一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法，具体如下：确定以视点为中心按照90°角度的三角形区域进行划分；对于每个三角形区域数据，按照以视点为参照点和区域特征选择行数据块调度或列数据块分发方法；对于行数据块调度，CPU进程按行方式计算数据段和读取数据，并分发给GPU设备，并启动大量GPU线程进行并行计算；对于列数据块调度，进程按列方式计算数据段和读取数据，并发给GPU设备，并启动大量GPU线程进行并行计算。本发明专利技术的数据调度方法可以保证数据单向依赖，使得后续的调度方法能有效实现并行可视域分析，提高了地形可视域分析的效率。本发明专利技术可应用于大规模海量数据的并行地形可视域分析的高性能计算的数据动态调度场合。

【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法
本专利技术涉及数字地形分析的可视域分析和并行计算的交叉
，特别是一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法。
技术介绍
数字地形分析(DigitalTerrainAnalysis，简称DTA)是在数字高程模型(DigitalElevationModel，简称DEM)的基础上进行地形属性计算和特征提取的数字信息处理技术。可视性分析是数字地形分析的重要地形分析因子，包括通视性分析和可视域分析。其中，可视域分析又称地形通视分析，指的是从单个或者多个地理位置所能看到的地形范围或者与其他地理位置之间的可见程度，是数字地形分析中的不可缺少的一部分。地形可视域分析在很多相关领域都有比较重要的意义，已经成为景观分析与评估、建筑规划、军事、空间认知与决策、考古等领域的重要研究手段。由于可视域分析算法中具有的数据的全局依赖特性和局部数据依赖特性，可视性分析并行化过程中所面临的各种复杂的问题需要考虑，已有的并行化手段无法彻底解决这一问题，同时在并行数字地形分析的大环境下，大尺度下的复杂数据依赖问题逐渐成为制约相关算法加速效果进一步提升的瓶颈本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、主进程读入DEM数据，并按照角度将DEM数据划分为4个三角形区域：首先，利用90度角的数据拆分方法，将该DEM数据以粗粒度的方式划分为以视点为中心的4个三角形区域；然后在粗划分得到的三角形区域数据的基础上，以视点为参照点，按照行或列数据块方式进行细粒度划分；步骤2、主进程创建4个子进程，并将所述4个三角形区域的数据和类型分别分发给这4个子进程；步骤3、每个子进程读取三角形区域的数据，按照三角形区域类型确定按行还是按列数据块方式来分发数据，计算三角形区域的行或列数据并将其发送至GPU；步骤4、GPU启动多个GP...

【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、主进程读入DEM数据，并按照角度将DEM数据划分为4个三角形区域：首先，利用90度角的数据拆分方法，将该DEM数据以粗粒度的方式划分为以视点为中心的4个三角形区域；然后在粗划分得到的三角形区域数据的基础上，以视点为参照点，按照行或列数据块方式进行细粒度划分；步骤2、主进程创建4个子进程，并将所述4个三角形区域的数据和类型分别分发给这4个子进程；步骤3、每个子进程读取三角形区域的数据，按照三角形区域类型确定按行还是按列数据块方式来分发数据，计算三角形区域的行或列数据并将其发送至GPU；步骤4、GPU启动多个GPU线程对每个子进程发送过来的行或列数据进行可视性计算，并将计算结果返回给各自的子进程；步骤5、每个子进程接收和聚集计算结果，并保存结果；步骤6、主进程确认各子进程计算完成，结束计算工作。2.根据权利要求1所述的一种基于GPU的地形可视域分析的数据调度与分发方法，其特征在于，所述步骤3中分发数据的计算方法如下：设整个DE...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦万峰，李亚楠，
申请(专利权)人：南京师范大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32