[實用新型]基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置及系統

有效

• 申請號: 201721396528.0
• 申請日: 2017-10-26
• 公開（公告）號: CN207586916U
• 公開（公告）日: 2018-07-06
• 發明（設計）人: 周旺;黎濤;魏志敏;袁剛
• 申請（專利權）人: 北京相數科技有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06T1/20
• 代理公司: 北京知呱呱知識產權代理有限公司 11577
• 代理人: 李芙蓉;馮建基

本實用新型公開了一種基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置及系統，裝置包括圖形處理器、同步動態隨機存儲器、固態硬盤、PCle接口；圖形處理器設置在殼體內部，圖形處理器的數量至少為4個，圖形處理器與中央處理器通過PCle接口建立連接關系，每個圖形處理器通過混合立方NV Link網絡拓撲建立連接關系；同步動態隨機存儲器與中央處理器通過PCle接口建立連接關系；固態硬盤與中央處理器通過PCle接口建立連接關系。本實用新型通過快速集聯能夠支持任意超大規模目標定位數據的實時時空分析計算和動態渲染，從而為軍事、公安、交通領域用戶提供一種高性價比，便于快速實施的時空大數據實時分析處理解決方案。

技術領域

本實用新型涉及時空大數據處理分析技術領域，具體涉及一種基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置及系統。

背景技術

目前，在軍事、公安、交通等領域，通常需要對海量動態定位目標，如飛機、船舶、汽車等進行實時的監控，即態勢監控。除了實時態勢監控外，決策指揮人員還希望對海量的動態目標進行及時有效的實時分析處理，以便發現目標定位體系整體的宏觀運行規律，及時預測態勢變化趨勢、發現異常事件，以便在第一時間為指揮員提供有效指揮決策支持信息，幫助指揮員獲得指揮調度的信息先機和優勢。

傳統應用中，一般通過數據庫集群或流式計算技術來提升海量目標動態處理的效率。然而由于數據庫本身不能支持實時目標定位數據的并行處理，而流式計算技術則需要建立龐大的計算集群，存在以下幾個方面的問題和局限性：

一、集群體系的搭建對實施團隊有非常高的技術要求，開發和維護成本高昂；二、數據庫集群不具備實時處理能力，而普通流式計算也很難突破十億數量級動態目標毫秒處理的性能瓶頸；三、現有方案在滿足超大規模數據時都需要眾多計算節點支持，很難實現小型化、便攜式靈活部署實施能力。

實用新型內容

本實用新型的目的在于提供一種基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置及系統，通過快速集聯能夠支持任意超大規模目標定位數據的實時時空分析計算和動態渲染，從而為軍事、公安、交通領域用戶提供一種高性價比，便于快速實施的時空大數據實時分析處理解決方案。

為實現上述目的，本實用新型的技術方案為：一種基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置包括殼體，殼體內部設有中央處理器，所述裝置還包括圖形處理器、同步動態隨機存儲器、固態硬盤、PCle接口；所述圖形處理器設置在所述殼體內部，圖形處理器的數量至少為4個，圖形處理器與所述中央處理器通過PCle接口建立連接關系，每個圖形處理器通過混合立方NV Link網絡拓撲建立連接關系；所述同步動態隨機存儲器與所述中央處理器通過所述PCle接口建立連接關系；所述固態硬盤與所述中央處理器通過所述PCle接口建立連接關系。

如上所述的基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置配置有Redis內存數據庫，Redis內存數據庫運行于所述固態硬盤。

如上所述的基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置配置有Kafka分布式發布訂閱消息系統。

如上所述的基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置配置有MongoDB分布式文件存儲的數據庫，MongoDB分布式文件存儲的數據庫運行于所述固態硬盤。

如上所述的基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置設有VGA接口，VGA接口與所述同步動態隨機存儲器和\或固態硬盤建立連接關系。

如上所述的基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置設有PS2接口，PS2接口與所述同步動態隨機存儲器和\或固態硬盤建立連接關系。

如上所述的基于GPU集群的數據實時分析處理與后端渲染裝置，所述裝置設有USB接口，USB接口與所述同步動態隨機存儲器和\或固態硬盤建立連接關系。