[发明专利]一种智能动态调整多图形处理器负载的控制系统

说明书

技术领域

本发明属于图形处理技术领域，尤其涉及一种智能动态调整多图形处理器负载的控制系统。

背景技术

近年来，随着数字技术和安防技术的飞速的发展，尤其是网络和高清设备的大量普及，视频数据的处理已经受到越来越多的重视和关注。由于视频数据的巨大，但是很多的图像处理还是使用中央处理器的计算能力来对图像进行处理，虽然近几十年来硬件技术的不断发展导致中央处理器的处理能力飞速上升但是中央处理器对其编解码的处理速度还是远远不能满足现在高端安防行业的需求。就需要对图像处理能力有突出表现得图形处理器来进行图像视频数据的处理。目前，图形处理器已经不再局限于三维图形处理了，图形处理器通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，图形处理器可以提供数十倍乃至于上百倍于中央处理器的性能。

图形处理器处理的多渠道数据信号，通常选择信道质量好的渠道，信道质量差的渠道无法获得通信资源，导致通信渠道的公平性无法得到保障。比例公平(Proportional fair,PF)是一种考虑公平性的调度算法，以通信渠道当前速率与其平均速率的比值来确定通信渠道获得调度的优先级，在提高系统吞吐量和保障公平性两方面取得折中。然而，在贪婪算法中，多通信渠道是逐步添加的，在整个调度过程结束前，各个已选通信渠道的可达速率是未知的，因此基于贪婪算法进行公平设计时，如何准确估计每一步迭代各通信渠道数据速率的近似值或者替代值成为值得研究的问题。如在设计中忽略了准正交通信渠道之间的共道干扰，采用在已选通信渠道信道矩阵构成的空间上的投影矩阵的Frobenius范数作为信道增益，计算通信渠道可达速率；基于通信渠道信道矩阵的Frobenius范数设计比例公平准则。

综上所述，现有技术存在的问题是：目前图形处理器功能单一，图像处理效率低；现有的算法在调度过程中依次选择信道增益大的通信渠道，可能导致与已选通信渠道之间存在较强干扰的高增益通信渠道被选择，而与其它通信渠道相互干扰小但增益不够大的通信渠道得不到调度，致使通信系统和通信速率降低，不能获得良好公平性和较好的系统和速率；使多图像得不到好的呈现。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能动态调整多图形处理器负载的控制系统。

本发明是这样实现的，一种智能动态调整多图形处理器负载的控制系统，所述智能动态调整多图形处理器负载的控制系统包括：

接收模块，用于接收编码数据；

所述接收模块的无线信任值计算方法包括以下步骤：

步骤一，采集节点间不同时间片的交互次数，根据得到的数据建立时间序列，通过三次指数平滑法来预测节点间下一个时间片的交互次数，将交互次数预测值与实际值的相对误差作为节点的直接信任值；采集网络观测节点i与节点j之间的n个时间片的交互次数：

选取一定时间间隔t作为一个观测时间片，以观测节点i和被测节点j在1个时间片内的交互次数作为观测指标，真实交互次数，记作y_t，依次记录n个时间片的y_n，并将其保存在节点i的通信记录表中；

预测第n+1个时间片的交互次数：

根据采集到的n个时间片的交互次数建立时间序列，采用三次指数平滑法预测下一个时间片n+1内节点i和j之间的交互次数，预测交互次数，记作计算公式如下：

预测系数a_n、b_n、c_n的取值可由如下公式计算得到：

其中：分别是一次、二次、三次指数平滑数，由如下公式计算得到：

是三次指数平滑法的初始值，其取值为：

α是平滑系数，0＜α＜1，体现信任的时间衰减特性，即离预测值越近的时间片的y_t权重越大，离预测值越远的时间片的y_t权重越小；如果数据波动较大，且长期趋势变化幅度较大，呈现明显迅速的上升或下降趋势时α应取较大值0.6～0.8，增加近期数据对预测结果的影响；当数据有波动，但长期趋势变化不大时，α在0.1～0.4取值；如果数据波动平稳，α应取较小值，0.05～0.20；

计算直接信任值：

节点j的直接信任值TD_ij为预测交互次数和真实交互次数y_n+1的相对误差，