本文選題：統(tǒng)一設(shè)備計(jì)算架構(gòu) + 數(shù)字高程模型　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2015年04期

【摘要】：針對(duì)大規(guī)模高分辨率數(shù)字地形數(shù)據(jù)提取柵格河網(wǎng)效率低下的問題,提出了基于統(tǒng)一設(shè)備計(jì)算架構(gòu)(CUDA)利用淹沒模型提取柵格河網(wǎng)的并行算法。使用圖形處理器(GPU)將匯流累積量計(jì)算分解為獨(dú)立的多任務(wù)并行處理,通過數(shù)據(jù)異步傳輸減少數(shù)據(jù)交換時(shí)間,進(jìn)而加速河網(wǎng)提取的運(yùn)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法運(yùn)行效率明顯優(yōu)于串行河網(wǎng)提取算法,在NVIDIA Geforce GTX660上對(duì)數(shù)據(jù)量為600 MB(網(wǎng)格大小為9784×8507)數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)提取河網(wǎng)加速比達(dá)到62。
[Abstract]:Aiming at the low efficiency of large scale high resolution digital terrain data extraction grid network, a parallel algorithm based on uniform equipment computing architecture (CUDAA) is proposed to extract grid river network using submerged model. Using GPU) to decompose the computation of confluence cumulant into independent multitasking parallel processing, reduce the time of data exchange through asynchronous data transmission, and speed up the operation of river network extraction. The experimental results show that the proposed algorithm is more efficient than the serial network extraction algorithm, and the speedup ratio for the data extraction of 600MB (9784 脳 8507) digital elevation model on NVIDIA Geforce GTX660 is 62. 2.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2011BAH06B04) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41001225)
【分類號(hào)】：TP338.6

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2022787