Parallel Processing of Vehicle Telemetric Data

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Hirvisalo, Vesa
dc.contributor.author Saarinen, Joonas
dc.date.accessioned 2014-12-02T11:10:56Z
dc.date.available 2014-12-02T11:10:56Z
dc.date.issued 2014-12-01
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/14570
dc.description.abstract The thesis studies the use of a task-based parallel programming model, Open Event Machine, for processing of automotive data streams. In the Open Event Machine programming model, code is split into run-to-completion tasks, which are triggered via events sent to processing queues. The Open Event Machine model aims to deliver high-performance parallel computing on many-core systems by using hardware to schedule the queued events. Automotive computing is increasingly moving towards networked vehicles. These vehicles are capable of producing large amounts of interesting data, which could be combined. A large number of automotive sensors easily produce staggering amounts of data, which presents a need for parallel processing. The Open Event Machine model has been previously shown to deliver high-performance on special hardware, which raises the question whether it would be applicable to automotive field. However, the Open Event Machine model provides a very low-abstraction interface for the programmer. We have qualitatively evaluated the Open Event Machine as a programming model by implementing automotive sensor processing applications using Open Event Machine. The sensor data was gathered using a real-world car equipped with different sensors. Through the evaluation, we have discovered several open issues with the Open Event Machine programming model. We also propose solutions to these problems. Some of the key problems found are related to the verbosity of the API of the model and the synchronization constructs for events and queues. en
dc.description.abstract Tässä diplomityössä on tutkittu tehtävärinnakkaisuuteen perustuvan ohjelmointimallin, Open Event Machinen, käyttöä autojen tuottamien anturitietojen käsittelyssä. Open Event Machine -ohjelmointimallissa ohjelmakoodi pilkotaan loppuun asti suoritettaviin tehtäviin, joiden suoritus laukaistaan käsittelyjonoihin lähetettävillä tapahtumilla. Open Event Machine -ohjelmointimalli pyrkii tarjoamaan erinomaista suorituskykyä rinnakkaislaskennassa erittäin moniytimisillä järjestelmillä hyödyntämällä laitteistokiihdytettyä suorituksen ajoitusta. Autojen laskentajärjestelmät ja autot ovat verkottumassa lähitulevaisuudessa. Nämä ajoneuvot pystyvät tuottamaan suuria määriä kiinnostavaa tietoa, jota voitaisiin yhdistellä. Suuri määrä ajoneuvojen antureita tuottaa hyvin lyhyessä ajassa niin suuren määrän tietoa, että käsittelyyn vaaditaan käytännössä rinnakkaisuutta. Open Event Machinen on aikaisemmin jo näytetty saavuttavan hyvän suorituskyvyn erityislaitteilla, mistä herää kysymys, että olisiko Open Event Machine sovellettavissa ajoneuvoista saatavan tiedon käsittelyyn. Open Event Machine tarjoaa kuitenkin hyvin alhaisen abstraktiotason ohjelmointirajapinnan ohjelmoijalle. Olemme tässä työssä tutkineet kvalitatiivisesti Open Event Machineä ohjelmointimallina toteuttamalla ajoneuvodatan käsittelyohjelmia Open Event Machinellä. Tätä varten on myös kerätty ajoneuvoihin liittyvää anturidataa oikealla antureja sisältävällä autolla. Tutkimuksen tuloksena löysimme useita ongelmia Open Event Machinen ohjelmointimallista. Työssä esittelemme myös korjausehdotukset näihin ongelmiin. Keskeiset ongelmat liittyvät Open Event Machinen vaatimiin monisanaisiin alustuskutsuihin sekä tapahtumien ja jonojen synkronointikonstruktioiden vajavaisuuteen. fi
dc.format.extent 63 + 7
dc.language.iso en en
dc.title Parallel Processing of Vehicle Telemetric Data en
dc.title Ajoneuvosta saatavan anturidatan rinnakkaiskäsittely fi
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö en
dc.contributor.school Perustieteiden korkeakoulu fi
dc.subject.keyword open event machine en
dc.subject.keyword parallel programming model en
dc.subject.keyword parallel programming en
dc.subject.keyword hardware-accelerated parallel processing en
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201412033123
dc.programme.major Tietoliikenneohjelmistot fi
dc.programme.mcode T3005 fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.contributor.supervisor Nurminen, Jukka
dc.programme Tietotekniikan koulutusohjelma fi


Files in this item

Files Size Format View

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account