อ่านพื้นหลังเกี่ยวกับการใช้ GPUs สำหรับ GIS?

ฉันสนใจจุดตัดที่เกิดขึ้นใหม่ระหว่างระบบ GIS และ GPU ซึ่งสามารถให้คำสั่งในการปรับปรุงขนาดให้กับปัญหา GIS บางประเภท คุณรู้จักแหล่งข้อมูลที่ดีเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่?

คำถามที่ดี. ในขณะที่http://gpgpu.orgเป็นทรัพยากรที่ดี แต่ก็ค่อนข้างทั่วไป (G แรกหมายถึง General หลังจากทั้งหมด) ค้นหา GIS ที่นั่นฉันได้รับผลกระทบเพียงครั้งเดียวจากปี 2004ซึ่งเชื่อมโยงไปยังกระดาษที่มี 404

Manifold เป็นผู้จำหน่ายรายเดียวฉันรู้การใช้ประโยชน์จาก GPU สำหรับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์

Hoopoeแน่ใจว่าดูน่าสนใจซึ่งจัดการCUDA.NETด้วย

ส่วนหนึ่งของการนำเสนอ DevSummit ของ ESRI Applications Prototype Lab นั้นอยู่ใน GPU สำหรับ GIS

ลิงก์วิดีโอดูเหมือนว่าจะบอร์ก แต่โพสต์บล็อกที่มีความยาวนั้นมีบทสรุปที่ดีและแนะนำเกี่ยวกับการคำนวณ GPU โดยใช้ GIS

นอกจากนี้ Azavea (เดิมคือ Avencia) ได้รับรางวัล NSF บางแห่งเพื่อทำการตรวจสอบบริเวณนี้ต่อไปและพวกเขามีบล็อกโพสต์หลายชุดซึ่งดูเหมือนว่าจะได้รับการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอ (โพสต์ล่าสุด 7 กรกฎาคม)

ฉันใช้ Manifold GIS มาหลายปีแล้วและบางครั้งก็เป็นเป้าหมายของการดูหมิ่นด้วยเหตุผลหลายประการซอฟต์แวร์นี้ค่อนข้างน่าประทับใจ เวอร์ชันปัจจุบัน (8.0.18 ณ เวลาที่เขียน) ใช้ CUDA เพื่อเร่งการทำงานของพื้นผิว 100x หรือมากกว่านั้น เวอร์ชัน 9 ที่รอคอยมายาวนานสัญญาว่าจะปรับปรุงทั้งในระดับความเร่งนั้นและเพื่อขยายขอบเขตของผลกระทบ มีเว็บคาสต์ที่น่าสนใจที่สามารถดูได้บนเว็บไซต์ Nvidia เกี่ยวกับสิ่งที่ Manifold ได้ทำและสิ่งที่กำลังจะไป ( ที่นี่ ) เป็นสิ่งที่อยู่ในระดับแนวหน้าของเทคโนโลยีนี้ไม่ว่าจะนำไปใช้กับ GIS หรือไม่ คะแนนโบนัสเพิ่มเติม: ความสามารถ 64 บิตและรุ่นเนทิฟตั้งแต่ $ 250-ish ถึงต่ำกว่า $ 1,000

แม้ว่าสิ่งที่คุณทำคือการประมวลผลแบบแรสเตอร์ แต่จ่ายให้เองภายในไม่กี่ชั่วโมง

มีบางงานทดลองสำหรับการย้ายส่วนของเป็นGDALกับการใช้ GPU ผ่านOpenCL ดูความคืบหน้าอีเมลล่าสุดนี้

ซอร์สโค้ดอาจจะให้คำแนะนำ

GPGPUคำหลักเริ่มต้นสำหรับคุณคือ คุณสามารถขัดขวางหนังสือGLSLหรือHLSLเป็นภาษา / แพลตฟอร์มที่เกี่ยวข้องสำหรับ OpenGL และ DirectX คุณสามารถใช้แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น Nvidia หรือเอเอ็มดีCUDA CTMแต่ถ้าคุณต้องการความมีสติคุณอาจต้องการตรวจสอบมาตรฐาน OpenCL ที่ค่อนข้างใหม่