Мене цікавить виникнення перетину між системами ГІС та графічними процесорами, яке може забезпечити покращення масштабів для певних класів проблем ГІС. Чи знаєте ви якісь хороші ресурси, які обговорюють цю сферу?
Мене цікавить виникнення перетину між системами ГІС та графічними процесорами, яке може забезпечити покращення масштабів для певних класів проблем ГІС. Чи знаєте ви якісь хороші ресурси, які обговорюють цю сферу?
Відповіді:
Гарне питання. Хоча http://gpgpu.org - хороший ресурс, він є досить загальним (перший G - все-таки загальний). Шукаючи там ГІС, я отримую лише один хіт 2004 року , який посилається на документ 404.
Колектор - єдиний постачальник, якого я знаю, як використовувати GPU для ГІС .
Частина презентації лабораторії DevSummit лабораторій ESRI була представлена на GPU для ГІС.
Відео посилання, як видається, є захищеним, але тривала публікація в блозі містить хороший підсумок та ознайомлення з GPIS-обчисленнями Wrt GIS.
Крім того, Azavea (раніше Avencia) виграла кілька грантів NSF для подальшого дослідження цієї області, і вони мають низку публікацій в блогах, які, як видається, регулярно оновлюються (остання публікація 7 липня)
Я використовую Manifold GIS протягом багатьох років, і хоча часом це насмішка з різних причин, програмне забезпечення є досить вражаючим. Поточна версія (8.0.18 під час написання) використовує CUDA для прискорення поверхневих операцій на 100 разів. Довгоочікувана версія 9 обіцяє як покращити на цьому рівні прискорення, так і розширити сферу його впливу. На сайті Nvidia розміщена цікава веб-трансляція щодо того, що зробив Manifold та куди вони йдуть ( тут ). Вони дуже стоять на передньому плані цієї технології, застосовується вона до ГІС чи ні. Більше бонусних очок: 64-розрядні можливості та версії від 250 доларів до менш ніж 1000 доларів
Навіть якщо все, що ви робите, це растрова обробка, вона окупає себе за кілька годин.
Існує деяка експериментальна робота щодо перенесення частин GDAL для використання GPU через OpenCL . Ознайомтеся з прогресом цього останнього електронного листа .
Вихідний код може бути повчальним.
Для вас ключове слово для початківців GPGPU. Ви можете зловити книгу GLSLабо HLSLякі є відповідними мови / платформ для OpenGL і DirectX. Ви можете використовувати власні обчислювальні платформи, такі як Nvidia CUDAабо AMD CTM. Але якщо ви хочете натяк на розум, ви можете перевірити дещо нові стандарти OpenCL.