基于云计算的并发访问密集型WebGIS QoS研究

Internet技术的发展,促进了WebGIS技术的变革。随着网络用户需求的增长,在并发访问密集情况下,WebGIS处理延迟和拒绝服务的现象不可避免,使得端到端的服务质量(Quality of Services,QoS)得不到保证。本文利用云计算技术与WebGIS相结合,建立虚拟云平台服务器,以增强WebGIS服务器的并发处理性能。使用LoadRunner进行仿真实验,体现了云计算平台在WebGIS服务中的优越性。

基于CUDA的压缩感知重构算法并行化研究

压缩感知重构算法存在计算量大、运行时间过长的问题,无法满足人们对算法处理实时/准实时性要求。最近几年,GPU计算能力得到很大的提升,已成为提高算法处理速度最有效的方式之一。根据GPU的硬件特性,文中提出了基于CUDA的压缩感知重构算法的并行设计。实验结果表明:在NVIDIA K20Xm平台上运行,并行算法取得的加速比可达到100X。

基于OpenCL的泛Kriging算法并行化研究

针对泛Kriging插值算法在大量数据处理时的高耗时问题,该文从异构平台主机端与OpenCL设备端的交互方式入手,采用OpenCL异构平台开发语言进行泛Kriging算法并行化实现研究,解决了其在进行大数据量处理时数据存储、数据交互、多设备调度等一系列问题。在K20Xm平台上使用不同的数据集和参数对并行泛Kriging算法进行测试,实验结果表明:与Intel Xeon E5-2670CPU平台相比,并行程序插值部分加速比达到40倍以上,整体并行程序加速比达到了18倍。