一种基于GPU算力资源的智能配置方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体是一种基于GPU算力资源的智能配置方法。包括：获取一个图像处理的算力资源请求；根据所述图像处理的算力资源请求以及预先存储的多个算法标识与资源占用参数的对应关系确定所述图像处理的算力资源请求对应的目标算法的资源占用参数；根据所述图像处理的算力资源请求为所述目标算法分配资源。本发明专利技术是通过预先存储的多个算法标识对获取的图像处理的算力资源请求进行加密，然后在利用资源占用参数的对于关系来确定所述的图像处理的算力资源请求对应的目标算法的资源参数，最后根据目标算法对资源进行分配，对加密后的图形处理算力资源请求进行优先资源分配，从而提高图像的处理速度已经安全性。全性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU算力资源的智能配置方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体是一种基于GPU算力资源的智能配置方法。

技术介绍

[0002]GPU即显卡渲染，是指用软件从模型生成图像的过程。模型是用严格定义的语言或者数据结构对于三维物体的描述，它包括几何、视点、纹理以及照明信息。在图形处理过程中，例如利用CAD进行三维建模，虽然计算机的配置能够提高其运行速度，但是，我们常说，算力就是单位时间内硬件能够完成某种运算的量，如果计算机配置较高，我们叫硬件加速，也有相应的硬件单元(显卡)，整型计算也有相应的硬件单元，因此，如何利用现有的资源，根据GPU算力资源的来配置，来提高图形处理速度有待考究。

技术实现思路

[0003]本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于GPU算力资源的智能配置方法，以解决
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案为：
[0005]一种基于GPU算力资源的智能配置方法，包括：
[0006]获取一个图像处理的算力资源请求；
[0007]根据所述图像处理的算力资源请求以及预先存储的多个算法标识与资源占用参数的对应关系确定所述图像处理的算力资源请求对应的目标算法的资源占用参数；
[0008]根据所述图像处理的算力资源请求为所述目标算法分配资源。
[0009]所述算法标识包括RSA算法标识、ECC算法标识以及SM2算法标识。
[0010]利用算法标识对图形处理算力资源请求进行加密；
[0011]获取所述图像处理算力资源请求所需的运算标识的类型，对加密后的图形处理算力资源请求进行优先资源分配。
[0012]根据算法标识进行配置空闲GPU算力资源处理所述图像处理的算力资源请求。
[0013]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0014]本专利技术是通过预先存储的多个算法标识对获取的图像处理的算力资源请求进行加密，然后在利用资源占用参数的对于关系来确定所述的图像处理的算力资源请求对应的目标算法的资源参数，最后根据目标算法对资源进行分配，对加密后的图形处理算力资源请求进行优先资源分配，从而提高图像的处理速度已经安全性。
具体实施方式
[0015]下面将对本专利技术的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本专利技术，但并不构成对本专利技术的限定。此外，下面所描述的本专利技术各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0016]本专利技术的一种基于GPU算力资源的智能配置方法，包括：获取一个图像处理的算力
资源请求；根据所述图像处理的算力资源请求以及预先存储的多个算法标识与资源占用参数的对应关系确定所述图像处理的算力资源请求对应的目标算法的资源占用参数；根据所述图像处理的算力资源请求为所述目标算法分配资源。
[0017]所述算法标识包括RSA算法标识、ECC算法标识以及SM2算法标识。
[0018]其中，RSA算法标识，是利用欧拉定理，首先我们随意选择两个大的质数p和q，p不等于q，计算N＝p*q；根据欧拉函数获取r；
[0019][0020]欧拉函数的定义：欧拉函数是小于或等于_n_的正整数与_n_互质的数的数目。
[0021]互质的定义：
[0022]如果两个或两个以上的整数的最大公约数是1，则称它们为互质例如：因为_1，3，5，7_均和_8_互质。
[0023]我们知道像RSA这种非对称加密算法很安全，通过RSA算法，上面这几个过程产生的几个数字：
[0024]P，q：我们随机挑选的两个大质数；
[0025]N：是由两个大质数_p_和_q_相乘得到的：N＝p*q；
[0026]r：由欧拉函数得到的_N_的值，
[0027]e：随机选择和和_r_互质的数字，实际中通常选择65537；
[0028]d：d是以欧拉定理为基础求得的e关于r的模反元素，ed＝1(mod r)；
[0029]N_和_e_我们都会公开使用，最为重要的就是私钥中的_d，_d_一旦泄露，加密也就失去了意义。那么得到d的过程是如何的呢？如下：
[0030]1.比如知道e和r，因为d是e关于r的模反元素；r是的值2.而所以知道p和q我们就能得到d；3._N＝pq，从公开的数据中我们只知道N和e，所以问题的关键就是对N做因式分解能不能得出p和q所以得出了非对称加密的原理：
[0031]将a和b相乘得出乘积c很容易，但要是想要通过乘积c推导出a和b极难。即对一个大数进行因式分解极难目前公开破译的位数是768位，实际使用一般是1024位或是2048位，所以利用该RSA算法加密后的图像处理的算力资源请求带上特殊标识。
[0032]利用算法标识对图形处理算力资源请求进行加密；
[0033]获取所述图像处理算力资源请求所需的运算标识的类型，对加密后的图形处理算力资源请求进行优先资源分配。
[0034]根据算法标识进行配置空闲GPU算力资源处理所述图像处理的算力资源请求。
[0035]而至于ECC算法标识以及SM2算法标识的原理均与上述RSA算法标识原理相同，申请人不做过多的介绍，本领域技术人员基于上述RSA算法标识的实施过程能够得出其过程。
[0036]以上对本专利技术的实施方式作了详细说明，但本专利技术不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本专利技术原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本专利技术的保护范围内。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU算力资源的智能配置方法，其特征在于，包括：获取一个图像处理的算力资源请求；根据所述图像处理的算力资源请求以及预先存储的多个算法标识与资源占用参数的对应关系确定所述图像处理的算力资源请求对应的目标算法的资源占用参数；根据所述图像处理的算力资源请求为所述目标算法分配资源。2.根据权利要求1所述的基于GPU算力资源的智能配置方法，其特征在于：所述算法标识包括RSA算法标识、ECC...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨政，徐亮，王亮，綦云华，官永杨，刘鑫，陈威，柏富强，廖志凯，
申请(专利权)人：贵州江南航天信息网络通信有限公司，
类型：发明
国别省市：