[發明專利]一種基于異構計算的船舶有限時間可達集快速求解方法

在審

• 申請號: 202211091528.5
• 申請日: 2022-09-07
• 公開（公告）號: CN116304496A
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 鄭凱;王科文;姜毅;王子昕
• 申請（專利權）人: 大連海事大學
• 主分類號: G06F17/13
• 分類號: G06F17/13;G06Q10/04;G06F9/50
• 代理公司: 大連東方專利代理有限責任公司 21212
• 代理人: 魯保良;李洪福

1.一種基于異構計算的船舶有限時間可達集快速求解方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟A：利用數值微分方法求解在有限時間內的船舶可達集

步驟A1：確定船舶動態系統模型如下：

式中，X∈Rⁿ為船舶動態系統的狀態向量，為狀態向量X關于時間的導數，Rⁿ代表n維向量空間的實數；U∈R^m為船舶動態系統的控制輸入向量，R^m代表m維向量空間的實數；t為時間變量，即給定控制輸入向量的條件下，船舶的運動狀態隨著時間的變化而發生改變；其中船舶動態系統的狀態向量X＝[x,y,z,φ,θ,ψ,u,v,w,p,q,r]，x,y,z,φ,θ,ψ,u,v,w,p,q,r分別為船舶在大地坐標系下的橫向位置、縱向位置、垂向位置、橫搖角、縱搖角、艏搖角、前進速度、橫漂速度、升沉速度、橫搖角速度、縱搖角速度和艏搖角速度；對于船舶而言，U＝(u_i,u₀)，其中u_i為舵角，u₀為螺旋槳轉速；a₁≤u_i≤a₂，b₁≤u₀≤b₂，a₁和a₂分別為u_i的下限和上限，b₁和b₂分別為u₀的下限和上限；

步驟A2：基于步驟A1中的船舶動態系統模型，根據當前船舶狀態初始化X中所有變量為0，當輸入向量U在其輸入范圍內為常值時，設定時長為T，運算間隔為Δt，即步長為Δt，采用數值微分方法求解在上述條件下的船舶動態系統模型，得到從初始時刻t₀到t₀+T的解如下：

p_i＝(x_i,y_i,t₀+iΔt)i＝1,…,n

式中，n為運算間隔總數；

將所有解p_i的集合記為一條可達路徑P，表示如下：

P＝{p₁,…,p_n}?(2)

步驟A3：根據步驟A2求解一條路徑P的算法，對船舶動態系統的狀態向量X使用同樣的初始輸入條件，輸入向量u_i在[a₁,a₂]中任取N個不同值，u₀在[b₁,b₂]中任取M個不同值，將N×M個不同輸入組合作為船舶動態系統的初始輸入；在T時間內，將N×M個初始輸入分別采取步驟A2的數值微分方法進行求解，得到N×M條路徑，將這些路徑的并集記為船舶可達集R(t)：

步驟B：評估CPU處理器和GPU處理器對船舶可達集的運行時間

步驟B1：將步驟A2中船舶運行路徑的數值求解方法，在CPU處理器中采用單線程求解一條可達路徑，運行時間記為T₁；

步驟B2：在GPU處理器中采用單線程求解一條可達路徑，運行時間記為T₂；

步驟B3：根據步驟B1得到的CPU處理器計算單個線程的運行時間T₁和步驟B2得到的GPU處理器計算單個線程的運行時間T₂，得到在單個線程運算時CPU處理器與GPU處理器的計算速率比為：

步驟C：分配CPU-GPU計算線程

步驟C1：根據步驟B中得到的CPU處理器和GPU處理器的運行時間，將N×M個初始輸入條件對CPU處理器和GPU處理器進行實時動態分配，動態分配的次數v以及剩余初始輸入條件數S的計算公式如下：

式中，v取整數部分；K×N_CPU指的是單次分配給CPU處理器的初始輸入條件數；N_GPU指的是單次分配給GPU處理器的初始輸入條件數；

根據以下條件將剩余初始輸入條件數S分配到兩個處理器中運行：

C11、當K×N_CPU＜N_GPU時：

若N_GPU＜S＜(K×N_CPU+N_GPU)，則將N_GPU個初始輸入條件分配給GPU處理器，S-N_GPU個初始輸入條件分配給CPU處理器運行；

若K×N_CPU＜S＜N_GPU，則將S個初始輸入條件分配給GPU處理器運行；

若S≤K×N_CPU，則將S個初始輸入條件分配給CPU處理器運行；

C12、當N_GPU＜K×N_CPU時：

若S＜K×N_CPU，則將S個初始輸入條件分配給CPU處理器運行；

若K×N_CPU＜S＜(K×N_CPU+N_GPU)，則將N_GPU個初始輸入條件分配給GPU處理器，S-N_GPU個初始輸入條件分配給CPU處理器運行；

步驟C2：在GPU處理器中設置數據緩存數組L1，大小為n×N_GPU，用來緩存GPU處理器運行過程中得到的數據；根據步驟C1的分配方式，每一次分配給GPU處理器的N_GPU個初始輸入條件分別對應到GPU處理器中的N_GPU個線程，在有限時間內將N_GPU個線程同時利用步驟A2所述的數值微分方法在N_GPU個線程中求解N_GPU條可達路徑，求解路徑的所有數據暫存在數組L1中；在每次任務結束后再次分配剩余任務，直至所有任務運行結束；

步驟C3:在CPU中設置數據緩存數組L2，大小為n×K×N_CPU，用來緩存CPU處理器運行過程中得到的數據；根據步驟C1的分配方式，GPU處理器運行的同時分配給CPU處理器計算的初始輸入條件數為K×N_CPU，采用串行計算的方式，在每一層for循環中利用步驟A2所述的數值微分方法按照順序從第一個初始輸入條件任務開始計算，直到第K個任務運行結束，求解路徑的所有數據暫存在數組L2中；在每次任務結束后再次分配剩余任務，直至所有任務運行結束；

步驟D:在CPU處理器中設置總數據緩存數組L，存儲所有的CPU處理器和GPU處理器計算結果

步驟D1：GPU處理器在每一次分配任務且線程運行結束后，將緩存數組L1中的數據拷貝回CPU處理器總數據緩存數組L中后進行保存，當全部任務運行結束后釋放GPU處理器緩存空間；

步驟D2：CPU處理器在每一次分配任務且運行結束后，將緩存數組L2中的數據拷貝回CPU處理器總數據緩存數組L中進行保存，當全部任務運行結束后釋放CPU處理器緩存空間。