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利用CUDA实现矢量地图栅格化的并行处理
被引量:
3
1
作者
程博艳
刘强
+1 位作者
李小文
张涛
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第11期97-101,共5页
为了解决矢量地图栅格化的计算效率问题,提出了基于计算统一设备架构(CUDA)实现矢量地图栅格化的并行处理方案。根据矢量地图中多边形的数目和图形处理器(GPU)的硬件性能,定义并行执行的线程数目,每一个线程对相应的多边形进行边填充栅...
为了解决矢量地图栅格化的计算效率问题,提出了基于计算统一设备架构(CUDA)实现矢量地图栅格化的并行处理方案。根据矢量地图中多边形的数目和图形处理器(GPU)的硬件性能,定义并行执行的线程数目,每一个线程对相应的多边形进行边填充栅格化。试验结果表明,加速比达到了10倍以上,相比中央处理器(CPU)栅格化的处理方法,运算效率有显著提升。
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关键词
矢量栅格化
边填充法
图形处理器(GPU)
计算统一设备架构(CUDA)
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职称材料
题名
利用CUDA实现矢量地图栅格化的并行处理
被引量:
3
1
作者
程博艳
刘强
李小文
张涛
机构
电子科技大学资源与环境学院
[
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014年第11期97-101,共5页
文摘
为了解决矢量地图栅格化的计算效率问题,提出了基于计算统一设备架构(CUDA)实现矢量地图栅格化的并行处理方案。根据矢量地图中多边形的数目和图形处理器(GPU)的硬件性能,定义并行执行的线程数目,每一个线程对相应的多边形进行边填充栅格化。试验结果表明,加速比达到了10倍以上,相比中央处理器(CPU)栅格化的处理方法,运算效率有显著提升。
关键词
矢量栅格化
边填充法
图形处理器(GPU)
计算统一设备架构(CUDA)
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用CUDA实现矢量地图栅格化的并行处理
程博艳
刘强
李小文
张涛
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2014
3
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