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基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)與流程

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基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)與流程

本發(fā)明涉及并行與分布式計(jì)算領(lǐng)域,具體涉及一種基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)。



背景技術(shù):

隨著GPU性能和可編程性的不斷提高,GPU越來(lái)越多地被應(yīng)用于通用計(jì)算,具備這類(lèi)特點(diǎn)的GPU被稱(chēng)為通用GPU。使用通用GPU加速的系統(tǒng)越來(lái)越多,這種CPU和通用GPU相互配合的異構(gòu)系統(tǒng)在高性能計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)受到越來(lái)越多的關(guān)注。

異構(gòu)系統(tǒng)上用戶(hù)程序的應(yīng)用開(kāi)發(fā)和執(zhí)行效率一直是制約其發(fā)展的瓶頸。GPU的性能與很多要素密切相關(guān),包括程序本身的特性和GPU的特性。其中程序的特性包括并行性、占用的寄存器資源等,GPU本身的特性包括計(jì)算延遲、訪(fǎng)存延遲、支持的線(xiàn)程數(shù)量等。在程序優(yōu)化時(shí),單靠經(jīng)驗(yàn)無(wú)法確定最佳優(yōu)化方案,因此需要對(duì)GPU性能進(jìn)行建模,在此基礎(chǔ)上輔助編程人員完成優(yōu)化策略的選擇。

此外,并行機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜。人們逐漸發(fā)現(xiàn),通常在理論上具有較好性能的并行算法,在實(shí)際并行機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時(shí)不一定高效;另外有些在某類(lèi)并行機(jī)上高效的算法在另一類(lèi)并行機(jī)系統(tǒng)中不一定高效,這一現(xiàn)象引起了對(duì)并行計(jì)算運(yùn)行時(shí)間模型的重點(diǎn)研究。

運(yùn)行時(shí)間是并行算法最基本的度量方法,其他的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則都應(yīng)以縮短運(yùn)行時(shí)間為目的。并行計(jì)算運(yùn)行時(shí)間模型的研究主要是結(jié)合并行機(jī)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)和通信機(jī)制,揭示影響運(yùn)行時(shí)間的關(guān)鍵因素,將運(yùn)行時(shí)間精確到若干參數(shù),用來(lái)輔助用戶(hù)改進(jìn)程序或算法,并正確估計(jì)算法的運(yùn)行時(shí)間和性能,以獲得最優(yōu)性能。

目前的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型都只涉及了kernel函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間,并沒(méi)有考慮kernel函數(shù)中線(xiàn)程塊的分配時(shí)間,這在一定程度上影響了用戶(hù)對(duì)并行算法運(yùn)行時(shí)間的估算;另外在移植并行程序時(shí),由于對(duì)線(xiàn)程塊大小的選擇主觀(guān)性和隨意性較大,會(huì)導(dǎo)致算法并行性能得不到最大發(fā)揮。

因此,亟需一種能綜合考慮kernel函數(shù)開(kāi)銷(xiāo)的時(shí)間模型,使用戶(hù)能夠準(zhǔn)確的度量并行程序的運(yùn)行時(shí)間,以避免不必要的損失;另外可以減小在線(xiàn)程塊大小選擇時(shí)的主觀(guān)性和隨意性,更加充分利用GPU的高性能,為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界等需要高效率的領(lǐng)域提供理論借鑒。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足和缺陷,本發(fā)明提供一種基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)。

時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型是一種性能評(píng)估模型,作為并行系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)的一種解決方法,得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛重視,在系統(tǒng)設(shè)計(jì)、優(yōu)化和維護(hù)中發(fā)揮著重要作用,對(duì)理解并行系統(tǒng)的性能有其他技術(shù)手段無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。并行系統(tǒng)的性能不僅與并行計(jì)算機(jī)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、組成與實(shí)現(xiàn)相關(guān),還與具體的應(yīng)用程序特征相關(guān)。

為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明綜合考慮了GPU編程模型中的kernel函數(shù)在執(zhí)行應(yīng)用程序時(shí)的各種開(kāi)銷(xiāo),并將流水的概念應(yīng)用到模型中。該模型是在程序靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上,只需設(shè)定合理的執(zhí)行配置就可以估算出該應(yīng)用程序在GPU上的性能,從而可以選擇一種較優(yōu)的執(zhí)行配置用于指導(dǎo)應(yīng)用程序在GPU平臺(tái)上的并行化。本發(fā)明首先將并行程序kernel函數(shù)的開(kāi)銷(xiāo)時(shí)間分為線(xiàn)程塊的分配時(shí)間和kernel函數(shù)的執(zhí)行時(shí)間兩個(gè)部分,然后分別對(duì)這兩部分時(shí)間進(jìn)行分析,構(gòu)建相應(yīng)的時(shí)間方程;其中執(zhí)行時(shí)間又分為計(jì)算時(shí)間和訪(fǎng)存時(shí)間兩部分,并提出兩個(gè)并行度參數(shù)對(duì)kernel函數(shù)執(zhí)行過(guò)程中可能出現(xiàn)的三種情況進(jìn)行表示;最后將幾部分時(shí)間方程疊加,得到最終的kernel函數(shù)時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型。本發(fā)明通過(guò)以上步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)并行程序運(yùn)行時(shí)間的估算,為用戶(hù)提供算法的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)信息,合理規(guī)劃與設(shè)計(jì)并行實(shí)驗(yàn)。如圖2所示,該系統(tǒng)(方法與系統(tǒng)所涉及的執(zhí)行步驟一致,以系統(tǒng)為例進(jìn)行說(shuō)明)具體包括:并行度參數(shù)構(gòu)建模塊、分配時(shí)間計(jì)算模塊、執(zhí)行時(shí)間計(jì)算模塊。

并行度參數(shù)構(gòu)建模塊,用于提出并構(gòu)造兩個(gè)并行度參數(shù):warp訪(fǎng)存并行度(WMPD,Warp Memory Parallelism Degree)和warp計(jì)算并行度(WCPD,Warp Computation Parallelism Degree)。由于GPU的執(zhí)行是一種特殊的流水方式,這種方式的不同在于流水線(xiàn)的深度和長(zhǎng)度都是不固定的,與GPU的架構(gòu)以及待處理的數(shù)據(jù)規(guī)模相關(guān),因此提出這兩個(gè)并行度參數(shù)以便于描述GPU的處理過(guò)程。

分配時(shí)間計(jì)算模塊,用于計(jì)算并行程序在GPU上并行運(yùn)行之前,kernel函數(shù)中的線(xiàn)程塊block分配到GPU架構(gòu)中流多處理器(SM,Streaming Multiprocessor)上的時(shí)間。

執(zhí)行時(shí)間計(jì)算模塊,用于計(jì)算并行程序在GPU上的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間,該模塊分為執(zhí)行warp中所有指令的計(jì)算時(shí)間和執(zhí)行warp時(shí)所需的訪(fǎng)存時(shí)間兩部分,并對(duì)可能出現(xiàn)的三種情況進(jìn)行了分析。

上述的基于GPU編程模型中kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建系統(tǒng)中,所述的并行度參數(shù)構(gòu)建模塊不僅需要考慮GPU的硬件結(jié)構(gòu),還與具體的應(yīng)用程序有關(guān)。具體涉及到:線(xiàn)程簇的大小,GPU架構(gòu)中流多處理器(SM)的數(shù)量,每個(gè)流多處理器中寄存器的數(shù)量、共享存儲(chǔ)器的大小、最大活動(dòng)線(xiàn)程塊的數(shù)量,執(zhí)行一條指令所需的訪(fǎng)存時(shí)間和計(jì)算時(shí)間;并行應(yīng)用程序中線(xiàn)程的數(shù)量,執(zhí)行每個(gè)線(xiàn)程需要的寄存器數(shù)量、共享內(nèi)存的大小,訪(fǎng)存指令的數(shù)量和計(jì)算指令的數(shù)量。通過(guò)對(duì)以上各部分參數(shù)的分析,構(gòu)造出warp訪(fǎng)存并行度和warp計(jì)算并行度兩個(gè)并行度參數(shù),為后面的計(jì)算模塊提供基礎(chǔ)。

上述的基于GPU編程模型中kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建系統(tǒng)中,所述的分配時(shí)間計(jì)算模塊,分析了當(dāng)kernel函數(shù)被調(diào)用時(shí)將其中包含的尺寸信息從CPU傳遞到GPU上的這一過(guò)程,在GPU中進(jìn)行該傳遞工作的部件稱(chēng)為GPU任務(wù)分配單元(global block scheduler)。GPU任務(wù)分配單元采用輪詢(xún)方法將尺寸信息分配到流多處理器上,輪詢(xún)方法是指一個(gè)接一個(gè)的對(duì)線(xiàn)程塊進(jìn)行分配。具體來(lái)說(shuō),在分配一個(gè)線(xiàn)程塊時(shí),首先判斷一個(gè)流多處理器上是否有足夠多的資源(需要的寄存器數(shù)量和共享存儲(chǔ)器大小)來(lái)運(yùn)行該線(xiàn)程塊,如果有就分配給這個(gè)流多處理器,否則對(duì)下一個(gè)流多處理器進(jìn)行判斷。因此,這一輪詢(xún)過(guò)程會(huì)帶來(lái)一定的時(shí)間損耗。

上述的基于GPU編程模型中kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法及系統(tǒng)中,所述的執(zhí)行時(shí)間計(jì)算模塊,分析了可能出現(xiàn)的三種情況:warp的計(jì)算時(shí)間小于warp的訪(fǎng)存時(shí)間、warp的計(jì)算時(shí)間大于等于warp的訪(fǎng)存時(shí)間和分配到SM上的線(xiàn)程塊小于WMPD。對(duì)于可能出現(xiàn)的每種情況,詳細(xì)分析了計(jì)算與訪(fǎng)存的重疊,最終得到并行程序在GPU上執(zhí)行的時(shí)間方程。

本發(fā)明具有如下有益效果:

1、考慮多方面因素對(duì)應(yīng)用程序的并行度進(jìn)行分析,使得構(gòu)建出的并行度參數(shù)能夠滿(mǎn)足并行表示的基本要求,保證了對(duì)并行程序時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)預(yù)測(cè)的有效性,使得預(yù)測(cè)結(jié)果更為真實(shí)。

2、通過(guò)分析GPU任務(wù)分配單元在進(jìn)行尺寸信息分配時(shí)的一系列過(guò)程,了解輪詢(xún)機(jī)制下可能引起的時(shí)間損耗,使并行程序時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型的構(gòu)造更加全面合理,提高模型的預(yù)測(cè)精度和運(yùn)行效率。

3、采用分類(lèi)討論的思想,對(duì)并行程序在GPU上執(zhí)行時(shí)可能出現(xiàn)的三種情況進(jìn)行詳細(xì)分析,使得時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型能夠反映真實(shí)情況,提高時(shí)間預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法一實(shí)施例的流程示意圖;

圖2為本發(fā)明基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建系統(tǒng)一實(shí)施例的整體框架示意圖;

圖3為WCPD大于WMPD時(shí)的執(zhí)行時(shí)間示意圖;

圖4為WCPD小于WMPD時(shí)的執(zhí)行時(shí)間示意圖;

圖5為計(jì)算時(shí)間大于訪(fǎng)存時(shí)間時(shí)的執(zhí)行時(shí)間示意圖;

圖6為warp數(shù)量不足時(shí)的執(zhí)行時(shí)間示意圖;

圖7為本發(fā)明基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建系統(tǒng)另一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚,下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚地描述,顯然,所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

參看圖1,本實(shí)施例公開(kāi)一種基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法,包括:

S1、根據(jù)GPU的硬件結(jié)構(gòu)和待移植的并行程序構(gòu)造warp訪(fǎng)存并行度WMPD,并計(jì)算所述并行程序在GPU上并行運(yùn)行之前,kernel函數(shù)中的線(xiàn)程塊block分配到GPU架構(gòu)中流多處理器SM上的時(shí)間,記為分配時(shí)間;

在具體應(yīng)用中,首先對(duì)實(shí)際應(yīng)用到的GPU和并行應(yīng)用程序進(jìn)行分析,得到構(gòu)成兩個(gè)并行度WMPD和WCPD的一系列相關(guān)參數(shù),具體的含義及獲取方式如下表所示。

然后分別對(duì)warp的訪(fǎng)存并行度(WMPD)和計(jì)算并行度(WCPD)進(jìn)行分析,具體如下:

(1)WMPD代表一個(gè)流多處理器上可以同時(shí)運(yùn)行的warp數(shù)量,WMPDM則代表一個(gè)流多處理器上最多可以同時(shí)運(yùn)行的warp數(shù)量。其中WMPD小于等于WMPDM,并且可由公式(6)計(jì)算得到。WMPDM不能大于硬件限制下的流多處理器上最多可同時(shí)運(yùn)行的warp數(shù)量,此外還受到每個(gè)線(xiàn)程塊對(duì)資源需求的限制,如所需的寄存器個(gè)數(shù)和共享內(nèi)存的大小,可由公式(1)(2)(3)計(jì)算得到。

WMPDM=min(WMPDMax,WMPDReg,WMPDSmem) (3)

WMPDMax:在硬件限制下一個(gè)SM上可同時(shí)運(yùn)行的warp數(shù)量。

WMPDReg:SM中寄存器數(shù)量的限制下可同時(shí)運(yùn)行的warp數(shù)量。

WMPDSmem:SM中共享內(nèi)存大小的限制下可同時(shí)運(yùn)行的warp數(shù)量。

(2)WCPD代表當(dāng)一個(gè)warp訪(fǎng)存的時(shí)間內(nèi),可以完成計(jì)算過(guò)程的warp數(shù)量,可由公式(7)計(jì)算得到。

TM:每個(gè)warp的訪(fǎng)存時(shí)間,可由公式(8)得到。

TC:每個(gè)warp的計(jì)算時(shí)間,可由公式(9)得到。

TM=Mem_Cycle×Mem_insts (8)

TC=Comp_Cycle×Comp_insts (9)

其中,TC一般用于判斷一個(gè)并行應(yīng)用程序的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)主要由計(jì)算時(shí)間決定還是由訪(fǎng)存時(shí)間決定。當(dāng)TC小于TM時(shí),主要由訪(fǎng)存時(shí)間決定時(shí)間開(kāi)銷(xiāo),而當(dāng)TC大于TM時(shí),則主要由計(jì)算時(shí)間決定時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。對(duì)于分配時(shí)間,由于輪詢(xún)機(jī)制的存在,可以設(shè)置一個(gè)參數(shù)Tallo,來(lái)表示每個(gè)線(xiàn)程塊被分配到SM上的時(shí)間,這樣可由公式(10)計(jì)算得到并行程序中線(xiàn)程塊的分配時(shí)間。

Tinit=dGrid×Tallo (10)

S2、根據(jù)所述warp訪(fǎng)存并行度WMPD計(jì)算所述并行程序在GPU上的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間,記為執(zhí)行時(shí)間;

對(duì)于執(zhí)行時(shí)間的計(jì)算,本發(fā)明對(duì)可能出現(xiàn)的三種情況進(jìn)行了討論,其中用一個(gè)參數(shù)N來(lái)表示每個(gè)流多處理器SM上分配到的線(xiàn)程塊個(gè)數(shù),由公式(11)可以計(jì)算得到。

下面分別對(duì)可能出現(xiàn)的三種情況進(jìn)行詳細(xì)的分析與說(shuō)明:

(1)TC<TM

對(duì)于圖3和圖4中可能出現(xiàn)的兩種情況,并行程序在kernel函數(shù)上的執(zhí)行時(shí)間都可由公式(12)計(jì)算得到:

可以發(fā)現(xiàn),此時(shí)warp的計(jì)算時(shí)間總是可以被訪(fǎng)存時(shí)間所隱藏,總的執(zhí)行時(shí)間被訪(fǎng)存時(shí)間主要決定。

(2)TC≥TM

圖5展示了一種極端的情況,此時(shí)一個(gè)warp的計(jì)算時(shí)間要大于其訪(fǎng)存時(shí)間,并行應(yīng)用程序無(wú)法利用warp的訪(fǎng)存并行度,其在kernel函數(shù)上的執(zhí)行時(shí)間都可由公式(13)計(jì)算得到:

TGPU=N×TC+TM (13)

(3)N不大于WMPD時(shí)

前兩種情況都描述了當(dāng)流多處理器上有足夠多warp的情況。但如果一個(gè)應(yīng)用程序沒(méi)有足夠多的warp,那么就無(wú)法充分利用GPU的并行度,圖6就展示了這樣一種情況,此時(shí)的執(zhí)行時(shí)間同樣可由公式(13)計(jì)算得到。

S3、根據(jù)所述分配時(shí)間和執(zhí)行時(shí)間構(gòu)建基于GPU編程模型中kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型。

最后對(duì)以上各部分的時(shí)間方程進(jìn)行歸納整理,可得到最終的基于GPU編程模型中kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型,如下公式所示:

本發(fā)明實(shí)施例提供的基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建方法,考慮多方面因素對(duì)應(yīng)用程序的并行度進(jìn)行分析,使得構(gòu)建出的并行度參數(shù)能夠滿(mǎn)足并行表示的基本要求,保證了對(duì)并行程序時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)預(yù)測(cè)的有效性,使得預(yù)測(cè)結(jié)果更為真實(shí);通過(guò)分析GPU任務(wù)分配單元在進(jìn)行尺寸信息分配時(shí)的一系列過(guò)程,了解輪詢(xún)機(jī)制下可能引起的時(shí)間損耗,使并行程序時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型的構(gòu)造更加全面合理,提高模型的預(yù)測(cè)精度和運(yùn)行效率;采用分類(lèi)討論的思想,對(duì)并行程序在GPU上執(zhí)行時(shí)可能出現(xiàn)的三種情況進(jìn)行詳細(xì)分析,使得時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型能夠反映真實(shí)情況,提高時(shí)間預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。

參看圖7,本實(shí)施例公開(kāi)一種基于kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型構(gòu)建系統(tǒng),包括:

第一計(jì)算單元1,用于根據(jù)GPU的硬件結(jié)構(gòu)和待移植的并行程序構(gòu)造warp訪(fǎng)存并行度WMPD,并計(jì)算所述并行程序在GPU上并行運(yùn)行之前,kernel函數(shù)中的線(xiàn)程塊block分配到GPU架構(gòu)中流多處理器SM上的時(shí)間,記為分配時(shí)間;

本實(shí)施例中,所述WMPD的計(jì)算公式可以為

所述分配時(shí)間Tinit的計(jì)算公式可以為

Tinit=dGrid×Tallo。

第二計(jì)算單元2,用于根據(jù)所述warp訪(fǎng)存并行度WMPD計(jì)算所述并行程序在GPU上的實(shí)際執(zhí)行時(shí)間,記為執(zhí)行時(shí)間;

具體地,所述執(zhí)行時(shí)間TGPU的計(jì)算公式可以為

構(gòu)建單元3,用于根據(jù)所述分配時(shí)間和執(zhí)行時(shí)間構(gòu)建基于GPU編程模型中kernel函數(shù)的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型。

具體地,所述時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)模型CostGPU的計(jì)算公式可以為

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白,本申請(qǐng)的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此,本申請(qǐng)可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且,本申請(qǐng)可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤(pán)存儲(chǔ)器、CD-ROM、光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本申請(qǐng)是參照根據(jù)本申請(qǐng)實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來(lái)描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合??商峁┻@些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專(zhuān)用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器,使得通過(guò)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中,使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品,該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上,使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理,從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

需要說(shuō)明的是,在本文中,諸如第一和第二等之類(lèi)的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái),而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且,術(shù)語(yǔ)“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含,從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素,而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素,或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下,由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。術(shù)語(yǔ)“上”、“下”等指示的方位或位置關(guān)系為基于附圖所示的方位或位置關(guān)系,僅是為了便于描述本發(fā)明和簡(jiǎn)化描述,而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構(gòu)造和操作,因此不能理解為對(duì)本發(fā)明的限制。除非另有明確的規(guī)定和限定,術(shù)語(yǔ)“安裝”、“相連”、“連接”應(yīng)做廣義理解,例如,可以是固定連接,也可以是可拆卸連接,或一體地連接;可以是機(jī)械連接,也可以是電連接;可以是直接相連,也可以通過(guò)中間媒介間接相連,可以是兩個(gè)元件內(nèi)部的連通。對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言,可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語(yǔ)在本發(fā)明中的具體含義。

本發(fā)明的說(shuō)明書(shū)中,說(shuō)明了大量具體細(xì)節(jié)。然而能夠理解的是,本發(fā)明的實(shí)施例可以在沒(méi)有這些具體細(xì)節(jié)的情況下實(shí)踐。在一些實(shí)例中,并未詳細(xì)示出公知的方法、結(jié)構(gòu)和技術(shù),以便不模糊對(duì)本說(shuō)明書(shū)的理解。類(lèi)似地,應(yīng)當(dāng)理解,為了精簡(jiǎn)本發(fā)明公開(kāi)并幫助理解各個(gè)發(fā)明方面中的一個(gè)或多個(gè),在上面對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例的描述中,本發(fā)明的各個(gè)特征有時(shí)被一起分組到單個(gè)實(shí)施例、圖、或者對(duì)其的描述中。然而,并不應(yīng)將該公開(kāi)的方法解釋呈反映如下意圖:即所要求保護(hù)的本發(fā)明要求比在每個(gè)權(quán)利要求中所明確記載的特征更多的特征。更確切地說(shuō),如權(quán)利要求書(shū)所反映的那樣,發(fā)明方面在于少于前面公開(kāi)的單個(gè)實(shí)施例的所有特征。因此,遵循具體實(shí)施方式的權(quán)利要求書(shū)由此明確地并入該具體實(shí)施方式,其中每個(gè)權(quán)利要求本身都作為本發(fā)明的單獨(dú)實(shí)施例。需要說(shuō)明的是,在不沖突的情況下,本申請(qǐng)中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。本發(fā)明并不局限于任何單一的方面,也不局限于任何單一的實(shí)施例,也不局限于這些方面和/或?qū)嵤├娜我饨M合和/或置換。而且,可以單獨(dú)使用本發(fā)明的每個(gè)方面和/或?qū)嵤├蛘吲c一個(gè)或更多其他方面和/或其實(shí)施例結(jié)合使用。

最后應(yīng)說(shuō)明的是:以上各實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案,而非對(duì)其限制;盡管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明,本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改,或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換;而這些修改或者替換,并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍,其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求和說(shuō)明書(shū)的范圍當(dāng)中。

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