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《测绘科学》2020,(3)
针对空间遥感技术的快速发展导致地理空间数据呈几何级数增长,传统GIS空间分析面临巨大的计算实时性需求的问题,该文为提高GIS数字地形分析算法在处理海量高分辨率DEM数据时的计算效率,基于CUDA众核流处理器并行编程模型,采用不同数据划分方法、纹理内存及异步数据传输机制等技术,对串行D8算法进行了并行化设计及算法优化,探索并分析了D8并行算法的数据拷贝与算法执行等环节的计算效率变化。实验结果表明,CUDA并行编程能够对D8算法实现较为明显的加速,在按5个行子块进行划分、调用1 344个线程时并行加速效果达到最佳,加速比为19.5。并且,在不同行子块划分方式下且调用线程数不超过1 344个时,加速比随调用线程数的增加而增长,计算时间占比随线程数的增加呈递减趋势。 相似文献
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空间数据规模的快速增长对传统矢量数据分析方法提出了更高的计算效率和处理规模要求。随着计算机硬件和软件技术的进步,并行计算为提高GIS中典型几何计算算法的计算效率、扩大问题处理规模提供了有效手段。本文在Visual Studio 2010中,使用标准C++编程语言,基于GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库实现空间数据的读写操作,针对线简化算法的并行化问题,在高性能计算环境下对并行任务调度策略、并行计算粒度、数据分解方法等多个核心内容开展研究。在完成相关串行算法的基础上,实现了该算法的并行化和优化设计,为相关的矢量数据空间分析方法的多核并行优化提供了思路和参考。 相似文献
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针对现有格网DEM洼地和平坦区处理并行算法进行数据处理时未考虑并行粒度等问题,在分析了洼地和平坦区处理串行算法的基础上,基于消息传递接口并行化工具,构建了顾及粒度控制的格网DEM洼地和平坦区处理并行算法。在配置Linux操作系统的集群环境下,利用不同大小的DEM数据,测试了算法的并行性能,结果表明:顾及粒度控制的并行MV算法可以在任意并行粒度下完成计算任务,具有较好的并行性能。而且,对于某一给定的DEM数据,存在一个合适的并行粒度使得MV算法的并行性能最佳。 相似文献
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在重力归算中,局部地形改正在重力勘探、地壳结构分析和大地水准面计算等领域有着重要意义,但严格棱柱体积分公式计算效率低,而快速计算公式则会降低计算精度。本文利用CUDA并行编程平台,提出一种地形格网重新编码和严格棱柱体积分八分量拆解方法,实现了基于CPU+GPU异构并行技术的严格棱柱体积分计算地形改正快速并行算法,克服了GPU各个线程计算任务分配和线程计算超载问题,解决了局部地形改正的高分辨率、高精度严密公式的快速计算难题。通过试验,在显卡型号为Tesla V100的计算机上进行4°×6°范围,积分半径40'和分辨率1'的局部地形改正计算仅需1.5 s;分辨率10″的局部地形改正计算仅需14.6 min;进行分辨率3″的地形改正计算耗时45.7 h,而传统串行算法则难以完成计算。在保证微伽级以上计算精度的条件下,计算加速比最高达到850倍以上,有效缩短了计算耗时,提高了计算效率。本文还依据上述并行算法对全国范围地形改正量进行计算。结果表明,我国地形改正量普遍低于80 mGal（1 Gal=10-2 m/s2）,平均值1.83 mGal,最大值达到196 mGal。 相似文献
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水文模拟计算具有数据量较大、过程连续性较强的特点。随着数据采集技术的不断发展,大范围、高分辨率的地形数据使得传统串行算法难以满足性能要求,而并行化水文分析算法研究受到越来越多的关注。本文在对GIS空间分析算法并行化进行分析的基础上,对主要并行计算框架进行了对比,并选用OpenMP框架对水文分析若干过程进行了并行化算法的研究和实践。实验结果表明,基于OpenMP框架的并行化水文分析算法是在多核平台下进行性能优化的有效手段。 相似文献
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辐射度模型是虚拟植物冠层内光分布模拟的主要算法之一,针对其形状因子计算量大,辐射能量计算效率低等问题,提出了一种辐射度计算加速方法。以虚拟枇杷冠层内光分布模拟为例,利用均匀体素剖分场景包围盒及三维体素遍历方法进行光源与树模型之间的遮挡判断,同时结合CUDA技术使辐射度算法的形状因子求解并行化。采用归约求和算法和共享内存实现植物模型接受辐射总能量的快速求解。该方法较CPU串行方法有150多倍的加速比。将太阳直射光合有效辐射（photosynthetically active radiation,PAR）分布模拟结果与光线跟踪模型、传统辐射度模型模拟结果进行对比,天空散射PAR分布模拟结果与龟型算法、传统辐射度模拟对比。计算所得PAR值接近,变化趋势一致,表明该方法有较好的精度保证。 相似文献
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针对现有侵蚀学坡长串行算法在处理大区域海量数据时计算能力的不足,基于消息传递接口(MPI)并行化工具,提出了一种格网DEM的侵蚀学坡长并行计算方法,采用缓冲区更新计算策略,解决了并行计算过程中的数据依赖性问题。选取陕北黄土高原的两组不同分辨率的DEM数据对并行算法进行了测试,结果表明,提出的并行计算方法可以有效降低侵蚀学坡长的计算时间,并取得了较好的并行效率。 相似文献