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Decentralized Multigrid for In-situ big data Computing

Tsinghua Science and Technology 2015年第6期20卷 545-559页

作者： Goutham Kamath Lei Shi Edmond Chow Wenzhan Song Junjie Yang Department of Computer Science Georgia State University College of Computing Georgia Institute of Technology School of Electric and Information Engineering Shanghai University of Electric Power

Modern seismic sensors are capable of recording high precision vibration data continuously for several months. Seismic raw data consists of information regarding earthquake’s origin time, location, wave velocity, ***, these high volume data are gathered manually from each station for analysis. This process restricts us from obtaining high-resolution images in real-time. A new in-network distributed method is required that can obtain a high-resolution seismic tomography in real time. In this paper, we present a distributed multigrid solution to reconstruct seismic image over large dense networks. The algorithm performs in-network computation on large seismic samples and avoids expensive data collection and centralized computation. Our evaluation using synthetic data shows that the proposed method accelerates the convergence and reduces the number of messages exchanged. The distributed scheme balances the computation load and is also tolerant to severe packet loss.

关键词： distributed multigrid cyber physical system big da

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