基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及通信网数据计算技术领域，特别涉及一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法及系统，基于

【技术实现步骤摘要】
基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及通信网数据计算
，特别涉及一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法及系统
。

技术介绍

[0002]流水线技术通常指的是在程序执行时，多条指令重叠进行操作的一种准并行处理技术，通常是把一个重复的过程分解为若干个子过程，每个子过程由专门的功能部件来实现
。
把多个处理过程在时间上错开，依次通过各功能段，这样，每个子过程就可以与其他的子过程并行进行，通信网的数据处理，基本上都是基于流水线技术来同时达到通信与计算的目的
。
[0003]随着云计算
、
数据中心
、
物联网等领域业务的飞速发展，安全治理业务也面临着计算密集
、I/O
密集和数据密集等关键的科学和技术问题，需要深入分析用户网络业务和安全治理业务之间的资源需求和博弈机制
。
在通信与计算资源需求博弈的过程中，如何在资源配置有限的前提下动态调配算粒资源，是发挥计算平台算力的关键要素
。
现有常见的异构密集计算多采样静态流水线作业，即同一时间内，流水线的各段只能按同一种功能的连接方式工作，流水线要切换到另一种功能时，必须等前面的任务都流出流水之后，才能改变连接，无法充分发挥异构密集计算的算力，进而影响异构密集计算在实际业务领域中的应用
。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术提供一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法及系统，解决现有异构密集计算静态流水线作业中无法充分发挥异构计算资源算力等情形，基于动态流水线技术来充分调度计算资源，提升密集计算算力和能效比
。
[0005]按照本专利技术所提供的设计方案，提供一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，包含：
[0006]基于
FPGA、GPU
和
CPU
构建异构计算资源池并配置异构计算资源池中各计算资源的计算功能；
[0007]提取待计算数据流特征，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源和交互网络，分配的计算资源通过交换网络互连；
[0008]利用分配的计算资源对待计算数据流进行计算并输出，且在计算过程中，待计算数据流每经过一个计算资源，依据当前计算资源计算结果动态分配数据流的下一级计算资源
。
[0009]作为本专利技术基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，进一步地，所述异构计算资源包含：
CPU
处理资源
、FPGA
阵列资源和
DSP/GPU
阵列资源
。
[0010]作为本专利技术基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，进一步地，配置各计算资源的计算功能，包含：为
CPU
处理资源分配交换网络配置和动态资源调度功能，为
FPGA
阵列资源分配并行计算及在线重置功能，为
DSP/GPU
阵列分配浮点运算和在线重置功能
。
[0011]作为本专利技术基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，进一步地，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源和交互网络，包含：
[0012]首先，依据待计算数据流特征及各计算资源配置的计算功能来选取目标计算资源；
[0013]然后，利用以太网交互网络将目标计算资源进行网络互连
。
[0014]作为本专利技术基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，进一步地，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源，还包含：依据提取的待计算数据流特征判断分配的计算资源是否满足待计算数据流计算需求，若不满足，则在异构计算资源池中重新配置各计算资源的计算功能
。
[0015]作为本专利技术基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，进一步地，利用分配的计算资源对待计算数据流进行计算并输出，还包含：判断当前计算资源的计算结果是否满足预设规则，以判定当前计算资源的计算过程是否为有效计算
。
[0016]作为本专利技术基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，进一步地，判定当前计算资源的计算过程是否为有效计算时，若为无效计算，则返回提取待计算数据流特征执行步骤，重新分配计算资源并重新计算，若为有效计算，则输出计算结果
。
[0017]进一步地，本专利技术还提供一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化系统，包含：异构资源设置模块
、
计算资源分配模块和目标数据计算模块，其中，
[0018]异构资源设置模块，用于基于
FPGA、GPU
和
CPU
构建异构计算资源池并配置异构计算资源池中各计算资源的计算功能；
[0019]计算资源分配模块，用于提取待计算数据流特征，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源和交互网络，分配的计算资源通过交换网络互连；
[0020]目标数据计算模块，用于利用分配的计算资源对待计算数据流进行计算并输出，且在计算过程中，待计算数据流每经过一个计算资源，依据当前计算资源计算结果动态分配数据流的下一级计算资源
。
[0021]本专利技术的有益效果：
[0022]本专利技术数据流在计算过程可根据具体业务场景和预设规则要求，并结合数据流特征参数来分配异构密集计算资源池中的对应功能算粒，数据流每经过一个算粒，依据算粒计算结果和参数来动态调配数据流的下一级算粒，实现数据流在正常的流水线操作过程汇总的动态处理，能够更好发挥异构密集计算资源的经济效能，达到提升算力的目的，可适用于对算力要求较高的业务应用场合
。
附图说明
：
[0023]图1为实施例中基于动态流水线技术的异构密集计算优化流程示意；
[0024]图2为实施例中静态流水线作业流程示意；
[0025]图3为实施例中常用异构密集计算组成逻辑框图示意；
[0026]图4为实施例中常用异构密集计算的数据静态流水线作业流程示意；
[0027]图5为实施例中常用异构密集计算作业流程示意；
[0028]图6为实施例中动态流水线作业流程示意；
[0029]图7为实施例中本案动态流水线异构密集计算组成逻辑框图示意；
[0030]图8为实施例中本案动态流水线异构密集计算作业流程示意
。
具体实施方式
：
[0031]为使本专利技术的目的
、
技术方案和优点更加清楚
、
明白，下面结合附图和技术方案对本专利技术作进一步详细的说明
。
[0032]流水线技术：将一个重复的时序过程，分解成若干个子过程，每个过程都可有效地在其专用功能段上与其他子过程同时执行
。
流水过程由多个相联系的子过程组成，每个过程称为流水线的“级”或“段”，一条流水线的段数，作为流水线的“深度”或“流水深度”。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，其特征在于，包含：基于
FPGA、GPU
和
CPU
构建异构计算资源池并配置异构计算资源池中各计算资源的计算功能；提取待计算数据流特征，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源和交互网络，分配的计算资源通过交换网络互连；利用分配的计算资源对待计算数据流进行计算并输出，且在计算过程中，待计算数据流每经过一个计算资源，依据当前计算资源计算结果动态分配数据流的下一级计算资源
。2.
根据权利要求1所述的基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，其特征在于，所述异构计算资源包含：
CPU
处理资源
、FPGA
阵列资源和
DSP/GPU
阵列资源
。3.
根据权利要求2所述的基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，其特征在于，配置各计算资源的计算功能，包含：为
CPU
处理资源分配交换网络配置和动态资源调度功能，为
FPGA
阵列资源分配并行计算及在线重置功能，为
DSP/GPU
阵列分配浮点运算和在线重置功能
。4.
根据权利要求1所述的基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，其特征在于，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源和交互网络，包含：首先，依据待计算数据流特征及各计算资源配置的计算功能来选取目标计算资源；然后，利用以太网交互网络将目标计算资源进行网络互连
。5.
根据权利要求1所述的基于动态流水线技术的异构密集计算优化方法，其特征在于，依据数据流特征为待计算数据流分配相应计算功能的计算资源，还包含：依据提取的待计算数据流特征判断分配的计算资源是否满足待计算数据流计算需...

【专利技术属性】
技术研发人员：王凯，何赞园，朱宇航，李星，刘树新，李英乐，普黎明，李鹏，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
国别省市：