[发明专利]一种特征比对方法、装置及系统

说明书

本发明提供一种特征比对方法、装置及系统，用于解决现有的特征比对方法存在的单张GPU卡的显存有限，无法支持大规模特征比对场景的技术问题，所述方法包括：接收用户的特征比对请求，根据比对容器对应的GPU卡的数量，将特征比对请求中携带的任一特征比对任务拆分成至少两个特征比对子任务；调用比对容器中的特征比对实例，并行执行至少两个特征比对子任务，确定至少两个特征比对子任务分别对应的比对结果，其中，特征比对实例为用于执行特征比对任务的程序；对至少两个特征比对子任务分别对应的比对结果进行合并处理，确定任一特征比对任务的比对结果。

技术领域

本发明涉及特征比对技术领域，尤其涉及一种特征比对方法、装置及系统。

背景技术

特征比对是模式识别中的关键技术，是指将待检测特征与特征库中数目庞大的特征进行一一比对，从特征库中筛选出符合要求的特征的技术。在进行特征比对时，特征库中数目庞大的特征将导致特征比对的运算量过大，使得特征比对的效率过低。

目前，现有的特征比对方法为了提高特征比对的运行速度，可以根据中央处理器(Central Processing Unit，CPU)和图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)的内存大小同步存储不同精度的特征，由于GPU浮点运算性能远高于CPU，因此先利用GPU进行高并发的特征对比，得到N个候选特征，再利用CPU进行高精度的特征对比，最终得到M个目标特征，通过充分利用CPU和GPU异构的处理优势，在提高了任务吞吐量的同时也提高了计算精度，或者，也可以利用GPU的多个统一计算设备架构(Compute Unified DeviceArchitecture，CUDA)核心进行特征并行比对，其中，GPU中包含的CUDA核心数量一般为几百至上千个不等，CUDA核心数量越多，特征比对的效率越高，通过充分利用单张GPU卡的多个CUDA核心的并行计算能力，并且根据CUDA核心数量进行特征分组、扩容，提高了特征比对的效率。

但是上述两种方法仍旧存在单张GPU卡的显存有限，无法支持大规模特征比对场景的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种特征比对方法、装置及系统，用于解决现有的特征比对方法存在的单张GPU卡的显存有限，无法支持大规模特征比对场景的技术问题。

第一方面，为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种特征比对方法，应用于特征比对系统，所述特征比对系统包括至少一个比对容器以及至少一个宿主机，所述宿主机包括至少两张图形处理器GPU卡，所述比对容器与所述宿主机中的至少两张GPU卡对应，所述方法包括：

接收用户的特征比对请求，根据所述比对容器对应的GPU卡的数量，将所述特征比对请求中携带的任一特征比对任务拆分成至少两个特征比对子任务；

调用所述比对容器中的特征比对实例，并行执行所述至少两个特征比对子任务，确定所述至少两个特征比对子任务分别对应的比对结果，其中，所述特征比对实例为用于执行特征比对任务的程序；

对所述至少两个特征比对子任务分别对应的比对结果进行合并处理，确定所述任一特征比对任务的比对结果。