异构环境下的空间分析并行映射优化策略

本文主要探讨了在异构环境下如何提升空间分析算法的效率。针对传统地图代数局部算子在处理海量栅格数据时所面临的性能瓶颈，研究者提出了一种并行映射策略。首先，他们从串行算法的并行化角度出发，通过将算法分解为多个子任务，实现了计算的并行执行。这种方法利用了计算机图形处理器（GPU）的强大并行计算能力，尤其是对于数据密集型的任务，如空间分析。 接着，作者重点分析了数据分割策略的应用，通过对空间分析算子进行细粒度划分，将它们有效地分布到GPU的众多核心上，这样可以减少数据传输时间，并通过运算与数据传输的重叠，进一步隐藏数据交换的延迟，从而提高了整体的计算效率。这种策略考虑到了异构环境中的资源利用优化，即CPU和GPU之间的协同工作，使得计算任务可以在不同的硬件平台上高效地并行执行。 理论分析部分，作者可能进行了性能模型建立和分析，预测了在不同规模的数据集和配置下，这种并行映射策略的性能提升幅度。同时，实验部分展示了实际应用中的效果，结果显示，与传统的串行算法相比，该并行映射策略显著提升了空间分析算子的运行速度，尤其是在大规模数据处理场景中，性能提升更为明显。 关键词“异构环境”、“空间分析”、“并行映射”和“地图代数”揭示了论文的核心关注点，即如何在硬件结构差异明显的异构环境中，利用并行计算技术来改进地图代数在地理信息系统中的性能，这对于大数据时代的GIS应用具有重要的实践价值。 这篇2013年的论文通过深入研究和实证分析，为大规模空间数据分析提供了有效的解决方案，对于提高空间分析算法在异构环境下的计算效率具有重要的理论支撑和技术指导作用。