本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)，特別涉及一種模板匹配方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、重疊模板匹配計(jì)算是一種隨機(jī)數(shù)查重檢測方法，即通過逐比特移動的方式，在數(shù)據(jù)量為n比特的二元序列上，查找k比特重復(fù)序列出現(xiàn)的次數(shù)。這些以重疊方式重復(fù)出現(xiàn)的固定長度二元序列被稱之為重碼，序列中所存在的重碼對數(shù)是序列隨機(jī)性的判定標(biāo)準(zhǔn)之一。

2、目前快速模板匹配計(jì)算主要基于cuda（并行計(jì)算平臺和編程模型，用于圖形處理單元上的通用計(jì)算）實(shí)現(xiàn)，利用cpu（central?processing?unit?/?processor，中央處理器）和gpu（graphics?processing?unit，圖形處理器）并行處理計(jì)算，對所有模板進(jìn)行前綴處理產(chǎn)生大量的中間文件，基于中間文件再進(jìn)行后續(xù)的后綴處理。因此需要對中間文件進(jìn)行存儲，因中間文件量巨大，如對于10gb待檢數(shù)據(jù)的64比特重疊碰撞，需要占用640gb的硬盤資源，而?gpu存儲有限無法滿足存儲要求，因此需要大量的硬盤資源進(jìn)行存儲，對硬盤也具有一定依賴性；并且cpu和gpu并行處理計(jì)算還對cpu和gpu均具有較高的依賴性，存在成本較高問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種模板匹配方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中對cpu和硬盤存在依賴性導(dǎo)致成本高的問題。

2、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種模板匹配方法，包括：

3、獲取檢測模板長度和前綴檢測模板長度，并根據(jù)所述前綴檢測模板長度計(jì)算得到前綴匹配次數(shù)；

4、將待檢測隨機(jī)序列載入gpu中；在所述gpu中對各個前綴檢測模板執(zhí)行前綴檢測模板匹配、后綴匹配和保存的步驟，直至執(zhí)行次數(shù)達(dá)到所述前綴匹配次數(shù)，匹配結(jié)束；

5、其中，所述前綴檢測模板匹配包括：將所述待檢測隨機(jī)序列與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，將匹配成功的序列作為目標(biāo)對象；所述目標(biāo)對象的長度與所述檢測模板長度一致；

6、所述后綴匹配和保存包括：將所述目標(biāo)對象中后綴序列相同的目標(biāo)對象保留，作為匹配結(jié)果，并將所述匹配結(jié)果的序列信息和位置信息保存至所述gpu中。

7、可選的，所述將所述待檢測隨機(jī)序列與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，將匹配成功的序列作為目標(biāo)對象，包括：

8、將所述待檢測隨機(jī)序列分為若干個序列塊；

9、利用cuda并行計(jì)算，對各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到所述目標(biāo)對象。

10、可選的，所述利用cuda并行計(jì)算，將各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到所述目標(biāo)對象，包括：

11、利用cuda并行計(jì)算，將各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到各個所述序列塊中匹配成功的次數(shù)；

12、從所述匹配成功的次數(shù)不為0的序列塊中獲取匹配成功的位置信息和序列信息，根據(jù)所述位置信息和序列信息得到所述目標(biāo)對象。

13、可選的，所述將各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到各個所述序列塊中匹配成功的次數(shù)，包括：

14、利用所述gpu的共享內(nèi)存對各個所述序列塊中兩兩字節(jié)塊中的匹配成功次數(shù)進(jìn)行遞歸約減求和，計(jì)算得到所述各個序列塊中匹配成功的次數(shù)。

15、可選的，所述目標(biāo)對象中后綴序列相同的目標(biāo)對象保留，作為匹配結(jié)果，包括：

16、根據(jù)所述目標(biāo)對象的序列信息計(jì)算得到各目標(biāo)對象的比特值；

17、根據(jù)所述比特值對所有所述目標(biāo)對象從小到大或從大到小進(jìn)行排序；

18、將與任一相鄰對象的比特值相同的目標(biāo)對象保留，作為匹配結(jié)果。

19、可選的，所述將所述匹配結(jié)果的序列信息和位置信息保存至所述gpu中，包括：

20、利用reduce優(yōu)化算法計(jì)算所述匹配結(jié)果的總個數(shù)，以使所述gpu分配相應(yīng)的內(nèi)存存儲所述匹配結(jié)果的序列信息和位置信息。

21、本發(fā)明還提供了一種模板匹配裝置，包括：

22、獲取模塊，用于獲取檢測模板長度和前綴檢測模板長度，并根據(jù)所述前綴檢測模板長度計(jì)算得到前綴匹配次數(shù)；

23、數(shù)據(jù)載入模塊，用于將待檢測隨機(jī)序列載入gpu中；在所述gpu中對各個前綴檢測模板執(zhí)行前綴檢測模板匹配、后綴匹配和保存的步驟，直至執(zhí)行次數(shù)達(dá)到所述前綴匹配次數(shù)，匹配結(jié)束；

24、前綴匹配模塊，用于執(zhí)行所述前綴檢測模板匹配，包括：將所述待檢測隨機(jī)序列與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，將匹配成功的序列作為目標(biāo)對象；所述目標(biāo)對象的長度與所述檢測模板長度一致；

25、后綴匹配與保存模塊，用于執(zhí)行所述后綴匹配和保存，包括：將所述目標(biāo)對象中后綴序列相同的目標(biāo)對象保留，作為匹配結(jié)果，并將所述匹配結(jié)果的序列信息和位置信息保存至所述gpu中。

26、可選的，所述前綴匹配模塊，包括：

27、切分單元，用于將所述待檢測隨機(jī)序列分為若干個序列塊；

28、并行匹配單元，用于利用cuda并行計(jì)算，對各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到所述目標(biāo)對象。

29、本發(fā)明還提供了一種模板匹配設(shè)備，包括：

30、存儲器，用于存儲計(jì)算機(jī)程序；

31、處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)上述的模板匹配方法。

32、本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器加載并執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)上述的模板匹配方法。

33、可見，本發(fā)明遍歷各個前綴檢測模板對待檢測隨機(jī)序列進(jìn)行前綴檢測模板匹配、后綴匹配，直接得到各個前綴檢測模板匹配的最終結(jié)果，不會產(chǎn)生大量的中間文件，gpu的內(nèi)存即可滿足存儲要求，無需使用硬盤資源進(jìn)行存儲，降低了計(jì)算資源消耗；不需要在其他空間進(jìn)行大文件存儲，還減少了?i/o（input?output?system，輸入輸出系統(tǒng)）操作，提高了計(jì)算效率；全程利用gpu進(jìn)行計(jì)算和存儲，對硬盤、內(nèi)存和cpu設(shè)備的依賴極低，降低了配置要求，節(jié)約了成本。

34、此外，本發(fā)明還提供了一種模板匹配裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，同樣具有上述有益效果。

技術(shù)特征：

1.一種模板匹配方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模板匹配方法，其特征在于，所述將所述待檢測隨機(jī)序列與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，將匹配成功的序列作為目標(biāo)對象，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的模板匹配方法，其特征在于，所述利用cuda并行計(jì)算，對各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到所述目標(biāo)對象，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的模板匹配方法，其特征在于，所述將各個所述序列塊與所述前綴檢測模板進(jìn)行匹配，得到各個所述序列塊中匹配成功的次數(shù)，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模板匹配方法，其特征在于，所述目標(biāo)對象中后綴序列相同的目標(biāo)對象保留，作為匹配結(jié)果，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的模板匹配方法，其特征在于，所述將所述匹配結(jié)果的序列信息和位置信息保存至所述gpu中，包括：

7.一種模板匹配裝置，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的模板匹配裝置，其特征在于，所述前綴匹配模塊，包括：

9.一種模板匹配設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)中存儲有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令，所述計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令被處理器加載并執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的模板匹配方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種模板匹配方法、裝置、設(shè)備及計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，應(yīng)用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，包括：將待檢測隨機(jī)序列載入GPU；在GPU中對各個前綴檢測模板執(zhí)行前綴檢測模板匹配、后綴匹配和保存的步驟，直至執(zhí)行次數(shù)達(dá)到前綴匹配次數(shù)，匹配結(jié)束；前綴檢測模板匹配包括將待檢測隨機(jī)序列與前綴檢測模板進(jìn)行匹配，將匹配成功的序列作為目標(biāo)對象；后綴匹配和保存包括將目標(biāo)對象中后綴序列相同的目標(biāo)對象保留，作為匹配結(jié)果，并將匹配結(jié)果的序列信息和位置信息保存至GPU中。本方法不會產(chǎn)生大量的中間文件，GPU內(nèi)存即可滿足存儲要求，無需使用硬盤資源進(jìn)行存儲，全程利用GPU進(jìn)行計(jì)算和存儲，提高了計(jì)算效率、降低了計(jì)算資源消耗和配置要求。

技術(shù)研發(fā)人員：曹家華,張運(yùn)理,張?jiān)娾?王中武
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中電科網(wǎng)絡(luò)安全科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10