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J-GLOBAL ID：201702272256518907   整理番号：17A1393581

GPGPU(汎用グラフィックスプロセッシングユニット)を用いた大規模地理空間ラスタデータの並列圧縮とインデクシング【Powered by NICT】

Parallel Compression and Indexing of Large-Scale Geospatial Raster Data with GPGPUs

著者 (5件)： Kaligirwa Nathalie ,  Leal Eleazar ,  Gruenwald Le ,  Zhang Jianting ,  You Simin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： BigData Congress  ページ： 137-144  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球リモートセンシングと大規模環境モデリングでは,膨大な量ラスタ地理空間データを作成した。なデータ上の実行空間質問は,多くの領域における応用,気候影響研究,水および野生生物管理,都市計画などを有している。これら質問を処理空間インデックスの存在により大きく促進された。しかし,I/O伝達はシステム全体の性能における主要な障害となっている。この問題の1つの解決策は,I/Oチャネル上でそれを送る前にデータを圧縮することである。,質問応答時間を改善するために空間インデクシングを支援する無損失圧縮法が非常に望まれている。このギャップを埋めるために,本論文では,BQツリーを用いた大規模地理空間ラスタデータを圧縮し,索引付けする,マルチブロック当たりタイル(MBPT)と1ブロック当たりタイル(OBPT)と呼ばれる,二並列GPGPUアルゴリズムを提案した。衛星画像の三つの実データセットを用いて,HFPaC,最先端の地理空間並列GPGPU圧縮アルゴリズムに対するOBPT,著者らの最良の提案したアルゴリズムを比較実験により,このアルゴリズムが2倍まで,圧縮比の2.5倍増加の高速化圧縮時間を達成することを示した。OBPTもHFPaCに匹敵する平均空間質問応答時間が得られた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *地理学 ,  高速化 ,  *ラスタ ,  都市計画 ,  応答時間 ,  比較試験 ,  リモートセンシング ,  アルゴリズム ,  圧縮比 ,  チャネル ,  衛星利用画像
準シソーラス用語： 無損失圧縮 ,  空間データ ,  *GPU【プロセッサ】 ,  *GPGPU , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  検索技術  (AC06020S) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： GPGPU ,  汎用 ,  グラフィックスプロセッシングユニット ,  大規模 ,  地理 ,  ラスタ ,  インデクシング