CN112527727A - 一种基于gpu的加速协议转换的算法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于GPU的加速协议转换的算法，该算法基于CUDA采用基于GPU异构运算架构，分为CPU处理部分和GPU处理部分，CPU部分处理工作包括原始数据导入、原始协议、目标协议，GPU部分处理数据流转换，以实现加速转换效果。本发明的有益效果为：本发明利用GPU的并行计算能力，提升协议转换的效率，降低CPU占用时间，提升采集，上传等任务的成功率。
Description
技术领域
本发明涉及数据采集算法领域，主要是一种基于GPU的加速协议转换的算法。
背景技术
智慧能源系统接入的信息种类越来越多，其数据流分为采集数据流、控制数据流和档案数据流三类。采集数据流包括用户侧电、水、气、热等能源数据。控制数据流包括用户侧控制策略及配电系统、光伏系统、中央空调系统等用户侧可控设备的遥调、遥控、遥测、遥信。档案数据流包括用户侧各类监控设备的档案数据。接入的信息设备包括空调、照明、配电设备、光伏、储能、充电桩及各种工业用电机器设备等多类型能源设备，对接入协议的转换要求越来越复杂，转换的工作量越来越大。
近年来，随着图形处理器(graphics processingunit，GPU)技术的高速发展，该技术被应用到了诸多科学计算领域.GPU中大量的晶体管被用于算术逻辑单元，擅长处理密集型计算，而中央处理器(central processing unit，CPU)在逻辑控制、分支结构控制方面占优。CPU-GPU异构通信模式可以发挥各自的优势且性能互补，具有较高的性价比。
能源控制器在进行协议转换时，会占用大量CPU运算时间，由于CPU同时进行数据采集，上传等任务，在大任务量情况下，会出现线程阻塞的情况，造成采集，上传等任务的失败
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种基于GPU的加速协议转换的算法。
本发明的目的是通过如下技术方案来完成的。一种基于GPU的加速协议转换的算法，该算法基于CUDA采用基于GPU异构运算架构，分为CPU处理部分和GPU处理部分，CPU部分处理工作包括原始数据导入、原始协议、目标协议，GPU部分处理数据流转换，以实现加速转换效果。
更进一步的，该算法包括如下步骤：
a.输入基本属性数据、原始协议、目标协议属性；设置数据缓冲池大小，数据缓冲队列数量，队列长度；
b.将不同类型设备接口原始数据数据标记原始协议属性传至GPU；
c.根据原始协议属性和目标协议属性，选取计算特征码，建立状态转移矩阵，调用GPU、转换计算，当状态转移矩阵返回非空项，则返回CPU；否则dd+1，进行下一步；
d.GPU转换计算，GPU部分处理数据流转换。
更进一步的，所述的GPU转换计算包括如下步骤：
①初始化调用Gr_cublasCreateHandleO获取设备计算句柄；
②使用Gr_cudaMalloc分配device资源；
③使用Gr_cublasSetVector填充数据；
④使用Gr_TrasProtocol进行转换计算；
⑤使用Gr_cublasGetVector获取计算结果；
⑥释放资源。
本发明的有益效果为：本发明利用GPU的并行计算能力，提升协议转换的效率，降低CPU占用时间，提升采集，上传等任务的成功率。
附图说明
图1为本发明的CUDA编程模型示意图。
图2为本发明的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做详细的介绍：
1、基于GPU的异构计算架构及编程框架
基于GPU异构计算架构程序包括三部分：CPU运算程序、GPU运算程序和CPU-GPU通信程序。CPU运算程序主要负责控制任务和逻辑复杂的运算任务，GPU运算程序主要负责逻辑简单的高密度运算任务。由于CPU和GPU拥有各自的外存储器，两者之间不能直接通信，须通过PCIE总线进行通信，即通过CPU-GPU通信程序传递数据。CPU-GPU异构计算架构程序可通过统一计算设备架构(Compute Unified Devices Architecture，CUDA)编程框架实现。
CUDA编程框架是NVIDIA公司发布的新指令集编程模型和通用GPU计算架构。CUDA编程框架对标准C语言进行扩展，使用户能直接在GPU上编程、调试及运行，降低了使用GPU进行并行计算的编程难度。CUDA框架通过定义内核函数(Kermel)来调用GPU进行计算.当启动核函数时，将调用大量的线程进行并行计算。CUDA模型中通过线程块(Block)及网格(Grid)形式组织线程。一个核函数占用一个网格，每个网格由多个线程组成成，线程块之间无法通信.每个线程块由多个线程组成，各线程对不同数据并行执行相同指令。CUDA编程框架为CPU-GPU异构运算架构的实现提供了软件环境，其编程模型如图1所示。
2、算法步骤
本文结合GPU通用计算技术，设计一种协议转换加速算法。该算法基于CUDA采用基于GPU异构运算架构，分为CPU处理部分和GPU处理部分，CPU部分处理工作包括原始数据导入(串口参数：波特率、数据位、停止位、校验位、控制流、串口类型；网络参数：BCAST、BLISTENER、CPORT、DOBROAD、IP、LOCAL、LDAP、ME、RCVBUFSZ、SNDBUFSZ、PORT)、原始协议、目标协议等，GPU部分处理数据流转换，以实现加速转换效果。基于CUDA的加速协议转换逻辑流程图如图2所示。主要流程如下∶
e.输入基本属性数据、原始协议、目标协议属性；设置数据缓冲池大小，数据缓冲队列数量，队列长度；
f.将不同类型设备接口原始数据数据标记原始协议属性传至GPU；
g.根据原始协议属性和目标协议属性，选取计算特征码，建立状态转移矩阵，调用GPU、转换计算，当状态转移矩阵返回非空项，则返回CPU；否则dd+1，进行下一步；
h.GPU转换计算
⑦初始化调用Gr_cublasCreateHandleO获取设备计算句柄；
⑧使用Gr_cudaMalloc分配device资源；
⑨使用Gr_cublasSetVector填充数据；
⑩使用Gr_TrasProtocol进行转换计算；
11使用Gr_cublasGetVector获取计算结果；
12释放资源；
3、结论
因为GPU的特点特别适合于大规模并行运算，GPU在高并发的协议转换处理中发挥着巨大的作用，因为GPU可以平行处理多接口设备信息，而不需要等待设备接口处理完信息再进行下一个接口或者下个队列的处理，更不需要再设备通讯异常的时候花费大量的资源进行等待处理，因此，基于GPU的协议转换处理可以在高速的状态下分析海量的数据。而且相比于CPU，GPU的另一大优势，就是它对能源的需求远远低于CPU。GPU擅长的是海量数据的快速处理，通过本文设计的协议转换方法，明显的提高了协议转换的效率，降低了资源开销。
可以理解的是，对本领域技术人员来说，对本发明的技术方案及发明构思加以等同替换或改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于GPU的加速协议转换的算法，其特征在于：该算法基于CUDA采用基于GPU异构运算架构，分为CPU处理部分和GPU处理部分，CPU部分处理工作包括原始数据导入、原始协议、目标协议，GPU部分处理数据流转换，以实现加速转换效果。
2.根据权利要求1所述的基于GPU的加速协议转换的算法，其特征在于：该算法包括如下步骤：
a.输入基本属性数据、原始协议、目标协议属性；设置数据缓冲池大小，数据缓冲队列数量，队列长度；
b.将不同类型设备接口原始数据数据标记原始协议属性传至GPU；
c.根据原始协议属性和目标协议属性，选取计算特征码，建立状态转移矩阵，调用GPU、转换计算，当状态转移矩阵返回非空项，则返回CPU；否则dd+1，进行下一步；
d.GPU转换计算，GPU部分处理数据流转换。
3.根据权利要求2所述的基于GPU的加速协议转换的算法，其特征在于：所述的GPU转换计算包括如下步骤：
①初始化调用Gr_cublasCreateHandleO获取设备计算句柄；
②使用Gr_cudaMalloc分配device资源；
③使用Gr_cublasSetVector填充数据；
④使用Gr_TrasProtocol进行转换计算；
⑤使用Gr_cublasGetVector获取计算结果；
⑥释放资源。
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