统一计算设备架构的D8算法并行化研究

作     者：张鹏 俞宵 马子云 范俊甫 周玉科 ZHANG Peng;YU Xiao;MA Ziyun;FAN Junfu;ZHOU Yuke

作者机构：山东理工大学建筑工程学院山东淄博255049 中国科学院地理科学与资源研究所生态系统网络观测与模拟院重点实验室北京100101 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFB0503500) 国家自然科学基金项目(41601478) 山东省自然科学基金项目(ZR2016DL02) 山东省高等学校科技计划项目(J16LH03) 地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(2016NGCM01) 山东理工大学青年教师发展支持计划项目(4072-115016) 

出 版 物：《测绘科学》 (Science of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2020年第45卷第3期

页      码：163-169页

摘      要：针对空间遥感技术的快速发展导致地理空间数据呈几何级数增长,传统GIS空间分析面临巨大的计算实时性需求的问题,该文为提高GIS数字地形分析算法在处理海量高分辨率DEM数据时的计算效率,基于CUDA众核流处理器并行编程模型,采用不同数据划分方法、纹理内存及异步数据传输机制等技术,对串行D8算法进行了并行化设计及算法优化,探索并分析了D8并行算法的数据拷贝与算法执行等环节的计算效率变化。实验结果表明,CUDA并行编程能够对D8算法实现较为明显的加速,在按5个行子块进行划分、调用1 344个线程时并行加速效果达到最佳,加速比为19.5。并且,在不同行子块划分方式下且调用线程数不超过1 344个时,加速比随调用线程数的增加而增长,计算时间占比随线程数的增加呈递减趋势。

主 题 词：CUDA D8算法 并行 异步传输 

学科分类：070801[070801] 07[理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学类] 0816[工学-纺织类] 

核心收录：

D　O　I：10.16251/j.cnki.1009-2307.2020.03.025

馆 藏 号：203885776...