[发明专利]基于图形处理器的计算网络系统、方法及装置

权利要求书

1.一种基于图形处理器的计算网络中的方法，涉及所述计算网络中的管理节点和多个计算节点，该方法包括：

管理节点获取计算网络中计算节点的个数，根据计算空间大小开辟每一计算节点的内存；

计算节点根据本节点的图形处理器GPU设备的个数和CPU核数开辟CPU计算线程和GPU计算线程，并划分计算空间数据；

所述管理节点将参与计算的数据广播到各个计算节点；CPU设备调用GPU计算线程与所述GPU设备协同完成一部分计算，同时并行调用CPU计算线程完成另一部分计算。

2.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，管理节点获取计算网络中计算节点的个数，根据计算空间大小开辟每一计算节点的内存，具体包括：

管理节点获取计算网络中计算节点的个数为M，根据计算空间大小为S为每个计算节点各开辟大小为S/M的内存，用于各计算节点存储本地的计算空间数据。

3.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，计算节点根据本节点的GPU设备的个数和CPU核数开辟CPU计算线程和GPU计算线程，并划分计算空间数据，具体包括：

所述计算节点获取本节点所有CPU设备的核数共为N_CPU，GPU设备个数为N_GPU，则开辟(N_CPU-N_GPU)个CPU计算线程和N_GPU个GPU线程；根据所述N_CPU、所述N_GPU及GPU设备与CPU设备计算能力的比值N将所述计算空间数据按照(N_CPU-N_GPU)∶N∶N进行划分，其中，

所述CPU设备的计算空间数据大小为：

(N_CPU-N_GPU)/[(N_CPU-N_GPU)+N_GPU*N]；

所述GPU设备的计算空间数据大小为：

N*N_GPU/[(N_CPU-N_GPU)+N_GPU*N]。

4.按照权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述管理节点将参与计算的数据广播到各个计算节点，具体包括：

所述管理节点利用消息传输接口并行地将所述参与计算的数据广播到所述计算节点。

5.按照权利要求4所述的方法，其特征在于，所述CPU设备调用GPU计算线程与所述GPU设备协同完成一部分计算，同时并行调用CPU计算线程完成另一部分计算，具体包括：

所述CPU设备调用GPU计算线程，初始化所述GPU设备，向所述GPU设备传递所述计算空间数据；在通过一个接收线程接收到数据后，控制所述GPU设备将所述数据对于划分给所述GPU设备的计算空间数据进行相应部分的计算，直至对所有接收的数据计算结束；同时并行调用所述CPU计算线程用接收到的数据对于划分给所述CPU设备的计算空间数据进行相应部分的计算，直至所有接收的数据计算结束。

6.按照权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述GPU计算线程在所述GPU设备中开辟两块缓冲区用于缓存数据，并创建两个流标志；当具有第一流标志的数据到来后向第一缓存区传输，并调用GPU计算核心用该第一缓存区的数据对于计算空间数据进行计算；当具有第二流标志的数据到来后向第二缓存区传输，并调用GPU计算核心用该第二缓存区的数据对计算空间数据进行计算。

7.按照权利要求1所述的方法，其特征在于，还涉及计算网络的存储设备；

所述CPU设备调用所述GPU计算线程控制所述GPU设备完成相应的计算后，还包括：导出计算的计算空间数据，以及释放GPU资源；

在并行调用所述CPU计算线程完成相应的计算后，还包括：将所述CPU计算线程与所述GPU计算线程各自计算的计算空间数据写回该存储设备。

8.按照权利要求1至3、5、6、7任一项所述的方法，其特征在于，所述基于图形处理器的计算网络为叠前时间偏移计算网络，所述计算空间数据为成像空间数据，所述参与计算的数据为参与计算的道数据。