[发明专利]一种利用GPU协同计算实现实时数据并行压缩的方法

权利要求书

1.一种利用GPU协同计算实现实时数据并行压缩的方法，其特征是利用CUDA技术，将工业实时数据库中常用的旋转门压缩算法用CPU-GPU异构协同计算模式实现。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是根据“CPU生产数据，GPU消费数据”模型，为了减少CPU-GPU间的通信开销，提高并行算法的效率。我们设计了适合于GPU协同计算模式的数据存储方法。将斜率，压缩精度，上一采集值，上一保存值等压缩过程中的中间变量保存到GPU显存中，并在主存设计了相应的数据结构来满足算法的计算需要，数据库接收到一批数据后，只传输当前采集值到GPU进行计算，压缩结果也暂时缓存在显存中，压缩结果积累到一定量时传回主存，并存入硬盘。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征是我们设计了适合于在GPU上运行的算法流程，将旋转门压缩算法中斜率计算和更新等计算量较大且不同点的数据计算步骤都相同的过程，都用GPU上运行的kernel函数实现。计算过程充分利用了GPU的并行计算能力。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征是根据实时数据库中点数据的特点，将计算并行粒度划为单个测点的数据压缩单独由一个GPU线程完成。