异构计算环境下的地图代数空间分析并行方法研究
| 作者简介 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| §1.1 引言 | 第13页 |
| §1.2 选题目的与意义 | 第13-14页 |
| §1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·异构计算的发展现状 | 第14-15页 |
| ·空间分析方法的发展现状 | 第15页 |
| ·存在的问题 | 第15-16页 |
| §1.4 研究目标与内容 | 第16-17页 |
| ·研究目标 | 第16页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| §1.5 论文结构及安排 | 第17页 |
| §1.6 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 技术背景及研究思路 | 第18-28页 |
| §2.1 技术背景 | 第18-25页 |
| ·异构计算环境 | 第18-19页 |
| ·CUDA编程模型 | 第19-25页 |
| §2.2 研究思路 | 第25-27页 |
| ·关键问题 | 第25-26页 |
| ·研究与实验步骤 | 第26-27页 |
| ·可行性分析 | 第27页 |
| §2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 地图代数算子并行性分析 | 第28-37页 |
| §3.1 空间分析与地图代数 | 第28页 |
| §3.2 地图代数算子加速的意义 | 第28-29页 |
| §3.3 地图代数函数的分类 | 第29-35页 |
| §3.4 算子的筛选依据 | 第35-36页 |
| §3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 数据分割策略研究与分析 | 第37-40页 |
| §4.1 数据分割与并行编程 | 第37页 |
| §4.2 数据分割与海量数据 | 第37-38页 |
| §4.3 数据分割策略 | 第38-39页 |
| §4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 栅格数据存储模型的研究与设计 | 第40-52页 |
| §5.1 现有的栅格数据存储模型 | 第40-41页 |
| §5.2 栅格数据存储模型的加速策略 | 第41-46页 |
| ·地图代数的数据访问特征分析 | 第41-43页 |
| ·按块读取文件 | 第43-44页 |
| ·数据的压缩存储 | 第44-45页 |
| ·使用栅格数据缓存 | 第45-46页 |
| §5.3 栅格数据存储模型的设计 | 第46-51页 |
| ·概要设计 | 第46-47页 |
| ·栅格数据组织示例 | 第47-49页 |
| ·按块读取接口 | 第49-51页 |
| §5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 实验与性能分析 | 第52-63页 |
| §6.1 测试数据与实验环境 | 第52-53页 |
| §6.2 实验描述 | 第53-59页 |
| ·CPU串行实现 | 第53-55页 |
| ·CUDA并行化 | 第55页 |
| ·数据分割优化 | 第55-59页 |
| §6.3 性能对比与分析 | 第59-62页 |
| §6.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第七章 结论与展望 | 第63-65页 |
| §7.1 结论 | 第63页 |
| §7.2 展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
