计算机工程

作者：刘鹏飞, 朱健晨, 万良易, 江波

单位：中国电子科技集团公司第三十二研究所, 上海 201808

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

基金：国家部委基金。

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。

来源：2022年第12期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2022年第12期