统一设备计算架构下的栅格河网提取并行算法

发布时间：2018-06-15 17:11

  本文选题：统一设备计算架构 + 数字高程模型　； 参考：《计算机应用》2015年04期

【摘要】：针对大规模高分辨率数字地形数据提取栅格河网效率低下的问题,提出了基于统一设备计算架构(CUDA)利用淹没模型提取栅格河网的并行算法。使用图形处理器(GPU)将汇流累积量计算分解为独立的多任务并行处理,通过数据异步传输减少数据交换时间,进而加速河网提取的运算。实验结果表明,该算法运行效率明显优于串行河网提取算法,在NVIDIA Geforce GTX660上对数据量为600 MB(网格大小为9784×8507)数字高程模型(DEM)数据提取河网加速比达到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.
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)信息工程学院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2011BAH06B04) 国家自然科学基金资助项目(41001225)
【分类号】：TP338.6

【参考文献】

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本文编号：2022787