【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及高性能计算领域，特别是指一种基于django和矩阵运算的高性能仿真计算方法。
技术介绍
1、面对仿真中海量电磁计算需求，仅依靠循环计算难以在规定时间内完成数据计算需求。故当前多采用cpu多线程计算作为实现计算任务的需求方法，特别是在cpu内核数量大和频率高的前提下，实现计算需求。但是，该方案受限于cpu硬件性能，从而导致对于计算效率的提升单方面依赖于硬件设备。故从计算方法的角度提升计算性能显得尤为重要，成为当前计算机仿真领域的热点问题。
2、中国专利文献号cn116455849b公开了一种面向众核处理器的并发通信方法、装备、设备和介质，采用提升、改造、创新硬件结构的方法提高计算性能。但是硬件成本高，对设备依赖性强。中国专利文献号cn116091712b公开了一种面向计算资源受限设备的多视图立体重建方法与系统，采用神经网络对多视角图像数据进行三维重构，有效降低了资源使用量。但是提前需要获取相机的外部特征参数，如内外部参数矩阵和深度值范围，在使用过程中需要领域知识，门槛较高。由东方地球物理勘探有限责任公司曹士炳等发表在《信息技术与信息》期刊上的论文《基于石油物探高性能计算的网络计算研究》指出通过构建基于专用mstp和5g专线等的网络框架可有效实现物探领域高性能计算。但是该技术成本高，硬件门槛高，适用于大型工程。由上海工程技术大学杨寅发表在《电脑知识与技术》期刊上的论文《基于rocks cluster的集成高性能计算系统的搭建》指出通过基于rocks cluster服务器可有效构建高性能计群，且易于部署、高效
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出一种基于django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，通过将计算公式转化为面向多自变量的矩阵计算方法，大幅度提升了计算效率。此外，采用django框架托管计算程序，周期性对比redis共享内存变化，将最新数据进行计算并放置在指定redis共享内存中，便于系统按需部署，可针对性分配硬件性能资源。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供的技术方案为：
3、一种基于django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，包括以下步骤：
4、步骤1、基于django框架构建web服务；
5、步骤2、在web服务中构建仿真运算函数；
6、步骤3、运行web服务，完成对仿真数据的获取与运算，以及对运算结果的存储。
7、进一步地，步骤1中，基于django框架构建web服务的具体方式为：
8、(101)在windows系统下，新建web工程项目文件夹，在文件夹内生成web服务工程；
9、(102)设置web服务工程的互联网协议地址ip与端口号port；
10、(103)设置web服务工程中访问redis远程字典服务的主机地址redis_host与端口号redis_port；
11、(104)通过web服务工程中的urls路由系统脚本设置一个路由位置，并在views视图脚本中设置对应仿真运算函数的位置根目录与函数名称，所述urls路由系统脚本设置的路由位置指向仿真运算函数的位置根目录与函数名称，用于从网络启动仿真运算。
12、进一步地，步骤2中，在web服务中构建仿真运算函数的具体方式为：
13、(201)根据访问redis远程字典服务的主机地址redis_host与端口号redis_port，构建redis连接池函数；
14、(202)基于redis连接池函数，构建redis数据获取函数，所述redis数据获取函数用于根据读取数据的key值，通过get访问方式在访问redis远程字典服务中获取对应key值的n条m个仿真数据；
15、(203)构建矩阵自变量组装函数，所述矩阵自变量组装函数用于将n条m个仿真数据转换为m个n维矩阵，矩阵属性为numpy；
16、(204)构建仿真转换计算函数，所述仿真转换计算函数用于根据numpy框架，将所需仿真计算公式转换为矩阵计算函数，并对m个n维矩阵进行计算；
17、(205)构建redis数据存储函数，所述redis数据存储函数用于将矩阵计算结果根据对应设定的key值，通过set访问方式在访问redis远程字典服务中存储；
18、(206)将redis连接池函数、redis数据获取函数、矩阵自变量组装函数、仿真转换计算函数与redis数据存储函数顺序集成为仿真运算函数，所述仿真运算函数的位置与名称为views视图脚本中设置的位置根目录与函数名称。
19、进一步地，步骤3的具体方式为：
20、(301)启动web服务，web服务自动生成manage脚本，启动仿真计算服务；
21、(302)manage脚本通过urls路由系统传递仿真计算请求，运行仿真运算函数；
22、(303)仿真运算函数完成对仿真数据的获取与运算，以及对运算结果的存储。
23、由于采用上述技术方案，本专利技术相对于
技术介绍
的有益效果如下：
24、1、本专利技术采用web服务的方法，有助于按照计算量分配硬件需求，有助于降本增效，针对性分配硬件性能资源。
25、2、本专利技术相比于循环计算的方法，通过矩阵计算方法提高了计算速度。
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1.一种基于Django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于Django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，其特征在于，步骤1中，基于Django框架构建web服务的具体方式为：
3.根据权利要求2所述的一种基于Django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，其特征在于，步骤2中，在web服务中构建仿真运算函数的具体方式为：
4.根据权利要求3所述的一种基于Django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，其特征在于，步骤3的具体方式为：
【技术特征摘要】
1.一种基于django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于django和矩阵运算的高性能仿真计算方法，其特征在于，步骤1中，基于django框架构建web服务的具体方式为：
3....
【专利技术属性】
技术研发人员：畅鑫，李艳斌，陈金勇，张红旗，付长军，刘海娟，孟岩，张冠杰，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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