针对矢量缓冲区算法空间关系判断复杂,处理较大数据集时效率低下的问题,提出了基于等量弧段划分的缓冲区并行算法。算法在传统几何实体个数划分法的基础上,以弧段为最小统计单元,将几何要素以近似等量弧段个数划分到各计算节点,在保持...针对矢量缓冲区算法空间关系判断复杂,处理较大数据集时效率低下的问题,提出了基于等量弧段划分的缓冲区并行算法。算法在传统几何实体个数划分法的基础上,以弧段为最小统计单元,将几何要素以近似等量弧段个数划分到各计算节点,在保持几何实体完整的基础上保障了负载均衡,并使用信息传递接口并行编程模型,通过在集群上部署开源GIS最大软件地理资源分析系统(Geographic Resources Analysis Support System,GRASS)对并行算法进行了验证及性能测试。测试结果表明:基于弧段划分的缓冲区并行算法较传统实体个数划分并行法,在加速比与并行效率方面有良好的优化效果,且整体上可获得较好的并行执行效率。该文提出的弧段划分策略对其他空间矢量分析算法的并行化研究也有一定的借鉴意义。展开更多
最大最小蚂蚁系统(Max-min Ant System,MMAS)是一种性能优良的启发式算法,常用于解决组合优化问题.当解决的目标问题规模较大、迭代轮次较多时,最大最小蚁群算法存在运行时间长的缺点.试验以开源串行包ACOTSP为基准,利用GPU多线程并发...最大最小蚂蚁系统(Max-min Ant System,MMAS)是一种性能优良的启发式算法,常用于解决组合优化问题.当解决的目标问题规模较大、迭代轮次较多时,最大最小蚁群算法存在运行时间长的缺点.试验以开源串行包ACOTSP为基准,利用GPU多线程并发的优势,采用并行蚂蚁策略将MMAS在CPU-GPU协同异构计算平台上并发实现.算法在GPU上运行时的影响因素,如数据传输、内存层次、库函数调用等,也得到有效分析,并作出针对性优化.试验最终取得了高达13倍的加速,表明并行MMAS策略具有高效性和实用性.展开更多
文摘针对矢量缓冲区算法空间关系判断复杂,处理较大数据集时效率低下的问题,提出了基于等量弧段划分的缓冲区并行算法。算法在传统几何实体个数划分法的基础上,以弧段为最小统计单元,将几何要素以近似等量弧段个数划分到各计算节点,在保持几何实体完整的基础上保障了负载均衡,并使用信息传递接口并行编程模型,通过在集群上部署开源GIS最大软件地理资源分析系统(Geographic Resources Analysis Support System,GRASS)对并行算法进行了验证及性能测试。测试结果表明:基于弧段划分的缓冲区并行算法较传统实体个数划分并行法,在加速比与并行效率方面有良好的优化效果,且整体上可获得较好的并行执行效率。该文提出的弧段划分策略对其他空间矢量分析算法的并行化研究也有一定的借鉴意义。
文摘最大最小蚂蚁系统(Max-min Ant System,MMAS)是一种性能优良的启发式算法,常用于解决组合优化问题.当解决的目标问题规模较大、迭代轮次较多时,最大最小蚁群算法存在运行时间长的缺点.试验以开源串行包ACOTSP为基准,利用GPU多线程并发的优势,采用并行蚂蚁策略将MMAS在CPU-GPU协同异构计算平台上并发实现.算法在GPU上运行时的影响因素,如数据传输、内存层次、库函数调用等,也得到有效分析,并作出针对性优化.试验最终取得了高达13倍的加速,表明并行MMAS策略具有高效性和实用性.
