Похоже, это очень помогло бы сохранить как можно больше изображения на GPU для панорамирования и масштабирования и т. Д.
Мы имеем дело с большим количеством очень больших изображений. Многие из них имеют размер от 8 до сотен ГБ. Дома у меня есть 40-дюймовый монитор 4k и GTX Titan с 12 ГБ видеопамяти, и он удивительно хорош для всего, что я на него бросаю. Он также отлично смотрится при просмотре изображений. Это избыточная настройка для обработки изображений ГИС Работа?
Смогут ли QGIS , ArcMap и PCI Geomatica воспользоваться обширной графической памятью при работе с изображениями объемом в несколько гигабайт и мозаиками изображений в диапазоне сотен гигабайт?
Какие ГИС-приложения могли бы извлечь наибольшую выгоду из-за обилия памяти графического процессора при работе с большими изображениями?
источник
Ответы:
Esri выпустила ArcGIS Pro, которая использует графический процессор для рендеринга и некоторой обработки:
источник
Единственная ГИС, которая использует мощность графического процессора для обработки данных, называется MapD. Данные Гарварда Tweetmap обрабатываются с помощью этого программного обеспечения.
Гарвард Tweetmap Работает на MapD
Проект MapD - массовые вычисления пространственных данных
Другой способ - установить фоновую обработку ArcGIS для 64-битного процессора.
Это абсолютно сократит время расчета растрового изображения, поскольку все они находятся в фоновом процессе.
Фоновая геообработка ArcGIS
источник
Для обработки изображений в настоящее время есть два проекта, которые занимаются этим:
Эти проекты имеют дело непосредственно с параллельными системами (такими как обработка на GPU и высокопроизводительные вычисления), но не ограничиваются этим, и могут быть реализованы в распределенных системах. Изначально GIS Tools for Hadoop предназначались для работы в среде Hadoop, но теперь они перенесены в Spark. Геотреллис имел непосредственное отношение к Спарк.
Одна проблема, которую следует учитывать при работе с параллельными / распределенными вычислениями при обработке изображений / дистанционном зондировании, заключается в том, что большинство алгоритмов имеют реализацию, которая сериализует данные во время обработки, поэтому в настоящее время большие усилия в проектах направлены на то, чтобы эти устаревшие алгоритмы перешли на работу с распределенными данными структуры, что довольно сложно.
источник
Я не стал бы обобщать и говорить «программное обеспечение ГИС не использует GPU для обработки», когда речь идет только о ArcMap. Все, что использует OpenGL или DirectX с шейдерами, будет использовать память GPU: Google Earth, ArcScene / ArcGlobe, ENVI, OpenSceneGraph, AmigoCloud, CesiumJS и т. Д.
источник