一种基于国产平台GPU的性能优化方法技术

本发明专利技术公开一种基于国产平台GPU的性能优化方法，涉及GPU优化技术领域；截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行，基于异构计算架构划分为CPU层、任务管理层和GPU计算加速层，通过GPU计算加速层并行进行GPU运算，将GPU运算后数据传递给任务管理层，经任务管理层整合数据并传递给CPU层，通过CPU层整体运算数据并显示，通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试。计算性能进行测试。计算性能进行测试。

【技术实现步骤摘要】
一种基于国产平台GPU的性能优化方法


[0001]本专利技术公开一种方法，涉及GPU优化
，具体地说是一种基于国产平台GPU的性能优化方法。

技术介绍

[0002]在网络化的环境中，现代计算机的图形处理变得越来越重要，需要专门的图形处理器来承担显示任务，以适应航空航天航海、卫星数据处理、生物医药研究等各个领域对高性能GPU的需求。拥有自主可控的高性能GPU能杜绝后门、漏洞等安全隐患，保障我国信息系统安全，实现国防信息系统的自主可控。
[0003]目前自主的GPU在功能上可正常使用，但在性能上表现还有提升空间，尤其是GPU的2D/3D图形处理能力、浮点计算性能、显示能力等方面。

技术实现思路

[0004]本专利技术针对现有技术的问题，提供一种基于国产平台GPU的性能优化方法，优化了国产GPU性能。
[0005]本专利技术提出的具体方案是：
[0006]本专利技术提供一种基于国产平台GPU的性能优化方法，截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行，
[0007]基于异构计算架构划分为CPU层、任务管理层和GPU计算加速层，通过GPU计算加速层并行进行GPU运算，将GPU运算后数据传递给任务管理层，经任务管理层整合数据并传递给CPU层，通过CPU层整体运算数据并显示，
[0008]通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试。
[0009]进一步，所述的一种基于国产平台GPU的性能优化方法中构建OpenGL接口函数的截获模块，通过截获模块截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，将OpenGL接口函数转发至相应的OpenGL驱动，通过OpenGL驱动导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行。
[0010]进一步，所述的一种基于国产平台GPU的性能优化方法中针对不同的应用和任务场景，基于运算任务设定异构计算架构的不同异构模式，通过GPU计算加速层、任务管理层和CPU层进行数据运算。
[0011]进一步，所述的一种基于国产平台GPU的性能优化方法中所述通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试，包括：
[0012]安装OpenCL接口相关驱动程序，查看相关程序是否成功安装，
[0013]根据使用国产平台架构编译安装相应版本mpich和OpenCL，搭建浮点性能测试工
具库，
[0014]使用GPU测试工具，调用成功安装的浮点性能测试工具库中OpenCL库文件，成功编译后，启动测试，运行可执行文件后测试出GPU的计算性能。
[0015]本专利技术还提供一种基于国产平台GPU的性能优化系统，包括截获模块、异构运算模块和编译测试模块，
[0016]截获模块截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行，
[0017]异构运算模块基于异构计算架构划分为CPU层、任务管理层和GPU计算加速层，通过GPU计算加速层并行进行GPU运算，将GPU运算后数据传递给任务管理层，经任务管理层整合数据并传递给CPU层，通过CPU层整体运算数据并显示，
[0018]编译测试模块通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试。
[0019]进一步，所述的一种基于国产平台GPU的性能优化系统中构建OpenGL接口函数的截获模块，通过截获模块截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，将OpenGL接口函数转发至相应的OpenGL驱动，通过OpenGL驱动导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行。
[0020]进一步，所述的一种基于国产平台GPU的性能优化系统中异构运算模块针对不同的应用和任务场景，基于运算任务设定异构计算架构的不同异构模式，通过GPU计算加速层、任务管理层和CPU层进行数据运算。
[0021]进一步，所述的一种基于国产平台GPU的性能优化系统中所述编译测试模块通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试，包括：
[0022]安装OpenCL接口相关驱动程序，查看相关程序是否成功安装，
[0023]根据使用国产平台架构编译安装相应版本mpich和OpenCL，搭建浮点性能测试工具库，
[0024]使用GPU测试工具，调用成功安装的浮点性能测试工具库中OpenCL库文件，成功编译后，启动测试，运行可执行文件后测试出GPU的计算性能。
[0025]本专利技术的有益之处是：
[0026]本专利技术提供一种基于国产平台GPU的性能优化方法，优化GPU的图形处理性能，多层次GPU计算加速，同时通过OpenCL库开发CPU浮点计算性能测试工具，优化了国产CPU性能，并解决了国产平台无GPU计算性能测试工具的问题。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0028]图1是本专利技术方法优化图像处理流程示意图。
[0029]图2是本专利技术方法实现运算加速流程示意图。
具体实施方式
[0030]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本专利技术并能予以实施，但所举实施例不作为对本专利技术的限定。
[0031]本专利技术提供一种基于国产平台GPU的性能优化方法，截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行，
[0032]基于异构计算架构划分为CPU层、任务管理层和GPU计算加速层，通过GPU计算加速层并行进行GPU运算，将GPU运算后数据传递给任务管理层，经任务管理层整合数据并传递给CPU层，通过CPU层整体运算数据并显示，
[0033]通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试。
[0034]本专利技术方法通过截获OpenGL接口函数，再编译的形式，避免使用软件中间件的方式，优化图形处理部分的性能。进行多层次GPU计算加速，设计了CPU与GPU之间的异构加速，进一步提升GPU之间的通讯和并行计算分配。本专利技术通过OpenCL在国产平台上的编译移植使其能够测试处GPU浮点计算性能。
[0035]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于国产平台GPU的性能优化方法，其特征是截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行，基于异构计算架构划分为CPU层、任务管理层和GPU计算加速层，通过GPU计算加速层并行进行GPU运算，将GPU运算后数据传递给任务管理层，经任务管理层整合数据并传递给CPU层，通过CPU层整体运算数据并显示，通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试。2.根据权利要求1所述的一种基于国产平台GPU的性能优化方法，其特征是构建OpenGL接口函数的截获模块，通过截获模块截获应用场景下所有调用的OpenGL接口函数，将OpenGL接口函数转发至相应的OpenGL驱动，通过OpenGL驱动导出OpenGL接口函数至代码文件中，根据GPU的性能优化需求对所述代码文件进行编译及运行。3.根据权利要求1所述的一种基于国产平台GPU的性能优化方法，其特征是针对不同的应用和任务场景，基于运算任务设定异构计算架构的不同异构模式，通过GPU计算加速层、任务管理层和CPU层进行数据运算。4.根据权利要求1所述的一种基于国产平台GPU的性能优化方法，其特征是所述通过OpenCL在国产平台上进行编译移植，利用GPU并行计算提高GPU浮点计算性能并对浮点计算性能进行测试，包括：安装OpenCL接口相关驱动程序，查看相关程序是否成功安装，根据使用国产平台架构编译安装相应版本mpich和OpenCL，搭建浮点性能测试工具库，使用GPU测试工具，调用成功安装的浮点性能测试工具库中OpenCL库文件，成功编译后，启动测试，运行可执行文件后测试出GPU的计算性能。5.一种基于国产平台GPU的性能优化系统，其特征是包括截获模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：李艳，吴登勇，孙志杰，
申请(专利权)人：西安超越申泰信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：