检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：蔡蕾国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着以“天河1-A”为代表的高性能计算系统的不断涌现,更大规模、更高响应速度的地理计算技术获得了更有力的硬件支撑。然而,为了有效的应用这些高性能资源,需要设计合适而高效的并行算法。本文通过对地理计算典型问题在典型并行计算模... 详细信息

随着以“天河1-A”为代表的高性能计算系统的不断涌现,更大规模、更高响应速度的地理计算技术获得了更有力的硬件支撑。然而,为了有效的应用这些高性能资源,需要设计合适而高效的并行算法。本文通过对地理计算典型问题在典型并行计算模型下并行算法的设计和实现,对如何利用高性能计算资源支撑地理计算技术进行了深入的探索。本文围绕“地理计算并行处理技术”这一主题,进行了以下内容的研究。首先,通过分析传统并行处理性能评价模型在面向地理计算时的局限性,在传统模型的基础上,引入了负载均衡因子和并行开销因子,提出了面向地理计算的性能评价模型。通过这一模型,可以指导具体地理计算问题的并行算法设计和实现,为进一步的工作开展奠定了理论基础。其次,分析了共享内存模型、消息传递模型和流处理器模型等三种典型并行计算模型各自的特点和不足,探索了将栅格数据和矢量数据并行处理的一般规律。这些规律可以指导对具体问题的研究和算法设计,为后续地理计算并行算法的设计和实现提供了设计思路。再次,在不同的并行计算模型下,基于本文提出的性能评价模型,研究和实现了坡度分析并行算法,无索引空间连接并行算法。最后,通过大量实验,验证了性能评价模型的有效性,算法的正确性和高效性。这些算法的设计和实现,是对之前理论探索的有力验证。综上,通过对地理计算并行处理技术及性能评价模型的研究,为充分利用高性能计算资源、提高地理计算处理效率提供了理论参考和实验依据。

关键词：地理计算并行计算共享内存模型消息传递模型流处理器模型

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CPU/GPU异构混合并行的栅格数据空间分析研究——以地形因子计算为例

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计算机工程与应用 2017年第1期53卷 172-177页

作者：卢敏王金茵卢刚陶伟东王结臣江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 南京大学地理信息科学系南京210023 江苏省测绘工程院南京210013

海量数据背景下传统GIS栅格数据空间分析计算效率已经不能满足快速计算的需求,为此以地形因子计算为例,分析并测试了基于共享内存模型的CPU多核并行模式与基于流处理器模型的GPU众核并行模式的计算性能,在此基础上详细实现了负载均衡的... 详细信息

海量数据背景下传统GIS栅格数据空间分析计算效率已经不能满足快速计算的需求,为此以地形因子计算为例,分析并测试了基于共享内存模型的CPU多核并行模式与基于流处理器模型的GPU众核并行模式的计算性能,在此基础上详细实现了负载均衡的设备间任务划分,进行CPU与GPU异构混合的并行技术改良研究。实验结果表明,基于相同的单机硬件环境,与多核共享内存模型或众核流处理器的单一计算平台并行方案相比,CPU/GPU异构混合并行计算方法对于栅格数据分析具有更好的加速效果。

关键词： GIS栅格数据分析共享内存模型流处理器模型 CPU/GPU异构混合并行

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多核/众核环境下栅格数据分析并行化方法研究 ——以数字地形分析为例

多核/众核环境下栅格数据分析并行化方法研究 ——以数字地形分析...

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作者：陶伟东南京大学

学位级别：硕士

近年来,快速发展的地理信息技术得到了广泛应用,同时空间信息采集技术突飞猛进,地理空间数据与日俱增,尤以栅格空间数据为甚,从而导致GIS栅格数据分析面临巨大的计算压力。多核、众核的新型硬件架构的出现使得并行计算技术不再局限于超... 详细信息

近年来,快速发展的地理信息技术得到了广泛应用,同时空间信息采集技术突飞猛进,地理空间数据与日俱增,尤以栅格空间数据为甚,从而导致GIS栅格数据分析面临巨大的计算压力。多核、众核的新型硬件架构的出现使得并行计算技术不再局限于超级计算机的范畴内,并行计算技术逐渐普及。应用并行计算技术实现海量数据条件下栅格数据分析的并行化处理,能有效提高计算处理效率。本文面向GIS空间分析中的栅格数据分析,进行并行化方法探索研究。以地形分析中的地形因子分析和区域地形等高线提取两种典型栅格数据分析方法为例,结合数据并行、任务并行、双层并行等若干并行模式,探究多核CPU/众核GPU计算环境下栅格数据分析的并行方法设计与实现,最后通过对比实验分析不同并行方法在不同栅格数据分析方法的应用效率及优缺点,及各自的适用性,为GIS栅格数据分析的并行化提供参考。本文的主要工作和研究内容如下:(1)基于栅格数据分析并行化方法研究的总目标,以栅格数据分析中两种典型计算问题为例进行不同并行模式的适用性分析研究。(2)基于多核共享内存模型和Windows多线程技术对典型栅格数据分析方法进行不同并行模式的并行化设计与实现,同时引入生产者—消费者模型和线程池技术对其进行了进一步的并行优化设计。(3)基于众核流处理器模型和CUDA编程模型对栅格数据分析中具有较高计算独立性的计算问题进行并行化方法研究。根据采用的存储器差异,提出了多种不同的并行方法。(4)基于不同并行计算环境在解决同种栅格数据分析问题上效率差异对比,进行地形因子分析CPU/GPU异构并行计算方法研究,为栅格数据分析的异构并行化提供参考。综上所述,本研究是作者将多核/众核等单机环境中多种并行计算技术应用于栅格数据分析方法的一次尝试。研究结果表明,这些并行计算技术具有良好的加速效果,但是不同并行方法对于不同类型栅格数据分析的加速效率差异显著,应根据实际栅格数据分析的特点选择适宜的并行方法,逻辑复杂度较高的栅格数据分析方法更适宜采用多核环境的共享内存模型进行并行化设计,包含大量独立计算过程的栅格数据分析更适宜采用众核环境下的流处理器模型进行并行化设计。此外,异构并行计算方法较传统单一并行环境的并行方法在某些栅格数据分析处理上有着更高的效率,是栅格数据分析进一步发展的重要手段。

关键词：栅格数据分析并行计算流处理器模型共享内存模型

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