利用云中 CPU 与 GPU 分析网络摄像头的实时多媒体内容
分布式、并行与集群计算
2018-03-22 v2
摘要
数以百万计的网络摄像头正在为各种环境（如高速公路和商场）流式传输实时多媒体内容（图像或视频），并可用于多种应用。分析来自许多网络摄像头的内容需要大量的计算资源。云供应商以具有不同能力和小时成本的云实例形式提供资源。部分实例包含可加速分析程序的 GPU。这样做会产生额外的货币成本，因为带 GPU 的实例更昂贵。在满足期望的分析帧率的同时，降低使用云分析网络摄像头实时多媒体内容的总体货币成本是一个具有挑战性的问题。本文描述了一个云资源管理器，它通过估算使用 CPU 或 GPU 执行分析程序的资源需求、将资源分配问题表述为多选择向量装箱问题、并使用现有算法求解该问题，来解决此问题。实验表明，与其他分配策略相比，该管理器最多可降低 61% 的成本。
引用
@article{arxiv.1802.08176,
title = {Analyzing Real-Time Multimedia Content From Network Cameras Using CPUs and GPUs in the Cloud},
author = {Ahmed S. Kaseb and Bo Fu and Anup Mohan and Yung-Hsiang Lu and Amy Reibman and George K. Thiruvathukal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08176},
year = {2018}
}
备注
Accepted at MIPR 2018