18591.基于gpgpu技術(shù)的大規(guī)模地理數(shù)據(jù)的處理和分析

1、中圖分類號￡2Q墨UDC900碩士學(xué)位論文學(xué)校代碼!Q三三密級壘五基于GPGPU技術(shù)的大規(guī)模地理數(shù)據(jù)的處理和分析GPGPUbasedProcessingAndAnalysisOfLarge—scaleGeographicData作者姓名：學(xué)科專業(yè)：研究方向：學(xué)院(系、所)：指導(dǎo)教師：張宇地理學(xué)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)地球科學(xué)與信息物理學(xué)院楊敏華教授論文答辯日期銎墮主：!!答辯委員會主席紗中南大學(xué)二零一三年五月基于GPGPU技術(shù)的大規(guī)模地理數(shù)

2、據(jù)的處理和分析摘要：隨著地理信息系統(tǒng)技術(shù)、遙感技術(shù)、計算機技術(shù)以及信息技術(shù)的快速發(fā)展，以多種技術(shù)結(jié)合為手段，從海量的實時數(shù)據(jù)源中提取有用信息，用以解決資源管理配置、城市規(guī)劃管理、土地信息管理、生態(tài)環(huán)境管理、基礎(chǔ)設(shè)旋建設(shè)、交通規(guī)劃等問題。然而，對于海量數(shù)據(jù)的處理，其運算量相對于一般的處理來說會有幾百到幾千倍的增加，不僅嚴(yán)重考驗著計算機的數(shù)據(jù)處理能力，而且考驗著算法設(shè)計在處理海量數(shù)據(jù)問題中的有效性。高性能計算技術(shù)突飛猛進(jìn)的發(fā)展，給海量數(shù)據(jù)的

3、處理工作帶來了新的方向。多核CPU技術(shù)以及圖形處理器(GPU)日益增強的可編程性以及高效計算能力，促進(jìn)處理方式的巨大變化，由以往的CPU端編程處理，逐漸過渡到CPUGPU異構(gòu)編程處理，再發(fā)展到分布式處理，以及云計算。處理方式的改變帶動了處理效率的提高，并由以往單一的計算機到現(xiàn)今多臺計算機同時計算，同時實現(xiàn)了事務(wù)處理的均衡分配，可有效的利用各種計算機資源以提高處理效率。本文中結(jié)合GPU并行計算技術(shù)，探討如何利用GPU存儲器特點完成對海量數(shù)

4、據(jù)的處理任務(wù)，以取得較好的加速效果。本文所做的工作有如下幾個方面：1、針對海量遙感影像數(shù)據(jù)的切分與調(diào)度問題，提出了基于CPUGPU異構(gòu)編程快速處理影像數(shù)據(jù)的解決方案，探討利用不同的GPU存儲器實現(xiàn)遙感影像數(shù)據(jù)的重采樣處理?；贕PU并行技術(shù)的影像處理，應(yīng)考慮到算法的設(shè)計和處理任務(wù)的劃分，合理的劃分線程，實現(xiàn)并行執(zhí)行優(yōu)化、存儲器優(yōu)化、指令使用優(yōu)化，以提高整體的處理效率。闡述了統(tǒng)一計算設(shè)備架構(gòu)(ComputeUnifiedDeviceArc

5、hitecture，CUDA)通用計算模型構(gòu)架及其特點，并在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了對于遙感影像數(shù)據(jù)的重采樣加速。2、提出GPU并行處理空間聚類中復(fù)雜的數(shù)值計算問題。以二部圖空間聚類算法為例，依據(jù)聚類中數(shù)值計算的特點，以及GPU并行結(jié)構(gòu)和硬件特點，探討合適的并行處理方式，采用全局存儲器、共享存儲器加速技術(shù)，提高了數(shù)據(jù)的處理效率。實驗結(jié)果表明，基于GPU并行計算比CPU串行計算在效率上有顯著的提高。圖14幅，表7個，參考文獻(xiàn)47篇。關(guān)鍵詞：GPU；