代码实现高性能异构实时数据处理系统

精选原创

wx5f184b1820e35 2024-06-07 23:50:18 ©著作权

文章标签 #include 数据采集数据处理系统 文章分类 bard AIGC

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx5f184b1820e35的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

C++ 代码实现高性能异构实时数据处理系统

数据采集模块

使用CPU从传感器或网络获取实时数据。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <chrono>

// 模拟实时数据采集
void dataAcquisition(std::vector<float>& data, bool& stopFlag) {
    while (!stopFlag) {
        // 模拟采集新数据
        data.push_back(static_cast<float>(rand()) / RAND_MAX);
        std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(100)); // 模拟100ms采样间隔
    }
}

int main() {
    std::vector<float> data;
    bool stopFlag = false;

    std::thread acquisitionThread(dataAcquisition, std::ref(data), std::ref(stopFlag));

    // 模拟运行一段时间后停止采集
    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(10));
    stopFlag = true;

    acquisitionThread.join();

    std::cout << "Data acquisition stopped. Total samples: " << data.size() << std::endl;
    return 0;
}

数据预处理模块

使用CPU/GPU对数据进行预处理（如数据清洗、过滤等）。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

// 数据预处理函数
void dataPreprocessing(std::vector<float>& data) {
    // 简单预处理：去除低于0.2的值
    data.erase(std::remove_if(data.begin(), data.end(), [](float value) { return value < 0.2f; }), data.end());
}

int main() {
    std::vector<float> data = {0.1f, 0.5f, 0.3f, 0.2f, 0.8f};

    std::cout << "Data before preprocessing: ";
    for (const auto& val : data) {
        std::cout << val << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    dataPreprocessing(data);

    std::cout << "Data after preprocessing: ";
    for (const auto& val : data) {
        std::cout << val << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

数据分析模块

使用GPU进行高性能计算分析（如实时统计、机器学习推理等）。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void analyzeData(const float* data, float* results, int n) {
    int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
    if (idx < n) {
        results[idx] = data[idx] * data[idx]; // 简单分析：计算平方
    }
}

int main() {
    std::vector<float> data = {0.5f, 0.3f, 0.8f, 0.7f, 0.2f};
    int n = data.size();

    float* d_data;
    float* d_results;
    cudaMalloc((void**)&d_data, n * sizeof(float));
    cudaMalloc((void**)&d_results, n * sizeof(float));

    cudaMemcpy(d_data, data.data(), n * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);

    int blockSize = 256;
    int numBlocks = (n + blockSize - 1) / blockSize;
    analyzeData<<<numBlocks, blockSize>>>(d_data, d_results, n);

    std::vector<float> results(n);
    cudaMemcpy(results.data(), d_results, n * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(d_data);
    cudaFree(d_results);

    std::cout << "Results after analysis: ";
    for (const auto& val : results) {
        std::cout << val << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

数据可视化模块

使用CPU/GPU进行数据可视化。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <SFML/Graphics.hpp>

// 数据可视化函数
void dataVisualization(const std::vector<float>& data) {
    sf::RenderWindow window(sf::VideoMode(800, 600), "Data Visualization");

    while (window.isOpen()) {
        sf::Event event;
        while (window.pollEvent(event)) {
            if (event.type == sf::Event::Closed)
                window.close();
        }

        window.clear();
        sf::VertexArray points(sf::Points, data.size());
        for (size_t i = 0; i < data.size(); ++i) {
            points[i].position = sf::Vector2f(static_cast<float>(i) * 10, 300 - data[i] * 100);
            points[i].color = sf::Color::Green;
        }
        window.draw(points);
        window.display();
    }
}

int main() {
    std::vector<float> data = {0.5f, 0.3f, 0.8f, 0.7f, 0.2f};
    dataVisualization(data);

    return 0;
}

总结

通过将系统划分为数据采集、数据预处理、数据分析和数据可视化四个模块，并分别利用CPU和GPU来实现不同模块的功能，可以构建一个高性能异构实时数据处理系统。这种系统架构能够充分利用CPU和GPU的优势，实现高效的数据处理和分析。

Python 代码实现高性能异构实时数据处理系统