How to distribute most efficiently a computation intensive calculation on an Android device to external compute units with an Android API

Abstract

Is processor intensieve berekeningen overbrengen naar externe rekeneenheden een nieuwe trend? Deze master thesis onderzoekt of het sneller is om een matrixvermenigvuldiging door te sturen naar en uit te rekenen op een externe rekeneenheid in plaats van direct op de smartphone. Matrices worden via Bluetooth of WebSocket tussen de smartphone en System-On-Chip (SoC) uitgewisseld. De gebruikte rekeneenheid is TerASIC's SoC, uitgerust met een Intel Altera Cyclone V Field Programmable Gate Array (FPGA) en Dual-core ARM A9 processor. Indien de matrices groter zijn dan 1660x1660, dan zal de SoC sneller de matrix vermenigvuldiging kunnen berekenen dan de Android smartphone.

De matrixvermenigvuldiging wordt geaccelereerd in een OpenCL kernel op de FPGA, gestuurd door een in C++ geschreven programma op de processor.

Experimenten toonden aan dat de overdrachtssnelheid van Bluetooth 500 keer trager is dan WebSocket, verdere experimenten zullen dus beter geen Bluetooth implementeren. Matrices groter dan 2338x2338 zijn sneller doorgestuurd, vermenigvuldigt en teruggestuurd op de SoC, dan op de Android smartphone zelf. Verder onderzoek zou andere OpenCL kernels kunnen ontwikkelen die andere berekeningen uitvoeren op niet-vierkante matrices.