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一种面向大型地理栅格数据的并行处理框架
被引量:
6
1
作者
杨典华
潘欣
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期152-156,共5页
随着高分辨率数据获取技术的发展,地理栅格数据的数据量不断增大,串行计算方式无法快速处理大型栅格数据,因此需要通过并行技术提高效率。传统开发过程将算法与进程调度、内存管理以及数据I/O混杂在一起的编程方式,对程序员要求较高,代...
随着高分辨率数据获取技术的发展,地理栅格数据的数据量不断增大,串行计算方式无法快速处理大型栅格数据,因此需要通过并行技术提高效率。传统开发过程将算法与进程调度、内存管理以及数据I/O混杂在一起的编程方式,对程序员要求较高,代码质量不易控制。提出了一种面向大型地理栅格数据的并行处理框架,利用核心类的真实和虚拟两种读取方式,实现了大型数据的分步骤、分块的快速加载和写入,并将所有的并行任务调度、进程间的数据传输过程以及特定的栅格算法步骤归结为任务;通过该框架可以将算法本身与并行调度、磁盘I/O等底层操作分离,使算法编写者可以专注于算法本身,降低开发难度,提高代码质量,解决了快速编写大型地理栅格数据算法程序的目的。实验表明,本框架可实现较好的并行效果,并显著降低代码量、提高软件质量。
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关键词
栅格图像
超大型地理数据
MPI
并行处理框架
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职称材料
题名
一种面向大型地理栅格数据的并行处理框架
被引量:
6
1
作者
杨典华
潘欣
机构
首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室
中国科学院东北地理与农业生态研究所
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第6期152-156,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(401101384)
国家863计划项目(2011AA120302)
文摘
随着高分辨率数据获取技术的发展,地理栅格数据的数据量不断增大,串行计算方式无法快速处理大型栅格数据,因此需要通过并行技术提高效率。传统开发过程将算法与进程调度、内存管理以及数据I/O混杂在一起的编程方式,对程序员要求较高,代码质量不易控制。提出了一种面向大型地理栅格数据的并行处理框架,利用核心类的真实和虚拟两种读取方式,实现了大型数据的分步骤、分块的快速加载和写入,并将所有的并行任务调度、进程间的数据传输过程以及特定的栅格算法步骤归结为任务;通过该框架可以将算法本身与并行调度、磁盘I/O等底层操作分离,使算法编写者可以专注于算法本身,降低开发难度,提高代码质量,解决了快速编写大型地理栅格数据算法程序的目的。实验表明,本框架可实现较好的并行效果,并显著降低代码量、提高软件质量。
关键词
栅格图像
超大型地理数据
MPI
并行处理框架
Keywords
raster image
huge geographic data
MPI
parallel processing framework
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种面向大型地理栅格数据的并行处理框架
杨典华
潘欣
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
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