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J-GLOBAL ID：201702211857173814   整理番号：17A1663532

多重データ分割法によるD8アルゴリズムのマルチコア並列化実験の比較【JST・京大機械翻訳】

Experimental Comparison and Analysis of Multi-core Parallelization of D8 Algorithm under Different Data Partition Methods

著者 (5件)： Gao Qi (山東理工大学建筑工程学院,山東zi博255049;中国科学院地理科学与資源研究所/資源与環境信息系統国家重点実験室,北京100101) ,  Fan Junfu (山東理工大学建筑工程学院,山東zi博255049;中国科学院地理科学与資源研究所/資源与環境信息系統国家重点実験室,北京100101) ,  He Huixin (山東理工大学建筑工程学院,山東zi博,255049) ,  Kong Weihua (山東理工大学建筑工程学院,山東zi博,255049) ,  Zhou Yuke (中国科学院地理科学与資源研究所/生態系統网絡観測与模擬院重点実験室,北京,100101)
資料名： Dili Yu Dili Xinxi Kexue  (Dili Yu Dili Xinxi Kexue)
巻： 33  号： 2  ページ： 63-68  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2669A  ISSN： 1672-0504  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地球観測技術の急速な発展は空間データの規模を急速に増大させ、大量の高分解能DEMデータはGISデジタル地形分析アルゴリズムをますます深刻な効率ボトルネックに直面させ、マルチコア並列計算技術はPC端で上記問題を解決する潜在的な方法である。並列タスクスケジューリング戦略とデータ分割方法は,並列アルゴリズムの計算効率に影響を及ぼす重要な因子である。本論文では,河川ネットワーク抽出におけるD8アルゴリズムを例として,OpenMPマルチコア並列プログラミングモデルに基づき,最適タスクスケジューリング戦略の下で,アルゴリズムの計算効率に及ぼす実行,列,およびブロックの影響を研究した。実験結果は,計算効率に及ぼす異なるデータ分割法の影響が異なることを示した。dynamicタスクスケジューリング戦略と組み合わせて,このアルゴリズムは,分割法を用いて,最大の利用可能なスレッド数が16のとき,並列加速効果が最良であり,加速比は13.88に達することができた。分割ブロック数が16のとき,加速度比は13.46であった。列分割による加速比のピーク値は12.829に達した。しかし,9つのブロックと4つのブロックの最高の加速比率は,それぞれ7.97と3.83であった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高分解能 ,  並列アルゴリズム ,  河川 ,  *アルゴリズム ,  ネットワーク ,  *分割法 ,  スレッド ,  並列演算 ,  高速度 ,  モデル
準シソーラス用語： 並列プログラミング ,  OpenMP ,  計算効率 ,  タスクスケジューリング ,  *マルチコアプロセッサ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： DEM ,  data partition ,  D8 algorithm ,  multi-core parallel optimization

分類 (5件)： 生物学的機能  (EB03040U) ,  製図,図学  (RA01080I) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  回路理論一般  (NA02010M) ,  建設管理  (RA01096R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多重データ ,  分割法 ,  アルゴリズム ,  マルチコア ,  並列化 ,  実験