[发明专利]基于CPU-GPU的B样条曲面并行刀轨规划方法

说明书

本发明公开基于CPU‑GPU的B样条曲面并行刀轨规划方法。本发明方法是利用开放运算语言OpenCL技术，使中央处理器CPU和图形处理器GPU不同架构的处理器能协同进行计算，CPU进行逻辑控制和串行计算，GPU的多个工作项执行相同的内核程序来并行求解出双三次B样条曲面的刀具路径，实现异构系统的并行。

技术领域

本发明涉及一种数控领域中的刀具路径规划技术，尤其是涉及一种基于CPU-GPU的B样条曲面并行刀具路径规划方法。

背景技术

自由曲线曲面的高性能数控加工是汽车、航空航天等领域中大型复杂制造的关键技术之一。由于B样条曲面具有几何不变性、凸包性、保凸性、变差减小性、局部支撑性等许多优良性质，是目前CAD系统常用的几何表示方法。、

通用计算语言(Open Computing Language,OpenCL)标准由Apple公司发起，业界众多著名厂商共同制定的面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，同时也定义了一个统一的异构系统并行计算开发环境。它广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(GPU)、Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他各类型的处理器进行协同的分布式通用并行计算，在科学研究、工程应用、医疗、娱乐等各种领域都有广阔的发展前景。在OpenCL标准下，各种异构的硬件系统，比如图形处理器GPU和中央处理器CPU，或者两种异构的处理器，如DSP和CPU、GPU和DSP等，都能在统一的技术架构下进行协同的并行计算。OpenCL带来的好处不仅是带来了融合各种异构系统进行协同计算能力，还带来了运行性能的极大提升。

在CPU-GPU异构系统中，CPU是多指令单数据流的体系结构，数据处理基本是单流水线的，更擅长的是做逻辑控制。而GPU是典型的单指令多数据的体系结构，它擅长数据计算。

其中在本专利中，CPU控制核负责主机端和设备端之间的数据传输、CPU和GPU之间的数据传输、内核函数执行参数的设置、内核函数启动等工作。

GPU负责执行并行刀轨规划原理分析得出的内核程序函数，GPU上的多个工作项并行执行相同内核后，得到的结果为所有参数线的信息，其中每个工作项计算出的结果对应矩阵中的一行元素即一条参数线的坐标信息；最后，把结果信息从GPU端显存拷贝到CPU端，写入全局的结果缓冲区，然后将结果缓冲区的数据提供给其他部分程序使用。

近年来，虽然数控系统计算任务的并行化研究得到了快速发展，但是传统的数控软件的架构和计算模式在设计之初并未考虑到计算并行化问题，尤其在刀具路径规划方面。传统方法一般都是采用了串行计算的设计，而对于新一代智能数控加工系统，它要求刀具路径能够在线实时或准实时生成，但是现有的串行刀具路径生成时间较长，不能满足要求。张向利,唐小琦,陈吉红从系统角度研究了数控系统核心任务的并行处理问题，并建立了并行处理的评价模型。余湛悦,周儒荣,庄海军等提出基于并行计算的刀具路径生成算法，其工作采用了主从进程的软件时间分片并行计算，实验结果证明了并行计算技术对于提升刀具路径规划算法的执行性能有相当大的作用。但以上都是基于操作系统多线程调度或者应用软件层面的软件级并行计算技术,并不是真正的意义上并行计算。真正的并行计算是硬件级多线程并行计算和异构系统的并行计算，它在数控领域中则从未涉及。

本发明围绕上述问题展开：结合异构系统计算模型和通用并行计算技术OpenCL，解决构建智能数控系统的两大关键问题：1.提升CNC系统中高计算强度任务的运行效能，实现在线实时/准实时加工。2.兼容各种异构的开放式数控平台，为不同的CNC系统提供一致的并行计算模式，促进新一代数控系统的标准化。

发明内容