基于图形处理器的并行化约束检测方法
【专利摘要】本发明是一种基于图形处理器的并行化地检测约束的方法，步骤：1)以量词为分割点，将一条约束分割成若干处理单元，通过调度这些处理单元，消除检测过程中的递归并最大化并行度；2)根据当前的处理单元和信息集合，产生相应数量的GPU线程，每个GPU线程根据自身的线程号计算其对应的变量赋值，并处理在此赋值下的处理单元。一个被赋值的处理单元称为一个并行计算单元，并行计算单元是能在GPU中并行处理的最小单元；3)索引-结果池的二层次存储策略，所有并行计算单元的节点产生的非定长结果存储在结果池中，而在索引中存储节点产生的结果在结果池中的起始地址和长度，该策略“串行分配空间，并行写结果”，能达到较高的写速度。
【专利说明】基于图形处理器的并行化约束检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于图形处理器的并行化约束检测方法。
【背景技术】
[0002] 约束检测是一种常用的验证信息有效性的方法。一条约束反映了一条信息或者多 条信息之间应该满足的关系。一般而言，一条约束由若干种节点联接而成："全称量词"节 点，"存在量词"节点，"与"节点，"或"节点，"蕴含"节点，"非"节点和"函数"节点。每种节 点描述了一个特定的关系。检测约束即：将获取的信息与预定义的约束进行核对，违反了约 束的一条信息或者一组信息是无效的。约束检测通常是结合其他应用中的。
[0003] 当前约束检测的方式主要有两类：增量式检测和并行检测。但是，这两种方式都完 全依赖于中央处理器（CPU)，因此会消耗大量本来应该用于其他应用的计算资源。本方法的 计算不再依赖于CPU，相反，它主要依赖图形处理器（GPU)进行计算。因此，该方法在提高了 约束检测的速度的同时，也保证了有充分的计算资源供其他应用使用。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术中存在的不足，对当前约束检测耗时过大，占用资源过多的缺点，本 发明提出了一种基于GPU的约束检测方法。该方法的核心在于三个部分：约束预处理；并行 策略；存储策略。
[0005] 本发明的技术方案为：一种基于图形处理器的并行化约束检测方法，它包括：
[0006] 约束预处理，基于量词的约束分割方法；具体为：
[0007] 步骤1、指定约束头节点为当前节点，从当前节点开始分割；
[0008] 步骤2、若当前节点为"全称量词"或者"存在量词"节点，则将该部分分割成两个 子部分，一个子部分以该量词节点结束，另一部分从该量词节点的子节点开始，指定该量词 节点的子节点为当前节点继续分割；
[0009] 步骤3、若当前节点为"与"节点，"或"节点或者"蕴含"节点，则指定该节点的左 子节点为当前节点继续分割，处理完左子节点后，指定该节点的右子节点为当前节点继续 分割；
[0010] 步骤4、若当前节点为"非"节点，则指定该节点的子节点为当前节点继续分割；
[0011] 步骤5、若当前节点为"函数"节点，则停止当前分支的递归；
[0012] 经过分割后，一条约束被转变为若干处理单元，各个处理单元不相交，且所有处理 单元共同构成该约束。
[0013] 并行策略，基于处理单元的并行处理方法；具体为：
[0014] 步骤1、计算所需线程数N，设从当前处理单元的父节点开始，到约束头结点的路 径中的变量〈^，u 2，..· un>对应的上下文信息集合为〈Si，S2，...Sn>，各个上下文信息集 合中的信息条数为〈1，1 2, . . . In>，则N = L X I2X. . · X In ;若当前处理单元到头节点不包 含任何变量，或者当前处理单元包含头节点，则N = 1 ;
[0015] 步骤2、生成N个GPU线程，线程id从0至N-1 (该id由GPU自动分配）；各个线 程根据自身id独立计算其对应的赋值，设整数值％ = j表示变量u i取其对应集合Si中 第j条信息（〇彡Μ'Ι);则吣的取值按以下步骤得出：
[0016] i :设 size = 1, cur = η ；
[0017] ii :若cur彡1,转子iii,否则结束；
[0018] iii ：
【权利要求】
1. 一种基于图形处理器的并行化约束检测方法，其特征在于，它包括： 基于量词的约束分割步骤； 基于处理单元的并行处理步骤； 存储策略步骤。
2. 根据权利要求1所述的并行化约束检测方法，其特征在于：所述基于量词的约束分 割步骤具体为： 步骤1、指定约束头节点为当前节点，从当前节点开始分割； 步骤2、若当前节点为"全称量词"或者"存在量词"节点，则将该部分分割成两个子部 分，一个子部分以该量词节点结束，另一部分从该量词节点的子节点开始，指定该量词节点 的子节点为当前节点继续分割； 步骤3、若当前节点为"与"节点，"或"节点或者"蕴含"节点，则指定该节点的左子节点 为当前节点继续分割，处理完左子节点后，指定该节点的右子节点为当前节点继续分割； 步骤4、若当前节点为"非"节点，则指定该节点的子节点为当前节点继续分割； 步骤5、若当前节点为"函数"节点，则停止当前分支的递归； 经过分割后，一条约束被转变为若干处理单元，各个处理单元不相交，且所有处理单元 共同构成该约束。
3. 根据权利要求1所述的并行化约束检测方法，其特征在于：所述基于处理单元的并 行处理步骤，具体为： 步骤1、计算所需线程数N，设从当前处理单元的父节点开始，到约束头结点的路径中 的变量〈υ η u 2,. . · u n>对应的上下文信息集合为〈Si，S2,. . . Sn>，各个上下文信息集合中 的信息条数为〈Ip 12,. . . In>，则N = LX I2X. . · X In ;若当前处理单元到头节点不包含任 何变量，或者当前处理单元包含头节点，则N = 1 ; 步骤2、生成N个GPU线程，线程id从0至N-1 (该id由GPU自动分配）；各个线程根 据自身id独立计算其对应的赋值，设整数值^ = j表示变量u i取其对应集合Si中第j条 信息（〇彡M'D ; 步骤3、各个线程将所计算出的赋值映射到处理单元中，产生各个线程需要处理的并行 计算单元；各个线程独立处理各个并行计算单元； 所述的所有GPU线程并发执行，且互相之间不存在依赖关系。
4. 根据权利要求3所述的并行化约束检测方法，其特征在于：步骤2中Mi的取值按以 下步骤得出： i. 子步骤 i :设 size = 1，cur = η ; ii. 子步骤ii :若cur彡1，转子步骤iii,否则结束； 子步骤 iii ，size = size*Icur ;cur = cur-1,转子步骤 ii。
5. 根据权利要求1所述的并行化约束检测方法，其特征在于：所述存储策略步骤具体 为：索引-结果池的二层次存储方法，包含三个部分：1)索引数组，包含两个域：结果的起 始位置pos和长度len ;2)结果数组；3)结果数组位置指针Pointer (简称位置指针），它只 能被互斥地写；设η个线程产生的结果长度分别为I 12. . . L . . in，所述索引-结果池的 二层次存储方法具体为： 步骤1、各个线程根据其赋值计算各自当前节点在索引数组中的存储位置； 步骤2、各个线程互斥的获取结果数组位置指针，设第i个线程获取到该结果数组位置 指针，则它将该节点的起始位置P〇s设为Pointer当前值,之后， 步骤3、更新该结果数组位置指针的值：Pointernew = Pointeiv^+li，其中，Pointer^S 位置指针初始值，li为第i个线程产生的结果长度； 步骤4、更新后释放该结果数组位置指针供其他线程使用，并将结果填入结果数组，结 果长度填入该节点的结果长度len中。
【文档编号】G06F9/46GK104123178SQ201410358441
【公开日】2014年10月29日 申请日期:2014年7月25日 优先权日:2014年7月25日
【发明者】许畅, 马晓星, 吕建, 眭骏 申请人:南京大学