矿山三维空间数据距离直方图算法优化及加速.pdf

第 4 3卷 第 2期 2 0 1 7年 2月 工矿 自 动化 I n dus t r y a n d M i ne Au t oma t i on Vo 1 ． 4 3 NO ． 2 Fe b ． 2 O1 7 文 章编 号 1 6 7 1 2 5 1 X 2 0 1 7 0 2 0 0 5 5 0 6 DOI 1 0 ． 1 3 2 7 2 ／ j ． i s s n ． 1 6 7 1 2 5 1 x ． 2 0 1 7 ． 0 2 ． 0 1 2 裴浩 ， 游小荣 ， 牛欣伟． 矿山三维空间数据距离直方图算法优化及加速E J ] ． 工矿 自动化 ， 2 0 1 7 ， 4 3 2 5 5 6 0 ． 矿山三维空问数据距离直方图算法优化及加速 裴 浩 ， 游 小 荣 ， 牛欣伟 1 ． 常州纺织服装职业技术学院 机电工程系 ， 江苏 常州 2 1 3 1 6 4 ； 2 ． 宾州州立大学 伊利比伦德学院 工程学院，宾夕法尼亚州 伊利 1 6 5 6 3 摘 要 分析 了三维 空 间数 据 距 离直方 图算法 的性质 及数 据 结构 ， 提 出 了基 于 图形处理 器的通 用计 算方 法 和基于 F P GA的高性能计算方法， 基 于图形处理器的计算方法可用于实现三维空间数据距 离直方图算法的 单 指令 多数据 并行 优化 ； 基 于 F P GA 的计 算 方 法可 实现 算 法 的硬 件 分块 优 化 ， 使 算 法 的硬 件 结 构达 到 最优 匹配 。 实验 结 果表 明 ， 利 用基 于 图形 处理 器 的计算 方 法可使 算 法达 到平 均 1 8倍 的性 能加 速 ， 基 于 F P G A 的 计 算 方 法可使 算 法达到 平 均 3 0倍 的性 能加速 ， 大大提 升 了算 法的数据 处理能 力 。 关键 词 数 字矿 山 ；三维 空 间数 据 ；大数据 ；距 离直 方 图算法 ；优化 加速 ； GP U；F P G A 中图分 类号 TD 6 7 2 文献标 志 码 A 网络 出版 时 间 2 0 1 7 0 1 2 2 1 0 3 5 网络 出版地 址 h t t p ／ ／ w ww． c n k i ． n e t ／ k c ms ／ d e t a i l ／ 3 2 ． 1 6 2 7 ． T P ． 2 0 1 7 0 1 2 2 ． 1 0 3 5 ． 0 1 2 ． h t ml Op t i mi z a t i o n a n d a c c e l e r a t i o n o f d i s t a n c e h i s t o gr a m a l g or i t h m o f t hr e e d i me ns i o n s p a c e d a t a o f c o a l mi ne PEI Ha o ， YoU Xi a o r on g ， NI U Xi n we i 。 1． El e c t r o m e c ha n i c a l En gi n e e r i n g De pa r t m e n t ，Ch a n gz hou Te x t i l e a nd Ga r m e nt I ns t i t u t e ， Cha ngz ho u 21 3 1 6 4，Chi n a； 2． S c h o o l o f En g i n e e r i n g，Th e Be h r e n d Co l l e g e ，Pe n n S t a t e E r i e ，Er i e P e n n s y l v a n i a 1 6 5 6 3 ，US A Ab s t r a c t Th e p r o p e r t i e s a n d d a t a s t r u c t u r e o f d i s t a n c e h i s t o g r a m a l g o r i t h m o f t h r e e d i me n s i o n a l s p a c e d a t a we r e a na l y z e d，a nd a ge ne r a l c ompu t i ng me t h o d b a s e d on g r a p hi c s pr o c e s s or a nd a h i gh pe r f o r m a n c e c o mpu t i ng me t hod b a s e d o n FPGA we r e p r op os e d．Th e c a l c ul a t i o n me t ho d b a s e d o n gr a p hi c s pr o c e s s o r i s us e d t o i m p l e m e nt s i n gl e i n s t r u c t i o n m u l t i p l e d a t a pa r a l l e l o p t i mi z a t i o n o f d i s t a nc e hi s t o gr a m a l g o r i t h m o f t h r e e d i me n s i o n a l s p a c e d a t a ； t h e c a l c u l a t i o n me t h o d b a s e d o n FP GA c a n r e a l i z e h a r d wa r e b l o c k o p t i mi z a t i o n ， a n d a c h i e v e t h e o p t i ma l ma t c h i n g o f t h e h a r d wa r e s t r u c t u r e o f t h e a l g o r i t h m． Th e e x pe r i m e n t a l r e s ul t s s ho w t h a t u s i n g t he c a l c u l a t i o n m e t ho d ba s e d o n g r a ph i c s p r oc e s s o r c a n ma ke t he a l gor i t hm r e a c h pe r f or ma nc e a c c e l e r a t i o n wi t h a n a v e r a g e o f 1 8 t i m e s ，a nd t he c o m pu t i n g me t ho d ba s e d o n FPGA c a n ma ke t h e al go r i t hm r e a c h pe r f or ma n c e a c c e l e r a t i o n wi t h a n a v e r a g e o f 3 O t i m e s，wh i c h gr e a t l y i mpr o v e d a t a p r o c e s s i ng a b i l i t y of t he a l go r i t hm ． Ke y wo r d s d i g i t a l mi n e ； t h r e e d i me n s i o n a l s p a c e d a t a ； b i g d a t a ； d i s t a n c e h i s t o g r a m a l g o r i t h m ； op t i mi z a t i o n a nd a c c e l e r a t i o n；GPU ；FPGA 0 引言 在“ 数字矿 山” 的发展要求下 ， 矿 山企业的数 字 化 、 信息化和三维可视化 的建设 已刻不容缓。矿山 是分布于三维地理空间的地质实体 ， 矿 山的原始数 据都是三维 的口 3 。在“ 数字矿山” 的建设过程 中， 由 收稿 日期 2 0 1 6 0 9 2 3 ； 修回 日期 2 0 1 6 1 0 3 1 ； 责任编辑 张强 。 基金项 目 江苏省高校优 秀中青年教 师和校长境外研修计划项 目 2 0 1 4 2 2 ； 常州纺 院学术科研基金项 目 C F K2 0 1 5 1 0 。 作者简介 裴浩 1 9 8 4 一 ， 男 ， 江苏阜宁人 ， 讲师 ， 硕士 ， 研究方 向为大数据计算 ， E - ma i l p e i h a o 1 9 8 4 1 9 1 6 3 ． c o rn。 5 6 工矿 自动化 2 0 1 7年 第 4 3卷 于大量三维建模和三维可视化技术 的应用 ， 极大增 加了三维空间实体 的操作量 ， 使得三维空间数据 的 几何运算量快速增长。三维空间数据具有复杂 、 海 量、 动态变化等特点 ， 并且呈现空间点、 线及 面等多 样化特征[ 2 _ 引， 符合大数据 的主要特点 引 Vo l u me 海量数据 、 Ve l o c i t y 数据处理快速 、 Va r i e t y 数 据类型多样 和 Va l u e 数据价值高 ， 对计算能力 提 出了更高的要求 。 三维空间数据点是矿 山三维建模 的基础， 处理 算法主要有三维空间数 据距离直方图算法 、 分割合 并算法、 三角网生长算法、 逐点插入算法等。其 中， 三维空间数据距离直方图算法 。 作为基础算法 ， 在 矿 山三维建模与可视化过程中应用广泛 。由于三维 空间数据距离直方图算 法涉及大量数据计算 ， 导致 三维空间数据计算时间过长 ， 存在计算复杂度较高、 计算过程 中需要 占用 较多 的有 限资源 C P U 和 内 存 等问题 ， 不能满足三维空间大数据 的处理要求。 为此 ， 笔者在分析三维空 间数据距离直方图算法基 础 上 ， 提 出 了基 于 图形 处 理 器 Gr a p h i c s P r o c e s s i n g Un i t ， GP U 的通用计算方法l 8 和基于 F P G A F i e l d - P r o g r a mma b l e G a t e Ar r a y ， 现场可编程 门阵列 [ g ] 的高性能并行计算方法 ， 用 于实现三维空间数据距 离直方图算法的优化及加速 ， 极大提升 了算法的三 维空 间数据处理能力。 1 三维 空 间数据 距离 直方 图算 法 三维空间数据距离直方图算法被广泛应用于三 维图像和视频数据处理、 物理分子运算及 三维数据 模 拟N B o d y 等 [ 1 ] ， 具 有典 型 意 义 。它 是 根据 三 维 空 间点 的数 据坐 标 ， 计 算 任 意 2个 空 间点 的矢 量 距 离 ， 根据距离值范围生成直方图 ， 从而获得三维空间 点 的分布状态。 假设存 在 三维 空 间数 据 点集 合 L a t t i c e[ N] N 为集合大小 ， 元 素 L a t t i c e E i ] 由三维空间矢量 坐标 X ， Yi ， Z 一1 ， 2 ， ⋯ ， N 表示 ， 任 意 2个点 L a t t i c e [ i ] 和 L a t t i c e [ ] 的空间距离 为 D ． 『 一1 ， 2 ， ⋯， N ， 判断 D1 ． 的取值范围 ， 生成直方 图。 ， 计算公式如下 D 一 ／ X XJ 。 y Z 一 1 随着 N 的增大 ， 数据计算量也会呈 N 增加 ， 见 表 1 。假设存在 N_--4的数据点集合 L a t t i c e 2 ， 6 ， 7 ， 一4 ， 3 ， 一5 ， 一3 ， 一2 ， 一1 ， 1 ， 2 ， 3 ， 计算任 意 2点 的空 间距离 ， 所 生成 的直 方 图如 图 1 所示 。 表 t 任意 2点空间距离 D 的计算 3 捌 2 糕 l D 2 ．3 D D1 4 D3 ,4 DI 。3 O 6 l 2 l 8 距离 图 l 三维空 间点距离 直方 图 综上所述 ， 算法 的常规实现核心描述如下 f o r i 一0； N ； f o r j 1； J N ； { ／ ／ 计算 L a t t i c e [- ／ ] 与 L a t t i c e [ j ] 的距离 D i s t a n c e c a I u I a t e L a t t i c e [ ] ， L a t t i c e [ j - 1 ； ／ ／ 统计结果 ， 生成直方 图 Hi s t 0 [ D i s t a n c e ] 一 Hi s t o [ D i s t a n c e ] 1 ； } 该算法具有 以下特点 ① 时 间复杂度较 高， 为 O N ； ② 以串行方式进行计算 ， 占据较多 的 C P U 资源 ； ③ 内存需求较大， 并且长时间不释放。 可以看 出， 当三维数据 点迅速增 长时 ， 有限 的 C P U和内存资源将不能满足计算要求 ， 这将会直接 导致算法数据处理时间过长， 性能严重降低 ， 必须要 对算法进行优化。 2 基于 G P U的算法优化 2 ． 1 GP UOp e n CL架构 GP U 的众核远超 C P U的多核 ， 在浮点运算 、 并 行计算 等 方 面 可 以提供 数 十倍 乃 至 于 上百 倍 于 C P U 的性能。G P U通用计算标准[ 1 3 - 1 g 目前 主要有 统 一 计算 架 构C o mp u t e Un i f i e d De v i c e Ar c h i t e c t u r e ， C UDA 和 开 放 式 计 算 语 言 Op e n C o mp u t i n g L a n g u a g e ， Op e n CL 。其 中 ， C UDA 只 5 8 工矿 自动化 2 0 1 7 年 第 4 3卷 5 G P U设备存储空间分配及数据传递 调用 函数 c l C r e a t e B u ff e r 在 Gl o b a l Me mo r y分配存储空 间 ， 并 调 用 函 数 c l E n q u e u e Wr i t e B u ff e r将 数 据 从 Ho s t Me mo r y复制 到 Gl o b a l Me mo r y 。 6 Wo r k - h e m 工作 参数设 定 编译 程 序对 象 ， 设置 Ke r n e l 参数和 Wo r k s i z e 大小为 N。 7 并 行 执 行 调 用 函 数c l E n q u e u e ND - R a n g e K e r n e l 执 行 Ke r n e l 函数 ， 该 函数将 会 被 GP U 分配到的所有 Wo r k - h e ms 分别执行 1次。 8 返 回结果 调用 函数 c l E n q u e u e Ma p B u f f e r 将计 算结 果返 回。 9 释放 G P U 资源 调用 c l Re l e a s e Me mOb j e c t 回收 内存 空 间 。 Ke r n e l 核心 程序如 下 Ke r n e l 程序使用 Ke r n e l 关键字， 函数必须返 回 v o i d 。函数 定 义 为 一 一 k e r n e l v o i d Hi s t o R e s u h 一 一 g l ob a l c o ns t s pa t i a l d a t a* La t t i c e， 一一 g l o ba l l ong Hi s t o ， i n t N ， 其 中 L a t t i c e指 向数 组 ， Hi s t o指 向 直 方 图输 出。其程 序实 现描述 如下 i nt i d ge t g l o b a li d 0 ； i nt i i d 1 wh i l e 丁 。 1 常规设 计 C S R 寄存 器 每次 从数 据 集取 T个数据点 C ， 交 由数据处理单元完成任意两点间 的距离 运算 ， 共完 成 C 孚次计 算 ， 并 根 据计 算 结果 输 出直方 图数据 。然而， 由于数据点多次载入 ， 会有重 复计算情况发生， 导致耗时增加 。 2 分块优 化 设计 将 数据 集 进行 有 序 分块 ， 分 块大小 s T ／ 2 ， 可分为 N／ S块 。C S R寄存器划分 为相同大小 的 R 和 R 模块 ， 按照数 据集分块顺序 每次可载人 2个数据块 ， 分别存储在 R 和 R 模块 中， 如图 6 所示 。数据处理单元负责处理 R 模块 内 数据点距离运算及 R 与 R 模 块 间数据点距 离运 算 ， 且块内和块问运算并行执行 ， 分析统计结果 ， 输 出直方图。这样有效避免了重复运算， 耗 时少。 图 6分 块 优 化 分块优化示例如图 7所示 。 分块优化后三维空间数据距离直方 图算法执行 示 例 如下 1 假设 N一1 2 ， 丁 8 ， 则 S 一 4 。数 据集 可 分 为 3 个数据块 ， 分别为 B 、 B 和 。 2 C S R寄 存 器 将 B ， 载 人 至 R 。， B 。 载 入 至 2 0 1 7年第 2期 裴浩等 矿 山三维空间数据距 离直方 图算法优化及加速 5 9 C S R寄存器 C S R寄存器 C S R寄存器 图 7分 块 优 化 不 例 R ， R 块 内运算 及 R 与 R 块 问运算并 行执行 。 R 块 内运算 执行 C 次计算得到块 内任意两点的 距 离 ， 即 L 1 ， L2 ， L1 ， L 3 ， L 1 ， L 4 ， L 2 ， L3 ， L 2 ， L ， L 。 ， L ， 统计 结 果 生 成 直方 图数 据 ； R 与 R 块间运算 执行 S 次运算 ， 得到 B 。与 B 块间数据 点 的距 离 ， 即 L 1 ， L 5 ， L l ， L 6 ， ⋯ ， L 1 ， L 8 ， L 2 ， L 5 ， L2 ， L6 ， ⋯ ， L 2 ， L8 ， ⋯ ， L 4 ， L 5 ， L 4 ， L 6 ， ⋯ ， L ， L 。 ， 统计 结果 生成 直方 图数 据 。 3 R 数 据 不变 ， R 。载人 B 。 ， 完 成 R 与 R 块 间运算 。R 与 R z块 间运 算 ， 执行 S 次计 算得 到 B 与 B 3 块 间数 据 点 的 距 离 ， 统 计 结 果 生 成 直方 图 数 据 。 4 R 。 载人 B 。 ， 数据不 变， 并行完成 R 块 内运算及 R 与 R 块间运算 ， 统计结果生成直方图 数 据 。 5 R 载入 B 3 ， 完成 R 块 内运算 。R 块 内运 算 ， 执行 C 次计算得到 数据块 内任意两点的距 离 ， 统计 结 果生 成直 方 图数据 。 6 数 据处 理全 部 结束 ， 汇总 直方 图数 据 并 输 出 。 3 ． 2 ． 2 算法具体实现 模块划分如图 8所示 ， 算法具体实现主要包括 2 个模块 块内运算 i n t r a 和块间运算 i n t e r ， 每个 图 8 模 块 划 分 模块内又包含 3 个功能 空间距离运算、 距离值判断 及 直方 图统 计 。 空 间距 离 运 算 ① 定 义 模 块 mo d u l e s q r t i n p u t c l k ， r s t ， s t a r t ， z 1 ， 1 ， z 1 ， 2 12 2 ， 2 ， 2 ， s q r t i n p u t ， 得 到 x x， y 一y， 。 Z i Z ， ， 其 中 c l k为 时钟信息 ， r s t为 复位信 号 ， s t a r t为开始 信号 ， z 、 1 、 z 1 及 z 2 、 Y 2 、 2 为 数 据 点 输入 信 息 ， s q r t i n p u t 为 输 出结 果 。② 调 用 L o g i C ORE I P C OR D I C v 4 ． 0 ， 以 s q r t i n p u t 为输 入 ， 计算 D 。 距离值判 断及直方 图统计 定义 mo d u l e j u d g e c l k， r s t ， d a t a i n， h i s t o 0 1 0， h i s t ol 0 2 0，hi s t o 2 0 3 0，hi s t o 30 4 O，h i s t o4 0 5 0 ， 判 断 d a t a i n值范围， 输 出直 方 图至 h i s t o l 02 O、hi s t o 2 03 0 ， 、 h i s t o 3 04 0 及 h i s t o 4 0 5 0等数组 。 4实 验结 果分 析 实 验数 据集 大小 为 5 0 0 ～ 3 0 0 0 ， 基 于不 同大 小 数 据集 ， 完成 C P U、 G P U 及 F P GA计算 方 法 的耗 时 对 比实验。基 于 C P U 及 GP U 计算方法 的实验 采 用 AMD APU A8 PRO一 7 6 0 0 B R7 1 0 Co mp u t e C o r e s 4 C 6 G 四核 ， 主频 3 ． 1 GHZ 。基 于 F P GA 计算 方法 的实验则 采 用 X i l i n x X UP V5 - L X 1 1 0 T， 主 要参 数 可编 辑逻 辑单 元 C L B为 8 6 4 0个 ，频 率 为 1 0 0 MHz ， 设计了 4 0个 C S R寄存器 即 T一4 0 。 基 于 C P U、 GP U 及 F P GA 的计 算 方 法 耗 时 及 加 速 比 对 比 结 果 见 表 2 及 图 9 。 GP U／ C P U的 加 速 表 2 基于 C P U、 G P U及 F P GA的计算方法耗时及 加速 比对 比结果 6 O 工矿 自动 化 2 0 1 7年 第 4 3卷 比为 G ／ C， F P GA ／ C P U 的 加 速 比 为 F ／ C， F P GA／ GP U 的加 速 比为 F ／ G。 随 着 数 据 集 的 增 大 ， C P U 方 法耗 时 明 显增 加 ， 而 GP U、 F P GA 方 法 耗 时 则 没 有显著增加 ， G ／ C达到 了 2 ～3 5倍 的加速 比， F ／ C 达到了 2 0 4 0倍的加速 比。当数据集较小时 ， F ／ G 达到 了 1 8 倍 的加 速 比 ， 耗时 更少 ； 然 而 ， 当数 据集 逐 渐 增大 至 2 5 0 0时 ， F P GA 方法 耗 时显 著增 加 ， 加 速 比降低 。达到一定数据量 时， F P GA方法耗时甚至 多于 G P U 方法 ， 这是 由于 F P GA 硬件 资 源 的 限制 ， 可 以通 过提 高 芯 片 性 能 或 者 F P GA 集 群 来 提 升 运 算速度 。 35 0 3 0 0 2 5 0 2 0 0 是15 0 l 0 O 5 0 0 [ 5] [ 6] [ 7] [ 8] [ 9] [ 1 O ] [ 1 1 ] 5 0 0 9 0 0 l 3 o 0 l 7 0 0 21 0 0 2 5 0 0 2 9 0 0 数据集 [ 1 2 ] 图 9 基于 C P U、 GP U及 F P GA 的计算方法耗时对 比 5 结语 在“ 数 字矿 山” 的 背景 下 ， 矿 山三 维 数据 的处 理 对计算 的及时性 、 准确性和便利性都提出了更 高的 要求 ， 高性能并行计算可以有效提升三维数据 的处 理能力 。基于 G P U和 F P G A 的高性能计算方法可 对三维空间数据距离直方 图算法进行优化 ， 实现了 算法数十倍 的性能加速 ， 极大提 升了算法对三维空 间数 据 的处理 能力 。 参考文献 [1 ] [ 2] [ 3] [ 4] 陈玲侠． 矿 山空 间数据处理分析及三维实体建模应 用 研究[ D ] ． 西安 长安大学 ， 2 0 1 3 ． 陈金川 ， 毛善 君 ， 李 小娟 ， 等． 虚拟煤矿 三维 引擎架 构 设 计及实现[ J ] ． 煤炭科学技术 ， 2 0 1 2 ， 4 0 7 7 6 8 0 ． 马长乐 ， 何小龙 ， 邵艳 菊． 煤矿井下三维巷道 的空间数 据及拓扑关系研究[ J ] ． 煤 ， 2 0 1 2 ， 2 1 4 8 - 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