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利用GPU的R树细粒度并行STR方法批量构建
被引:3
作者
:
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邵华
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江南
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胡斌
吕恒
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南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
吕恒
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机构:
朱进
机构
:
[1]
南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
来源
:
武汉大学学报(信息科学版)
|
2014年
/ 39卷
/ 09期
关键词
:
R树;
GPU;
批量构建;
细粒度并行;
空间索引;
D O I
:
10.13203/j.whugis20130158
中图分类号
:
P208 [测绘数据库与信息系统];
学科分类号
:
070503 ;
081603 ;
0818 ;
081802 ;
摘要
:
大数据时代,需要对海量空间数据更快速地建立高效索引,使用递归排序网格(STR)方法构建的R树具有优秀的查询性能,但构建效率不高。本文利用基于计算机图形处理器(GPU)的通用计算具有细粒度可并行性的特点,提出了一种基于STR算法的R树GPU并行构建算法,使用线性数据结构存储R树,并且用整体排序代替分段排序,细化算法的并行粒度。实验结果表明,同CPU算法相比,本文算法的加速比最高可达27倍,并且呈现出随着数据量增大而变大的趋势。本文算法充分利用GPU的并行处理能力,高效构建了性能优越的R树空间索引。
引用
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页码:1068 / 1073
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