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基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化
被引量：
2
1
作者
卢立托
李攀峰
马洪浩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A01期32-34,共3页
基于规则格网的数字高程模型(DEM)相对于不规则三角网(TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器(GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU全局内存和共享内...
基于规则格网的数字高程模型(DEM)相对于不规则三角网(TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器(GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。
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关键词
数字高程模型
不规则三角网
规则格网
图形处理器
统一计算设备架构
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题名
基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化
被引量：
2
1
作者
卢立托
李攀峰
马洪浩
机构
中国石油集团工程设计有限责任公司北京分公司勘察事业部
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第A01期32-34,共3页
文摘
基于规则格网的数字高程模型(DEM)相对于不规则三角网(TIN)具有结构简单,便于存储、管理和分析等优点。针对TIN向规则格网转换的串行算法效率较低的问题,利用图形处理器(GPU)并行编程对一种串行算法进行实现;然后从GPU全局内存和共享内存的访问方面对算法进行优化;最后用C++语言和统一计算设备架构(CUDA)开发了实验系统,对优化前后算法的效率进行对比。结果表明,优化后的算法效率较优化前最大提高了72倍。
关键词
数字高程模型
不规则三角网
规则格网
图形处理器
统一计算设备架构
Keywords
Digital Elevation Model （DEM）
Triangular Irregular Network （TIN）
grid
Graphic Processing Unit（GPU）
Compute Unified Device Architecture （CUDA）
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于GPU的不规则三角网向规则格网数字高程模型转换算法优化
卢立托
李攀峰
马洪浩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015
2
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