CN101782878A - 基于分布式存储器的数据存储方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分布式存储器的数据存储方法，第一步：将完整数据矩阵按照某一维划分为n段，其中n为实际系统处理的节点数；第二步：根据数据划分方式，产生数据分布图；记录第一步中划分好的数据段位于哪一节点内；第三步：对单节点内的数据矩阵划分；根据SDRAM的页大小，将每个处理节点内的大矩阵划分为若干小矩阵；第四步：接收矩阵访问命令，根据收到的命令判断访问矩阵哪一维；第五步：返回数据，进行处理。本发明为了平衡数据矩阵的行向量和列向量的操作效率，改变传统的存储数据方式，使得在SDRAM的一行中既包含数据矩阵的行向量数据，还要包含一部分列向量数据，这样便可以做到两维操作均衡。

Description

基于分布式存储器的数据存储方法

技术领域

本发明涉及一种数据存储方法，尤其涉及一种基于分布式存储器的数据存储方法。

背景技术

合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨力的成象雷达，其采集下来的数据形成一个大的二维矩阵，通常把矩阵的行称之为距离向，列称之为方位向。在数据处理过程中，首先对距离向进行脉压处理以获得该向的高分辨率，然后对方位向采用信号处理方法，使得采集来的数据合成一个大口径的雷达。因此我们在SAR算法过程中，需要对二维矩阵先进行行向量的处理，然后再进行列向量处理，在这个过程当中就需要对矩阵进行转置。在工程实现中我们常常使用大容量的SDRAM存储器存储数据，在制作SDRAM过程中，其内部分为很多小块，把这每一块称之为页。在一页中无论顺序读取还是跳变读取的效率都相同，但是当数据的跳变长度太大时，会产生跨页的现象。这就使得在操作矩阵数据时需要不断的切换页，从而浪费很多时间。目前的SDRAM存储器中一页大小为2K，然而在SAR算法中的任意维数据长度都会超过一页范围。在仅进行距离向处理时，因其是顺序操作，可以得到很高的带宽。但是在方位向处理中，每取一点都要进行跨页操作，这就大大降低了方位向点带宽，实际带宽只有总线理论带宽的不到10％。

目前的SAR处理中，为了满足处理的带宽需求，一种方法是采用FPGA对内存的操作进行优化，通常处理器向FPGA发送操作命令字，FPGA进行解析后将数据取出来，通过FPGA的优化可以使得操作效率达到很高，但是需要额外的硬件辅助。另一种方法则是采用冗余方法进行操作，该方法通过FPGA对多块SDRAM操作，每块SDRAM中存储相同的矩阵，当需要处理列向量时，可以同时操作多条列向量。但是这种方法需要额外的内存，有很大的局限性。

从上面可以看出目前的矩阵存储方法总要借助硬件的辅助，这就受到很大限制，同时在未来的大测绘带SAR中内存容量也是个不可忽视的问题。为此我们提出了一种新的存储方案，该方案建立在分布式的处理节点上，这样可以扩大SDRAM容量，同时也可以实现并行处理，另外在单节点内采用软件的方法对内存操作，同样达到了与硬件相同的操作效率。这样即打破了单节点内的硬件限制，同时也使得存储容量和处理效率得到了提高。

发明内容

本发明的目的在于解决大测绘带SAR的数据高效访问，提供了一种基于分布式存储器的高效数据存储方法，实现了容量的扩大，以及并行处理的规模。

该一种基于分布式存储器的数据存储方法，所述方法包括步骤：

第一步：将完整数据矩阵按照某一维划分为n段，其中n为实际系统处理的节点数；当算法需求先进行行向量处理时，按照列方向将矩阵划分n段，当处理需要先处理列向量，按照行方向进行分段；

第二步：根据数据划分方式，产生数据分布图；记录第一步中划分好的数据段位于哪一节点内；

第三步：对单节点内的数据矩阵划分；根据SDRAM的页大小，将每个处理节点内的大矩阵划分为若干小矩阵，SDRAM的每页中包含矩阵的部分行向量部分列向量；

第四步：接收矩阵访问命令，根据收到的命令判断访问矩阵哪一维，如果这一维数据在本地节点内完整，则通过单节点内的高效访问方法进行访问，如果本地节点只有部分数据时，首先获得本节点内的数据，然后通过第二步中生成的数据分布图获得空缺数据位于哪一节点，向该节点发送数据请求，通过节点间互联高速接口进行数据补充；

第五步：返回数据，进行处理。

该存储方法的工作原理：SDRAM内部是按照行和列划分为很多单元格，在进行行内访问时会有很高效率但是跨行访问数据效率会变得很低，所以为了平衡数据矩阵的行向量和列向量的操作效率，就要改变传统的存储数据方式。所以要使得在SDRAM的一行中即包含数据矩阵的行向量数据，还要包含一部分列向量数据。这样便可以做到两维操作均衡。对于数据矩阵的一种划分方法，就是将其分为很多小的矩阵，每个小矩阵大小要同SDRAM的行为基准。最后将划分好的小矩阵编号一次存入SDRAM中。

其次，采用分布式存储方法对于一组完整的矩阵数据，可以根据需要按某一维划分为几部分，存于不同的节点处。这样在每个节点内会有一维是完整的数据。在需要访问矩阵的一维数据时，首先判断这一维是完整数据维，还是非完整数据，如果是完整的，则只需进行节点内操作即可，如果数据不完整，那么需要通过节点间的高速互联接口进行数据交换，将数据补充完整。

本发明的有益效果：

本发明为了平衡数据矩阵的行向量和列向量的操作效率，改变传统的存储数据方式，使得在SDRAM的一行中即包含数据矩阵的行向量数据，还要包含一部分列向量数据，这样便可以做到两维操作均衡。

附图说明

图1示出如何将大的矩阵分割存储于处理板卡上的两节点内；

图2示出采用SDRAM的存储方案时，如何在物理页中进行数据的排布；

图3示出SAR数据矩阵划分小矩阵的方法；

图4示出划分出的小矩阵在实际物理内存中排布方式；

图5示出为获得某一维的完整数据，如何在节点间交换数据；

图6示出节点间的数据交换完成后在单节点内的逻辑分布；

图7示出分布式高效存储方案的操作流程图。

具体实施方式

参照下面结合附图进行详细的描述，本发明的优点和特点以及实现的方法可更容易地理解。

图1为使用两节点(四块DSP处理器)情况下的实现框图，从图中可以看出，一个处理粒度的数据按照距离向被平分到了SD1，SD2中；每个SD中距离向为完整的数据，方位向数据只为一半。在每个节点内部，我们采用存储方案可以实现高效的行列读写，在采用存储方案后，对于一个节点内的SDRAM操作可以达到行列操作带宽为400MB/s，从上面的板卡结构示意图可以看出，板内节点间通过LINK口连接，故可以采用LINK口传输数据。为了达到速度的匹配，LINK口要设置在1.5分频下工作，此时理论带宽为400MB/s。下面详细的介绍一下单节点内的高效SDRAM存储方案：

SDRAM的内部是一个存储阵列，就如同表格一样将数据填进去，其检索原理也和表格一样，先指定一个行，再指定一个列，这样就可以准确的找到所需的单元格，这个单元格可称为存储单元，一行的存储单元称为一页。在访问SDRAM时，如果数据位于同一页内，不需要行地址译码，反之需要进行行地址译码，这样便会增加访问时间。所以要想提高效率，那就应该根据其特点改变数据的存储方法。

TS201板卡内的SDRAM总容量为2GB，分为8个256MB的“片”，SDRAM每页的大小为8192bytes。

设计的存储矩阵为16384×16384，单位为复数点，即2个32bit字。

对于SAR处理中的矩阵数据，可以将其分为32×32的小矩阵，每个小矩阵大小恰好为一页。对于这一页的数据存储按照如下方法：按顺序将奇偶两条距离向交织存储。以第0～31条距离向的前32复数点为例，存储方式的如图2所示，其中Line0，1的(0，0)代表第0和第1条距离线的第0个复数点。

图3所示为把大矩阵划分完成后的分布图，这里先按照方位向对小矩阵编号，每16块连续编号后转向，这样主要是为了使用DMA操作时能够满足DMA的步进长度。图5为将数据按照页编号顺序的存入内存空间中的分布图。

在这里将每16页组成的单位称为一块，每512块组成的大单位称为一组。我们分析可知：在每一组中存有完整的距离向数据，而方位向的数据则位于不同的组中。这样我们在读取距离向时，只需知道其位于第几组，然后启动二维DMA读取即可。然而在读取方位向数据时需要启动链式DMA来读取数据。具体的操作方法如下：

距离向数据读取：对于一整条16384复数点的距离线，相当于“第0点，空一点，第1点，空一点...第31点...间隔一‘块’，第32点，空一点，第33点，空一点...第63点...间隔一‘块’...”存储的，其中每一块即为上述的16页。

由于每片SDRAM只有2048个块，实际上一条16384复数点的距离线是分成了512段(即为一组，还可计算出每组中有512条完整的距离线)，每段存在一块中，按照每两点间间隔一点的方式存储。

对于第n条距离向数据，首先需要判断其编号的奇偶性。

假定n为偶数，则n＝512*a+b，表明该数据位于第a组中组内偏移为b。再求b＝32*m+k，表明该数据的首地址位于a组中的第m页偏移为k，由此可以计算出首地址为：0x1000000*a+0x800*m+64*k。因此可以通过设置DMA进行数据读取，这里可知二维DMA的X维修改值为：4。Y维的修改量为：32768-124。应按照双字读取，读取的数量为32768字。

如果n为奇数，那么令n＝n-1，计算过程同上只是首地址变为：0x1000000*a+0x800*m+64*k+2。

方位向数据读取：对于一整条16384复数点的方位线，相当于“第0点，第1点，空62点，第2点，第3点，空62点...第30点，第31点，空62点...第32点，第33点，空62点.....第510点，第511点。切换TCB进入下一组读取.....。可以看出在每一块TCB内数据的操作为准连续操作。

通过计算可知每一组大小为：512*32*2*512＝16M字，故存储2G数据需要32组，16384复数点的方位向被分为32段位于不同的组内。因此若想读取完整的方位向数据需要启动链式DMA，在内存中需要有32块TCB组成TCB链。由于TS201板卡上的每个节点可见的SDRAM大小为1G从对称性来说我们可以使用16块TCB，每操作完一次发中断进行SDRAM激活，同时对后16块TCB进行设置。计算出第n条首地址方法如下：

通过计算公式n＝32*a+b，可计算得到其位于第a块内，块内偏移为b。则可以计算第一组的首地址为：32768*a+b*4。第二组的首地址应该加上组的大小(16M字)依次类推可以得到每块TCB中的数据地址。在每块TCB中的操作可以通过一维DMA进行，其读取方式为四字，步进长度为128字，每次的读取数量为：1024字。

以上介绍的便是对于单节点内的高效存储方案，对于基于分布式内存的矩阵存储，关键便是节点间的数据交换。图5和图6为分布节点的矩阵进行数据交换的示意图。

在每一节点内的距离向为完整的，所以可以通过DMA读取完整的距离向数据操作，在处理完每一条距离线后，在写SDRAM过程中要分为两步：将数据的一半写回本地节点，另一半通过LINK口写到另一节点的SDRAM中。通过该方法在将所有的距离线处理完后，两边的内存中数据存储将发生改变：方位向为完整的，距离向为一半。这样在进行后面的处理中只需要读取本地节点即可。

Claims (1)

1.一种基于分布式存储器的数据存储方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

第一步：将完整数据矩阵按照某一维划分为n段，其中n为实际系统处理的节点数；当算法需求先进行行向量处理时，按照列方向将矩阵划分n段，当处理需要先处理列向量，按照行方向进行分段；

第二步：根据数据划分方式，产生数据分布图；记录第一步中划分好的数据段位于哪一节点内；

第三步：对单节点内的数据矩阵划分；根据SDRAM的页大小，将每个处理节点内的大矩阵划分为若干小矩阵，SDRAM的每页中包含矩阵的部分行向量部分列向量；

第四步：接收矩阵访问命令，根据收到的命令判断访问矩阵哪一维，如果这一维数据在本地节点内完整，则通过单节点内的高效访问方法进行访问，如果本地节点只有部分数据时，首先获得本节点内的数据，然后通过第二步中生成的数据分布图获得空缺数据位于哪一节点，向该节点发送数据请求，通过节点间互联高速接口进行数据补充；

第五步：返回数据，进行处理。

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