 4.1 引言
• 4.1.1 问题描述
• 4.1.2 当前研究现状
• 4.2 所提出的算法
• 4.2.1 信息策略
• 4.2.2 转移策略
• 4.2.3 选择策略
• 4.2.4 位置策略
• 4.2.5 算法流程
• 4.3 算法性能与分析
• 4.3.1 实验设置
• 4.3.2 算法结果
• 4.4 本章小结
• 第5章 并行检索系统性能实验与分析
• 5.1 实验介绍
• 5.2 实验设置
• 5.3 实验结果与结论
• 5.4 小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录1 基于数据驱动的负载冗余任务平衡调度程序
• 附录2 融合多资源的自适应动态负载均衡调度程序
• 攻读学位期间发表的论文与研究成果
• 致谢