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基于局域网组播技术的并行图像处理系统 被引量:1
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作者 林刚 陈真诚 张锋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第8期146-148,共3页
提出了在Windows环境下利用组播技术实现并行图像处理系统的方法。服务器根据当前的网络中各客户机的运行状态确定参与并行处理的客户机个数及任务分配方案 ,客户机则由服务器消息驱动完成指定的任务。
关键词 局域网 组播技术 并行图像处理系统 计算机网络
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软件DSM机群上并行大规模地理图像处理系统ParGIP
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作者 史岗 张福新 +1 位作者 胡伟武 韩承德 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期53-59,共7页
基于共享虚拟存储 (sharedvirtualmemory ,SVM )PC机群的大规模并行地理图像处理原型系统ParGIP(parallelgeographicalimageprocessing)采用Client Server计算模型 ,通过软件分布式共享存储 ①(softwaredistributedsharedmemo ry ,softw... 基于共享虚拟存储 (sharedvirtualmemory ,SVM )PC机群的大规模并行地理图像处理原型系统ParGIP(parallelgeographicalimageprocessing)采用Client Server计算模型 ,通过软件分布式共享存储 ①(softwaredistributedsharedmemo ry ,softwareDSM )中间层将PC机群组织成一个逻辑上共享内存的并行计算平台 ,地理图像处理可以充分利用ParGIP提供的大共享内存和并行处理能力来提高性能 ,缩短处理周期 ,从而解决传统单机串行方式下地理图像处理中内存匮乏和计算能力不足的问题 ParGIP还进一步将机群中各个结点上分布的磁盘组织起来 ,提供地理影像库所需的海量存储空间和并行I/O能力 测试结果表明 :ParGIP的 8机并行I/O带宽达到 10 2 6MB/s 。 展开更多
关键词 并行大规模地理图像处理系统 ParGIP 软件DSM 机群 并行处理 计算机 图像几何配准
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一种基于先验知识动态分配资源的作业调度策略 被引量:2
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作者 汤灿恩 刘定生 马艳 《遥感信息》 CSCD 2011年第3期3-8,43,共7页
针对目前遥感图像并行处理系统的调度策略中资源分配盲目性,导致作业平均带权周转时间过长和系统利用率低的问题,提出了一种新的基于先验知识的动态分配资源调度策略。这种策略一方面利用先验数据库来存储各种算法单位资源单位数据量的... 针对目前遥感图像并行处理系统的调度策略中资源分配盲目性,导致作业平均带权周转时间过长和系统利用率低的问题,提出了一种新的基于先验知识的动态分配资源调度策略。这种策略一方面利用先验数据库来存储各种算法单位资源单位数据量的平均运行时间,结合待处理图像的数据量来估算作业单位资源的运行时间,从而为系统作业调度提供准确的并行作业运行时间估计;另一方面利用模糊数学知识动态地计算出集群的整体负载值。最终,本文设计了一种自适应的资源的动态分配方法,可根据作业单位资源的运行时间和当前集群整体系统负载值动态决定作业所需分配的资源数。这种资源分配方式可解决传统资源分配策略在资源分配上的盲目性,缩短作业平均带权周转时间,从而使系统达到负载均衡。通过对比分析和实验结果,本调度策略能较好地解决了目前并行遥感图像处理系统中传统作业调度存在的问题,缩短了系统的作业平均带权周转时间,提高了系统资源利用率,使得整体系统的处理性能得到大幅优化。 展开更多
关键词 遥感图像并行处理系统 动态调度策略 负载均衡
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Fast distributed and parallel pre-processing on massive satellite data using grid computing
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作者 Wongoo Lee Yunsoo Choi +1 位作者 Kangryul Shon Jaesoo Kim 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第10期3850-3855,共6页
Distributed/parallel-processing system like sun grid engine(SGE) that utilizes multiple nodes/cores is proposed for the faster processing of large sized satellite image data. After verification, distributed process en... Distributed/parallel-processing system like sun grid engine(SGE) that utilizes multiple nodes/cores is proposed for the faster processing of large sized satellite image data. After verification, distributed process environment for pre-processing performance can be improved by up to 560.65% from single processing system. Through this, analysis performance in various fields can be improved, and moreover, near-real time service can be achieved in near future. 展开更多
关键词 satellite data image processing computation intensive computing
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