【摘要】：針對CPU處理柵格計算中的大量并行運算效率不高的瓶頸,選擇高并發(fā)計算能力的GPU來解決該問題。通過分析GPU通用計算的關(guān)鍵技術(shù),以CUDA為編程環(huán)境,分別實現(xiàn)了GPU中簡單柵格計算、基于窗口運算的鄰域分析和以匯流計算為例的柵格迭代分析。實驗結(jié)果表明:CPU計算的時間消耗與輸入數(shù)據(jù)長度和數(shù)據(jù)量線性正相關(guān),GPU并發(fā)能力容納范圍內(nèi)隨著輸入數(shù)據(jù)長度冪數(shù)增長和數(shù)據(jù)量增加,時間消耗變化不明顯。證明了GPU柵格計算的有效性,具有一定的理論意義和實踐價值。
[Abstract]:In order to solve this problem, GPU with high concurrent computing power is chosen to solve the bottleneck of large amount of parallel computing efficiency in CPU processing grid computing. By analyzing the key technology of GPU general computing, using CUDA as the programming environment, the simple grid computing in GPU, the neighborhood analysis based on window operation and the grid iterative analysis based on convergence calculation are realized respectively. The experimental results show that the time consumption calculated by the CPU is linearly correlated with the length of input data and the amount of data. In the range of concurrent capacity of GPU, the change of time consumption is not obvious with the increase of power of input data length and the increase of data volume. The validity of GPU grid calculation is proved, which has certain theoretical significance and practical value.
【作者單位】： 北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所;貴州大學(xué)大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院;成都信息工程大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院;中南大學(xué)資源與安全工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(41671355) 中國博士后科學(xué)基金資助項目(2014M562511XB) 貴州省科技廳基金資助項目([2017]2025,2816,[2016]2801,2048,2844,5604,5803,[2015]3054,[2014]7633) 貴州省留學(xué)人才項目([2015]14,[2015]20) 貴陽高新區(qū)人才項目([2016]02,[2015]13)
【分類號】：TP391.41

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