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在高精度建模方法越来越丰富的背景下,三维城市场景往往具有较大的场景规模和较高的复杂性,因此,当单台计算机难以满足实时绘制的需求时,多采用更加适合超高分辨率大屏幕显示的Sort-First方式进行并行绘制。针对现有研究性能量化分析的缺乏,及自适应负载平衡方法的缺陷,本文通过Sort-First并行绘制系统的加速比模型,分析绘制节点数、显示分辨率、网络传输速度、任务划分等因素对系统性能的影响,以及将绘制时间和传输时间的和作为反馈,对现有负载平衡策略进行了改进。本文给出了系统达到最高加速比,即负载完全均衡理想情况下的一个量化的必要条件。最后,基于Sort-First的并行绘制实验验证上述分析。实验结果表明:本文的改进加强了各节点的负载平衡性,在一定程度上提高了性能。 相似文献
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本刊编辑部 《地球信息科学学报》2014,(6)
正随着地理学各种相关应用领域中对应急响应、决策支持的实际需求不断增长,对地理计算效率需求的日益突出,地理计算的并行化是当前提高计算效率的重要方式。本刊特围绕"地理计算并行化"的主题征稿,内容包括但不限于:?地理计算并行化策略研究 相似文献
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大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR)方法构建的R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU并行构建算法,使用线性数据结构存储R树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。 相似文献
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