GPU并行计算加速Delaunay三角剖分算法的研究与实现

"基于GPU并行计算的Delaunay三角剖分算法研究与实现" 本文主要探讨了在地学三维建模中，如何利用GPU（Graphics Processing Unit）的并行计算能力来优化Delaunay三角剖分算法，以应对大数据集的处理需求。Delaunay三角剖分是一种广泛应用的几何构造方法，特别是在地理信息系统、地形建模和计算机图形学等领域。它保证了生成的三角形具有良好的局部性质，即没有内切圆且最大化了每个顶点周围内角的最小值。 在传统的CPU计算中，对于大规模数据集的Delaunay三角剖分，计算效率往往成为瓶颈。而GPU因其并行计算能力强、处理速度快的特点，成为了加速这类计算的理想选择。文章中，作者王学伟及其团队首先介绍了Delaunay三角剖分的基本理论，包括其定义、性质以及在地学三维模型构建中的应用价值。 接着，他们详细阐述了将Delaunay三角剖分算法移植到GPU上的设计思路和实现方法。这通常涉及以下几个步骤：数据预处理，将散乱点集组织成适合GPU处理的数据结构；并行化策略设计，利用GPU的大量流处理器同时处理多个数据点；以及并行算法的同步控制，确保计算的正确性和一致性。在实施过程中，作者可能采用了如CUDA（Compute Unified Device Architecture）或C++AMP等编程框架，这些框架为GPU编程提供了便利。 实验部分，作者通过对比GPU并行算法与传统CPU算法的运行时间，验证了所提出的并行算法的效率提升。结果显示，基于GPU的并行Delaunay三角剖分算法显著减少了计算时间，对于大数据集的处理能力有了显著增强。这表明，利用GPU并行计算可以有效解决在数字矿山建设等领域的三维模型快速生成问题，提高工作效率。 此外，作者还提到了本研究受到的国家自然科学基金和珠海市公共技术服务平台科技项目的资助，这表明该研究具有一定的学术价值和实际应用背景。第一作者王学伟作为博士研究生，其研究工作展示了在并行计算和地学建模领域的专业素养。 总结起来，这篇研究论文深入研究了基于GPU的Delaunay三角剖分算法，通过并行计算优化了大规模数据集的处理速度，为地质建模和数字矿山等领域提供了高效的解决方案。这一成果不仅在理论上有重要意义，而且在实践中具有广泛的应用潜力。