[发明专利]基于Gridding模块的数据点转换方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及数据点转换技术领域，更具体地说，涉及一种基于Gridding模块的数据点转换方法及装置。

背景技术

本发明涉及一个国际天文项目“平方公里阵列”天文望远镜(SKA,Square Kilometer Array)。此项目旨在建造世界最大综合孔径射电天文望远镜，拥有3000个直径15米抛物面蝶形天线和250组中频和低频孔径阵列，分布范围大于3000公里，光线收集区总面积约1平方公里，因此得名“平方公里阵列”。其中，程序Gridding是SKA项目中科学数据处理模块(Science Data Processing)的重要一环。Gridding程序是此模块中计算量最大的应用之一。做为FFT的前一环，Gridding程序需要将数据点转换到规则的网格点上。其实现方式是：首先将(u，v)平面的离散成像点取样；这一过程就形成了由一系列Dirac delta方程组成的成像函数。将这一函数与一个有限长度的内核做卷积，此函数就转变成为一个过滤函数，从而将离散的点转换到规则的网格点上。但是Gridding程序的计算量随着Sample点个数的增加而增加，同时也与卷积内核函数的长度成正比。

因此，如何减少Gridding程序的计算量，提升Gridding程序的计算性能是本领域技术人员需要结局的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于Gridding模块的数据点转换方法及装置，以实现减少Gridding程序的计算量，提升Gridding程序的计算性能。

为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：

一种基于Gridding模块的数据点转换方法，包括：

获取处理线程数量信息；

根据所述数量信息将数据组分为多个子数据组；

利用处理线程并发处理多个子数据组，生成多个局部数据集；

将局部数据集以串行的方式规约为全局数据集。

其中，所述根据所述数量信息将数据组分为多个子数据组之后，还包括：

将所述多个子数据组按照元素坐标大小进行排序，并根据所述排序确定与每个处理线程对应的子数据组。

其中，所述利用处理线程并发处理多个子数据组，生成多个局部数据集，包括：

根据处理线程所处理的子数据组的容量，开辟对应的内存，并将生成的局部数据集存入对应的内存。

其中，还包括：

将核心数据存入KNL平台的MCDRAM内存。

其中，所述利用处理线程并发处理多个子数据组，包括：

利用KNL平台的AVX512指令集，使处理线程并发处理多个子数据组。

一种基于Gridding模块的数据点转换装置，包括：

获取模块，用于获取处理线程数量信息；

子数据组生成模块，用于根据所述数量信息将数据组分为多个子数据组；

局部数据集生成模块，用于利用处理线程并发处理多个子数据组，生成多个局部数据集；

全局数据集生成模块，用于将局部数据集以串行的方式规约为全局数据集。

其中，还包括：

子数据组分配模块，用于将所述多个子数据组按照元素坐标大小进行排序，并根据所述排序确定与每个处理线程对应的子数据组。

其中，所述局部数据集生成模块根据处理线程所处理的子数据组的容量，开辟对应的内存，并将生成的局部数据集存入对应的内存。

其中，还包括：

核心数据存储模块，用于将核心数据存入KNL平台的MCDRAM内存。

其中，所述局部数据集生成模块利用KNL平台的AVX512指令集，使处理线程并发处理多个子数据组。

通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种基于Gridding模块的数据点转换方法，包括：获取处理线程数量信息；根据所述数量信息将数据组分为多个子数据组；利用处理线程并发处理多个子数据组，生成多个局部数据集；将局部数据集以串行的方式规约为全局数据集；可见，在本方案中，将待转换的数据组根据处理线程的数量分为多个子数据组，通过多个处理线程并行处理，提升Gridding程序的计算速度；本发明还公开了一种基于Gridding模块的数据点转换装置，同样能实现上述技术效果。

附图说明