卫星网络中的压缩编码分布式矩阵-向量乘法运算算法

摘要：

卫星群可以作为一个分布式系统来完成分布式计算任务.在一个分布式计算系统中,节点间通过交互大量中间结果来协同输出分布式任务,而交互阶段的高通信负载被视为限制分布式计算性能的瓶颈问题,星间链路的带宽限制更是加重了这一问题带来的影响.压缩技术通过尽可能多地组合中间结果来减少网络中的带宽消耗,而编码技术通过有效注入计算冗余也可以减少分布式节点间交互的带宽占用.压缩编码计算技术将两种技术有机结合,两种技术的共同作用可以大幅降低链路之间的通信负载.考虑到大规模线性任务的基本运算:矩阵-向量乘法运算,运用了压缩编码计算技术,给出了相应的算法,通过减少星间链路带宽消耗来提高卫星集群进行分布式计算的性能.当卫星网络中的多个节点不能平均地协同输出矩阵-向量乘法运算的结果时,还提出了灵活的输出分配策略,将总的节点分成两组分别输出不同元素个数的输出子向量.算法基于大规模数据处理中常用的MapReduce分布式计算模型,考虑数据矩阵按列划分的分布式存储方式,在卫星完成本地运算后进行数据交互前,对中间结果进行预压缩处理来减少传输量;在传输阶段,运用编码技术在压缩数据的基础上进一步减少卫星节点间数据交互的传输负载.将该压缩编码算法与传统方案、只考虑编码方案、只考虑压缩方案进行比较,通过理论推导和数值仿真证明了该集成算法性能的优越性.

关键词：卫星网络、分布式计算、压缩编码计算技术、矩阵乘法、通信负载

所属期刊栏目：47

分类号：TN927+.2

资助基金：国家重点研发计划;中山大学中央高校基本科研业务费专项资金资助

在线出版日期：2021-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：655-664