[发明专利]一种基于CUDA技术对栅格化数据进行抽阶的方法

摘要

本发明涉及一种基于CUDA技术对栅格化数据进行抽阶的方法，与现有技术相比解决了栅格化数据抽阶效率较低的缺陷。本发明包括以下步骤：CPU分配显存和计算资源，CPU根据进行抽阶数据的规模，结合当前GPU可供使用的硬件资源，计算出最优的GPU线程分配方式；根据GPU线程分配方式申请显存空间，将输入数据由内存拷贝到显存中；GPU在每一个线程Thread上进行核函数计算，对每个字节进行抽阶操作；完成抽阶过程。本发明通过并行化提高了计算效率，增加了直写式光刻机的产能，同时降低了数据规模，减少了对计算能力及传输带宽的依赖，降低了成本。

主权项

1.一种基于CUDA技术对栅格化数据进行抽阶的方法，其特征在于，包括以下步骤：11）CPU分配显存和计算资源，CPU根据进行抽阶数据的规模，结合当前GPU可供使用的硬件资源，计算出最优的GPU线程分配方式；12）根据GPU线程分配方式申请显存空间，将输入数据由内存拷贝到显存中；13）GPU在每一个线程Thread上进行核函数计算，对每个字节进行抽阶操作；所述的GPU在每一个线程Thread上进行核函数计算包括以下步骤：131）计算当前线程偏移量，根据当前线程的栅格坐标计算全局线程编号，通过全局线程编号计算出当前线程在缓冲区中的偏移量；132）根据线程的偏移量从显存中取出数据存入线程块内共享显存；133）针对满足tid.x=0的所有线程来执行其所在二维线程块Block输入数据的抽阶操作；根据栅格化处理规则从每一个字节取出特定的位，将抽阶的结果数据暂存到结果缓存mask中，其中设缓存mask为4个字节；134）设int型为4字节，使用tid.x<4的线程Thread将结果数据从结果缓存mask中拷贝至对应的显存中；14）待所有线程Thread的核函数计算完后，将显存中的结构数据拷贝回内存，此结构数据为抽阶后的栅格化数据，完成抽阶过程。