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通用高性能多核多平台并行处理系统 


        通用高性能并行处理系统能将CPU、DSP、GPU等计算设备通过千兆/万兆网络、高速总线(PCIE、CPCI、Infiniband)进行互联,形成统一的计算资源;采用异构并行计算框架,实现多机(计算机)、多卡(DSP卡、GPU卡)、多核(CPU/DSP/GPU的多个计算核)并行计算的任务分配、任务调度和负载均衡。通过对通用计算算法库、专用计算算法库的统一封装,屏蔽同一功能不同硬件的算法实现差异,大幅度降低开发者的实现难度。


体系结构

该平台由硬件层、并行处理框架层、并行处理算法层组成(通用高性能并行处理平台体系结构参见图1所示)。用户基于通用高性能并行处理平台的应用层次可分为三类:

a)      基于硬件设备进行开发。用户可直接在项目中利用本平台研制的工业级GPU板卡、多核DSP板卡(多颗6678芯片)和CPU板卡。

b)      基于并行处理平台进行开发。用户可在本平台提供的多CPU多核并行计算框架、多DSP多核并行计算框架、多GPU多核并行计算框架、异构并行计算框架上针对项目硬件的具体情况,进行应用开发。

c)      基于并行处理算法进行开发。用户可利用本平台提供的并行处理算法实现满足项目需求的海量数据高性能并行处理应用,也可利用并行处理框架开发项目专用的并行处理算法。


1 通用高性能并行处理平台体系结构


应用领域

地面、车载、机载、舰载、实验室等环境条件下的高速实时信号处理、数据处理、图像处理等。

u  雷达信号处理系统

u  数字图像处理系统

u  电子侦察处理系统

u  电子对抗处理系统

u  声纳信号处理系统

平台特点

Ø  平台扩展性好

实现了硬件资源的即插即用,增加硬件资源,不用修改程序,并行处理框架和算法即可利高增加的硬件资源,提高应用处理速度。

a)      通用计算设备的增加:将计算机、服务器等计算资源,接在千兆/万兆网络中,即可实现计算资源的增加

b)      专用计算板块的扩展:将DSPGPU等专用计算板卡,通过PCIECPCI等总线接入,即可实现计算资源的增加。

Ø  适应多种应用场景

海量数据并行:本平台支持对用户海量数据进行快速处理,用户确定数据拆分的原则或在程序中实现数据拆分,并行处理框架会自动将拆分后的数据分配到各计算资源,同时根据各计算资源的处理速度进行负载均衡,大幅度加速海量数据的处理。

同时多用户并行:本平台可同时支持多名用户使用,用户将计算任务提交并行处理框架,并行处理框架根据计算任务的优先级,对计算任务进行排队、任务调度和负载均衡,实现计算资源的合理分配。

Ø  简化用户算法并行编程

通过并行处理算法,实现同一功能不同硬件的算法实现(例如FFTCPU版、DSP版、GPU版),用户采用同一调用接口,根据功能的特点,调用不同的硬件实现。

通过并行处理框架,将海量数据计算任务进行分解,实现不同类型、数量硬件资源的并行调度和负载均衡,用户不需要关注并行调度和负载均衡,只需要提交计算任务即可。

Ø  计算性能随计算资源近线性增长

并行处理框架的并行调度和负载均衡的损耗小,可实现计算性能随计算资源近线性增长,根据计算任务的不同数据传输量和不同计算资源的数据通信方式,并行计算资源效率可达60%~85%

 


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