空間分析是GIS的核心內(nèi)容,是為解決地理空間問題而進(jìn)行的數(shù)據(jù)分析與挖掘。隨著空間數(shù)據(jù)獲取能力的快速提高和GIS技術(shù)的普及應(yīng)用,空間分析逐漸應(yīng)用于各種具有時(shí)間跨度和空間跨度的現(xiàn)實(shí)問題,相應(yīng)的計(jì)算復(fù)雜度也日趨提高,傳統(tǒng)的單純依靠CPU作為計(jì)算單元的計(jì)算模式和主要算法已難以滿足空間數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析和處理要求�，F(xiàn)代的GPU具有很強(qiáng)的并行計(jì)算能力,如何利用GPU強(qiáng)大的并行處理能力來解決復(fù)雜的科學(xué)計(jì)算問題已成為目前的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本文針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)海量化、模型復(fù)雜化的高性能空間分析的實(shí)時(shí)處理需要,提出利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力來加速空間分析的處理,研究了基于GPU/CPU異構(gòu)環(huán)境的高性能并行空間分析的計(jì)算模型、典型算法及其性能優(yōu)化策略,著重突破傳統(tǒng)GIS中海量空間數(shù)據(jù)高性能處理計(jì)算與空間分析的技術(shù)瓶頸。從而為發(fā)展我國以計(jì)算為核心、以空間分析與決策支持為目標(biāo)的新型GIS提供有益的計(jì)算技術(shù)支撐。本文所作的主要工作包括：（1）研究了CPU/GPU異構(gòu)并行計(jì)算的理論、方法和技術(shù),從并行計(jì)算任務(wù)劃分的基本模式、并行程序設(shè)計(jì)的理論和方法、并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)的硬件平臺(tái)形式、基于GPU的通用計(jì)算和CUDA計(jì)算架構(gòu)等幾個(gè)方... 

【文章來源】：武漢大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：125 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
圖目錄
表目錄
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及趨勢
        1.2.1 基于GPU的通用計(jì)算研究現(xiàn)狀
        1.2.2 高性能空間分析研究現(xiàn)狀
        1.2.3 存在問題及發(fā)展趨勢
    1.3 研究目標(biāo)、內(nèi)容及方案
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究內(nèi)容
        1.3.3 研究方案
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 CPU/GPU異構(gòu)并行計(jì)算
    2.1 并行計(jì)算基本理論
        2.1.1 并行計(jì)算模式
        2.1.2 并行程序設(shè)計(jì)
        2.1.3 并行計(jì)算系統(tǒng)度量指標(biāo)
    2.2 并行計(jì)算的幾種形式
        2.2.1 基于單個(gè)處理器的多核并行
        2.2.2 基于多處理器的超級(jí)計(jì)算、集群計(jì)算與分布式計(jì)算
        2.2.3 CPU/GPU異構(gòu)并行
    2.3 基于GPU的通用計(jì)算
        2.3.1 GPU的發(fā)展
        2.3.2 傳統(tǒng)的GPGPU開發(fā)
        2.3.3 GPGPU的新發(fā)展
    2.4 CUDA計(jì)算架構(gòu)
        2.4.1 CUDA軟件體系
        2.4.2 CUDA編程模型
        2.4.3 CUDA存儲(chǔ)器模型
    2.5 小結(jié)
第三章 基于CUDA的最短路徑分析并行算法
    3.1 最短路徑問題
        3.1.1 圖的概念和基本定義
        3.1.2 圖的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
        3.1.3 最短路徑分析算法
    3.2 基于CUDA的最短路徑分析并行算法分析與設(shè)計(jì)
        3.2.1 Floyd算法的可并行性分析
        3.2.2 基于CUDA的Floyd算法的并行實(shí)現(xiàn)
    3.3 Floyd并行算法的CUDA高性能分析與優(yōu)化
        3.3.1 存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
        3.3.2 數(shù)據(jù)分塊與調(diào)度
        3.3.3 合并訪問
        3.3.4 數(shù)據(jù)分批處理與異步執(zhí)行
    3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    3.5 小結(jié)
第四章 基于GPGPU的空間插值并行算法
    4.1 空間插值算法描述
        4.1.1 空間插值概述
        4.1.2 主要的空間插值方法
        4.1.3 雙線性插值算法
    4.2 GPU加速的雙線性空間插值并行算法分析與設(shè)計(jì)
        4.2.1 數(shù)據(jù)的組織與索引
        4.2.2 GPU加速的雙線性空間插值并行算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.3 并行雙線性空間插值算法的性能優(yōu)化
        4.3.1 執(zhí)行配置優(yōu)化
        4.3.2 存儲(chǔ)器訪問優(yōu)化
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 小結(jié)
第五章 基于GPU的空間拓?fù)潢P(guān)系并行計(jì)算
    5.1 空間數(shù)據(jù)與空間拓?fù)潢P(guān)系
        5.1.1 空間數(shù)據(jù)
        5.1.2 空間拓?fù)潢P(guān)系
    5.2 基于直線求交的線/線拓?fù)潢P(guān)系計(jì)算
    5.3 基于GPU的直線求交并行算法分析與設(shè)計(jì)
        5.3.1 直線求交算法效率及并行性分析
        5.3.2 基于GPU的直線求交并行算法設(shè)計(jì)
    5.4 在地形圖線目標(biāo)空間沖突檢測中的實(shí)驗(yàn)與應(yīng)用
    5.5 小結(jié)
第六章 基于MPI+CUDA混合編程模型的高性能空間分析并行計(jì)算
    6.1 基于MPI+CUDA的分布式并行計(jì)算模型
        6.1.1 異構(gòu)CPU/GPU協(xié)同計(jì)算模式及設(shè)計(jì)
        6.1.2 基于MPI+CUDA的分布式并行計(jì)算模型
    6.2 基于MPI+CUDA的雙線性空間插值并行算法
        6.2.1 并行算法的任務(wù)劃分
        6.2.2 并行算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        6.2.3 實(shí)驗(yàn)與分析
    6.3 基于MPI+CUDA的全源最短路徑并行算法
        6.3.1 并行算法的任務(wù)劃分
        6.3.2 并行任務(wù)之間的數(shù)據(jù)通信
        6.3.3 并行算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        6.3.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    6.4 小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 已完成的主要工作
    7.2 主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)
    7.3 進(jìn)一步的工作及展望
參考文獻(xiàn)
攻博期間發(fā)表的論文和參與的科研項(xiàng)目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]GPGPU技術(shù)研究與發(fā)展[J]. 林一松,唐玉華,唐滔.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2011(10)
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博士論文
[1]攝影測量數(shù)據(jù)GPU并行處理若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 楊靖宇.解放軍信息工程大學(xué) 2011
[2]高性能并行GIS中矢量空間數(shù)據(jù)存取與處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 趙春宇.武漢大學(xué) 2006
[3]網(wǎng)絡(luò)計(jì)算環(huán)境下空間分析的計(jì)算模式研究[D]. 蔡砥.華東師范大學(xué) 2004

碩士論文
[1]拓?fù)潢P(guān)系計(jì)算方法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 倪建華.中南大學(xué) 2009
[2]支持空間分析的并行算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張麗麗.南京航空航天大學(xué) 2008
[3]基于MPI和Linux機(jī)群環(huán)境的矩陣運(yùn)算并行算法應(yīng)用研究[D]. 武亮亮.遼寧師范大學(xué) 2007
[4]GIS數(shù)據(jù)空間理論與空間分析算法的研究和應(yīng)用[D]. 李湘吉.東北大學(xué) 2005



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