10.3772/j.issn.1002-0470.2018.01.001
NJ-GPCA:一种面向并行空间计算的高效数据访存策略
针对并行矢量空间叠加分析中存在的I/O性能差及并行算法调度效率低的缺陷,提出了"去"归并通用并行计算架构(NJ-GPCA).该架构首先基于内存数据库Redis设计内存矢量空间数据模型;其次通过数据预处理以及任务分发技术,减少进程等待,提高I/O性能;最后重新进行任务分配以及规划进程调度,避免结果数据归并收集,使得并行叠加分析算法归并收集阶段的时间复杂度由O(nlogn)降低到O(n).实验结果表明,该方法对真实地理数据下的并行叠加分析操作,I/O时间至少减少75%,对于提高算法整体性能有明显效果.
空间叠加分析、I/O、并行计算、任务调度
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国家重点研发计划2016YFB0502300,2016YFB0502302
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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