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时间:2019-05-23
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1、中图分类号£2Q墨UDC900硕士学位论文学校代码!Q§三三密级垒五基于GPGPU技术的大规模地理数据的处理和分析GPGPU·basedProcessingAndAnalysisOfLarge—scaleGeographicData作者姓名:学科专业:研究方向:学院(系、所):指导教师:张宇地理学地图学与地理信息系统地球科学与信息物理学院杨敏华教授论文答辩日期銎堕主:!!答辩委员会主席纱中南大学二零一三年五月原创性声明掣Illlll2I14III12III1UtlIM56IlIIl34Y2421
2、本人声明,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:塑室学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部
3、分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。基于GPGPU技术的大规模地理数据的处理和分析摘要:随着地理信息系统技术、遥感技术、计算机技术以及信息技术的快速发展,以多种技术结合为手段,从海量的实时数据源中提取有用信息,用以解决资源管理配置、城市规划管理、土地信息管理、生态环境管理、基础设旋建设、交通规划等问题。然而,对于海量数据的处理,其运算量相对于一般的处理来说会有几百到几千倍的
4、增加,不仅严重考验着计算机的数据处理能力,而且考验着算法设计在处理海量数据问题中的有效性。高性能计算技术突飞猛进的发展,给海量数据的处理工作带来了新的方向。多核CPU技术以及图形处理器(GPU)日益增强的可编程性以及高效计算能力,促进处理方式的巨大变化,由以往的CPU端编程处理,逐渐过渡到CPU+GPU异构编程处理,再发展到分布式处理,以及云计算。处理方式的改变带动了处理效率的提高,并由以往单一的计算机到现今多台计算机同时计算,同时实现了事务处理的均衡分配,可有效的利用各种计算机资源以提高处理效
5、率。本文中结合GPU并行计算技术,探讨如何利用GPU存储器特点完成对海量数据的处理任务,以取得较好的加速效果。本文所做的工作有如下几个方面:1、针对海量遥感影像数据的切分与调度问题,提出了基于CPU+GPU异构编程快速处理影像数据的解决方案,探讨利用不同的GPU存储器实现遥感影像数据的重采样处理。基于GPU并行技术的影像处理,应考虑到算法的设计和处理任务的划分,合理的划分线程,实现并行执行优化、存储器优化、指令使用优化,以提高整体的处理效率。阐述了统一计算设备架构(ComputeUnifiedD
6、eviceArchitecture,CUDA)通用计算模型构架及其特点,并在此基础上实现了对于遥感影像数据的重采样加速。2、提出GPU并行处理空间聚类中复杂的数值计算问题。以二部图空间聚类算法为例,依据聚类中数值计算的特点,以及GPU并行结构和硬件特点,探讨合适的并行处理方式,采用全局存储器、共享存储器加速技术,提高了数据的处理效率。实验结果表明,基于GPU并行计算比CPU串行计算在效率上有显著的提高。图14幅,表7个,参考文献47篇。关键词:GPU;CUDA;并行计算;遥感影像;二部图聚类分类
7、号:P208IIGPGPU.basedProcessingAndAnalysisOfLarge-scaleGeographicDataAbstract:Withtherapiddevelopmentofgeographicinformationsystemstechnology,remotesensingtechnology,computertechnologyandinformationtechnology,therearemoreuseofthecombinationoftechnologi
8、es.Themeansofthiscombinationcanextractusefulinformationfromvariousrealtimedatasource.Itcanprovidedecisionsupportfortlleresourcemanagementconfiguration,urbanplanningandmmaagement,landinformationmanagement,ecologicalenvironmentmanagement,infrastructure
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