[发明专利]一种基于GPU的加速协议转换的算法

说明书

本发明公开了一种基于GPU的加速协议转换的算法，该算法基于CUDA采用基于GPU异构运算架构，分为CPU处理部分和GPU处理部分，CPU部分处理工作包括原始数据导入、原始协议、目标协议，GPU部分处理数据流转换，以实现加速转换效果。本发明的有益效果为：本发明利用GPU的并行计算能力，提升协议转换的效率，降低CPU占用时间，提升采集，上传等任务的成功率。

技术领域

本发明涉及数据采集算法领域，主要是一种基于GPU的加速协议转换的算法。

背景技术

智慧能源系统接入的信息种类越来越多，其数据流分为采集数据流、控制数据流和档案数据流三类。采集数据流包括用户侧电、水、气、热等能源数据。控制数据流包括用户侧控制策略及配电系统、光伏系统、中央空调系统等用户侧可控设备的遥调、遥控、遥测、遥信。档案数据流包括用户侧各类监控设备的档案数据。接入的信息设备包括空调、照明、配电设备、光伏、储能、充电桩及各种工业用电机器设备等多类型能源设备，对接入协议的转换要求越来越复杂，转换的工作量越来越大。

近年来，随着图形处理器(graphics processingunit，GPU)技术的高速发展，该技术被应用到了诸多科学计算领域.GPU中大量的晶体管被用于算术逻辑单元，擅长处理密集型计算，而中央处理器(central processing unit，CPU)在逻辑控制、分支结构控制方面占优。CPU-GPU异构通信模式可以发挥各自的优势且性能互补，具有较高的性价比。

能源控制器在进行协议转换时，会占用大量CPU运算时间，由于CPU同时进行数据采集，上传等任务，在大任务量情况下，会出现线程阻塞的情况，造成采集，上传等任务的失败

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的不足，而提供一种基于GPU的加速协议转换的算法。

本发明的目的是通过如下技术方案来完成的。一种基于GPU的加速协议转换的算法，该算法基于CUDA采用基于GPU异构运算架构，分为CPU处理部分和GPU处理部分，CPU部分处理工作包括原始数据导入、原始协议、目标协议，GPU部分处理数据流转换，以实现加速转换效果。

更进一步的，该算法包括如下步骤：

a.输入基本属性数据、原始协议、目标协议属性；设置数据缓冲池大小，数据缓冲队列数量，队列长度；

b.将不同类型设备接口原始数据数据标记原始协议属性传至GPU；

c.根据原始协议属性和目标协议属性，选取计算特征码，建立状态转移矩阵，调用GPU、转换计算，当状态转移矩阵返回非空项，则返回CPU；否则dd+1，进行下一步；

d.GPU转换计算，GPU部分处理数据流转换。

更进一步的，所述的GPU转换计算包括如下步骤：

①初始化调用Gr_cublasCreateHandleO获取设备计算句柄；

②使用Gr_cudaMalloc分配device资源；

③使用Gr_cublasSetVector填充数据；

④使用Gr_TrasProtocol进行转换计算；

⑤使用Gr_cublasGetVector获取计算结果；

⑥释放资源。

本发明的有益效果为：本发明利用GPU的并行计算能力，提升协议转换的效率，降低CPU占用时间，提升采集，上传等任务的成功率。

附图说明

图1为本发明的CUDA编程模型示意图。

图2为本发明的流程示意图。

具体实施方式