本发明涉及光纤测量领域，具体涉及一种基于多核cpu的光纤测量并行计算方法。
背景技术：
随着光频域反射仪ofdr性能要求的提升，硬件设备的性能在不断提升，软件算法方面需要处理的数据量随之也越来越大。常规的单核cpu的处理方式只能利用一个核心模块使其满载，而其他核心闲置，需要消耗大量的时间在数据计算方面，整个系统的性能也会随之下降。采用多核cpu多线程并行计算的方法可以充分利用闲置的cpu核心资源，提高任务的执行效率。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，我们提出了一种基于多核cpu的光纤测量并行计算方法，该计算的方法可以充分利用闲置的cpu核心资源，提高任务的执行效率。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于多核cpu的光纤测量并行计算方法；包括算法方案和算法公式，所述算法法案包括第一步：采样数据，第二步：数据分解，第三步：函数功能，第四步：任务分解，第五步：流水线分解，第六步：内存分配并行化；
所述算法公式包括t＝执行的总时间，b＝不可以并行的总时间，n＝线程或者cpu的个数，可并行部分最快的执行时间的计算公式为：(t–b)/n，执行总时间的计算公式为：t＝b+(t–b)/n。
优选的，所述可并行部分最快的执行时间也能够通过(1/n)*(t–b)计算获得。
优选的，所述一个计算方法按照是否可以被并行化分为下面两个部分：1)可以被并行化的部分，2)不可以被并行化的部分。
本发明通过将整个系统的算法最大程度的从原来的单核串行模式运行调整为多核多线程并发运行的模式。多核多线程基本不会出现某一个线程为了获取某个资源而等待或挂起的情况，各个线程是真实的在各自的核上真正并行执行，系统性能得以提升。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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。
图1为本发明实施例所公开的一种基于多核cpu的光纤测量并行计算方法的算法方案图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面结合实施例和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，一种基于多核cpu的光纤测量并行计算方法，包括算法方案和算法公式，所述算法法案包括第一步：采样数据，第二步：数据分解，第三步：函数功能，第四步：任务分解，第五步：流水线分解，第六步：内存分配并行化；
所述算法公式包括t＝执行的总时间，b＝不可以并行的总时间，n＝线程或者cpu的个数，可并行部分最快的执行时间的计算公式为：(t–b)/n，执行总时间的计算公式为：t＝b+(t–b)/n。
所述可并行部分最快的执行时间也能够通过(1/n)*(t–b)计算获得。
所述一个计算方法按照是否可以被并行化分为下面两个部分：1)可以被并行化的部分，2)不可以被并行化的部分。
本发明通过将整个系统的算法最大程度的从原来的单核串行模式运行调整为多核多线程并发运行的模式。多核多线程基本不会出现某一个线程为了获取某个资源而等待或挂起的情况，各个线程是真实的在各自的核上真正并行执行，系统性能得以提升。
以上所述的仅是本发明的一种基于多核cpu的光纤测量并行计算方法优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。