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申请/专利权人：中国科学院自动化研究所
摘要：本发明提供一种基于GPU内联直通的高速数据处理方法及装置，该基于GPU内联直通的高速数据处理方法包括：基于第一任务流并行接收多个高带宽数据包；对多个高带宽数据包分别进行解析，得到多个解析数据；将多个解析数据缓存至第一循环缓冲池；在接收到第一信号量的情况下，基于第二任务流从第一循环缓冲池读取并计算多个解析数据，得到计算结果；将计算结果缓存至共享存储区域的第二循环缓冲池，以供CPU通过第二循环缓冲池读取计算结果。本发明所述方法实现了GPU内部多流之间的同步，同时能够避免CPU与GPU直接进行数据传输，减少系统耗时，提高了数据处理的稳定性和实时性。
主权项：1.一种基于GPU内联直通的高速数据处理方法，应用于图形处理器GPU，所述GPU包括多个任务流，所述GPU与中央处理区CPU之间存在共享存储区域，其特征在于，包括：基于第一任务流并行接收多个高带宽数据包，所述第一任务流属于所述多个任务流；对所述多个高带宽数据包分别进行解析，得到多个解析数据；将所述多个解析数据缓存至第一循环缓冲池；在接收到第一信号量的情况下，基于第二任务流从所述第一循环缓冲池读取并计算多个解析数据，得到计算结果；将所述计算结果缓存至所述共享存储区域的第二循环缓冲池，以供所述CPU通过所述第二循环缓冲池读取所述计算结果；其中，所述第二任务流属于所述多个任务流，所述第一任务流与所述第二任务流采用信号量协调同步关系；所述GPU采用Kernel架构，所述第一任务流为所述GPU的第一个任务流，所述第一任务流包括多个线程块，每个线程块包括多个线程；所述基于第一任务流并行接收多个高带宽数据包包括：基于所述第一任务流的每个线程块的全部线程循环批量并行接收所述高带宽数据包；每个线程块内所有线程接收的数据包总和即为一次循环接收数据包的个数，在线程块内部采用原子加方法实现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院自动化研究所 基于GPU内联直通的高速数据处理方法及装置
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