CN102521791A - 智能图形加速方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能图形加速方法及系统，该方法包括：智能获取CPU的核的个数为Ncpu；根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理，该系统包括：获取模块；分割模块；线程分配模块；智能图形加速处理模块，本发明由于充分利用了多核CPU，使大容量的图形能快速读取和显示且能快速查找到所需图形设备，提高了图形处理的效率，作为一种智能图形加速方法及系统广泛运用于智能配电网技术领域中。
Description
技术领域
本发明涉及智能配电网技术领域，特别是涉及一种智能图形加速方法及系统。
背景技术
智能配电网（Smart Distribution Grid）是智能电网(Smart Grid) 中配电网部分的内容。目前的智能配电网具有以下特征：一、具有自愈能力；二、具有更高的安全性；三、提供更高质量的电能；四、支持分布式电源的大量接入；五、可对配电网及其设备进行可视化管理；六、具有更高的资产利用率。
智能配电网中的配电主站构建在标准、通用的软硬件基础平台上，具备可靠性、实用性、安全性和可扩展性，其中包含的基本功能涉及到了2D、3D图形的显示技术，现有的图形显示技术在数据量非常大的时候会运行的比较缓慢，同时对于图形设备的查找和统计也是慢的，而且该技术是采用C、C++语言开发的，实现跨平台运用的难度也很大。对比，本发明实现了在数据量非常大的情况下，加快图形的显示和图形设备的查找和统计，基于java+opengl的开发也方便于跨平台显示。
发明内容
本发明的目的是提供一种高效的智能图形加速方法。
本发明的另一个目的是提供一种智能图形加速系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
智能图形加速方法，包括以下步骤：
A、智能获取CPU的核的个数为Ncpu；
B、根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；
C、开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；
D、每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理。
进一步，所述步骤D中智能图形加速处理包括：
若当前设备和线程的球形空间包含或相交，则就把该设备绘制到显示卡中或内存中，然后采用双缓冲的技术显示到屏幕上；
若当前设备和线程的球形空间包含或相交，且该设备满足查询和统计的条件，则就把该设备保存到一个结果的数组中，合并所有的线程查找出来的设备到一个数组中，这个数组就是要查找的结果。
进一步，所述用户处理需求包括分割当前用户的屏幕的矩形范围或者分割所有设备图形的立方体范围。
进一步，所述块单元分为块矩形和块立方体。
进一步，所述最优设备空间树用于构建设备3D立体空间，最优设备空间树的树枝信息存放到内存中，树叶数据块保存到文件中。
进一步，所述最优设备空间树采用文件内存映射分块读取和显示。
智能图形加速系统，包括：
获取模块，用于智能获取CPU的核的个数为Ncpu；
分割模块，用于根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；
线程分配模块，用于开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；
智能图形加速处理模块，用于每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理。
本发明的有益效果：本发明智能图形加速方法，采用最优设备空间树，根据当前用户的处理需求进行了智能图形的加速处理，由于充分利用了多核CPU，可以并行地绘制图形和查找图形设备，使大容量的图形能快速读取和显示且能快速查找到所需图形设备，提高了图形处理的效率。
本发明的另一个有益效果：本发明智能图形加速系统，包括获取模块，分割模块，线程分配模块和智能图形加速处理模块，由于充分利用了多核CPU，可以并行地绘制图形和查找图形设备，使大容量的图形能快速读取和显示且能快速查找到所需图形设备，提高了图形处理的效率。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
图1是本发明智能图形加速方法步骤流程图；
图2是本发明智能图形加速系统模块结构图。
具体实施方式
参照图1，智能图形加速方法，包括以下步骤：
A、智能获取CPU的核的个数为Ncpu；
B、根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；
C、开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；
D、每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理。
进一步作为优选的实施方式，所述步骤D中智能图形加速处理包括：
若当前设备和线程的球形空间包含或相交，则就把该设备绘制到显示卡中或内存中，然后采用双缓冲的技术显示到屏幕上；
若当前设备和线程的球形空间包含或相交，且该设备满足查询和统计的条件，则就把该设备保存到一个结果的数组中，合并所有的线程查找出来的设备到一个数组中，这个数组就是要查找的结果。
进一步作为优选的实施方式，所述用户处理需求包括分割当前用户的屏幕的矩形范围或者分割所有设备图形的立方体范围。
进一步作为优选的实施方式，所述块单元分为块矩形和块立方体。
进一步作为优选的实施方式，所述最优设备空间树用于构建设备3D立体空间，最优设备空间树的树枝信息存放到内存中，树叶数据块保存到文件中。
进一步作为优选的实施方式，所述最优设备空间树采用文件内存映射分块读取和显示。
参照图2，智能图形加速系统，包括：
获取模块，用于智能获取CPU的核的个数为Ncpu；
分割模块，用于根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；
线程分配模块，用于开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；
智能图形加速处理模块，用于每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理。
该智能图形加速方法及系统采用java+opengl开发，比较方便跨平台显示，且最大可以支持1024个核的CPU，和1024个显示卡。由于充分利用了多核CPU，可以并行绘制图形和查找设备，比单线程的速度快很多倍。
当然，本发明并不局限于上述实施方式，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (7)
1.智能图形加速方法，其特征在于：包括以下步骤：
A、智能获取CPU的核的个数为Ncpu；
B、根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；
C、开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；
D、每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理。
2.根据权利要求1所述的智能图形加速方法，其特征在于：所述步骤D中智能图形加速处理包括：
若当前设备和线程的球形空间包含或相交，则就把该设备绘制到显示卡中或内存中，然后采用双缓冲的技术显示到屏幕上；
若当前设备和线程的球形空间包含或相交，且该设备满足查询和统计的条件，则就把该设备保存到一个结果的数组中，合并所有的线程查找出来的设备到一个数组中，这个数组就是要查找的结果。
3.根据权利要求1所述的智能图形加速方法，其特征在于：所述用户处理需求包括分割当前用户的屏幕的矩形范围或者分割所有设备图形的立方体范围。
4.根据权利要求1所述的智能图形加速方法，其特征在于：所述块单元分为块矩形和块立方体。
5.根据权利要求1所述的智能图形加速方法，其特征在于：所述最优设备空间树用于构建设备3D立体空间，最优设备空间树的树枝信息存放到内存中，树叶数据块保存到文件中。
6.根据权利要求1或5所述的智能图形加速方法，其特征在于：所述最优设备空间树采用文件内存映射分块读取和显示。
7.智能图形加速系统，其特征在于：包括：
获取模块，用于智能获取CPU的核的个数为Ncpu；
分割模块，用于根据用户处理需求，分割得到Ncpu个块单元；
线程分配模块，用于开启Ncpu个线程，把Ncpu个块单元分配给线程；
智能图形加速处理模块，用于每个线程根据自己的块单元生成的球形空间，遍历最优设备空间树，若当前设备和线程的球形空间包含或相交且满足相应的用户处理需求，则进行相应的智能图形加速处理。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN2011104326340A CN102521791A (zh) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | 智能图形加速方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
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| CN2011104326340A CN102521791A (zh) | 2011-12-21 | 2011-12-21 | 智能图形加速方法及系统 |
Publications (1)
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| CN102521791A true CN102521791A (zh) | 2012-06-27 |
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Family Applications (1)
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| CN101908202A (zh) * | 2010-07-09 | 2010-12-08 | 哈尔滨工程大学 | 一种电子海图的快速显示方法 |
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