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在地理栅格并行计算处理中,数据I/O 已成为制约计算性能的主要瓶颈之一。本文针对该问题,首先分析广泛应用于GIS 栅格数据存储的GeoTIFF 格式,重点研究数据的2 种存储模式(即条带存储与块状存储),并根据这2 种存储方式,分别构建了栅格数据从逻辑结构向物理存储结构的映射模型。然后,针对地理空间并行计算的需要,提出了栅格数据的并行读写框架,并利用MPI 并行I/O 技术的文件视图方法,实现了GeoTIFF 数据并行I/O库(pGTIOL)。结果表明,对比开源栅格空间数据转换库(GDAL)的主从I/O 模式,本文提出的pGTIOL 准确读写数据,具有更高的性能。该库隐藏了底层并行I/O 的细节,提供简单易用的并行读写GeoTIFF 栅格数据的接口,支持多数据类型和多种空间分割,实现了对条带存储与块状存储数据的异步并行读写,从而满足动态负载均衡的需求。 相似文献
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地统计面插值算法在空间统计分析中有广泛应用,其目的是通过一组面要素的某已知属性值估算另一组面要素的属性值。地统计面插值算法多是基于克里金（Kriging）插值及其衍生算法。克里金插值算法考虑属性在空间位置上的变异性,需计算要素之间的协方差,是典型的计算密集型算法。本文分析了基于克里金插值的地统计算法计算过程,该算法中面要素间协方差计算相互独立,可作为并行计算单元划分。另外,面要素间协方差计算可使用快速傅里叶变换（FFT）快速计算,而FFT是一种非常适合并行处理的计算密集型算法。本文根据算法特征设计了基于异构集群计算的并行算法,并使用MPI+CUDA实现了该算法。实验结果表明,本文实现的算法比使用MPI实现的CPU集群的算法有更好的性能,具备良好的可扩展性,并且随着插值精度提高表现出更好的性能。 相似文献
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