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1.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
2.
章奇  居琪  李健欣  曹驰程  江和龙  张晖 《湖泊科学》2020,32(4):1041-1049
为探究富营养化湖泊中自生源可溶有机质(DOM)在泥水界面的吸附行为,以马来眼子菜(Potamogeton malaianus)和铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)释放的DOM为代表,考察针铁矿对草、藻源DOM中不同组分的吸附特征.三维荧光平行因子分析表明类富里酸组分C1和类胡敏酸组分C4的含量很低,而类蛋白物质(类酪氨酸组分C2和类色氨酸组分C3)分别占草、藻源DOM荧光组成的70%和93%. 2种DOM均可被针铁矿吸附,吸附过程符合伪一级动力学.通过等温线拟合发现针铁矿吸附藻源DOM的非线性更强,饱和吸附量(23.77 mg/g)高于草源DOM(19.10 mg/g).特别地,类蛋白组分呈现非线性吸附,而类腐殖物质的吸附近似线性,且针铁矿对于DOM各荧光组分的吸附量顺序为:C3C2 C4 C1,此非均质吸附特征与DOM组分的初始含量、分子大小、芳香性及有效吸附位点有关.红外光谱证实氨基、羧基和羟基是吸附过程中的重要官能团.因此,草、藻源DOM显著改变了针铁矿表面的有机物质组成,影响湖泊沉积物的生物地球化学行为.  相似文献   
3.
High-performance simulation of flow dynamics remains a major challenge in the use of physical-based, fully distributed hydrologic models. Parallel computing has been widely used to overcome efficiency limitation by partitioning a basin into sub-basins and executing calculations among multiple processors. However, existing partition-based parallelization strategies are still hampered by the dependency between inter-connected sub-basins. This study proposed a particle-set strategy to parallelize the flow-path network (FPN) model for achieving higher performance in the simulation of flow dynamics. The FPN model replaced the hydrological calculations on sub-basins with the movements of water packages along the upstream and downstream flow paths. Unlike previous partition-based task decomposition approaches, the proposed particle-set strategy decomposes the computational workload by randomly allocating runoff particles to concurrent computing processors. Simulation experiments of the flow routing process were undertaken to validate the developed particle-set FPN model. The outcomes of hourly outlet discharges were compared with field gauged records, and up to 128 computing processors were tested to explore its speedup capability in parallel computing. The experimental results showed that the proposed framework can achieve similar prediction accuracy and parallel efficiency to that of the Triangulated Irregular Network (TIN)-based Real-Time Integrated Basin Simulator (tRIBS).  相似文献   
4.
为了得到海洋平台疲劳失效风险最大的焊接区域,提出了以有限元网格单元应力为基础的谱分析筛选方法,并开发了程序。程序采用并行计算架构,单次完成数万个单元的累积损伤度/疲劳寿命计算,并通过有限元软件以云图方式显示疲劳寿命。采用该程序计算双浮筒半潜式平台的疲劳寿命。结果表明,该型平台疲劳失效风险较高的区域为立柱与上壳体下浮体连接对角线转角区域、浮筒中纵舱壁与立柱连接区域。并行计算方法的引入,大大缩减疲劳损伤度计算的分析时间,采用22核心的CPU,时间缩短为原来的1/18.5,17小时完成全平台外壳单元谱分析计算。  相似文献   
5.
Boussinesq波浪模型是一类相位解析模型,在时域内求解需要较高的空间和时间分辨率以保证计算精度。为提高计算效率,有必要针对该类模型开展并行算法的研究。与传统的中央处理器(CPU)相比,图形处理器(GPU)有大量的运算器,可显著提高计算效率。基于统一计算设备架构CUDA C语言和图形处理器,实现了Boussinesq模型的并行运算。将本模型的计算结果同CPU数值模拟结果和解析解相比较,发现得到的结果基本一致。同时也比较了CPU端与GPU端的计算效率,结果表明,GPU数值模型的计算效率有明显提升,并且伴随数值网格的增多,提升效果更为明显。  相似文献   
6.
刘航 《地震工程学报》2018,40(5):1118-1123
由于地震灾害的不确定性,使得应急救援设备运行速率及使用效率均受到影响,需要进行并行优化处理。对此,提出基于双向并行计算的地震灾害应急救援设备优化方法。以地震灾区灾情等级评估结果为基础,将地震等级及应急救援设备,设备及设备之间的关系进行标准化处理,转化为求解最优解问题;在考虑不确定性的情况下,通过通信时间与救援设备需求进行双向并行处理,优化地震灾害应急救援设备。实验结果表明,采用改进方法进行地震灾害应急救援设备并行优化,能够对地震灾害应急救援设备需求量进行准确预测,提高应急救援设备的运行速率,缩短通信时间,提高应急救援设备的使用效率,具有一定的优势。  相似文献   
7.
ABSTRACT

Crime often clusters in space and time. Near-repeat patterns improve understanding of crime communicability and their space–time interactions. Near-repeat analysis requires extensive computing resources for the assessment of statistical significance of space–time interactions. A computationally intensive Monte Carlo simulation-based approach is used to evaluate the statistical significance of the space-time patterns underlying near-repeat events. Currently available software for identifying near-repeat patterns is not scalable for large crime datasets. In this paper, we show how parallel spatial programming can help to leverage spatio-temporal simulation-based analysis in large datasets. A parallel near-repeat calculator was developed and a set of experiments were conducted to compare the newly developed software with an existing implementation, assess the performance gain due to parallel computation, test the scalability of the software to handle large crime datasets and assess the utility of the new software for real-world crime data analysis. Our experimental results suggest that, efficiently designed parallel algorithms that leverage high-performance computing along with performance optimization techniques could be used to develop software that are scalable with large datasets and could provide solutions for computationally intensive statistical simulation-based approaches in crime analysis.  相似文献   
8.
Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS(Vertex Coordinate Pre-Sorting)方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。  相似文献   
9.
基于Agent建模的地理模拟是认识和理解动态地理现象的有效方法,但随着地理模拟的规模和复杂性不断增加,模型的计算问题开始凸显。分布式并行仿真是解决大规模Agent复杂模拟计算的途径,然而已有研究基于Agent建模/仿真软件构建并行仿真系统的方式并不适用于具有高移动与行为交互的空间Agent建模及其模拟过程的实时可视化。为解决这个问题, 本文提出了一个分布式地理模拟框架DGSimF,用于大规模动态空间Agent模拟,支持模拟过程的实时表示与分析。设计了一个简单但高效的时空数据模型建模空间Agent,支持直接基于Agent行为建模集成地学模型,采用了时间微分方法协同各计算节点行为的执行,实现以“任务并行”的方式进行分布式计算以提高仿真性能,构建了基于三维地球渲染引擎的虚拟地理环境,提供模拟过程的实时可视化。最后,以“红蓝对抗”案例进行了实验验证,对不同模拟计算量和不同客户端数量下的仿真性能进行了分析,结果表明DGSimF可以为具有时空特征变化与行为交互的大规模空间Agent模拟提供一个有效的平台。通过扩展计算节点,DGSimF可以有效地缓解复杂模拟计算的压力问题,并且仿真性能较高,在实验中并行效率保持在0.7以上。  相似文献   
10.
董万虎 《地理空间信息》2021,19(4):71-72,77
利用.NetCore的并行运算机制,实现基于Web的高性能地下管网的溯源分析功能。实践证明当某点管网数据监测出现异常时,能够快速分析所有可能流经该点源头管网信息,并在地图上动态展示分析结果,达到快速定位查询管网源头的区域管理目的。  相似文献   
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