多 GPU 系统上地形表面分析的数据重定位方法：以总视域问题为例
数据结构与算法
2021-01-25 v2 分布式、并行与集群计算
摘要
数字高程模型（DEM）是用于建模视线（如无线电信号、声波和人类视觉）的重要数据集。这些模型通常使用旋转扫描算法进行分析。然而，此类算法需要对二维数组进行大量内存访问，尽管访问规则，却导致内存中的数据局部性很差。在此，我们提出一种称为偏斜数字高程模型（sDEM）的新方法，其显著改善了内存访问的局部性，并增加了基于旋转扫描的算法中所固有的并行性。具体而言，sDEM 在执行内存访问与计算之前应用一种数据重构技术。为展示 sDEM 的高效性，我们以总视域计算问题为案例研究，考虑了面向单核、多核、单 GPU 和多 GPU 平台的不同实现。我们进行了两组实验，将 sDEM 与（i）最常用的地理信息系统（GIS）软件和（ii）最先进算法进行比较。在第一组实验中，尽管受限于现有软件只能考虑少数点，sDEM 平均比当前 GIS 软件快 8.8 倍。在第二组实验中，sDEM 在最优情况下比最先进算法快 827.3 倍。
引用
@article{arxiv.2003.02200,
title = {A data relocation approach for terrain surface analysis on multi-GPU systems: a case study on the total viewshed problem},
author = {A. J. Sanchez-Fernandez and L. F. Romero and G. Bandera and S. Tabik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.02200},
year = {2021}
}