专利名称：一种云计算的方法、系统及负载均衡服务器的制作方法
技术领域：
本发明涉及云计算领域，特别是涉及一种云计算的方法、系统及负载均衡服务器。
背景技术：
随着科技的发展，现今设计领域的很多设计其复杂性和大规模数据的级别比过去的设计高出几个数量级。而其中使用的优化方法常是基于统计学的算法，在优化过程中需要大量的矩阵运算，但是单体的计算机难以满足这样的矩阵计算的要求，大量的时间花费在等待运算结果上。因此，需要一种云计算的方法及其系统，以解决现有计算机进行矩阵运算缓慢的问题。
发明内容
本发明主要解决的技术问题是提供一种云计算的方法、系统及负载均衡服务器，能够利用云计算加速计算，提高工作效率，减少出错率，以解决现有计算机进行矩阵运算缓慢的问题。为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是:提供一种云计算的方法，该方法包括:接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据；根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果；向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。其中，接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据的步骤具体为:接收来自网络服务器的经网页形式上传的待运算数据及根据待运算数据生成的运算请求。其中，根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点的步骤具体为:为运算请求分配无负载或负载较低的一个或以上图形处理器计算节点。其中，向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果的步骤具体为:以文件或图表的形式向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。为解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案是:提供一种负载均衡服务器，该负载均衡服务器包括:第一接收单元，用于接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据；分配单元，用于根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；第二接收单元，用于接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果；发送单元，用于向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。为解决上述技术问题，本发明采用的又一个技术方案是:提供一种云计算的系统，该系统包括:客户终端，用以根据输入命令或脚本而接收上传的待运算数据；网络服务器，用以接收来自客户终端的待运算数据，并根据待运算数据生成运算请求；负载均衡服务器，用以接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据，并根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；图形处理器计算节点，用以对待运算数据进行计算并将计算结果返回负载均衡服务器；
其中，负载均衡服务器通过网络服务器将计算结果发送客户终端。其中，该系统还包括:运算数据库服务器，用于在图形处理器计算节点对待运算数据进行计算时，为计算提供运算库。其中，负载均衡服务器包括:第一接收单元，用于接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据；分配单元，用于根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；第二接收单元，用于接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果；发送单元，用于向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。其中，分配单元进一步用于为运算请求分配无负载或负载较低的一个或以上图形处理器计算节点。其中，发送单元进一步用于以文件或图表的形式向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。本发明的有益效果是:区别于现有技术的情况，本发明利用云计算的方法和系统使用大规模的图形处理器集群进行计算来代替个人计算机的计算，实现了计算的大规模加速，以解决现有个人计算机进行相关运算缓慢的问题，避免了个人计算机因为计算能力受限无法在短时间内完成运算要求所造成的时间和精力的浪费，从而减少工作量，提高工作效率，减少出错率。
图1是本发明实施例的云计算的方法流程图；图2是本发明实施例的云计算的方法的步骤S2的具体流程图；图3是本发明实施例的云计算系统的结构示意图；图4是本发明实施例的云计算系统的负载均衡服务器的结构示意图。
具体实施例方式下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。请参阅图1，图1是本发明实施例的云计算的方法流程图。如图1所示，云计算的方法包括:步骤S1:接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据；在本实施例中，接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据是接收来自网络服务器的经网页形式上传的待运算数据及根据待运算数据生成的运算请求。在本实施例中，网络服务器接收运算请求及其待运算数据的方式根据实际使用情况的不同也有不同的选择。例如:用户在电脑上输入信息然后通过HTTP协议传入网络服务器，在无线通讯设备上通过无线通讯将信息传入网络服务器或者在仅供给内部使用时用户通过局域网直接将信息传入网络服务器。步骤S2:根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；在本实施例中，根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点的步骤具体为:为运算请求分配无负载或负载较低的一个或以上图形处理器计算节点。请参阅图2，图2是本发明实施例的云计算的方法的步骤S2的具体流程图。如图2所示,步骤S2的具体步骤包括:
步骤401:接收网络服务器传入的计算请求；步骤402:若计算请求较为复杂，则将复杂的运算请求拆分成简单的运算请求；步骤403:判断是否存在无负载的图形处理器计算节点，若是，则进入步骤404，若否，则进入步骤405 ；步骤404:将运算请求分配到无负载的图形处理器计算节点；步骤405:判断各图形处理器计算节点的负载是否相同，若是，则进入步骤406，若否，则进入步骤407 ；步骤406:将运算请求分配到默认的图形处理器计算节点；步骤407:将运算请求分配到负载较低的图形处理器计算节点。步骤S3:接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果；在本实施例中，采用高性能的图形处理器计算节点，较现有方法，有效的减少了高性能群集对功耗的需求，实现了较高的性能和功耗比，且图形处理器计算节点在运算线性代数和图形方面有较大优势，所以计算节点采用图形处理器来运算。在其他实施例中，根据具体的实际情况也可以换成其他类型的计算节点或者是采用组合的方式以更好的适应运算请求。步骤S4:向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。在本实施例中，向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果的步骤具体为:以文件或图表的形式向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。在其他实施例中，实际上发送的形式也可以是多种多样的，用户可以根据自身的实际情况和喜好来决定发送的方式和形式，用户可以选择将结果通过网络服务器直接发送到客户端的登录网页上，也可以选择将结果通过网络服务器直接发送到用户指定的邮件信箱，甚至可以提前设定好存储在本地计算机的路径，在计算结果得出以后自动按照路径存储。请参阅图3，图3是本发明实施例的云计算系统的结构示意图，如图3所示，云计算系统200包括:客户终端210、网络服务器220、负载均衡服务器230、图形处理器计算节点240和运算数据库服务器250。其中，客户终端210用以根据输入命令或脚本而接收上传的待运算数据；网络服务器220用以接收来自客户终端的待运算数据，并根据待运算数据生成运算请求；负载均衡服务器230用以接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据，并根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；图形处理器计算节点240用以对待运算数据进行计算并将计算结果返回负载均衡服务器；运算数据库服务器250用于在图形处理器计算节点240对待运算数据进行计算时，为计算提供运算库。其中，负载均衡服务器230通过网络服务器220将计算结果发送客户终端210。在本实施例中，客户终端210中进一步包括用户权限和用户空间的管理功能。本实施例中的客户终端210指的是使用网页portal形式的页面运行设备，所述客户端向用户提供一个可视化的图像处理器作业提交界面，同时可以实现跨平台的要求。网页portal中集成了用户权限和空间的管理，减少了云计算的管理难度。用户只需要登录通行证就可以使用全部的功能，而不需要在使用其他功能的时候反复登录账号，且网页portal也提供给用户一个用户空间，用户可以在里面存储一定量的资料或数据以方便用户的使用，用户空间里面还包含有门户页面的功能设定，用户可以在里面按照喜好修改。在本实施例中，通过网页portal提供用户自定义的功能，用户可以根据自己的喜好进行设定。例如:选择默认的上传文件格式，选择页面和标题的颜色。在本实施例中，还通过网页portal提供翻译功能，用户可以通过该门户页面将一些资料和数据翻译成自己想要的语言，页面本身也可以根据用户的需要来改变页面的语言或者直接对页面上的语言就行翻译。请参阅图4，图4是本发明实施例的云计算系统的负载均衡服务器的结构示意图。如图4所示，负载均衡服务230包括:第一接收单元2301、分配单元2302、第二接收单元2303和发送单元2304。其中，第一接收单元2301用于接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据；分配单元2302用于根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；第二接收单元2303用于接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果；发送单元2304用于向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。在本实施例中，负载均衡服务器230先将一个复杂的运算请求拆分成多个简单的运算请求，然后根据每个图形处理器计算节点240的负载情况来分配负载尽量平衡每个图形处理器计算节点240的负载以求达到最高的利用效率。负载均衡服务器230具体如何分配负载请参阅上文关于一种云计算的方法的步骤S2的描述，此处不再赘述。在其他实施例中，一个网络服务器可以连接多个不同的负载均衡服务器以对应不同种类的运算请求，网络服务器根据运算请求的类型不同将它们发送到不同的负载均衡服务器上。在本实施例中，采用高性能的图形处理器计算节点，较现有方法，有效的减少了高性能群集对功耗的需求，实现了较高的性能和功耗比且图形处理器计算节点在运算线性代数和图形方面有较大优势，所以本实施例的计算节点采用图形处理器计算节点，但是根据具体的实际情况也可以换成其他类型的计算节点或者是采用组合的方式以更好地适应运算要求。在本实施例中，图形处理器计算节点240集成了设计的各类算法，能满足大多数类型的设计的需求，用户可以根据需要自行添加、删除或替换算法，以便能够满足不同类型的运算要求。在本实施例中，运算数据库服务器250集成了 CUBLAS、CUFFT等高性能运算库为图形处理器计算节点240进行计算提供运算库。关于云计算系统的具体的工作流程和工作原理请参阅上文针对云计算的方法的描述，此处不再赘述。作为本发明的一个应用例，人工电磁材料的结构参数的优化设计可以采用本发明的云计算系统及方法。综上所述，区别于现有技术的情况，本发明利用云计算的方法和系统使用大规模的图形处理器集群进行计算来代替个人计算机的计算，实现了计算的大规模加速，以解决现有个人计算机进行相关运算缓慢的问题，避免了个人计算机因为计算能力受限无法在短时间内完成运算要求所造成的时间和精力的浪费，从而减少工作量，提高工作效率，减少出错率。以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
权利要求
1.一种云运算的方法，其特征在于，所述方法包括: 接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据； 根据所述运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点； 接收来自所述图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果； 向网络服务器发送所述图形处理器计算节点的计算结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果的步骤具体为:接收来自所述图形处理器计算节点采用运算库对待运算数据的计算结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点的步骤具体为:为所述运算请求分配无负载或负载较低的一个或以上图形处理器计算节点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果的步骤具体为:以文件或图表的形式向网络服务器发送所述图形处理器计算节点的计算结果。
5.—种负载均衡服务器,其特征在于,包括: 第一接收单元，用于接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据； 分配单元，用于根据所述运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点； 第二接收单元，用于接收来自所述图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果； 发送单元，用于向网络服务器发送所述图形处理器计算节点的计算结果。
6.一种云计算的系统，其特征在于，包括: 客户终端，用以根据输入命令或脚本而接收上传的待运算数据； 网络服务器，用以接收来自客户终端的所述待运算数据，并根据所述待运算数据生成运算请求； 负载均衡服务器，用以接收来自所述网络服务器的运算请求及其待运算数据，并根据所述运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点； 图形处理器计算节点，用以对所述待运算数据进行计算并将所述计算结果返回负载均衡服务器； 其中，所述负载均衡服务器通过网络服务器向客户终端发送计算结果。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统还包括: 运算数据库服务器，用于在图形处理器计算节点对待运算数据进行计算时，为所述计算提供运算库。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述负载均衡服务器包括: 第一接收单元，用于接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据； 分配单元，用于根据所述运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点； 第二接收单元，用于接收来自所述图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果； 发送单元，用于向网络服务器发送所述图形处理器计算节点的计算结果。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述分配单元进一步用于为所述运算请求分配无负载或负载较低的一个或以上图形处理器计算节点。
10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述发送单元进一步用于以文件或图表的形式向网络服务器发送所述图形处理器计算节点的计算结果 。
全文摘要
本发明公开了一种云计算的方法、系统及负载均衡服务器，该云计算的方法包括接收来自网络服务器的运算请求及其待运算数据；根据运算请求为待运算数据分配至少一个图形处理器计算节点；接收来自图形处理器计算节点对待运算数据的计算结果；向网络服务器发送图形处理器计算节点的计算结果。通过上述方式，本发明能够解决现有个人计算机矩阵运算缓慢的问题，从而减少工作量，提高工作效率，减少出错率。
文档编号H04L29/08GK103179167SQ20111043990
公开日2013年6月26日 申请日期2011年12月26日 优先权日2011年12月26日
发明者刘若鹏, 季春霖, 刘斌, 何振明 申请人:深圳光启高等理工研究院