Фоновое чтение по использованию графических процессоров для ГИС?

11

Я заинтересован в появившемся пересечении между ГИС-системами и графическими процессорами, которое может обеспечить улучшение порядка для определенных классов проблем ГИС. Знаете ли вы какие-либо хорошие ресурсы, обсуждающие эту область?

SCW
источник

Ответы:

8

Хороший вопрос. Хотя http://gpgpu.org - хороший ресурс, он довольно общий (в конце концов, первая буква G обозначает General). В поисках ГИС я получил только один хит 2004 года , который ссылается на статью 404.

Манифольд - единственный поставщик, которого я знаю, использующий графический процессор для ГИС .

Удод, конечно, выглядит интересно, который также администрирует CUDA.NET .

Кирк Куйкендалл
источник
6

Часть презентации DevSummit Лаборатории прототипов приложений ESRI была посвящена графическим процессорам для ГИС.

Ссылка на видео, похоже, не работает, но в длинном посте блога содержится хорошее резюме и введение в вычисления на GPU с использованием ГИС.

Кроме того, Azavea (ранее Avencia) выиграла несколько грантов NSF для дальнейшего изучения этой области, и у них есть серия постов в блоге, которые, по-видимому, регулярно обновляются (последнее сообщение 7 июля)

wwnick
источник
5

Я использую Manifold GIS в течение многих лет, и хотя иногда по целому ряду причин высмеиваю, программное обеспечение впечатляет. Текущая версия (8.0.18 на момент написания) использует CUDA для ускорения поверхностных операций в 100 раз или около того. Долгожданная версия 9 обещает как улучшить этот уровень ускорения, так и расширить сферу его влияния. На сайте Nvidia можно посмотреть интересную веб-трансляцию о том, что сделал Manifold и куда они идут ( здесь ). Эта технология находится на переднем крае этой технологии, независимо от того, применяется она к ГИС или нет. Больше бонусных баллов: встроенная 64-битная возможность и версии от 250 до 1000 долларов

Даже если все, что вы делаете, это растровая обработка, она окупается за несколько часов.

dmbrubac
источник
2

Ключевое слово для вас GPGPU. Вы можете поймать книгу на GLSLили на HLSLкаких языках / платформах для OpenGL и DirectX. Вы можете использовать проприетарные вычислительные платформы, такие как Nvidia CUDAили AMD CTM. Но если вам нужен намек на здравомыслие, вы можете проверить несколько новые стандарты OpenCL.

Денди
источник