地理大數(shù)據(jù)并行計(jì)算負(fù)載均衡技術(shù)研究

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 負(fù)載均衡并行技術(shù)概述 1
1.2 地理空間分析并行技術(shù)研究 3
1.2.1 地理矢量數(shù)據(jù)空間分析并行技術(shù)研究 4
1.2.2 地理柵格數(shù)據(jù)空間分析并行技術(shù)研究 11
1.3 CPU/GPU混合架構(gòu)并行技術(shù)研究 15
1.3.1 CPU/GPU并行編程模型研究 15
1.3.2 CPU/GPU混合架構(gòu)應(yīng)用研究 18
1.4 地理空間分析通用并行化方法研究 19
1.5 本書主要研究?jī)?nèi)容 21
第2章 基于計(jì)算復(fù)雜度的矢量多邊形空間分析負(fù)載均衡并行方法 25
2.1 數(shù)據(jù)密集型多邊形空間分析負(fù)載均衡并行方法 25
2.1.1 算法特征分析 25
2.1.2 基于多邊形復(fù)雜度的數(shù)據(jù)劃分方法 26
2.1.3 并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)流程 38
2.1.4 實(shí)驗(yàn)與分析 40
2.2 計(jì)算密集型多邊形空間分析負(fù)載均衡并行方法 51
2.2.1 算法特征分析 51
2.2.2 基于改進(jìn)邊界代數(shù)法的多邊形空間分析算法 52
2.2.3 多邊形計(jì)算復(fù)雜度模型構(gòu)建 59
2.2.4 復(fù)雜多邊形分解方法 67
2.2.5 并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)流程 68
2.2.6 實(shí)驗(yàn)與分析 70
2.3 本章小結(jié) 79
第3章 顧及有效計(jì)算量的多粒度柵格空間分析負(fù)載均衡并行方法 81
3.1 局部型柵格數(shù)據(jù)空間分析負(fù)載均衡并行方法 81
3.1.1 算法特征分析 81
3.1.2 不規(guī)則數(shù)據(jù)劃分方法 82
3.1.3 多粒度動(dòng)態(tài)并行調(diào)度方法 86
3.1.4 并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)流程 88
3.1.5 實(shí)驗(yàn)與分析 90
3.2 全局型柵格數(shù)據(jù)空間分析負(fù)載均衡并行方法 100
3.2.1 算法特征分析 100
3.2.2 兩階段數(shù)據(jù)劃分方法 102
3.2.3 抓取式并行調(diào)度方法 105
3.2.4 基于二叉樹的結(jié)果融合方法 106
3.2.5 并行計(jì)算實(shí)現(xiàn)流程 108
3.2.6 實(shí)驗(yàn)與分析 110
3.3 本章小結(jié) 118
第4章 面向CPU/GPU混合架構(gòu)的自適應(yīng)負(fù)載均衡并行計(jì)算模型 120
4.1 自適應(yīng)負(fù)載均衡并行計(jì)算模型 120
4.1.1 總體架構(gòu) 120
4.1.2 適應(yīng)CPU/GPU混合異構(gòu)計(jì)算環(huán)境的并行方法 126
4.1.3 串行算法快速并行化方法 138
4.1.4 自適應(yīng)負(fù)載均衡方法 142
4.2 實(shí)驗(yàn)與分析 145
4.2.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) 145
4.2.2 多核CPU下進(jìn)程級(jí)/線程級(jí)混合并行方法驗(yàn)證 146
4.2.3 CPU/GPU協(xié)同并行方法驗(yàn)證 150
4.3 本章小結(jié) 154
第5章 CPU/GPU協(xié)同負(fù)載均衡并行計(jì)算平臺(tái)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 155
5.1 設(shè)計(jì)思想 155
5.2 平臺(tái)配置 156
5.3 功能結(jié)構(gòu) 156
5.4 平臺(tái)功能驗(yàn)證 167
5.5 本章小結(jié) 171
參考文獻(xiàn) 172