基于GPU加速的SDOG并行可视化实验

被引：5

作者：

薄海光 ^{[1
]}

吴立新 ^{[2
,3
]}

余接情 ^{[4
]}

谢磊 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国矿业大学(北京)地球科学和测绘工程学院

[2] 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心

[3] 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室

[4] 中国矿业大学环境与测绘学院

来源：

地理与地理信息科学 | 2013年 / 04期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

球体退化八叉树格网(SDOG); GPU; 可视化; 并行计算; 全球格网; 空间数据;

D O I：

暂无

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：

球体退化八叉树格网(Spherical Degenerated Octree Grid,SDOG)及其三元组模型为全球变化及地球系统科学研究提供了一种地表及其内外空间统一表达与建模的全球空间数据模型。然而,现有SDOG模型可视化效率较低,难以满足全球模式下空间数据快速可视化的要求。该文采用GPU并行计算技术实现SDOG模型可视化加速。通过分析SDOG模型可视化过程的并行特征,选取格网码(C)解码及三元组渲染两个过程进行GPU并行化,分别利用数据并行及直接显存渲染策略实现GPU加速;设计了两组实验进行测试,结果表明:1)GPU并行对C解码过程具有明显的加速效果,且随数据量增长加速效果更加突出,加速比达15倍;2)受系统构建、数据传递等因素制约,GPU并行对C解码过程的加速效果与GPU性能呈正相关,但不呈正比;3)直接显存渲染优化策略可有效提高SDOG的GPU并行渲染效率,渲染速度可提高1.5倍。

引用

页码：72 / 76

页数：5

共 10 条

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