Чи допомагає великий об'єм пам'яті GPU при роботі з дуже великими зображеннями та мозаїками зображень?

14

Здається, це допоможе значною мірою зберегти якомога більше зображень на графічному процесорі для панорамування та масштабування тощо.

Ми маємо справу з великою кількістю дуже великих зображень. Багато розмірів мають від 8 ГБ до сотень ГБ. Вдома у мене 40-дюймовий монітор на 4 кб та GTX Titan з 12 ГБ відеопам'яті, і він чудово працює на все, що я кидаю на нього. Це також чудово виглядає при перегляді зображень. Це налаштування надмірне для обробки GIS-зображень робота?

Чи могли б QGIS , ArcMap та PCI Geomatica скористатися великою графічною пам'яттю при роботі з багатогігабайтними зображеннями та мозаїками зображень у межах сотень гігабайт?

Які ГІС-програми побачать найбільшу користь від великої кількості пам’яті GPU при роботі з великими зображеннями?

— гнарбарій
джерело

4

Для такої програми, як ArcMap, наявність високоякісного GPU не є критично важливим для роботи з великими растрами. Швидше, бажано мати велику кількість оперативної пам’яті для роботи з растровою обробкою, такою як мозаїка. На жаль, ArcGIS має дуже обмежені можливості обробки GPU. Я не можу говорити за QGIS або PCI. Можливо, варто вивчити обробку зображень за допомогою Matlab завдяки чудовій підтримці процесора GPU.

— Аарон

3

Я знаю, що GIS-програмне забезпечення, яке найбільше використовує кінські сили GPU, є Manifold GIS. Я вважаю, що він підтримує до чотирьох графічних процесорів, що використовують ядра Nvidia CUDA. Він також є 64-бітним, і він скористається як багатоядерною, так і багатопроцесорною конфігурацією. Встановити правильно, машина колектора може бути звіром. На жаль, ArcGIS та QGIS значно відстають у цьому плані. Я не знаю про PCI Geomatics.

— Балток

1

Як заявив @Aaron, ArcGis любить більше оперативної пам'яті на борту і більш швидкий жорсткий диск (або SSD) ... це пов'язано з тим, як він робить кеш-пам'ять в оперативній пам'яті і, по суті, перекидає складений растровий файл на відеокарту для відображення - вся робота виконується одним потоком в пам'яті материнської плати. Що стосується відставання від часів, то Esri все ще є однопоточним додатком, незважаючи на те, що з кінця 90-х було доступно багато ядер; багато хто сподівається, що початок з нуля підходу ArcGis Pro дозволить підтримувати багатопотокові.

— Майкл Стімсон

1

Деякі конкретні інструменти вдосконалюються, щоб спеціально скористатись високоякісним графічним процесором, наприклад Viewshed2 Багато інструментів, наприклад, мозаїчна обробка, можуть скористатися кількома ядрами в ArcGIS 10.2+

— KHibma

16

Esri випустила ArcGIS Pro, який використовує графічний процесор для візуалізації та деякої обробки:

Ресурси графічного адаптера

У ArcGIS Pro графічний двигун обмежує малювання виходячи з можливостей вашого графічного процесорного блоку (GPU).

Обробка GPU за допомогою просторового аналітика

Тепер просторовий аналітик пропонує підвищену ефективність із використанням обробки графічних процесорів (GPU) для деяких інструментів. Ця технологія використовує переваги обчислювальної потужності відеокарти в сучасних комп’ютерах для підвищення продуктивності певних операцій.

— РЛС
джерело

3

Єдиний ГІС, який використовує потужність GPU для обробки даних, називається MapD. Дані Harvard Tweetmap обробляються за допомогою цього програмного забезпечення.

Гарвард Твіт-карта на базі MapD

Проект MapD - Масивні обчислення просторових даних

Інший спосіб - встановити обробку фону ArcGIS для 64-бітного процесора.

Це абсолютно скоротить час обчислення растрових зображень, оскільки всі вони знаходяться у фоновому процесі.

Фон ArcGIS Геообробка

— Downhillski
джерело

3

Для обробки зображень на даний момент є два проекти, які займаються цим:

Ці проекти мають справу безпосередньо з паралельними системами (як обробка графічного процесора та високоефективні обчислення), але не обмежуючись ними, і їх можна реалізувати на розподілених системах. Інструменти GIS для Hadoop спочатку були розроблені для роботи в середовищі Hadoop, але тепер вони мовіг до Spark. Геотреліс був безпосередньо причетний до Spark.

Одне з питань, які слід враховувати при паралельних / розподілених обчисленнях для обробки зображень / дистанційного зондування, полягає в тому, що більшість алгоритмів мають реалізацію, яка серіалізує дані під час обробки, тому великі зусилля, що зараз стосуються проектів, - це переміщення цих застарілих алгоритмів для роботи над розподіленими даними. структур, що досить складно.

— Рікардо Баррос Луренцо
джерело

2

Я б не переосмислював і сказав, що "програмне забезпечення GIS не використовує GPU для обробки", коли говорити тільки про ArcMap. Все, що використовує OpenGL або DirectX з шейдерами, скористається пам’яттю GPU: Google Earth, ArcScene / ArcGlobe, ENVI, OpenSceneGraph, AmigoCloud, CesiumJS тощо.

— Рагі Ясер Бурхум
джерело

Надання не те саме, що перенесення алгоритмів до GPU, що особливо для векторів, набагато складніше.

— Джон Пауелл